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Sources de données et outils de Business Intelligence pour Data Warehouse Supreme - nuls

Vidéo: Transforming data using configuration rules (5:12) 2025

Vidéo: Transforming data using configuration rules (5:12) 2025
Anonim

En raison de l'étendue des domaines dans un entrepôt de données, il dispose de nombreuses sources de données. Les bonnes nouvelles: Parce que la plupart des sources sont externes à votre propre environnement d'entreposage, vous n'êtes pas personnellement responsable de toute l'extraction, la transformation et le chargement pour les obtenir dans votre entrepôt.

La mauvaise nouvelle: quelqu'un doit effectuer ces tâches et vous n'avez que peu ou pas de contrôle sur les éléments tels que les processus d'assurance qualité ou la fréquence à laquelle les données sont actualisées.

Il y a d'autres bonnes nouvelles: la partie la plus critique d'un entrepôt de données est toujours des données internes (les données provenant de vos applications internes), de ce point de vue, les choses que vous faites aujourd'hui pour préparer l'entrepôt de données seront encore faites à l'avenir.

Parce que vous alimentez votre entrepôt de données avec des informations multimédia - en plus des données traditionnelles, telles que numérique, alphabétique et dates - les types de sources de données vont des applications traditionnelles aux serveurs vidéo, sites Web et bases de données et texte.

Les quatre grands types de business intelligence inclus dans l'entrepôt de données deluxe - reporting et interrogation de base, analyse d'entreprise, tableaux de bord et scorecards, et data mining - font tous partie de l'environnement suprême du data warehouse. Sur les quatre, les avancées et les améliorations les plus significatives au cours des prochaines années se produiront probablement avec l'exploration de données, tandis que les fournisseurs apporteront des améliorations à leurs produits.

Cependant, ces méthodes d'accès utilisateur seront reléguées à fournir des informations qui seront visualisées sous d'autres formes. Les outils de veille économique permettront aux utilisateurs de sortir les informations de l'entrepôt de données et de les intégrer à une meilleure visualisation - par exemple, Google Earth ou Microsoft Virtual Earth.

De telles combinaisons, appelées mashups, , sont de plus en plus répandues et permettent aux utilisateurs de voir les données de l'entrepôt de données de façon plus réaliste - pas des colonnes sur un rapport, mais des points ou des ombrages sur une carte.

La plus grande différence entre les entrepôts de données les plus modernes et les entrepôts de données les plus performants est l'utilisation accrue de la technologie push. En utilisant des agents intelligents («assistants» que vous programmez pour exécuter certaines fonctions pour vous), vous pouvez recevoir des informations provenant des extrémités de l'univers Internet, sans parler de vos propres serveurs d'entrepôt de données au sein de votre propre entreprise..

Cette figure illustre certaines des façons dont les agents intelligents peuvent vous aider à utiliser très efficacement l'entreposage de données.

Sources de données et outils de Business Intelligence pour Data Warehouse Supreme - nuls

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