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Stockage de données: Stockage de données opérationnelles (ODS) - mannequins

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Anonim

Certaines définitions d'une SACO donnent l'impression que entrepôt de données classique, avec des entrées (batch) périodiques provenant de diverses sources opérationnelles dans l'ODS, sauf que les nouvelles entrées remplacent les données existantes.

Dans une banque, par exemple, une SAO (selon cette définition) a, à tout moment, un solde de compte pour chaque compte chèque, gracieuseté du système de compte chèque, et un solde pour chaque compte d'épargne, tel que fourni par le système de compte d'épargne.

Les différents systèmes envoient les soldes de comptes périodiquement (comme à la fin de chaque journée), et un utilisateur de SAO peut alors regarder dans un endroit pour voir le profil complet de chaque client de banque (tel que le client informations de base et informations sur le solde pour chaque type de compte).

L'un des concepts les plus confus dans le monde de l'entreposage de données est le magasin de données opérationnel. Personne n'est vraiment d'accord sur ce qu'est vraiment une SACO.

Si vous voulez appeler un environnement comme celui-ci, un ODS, allez-y, parlez-en. Terminologie mise à part, cet exemple est juste un environnement d'entreposage de données orienté par lots qui effectue une opération de mise à jour et de remplacement sur chaque donnée qui s'y trouve (et, bien sûr, ajoute de nouvelles données), plutôt que de conserver un historique de quelles que soient les mesures qui y sont stockées.

Vous pouvez facilement implémenter ce que l'on appelle ODS, et vous pouvez même utiliser des outils et des services de middleware par lots, ainsi que des outils de création de rapports et d'OLAP.

Une autre version d'un ODS est un peu plus complexe sur le plan architectural. Il utilise une approche de bout en bout qui nécessite des applications activées en entrepôt (car vous savez qu'elles fourniront des données à un entrepôt de données). Les applications compatibles Warehouse prennent en charge une architecture push ou pull et permettent d'actualiser une base de données d'informations en temps réel (ou proche du temps réel).

Bien que le principe de la suppression des barrières d'application et de système soit très proche de ce que vous faites avec un entrepôt de données, vous avez un problème majeur: le rythme des mises à jour dans votre environnement informatif et analytique est trop lent. l'entreposage de données classique et ses processus orientés par lots pour l'extraction et le déplacement de données.

Oubliez la terminologie et les mots à la mode. Concentrez-vous plutôt sur les différences architecturales et temporelles entre les SAO.

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