exemple de conception d`un entrepot de données

Toutefois, les utilisateurs finaux peuvent ne pas savoir ce dont ils ont besoin jusqu`à ce qu`ils le voient. Chaque ligne contiendra alors une clé étrangère qui pointe vers chaque dimension et des colonnes supplémentaires pour les données que vous collectez. Par exemple: un détaillant peut souhaiter stocker la date, le magasin et l`employé impliqués dans un achat spécifique. Cette dernière valeur n`est pas numérique, donc ce n`est pas une mesure; au lieu de cela, il est appelé une dimension dégénérée. Mais les instructeurs influencent les étudiants répétés. Comme vous regardez votre propre vie, les affaires et le monde autour de vous-vous remarquerez rapidement que tant de celui-ci est maintenant connecté d`une certaine façon. Le schéma d`étoile est le modèle le plus simple utilisé dans DWH. L`entreposage de données permet également l`exploration de données possible, qui est la tâche de rechercher des modèles dans les données qui pourraient conduire à des ventes et des profits plus élevés. Nous avons également besoin de stocker le montant facturé que chaque étudiant est facturé. Elle doit fournir une base pour modifier les pratiques commerciales existantes et en créer de nouvelles. Enfin, le nuage.

La ligne de fond est d`utiliser le bon sens. Tout d`abord, vous devez planifier votre système d`entrepôt de données. Le partage de tables de dimension peut réduire la taille de la base de données, surtout lorsque les dimensions partagées ont de nombreuses valeurs possibles. Nous avons besoin de concevoir le modèle dimensionnel pour répondre aux exigences des utilisateurs qui doivent répondre aux besoins de l`entreprise et contient des informations qui peuvent être facilement accessibles. Les attributs dimensionnels aident à décrire la valeur dimensionnelle. De là, vous commencez vraiment à libérer la puissance des données que vous analysez de vastes quantités d`informations et de l`aider à le visualiser pour votre entreprise. Comme nous l`avons mentionné précédemment, dans la plupart des cas, nous pourrions générer des rapports de vente à partir du système live. Les tables de faits sont les grandes tables de votre schéma d`entrepôt qui stockent les mesures d`entreprise. En outre, de nombreuses classes ont lieu dans d`autres endroits. Il y a beaucoup de similitudes entre ce modèle, illustré ci-dessous, et le modèle de vente. Ainsi, la modélisation de l`entrepôt de données est la première étape dans cette direction. Différentes méthodes/types sont disponibles pour stocker l`historique de ce changement E.

Le rapport de ventes est l`un des rapports les plus courants d`aujourd`hui. Les hiérarchies sont également des composants essentiels pour permettre des réécritures plus complexes. Nous avons besoin d`interroger les décideurs clés pour savoir, quels facteurs définissent le succès dans l`entreprise? D`autre part, l`objectif principal des systèmes OLAP est l`analyse. Le terme classe décrit un événement spécifique: un groupe d`étudiants et un instructeur dans une salle sur une journée spécifique couvrant le matériel spécifique. Dans cet article, je vais vous montrer l`importance de l`entrepôt de données? Les hiérarchies sont des structures logiques qui utilisent des niveaux ordonnés comme moyen d`organisation des données. Vous identifiez les sujets d`affaires ou les champs de données, définissez les relations entre les sujets métier et nommez les attributs de chaque sujet. Dans le numéro de février de SQL Server Magazine, nous avons introduit le «7 étapes à l`entreposage de données. La table d`enregistrement, meregis, agit comme une table de résolveur entre la table d`étudiant et la table de classe et contient des informations supplémentaires sur chaque fois qu`un étudiant a assisté à une classe. À l`avenir, nous ne stockons pas instructeur comme une dimension dégénérée dans la table de faits parce que nous prévoyons de stocker plus d`informations sur les instructeurs, tels que le niveau de certification et des années d`expérience. Après avoir identifié un processus, vous devez identifier les sources de données appropriées.

La dimension Student nécessite un peu plus de réflexion car il est possible d`agréger des informations sur les étudiants au niveau de l`entreprise. Conception de l`entrepôt de données permet de convertir des données en informations utiles, il fournit des dimensions multiples pour étudier vos données, donc une gestion plus élevée peut prendre une décision rapide et précise sur la base des statistiques calculées à l`aide de ces données, ces données peuvent également être utilisé pour l`exploration de données, la prévision, l`analyse prédictive, les rapports plus rapides et la création de tableau de bord informatif, qui aide également la gestion dans la vie quotidienne pour résoudre diverses requêtes complexes selon leur exigence. Oracle Corporation vous recommande de choisir un schéma en étoile, sauf si vous avez une raison claire de ne pas le faire.