Doble Engineering Company v Enterprise Asset Management | červen 25, 2020
toto Sdílet…
Facebook
Pinterest
Twitter
Linkedin
svět dat a analytics se neustále vyvíjí. Ve svých jednodušších dnech se typická organizace dat skládala z některých souborů, aplikačních nebo transakčních databází, datových skladů a výkaznictví. Jako zdroje dat, objemy, generace rychlostech a proces sběru se během let rozrostla, dnes je výpočetní prostředí se musí vypořádat s extrémně velkých datových souborů – obyčejně odkazoval se na jako ‚big data‘ – to odhalí vzory, trendy, a další, na nichž mohou organizace základní rozhodnutí.
Většina organizací dnes mají mnoho, ne-li všechny součásti zvýrazněné v referenční architektura a dopravena na Obrázku 1 – aplikací, systémů a zdrojů, přenos dat, podnikové datové vrstvy, datové služby, analytics a podávání zpráv, a pokročilé zpracování dat.
Obrázek 1 – Komplexní Referenční Architektura
S datového skladu a tržišť reprezentován jako jeden z 28 možných složek, je obtížné pochopit, jak zapadají do obrázku na první pohled. Většina organizací se však v současné době zabývá více než datovým skladem – musí soudržně spravovat složité prostředí, jako je to, které je znázorněno na obrázku 1.
architektury Kimball a Inmon nabízejí rámce, které pomáhají při vývoji komplexní referenční architektury.
Quick refresher na dvou přístupech
před použitím Kimball nebo inmon vzory, stojí za to přezkoumat rozdíly mezi těmito dvěma přístupy. Podívejte se na vizuální reprezentace každého z nich na obrázku 21 a obrázku 32 .
práce Kimballa a Inmona-zakladatelů příslušných modelů-se navzájem zpochybnila. Zatímco oba přístupy jsou převážně ovlivněny vývojem cyklu datový model, modely jsou založeny na single-smýšlející zaměření buď zdola nahoru, nebo shora dolů přístup. Tato napětí se odehrála ve vývoji celkového prostředí pro ukládání dat a analýzu.
Obrázek 2 – Vizuální Kimball
Zobrazit Obrázek 3 – Vizuální Inmon Zobrazení
Kimball přístup označuje, že datové sklady a data marts jsou řízeny obchodní procesy a obchodní otázky. Zjevným nebezpečím pro to jsou užitečná data nemusí být nutně kategorizována nebo zachycena, protože by se nehodila do definovaného obchodního procesu.
přístup Inmon označuje vytvoření podnikového datového skladu s logickými modely navrženými pro každou entitu kolem tématu, jako je metr, faktura a aktivum. Výzvou je, zatímco hlavní témata mohou představovat diferenciaci, subjekty, které je podporují, mohou představovat společné rysy, které mohou být ztraceny.
například, umístění metr jako reprezentován umístění služby, fakturační adresa zastoupeny ve faktuře, a soupis umístění nebo rozmístění aktiva mohou všichni sdílejí společné atributy. I pod Inmon, tam je nebezpečí, že umístění služby, fakturační adresa, majetku, zásob, umístění a nasazení aktiv umístění může být reprezentován jako pět různých objektů, protože jsou považovány za podporu různých vertikálách v organizaci s různých datových tržišť.
oba přístupy Inmon a Kimball jsou řízeny cyklem pro vývoj koncepčního datového modelu, poté implementují datové modely ve fyzikalizované formě. Tento cyklus může podporovat více agilní přístupy k rozvoji, ale to bude nejvíce sladit s vodopádem typ přístupu k rozvoji důsledku linearity výzkumu (na základě procesu nebo enterprise tématu), rozvoj konceptuálního modelu (na základě údajů v procesu nebo podniku téma), a rozvoj fyzického modelu.
přijetí dalšího kroku
agilní proces by mohl ztížit vstřikování cyklů do tohoto typu vývojové aktivity. Výzvou pro každou organizaci bude vzít si ponaučení z přístupů Inmon a Kimball a aplikovat je v novém kontextu.
další podrobnosti o tom, jak aplikovat vzory na složité prostředí, které přijde ve druhé části této série blogů-zůstaňte naladěni!
mezitím se podívejte na náš nedávný příspěvek o úspěšné implementaci správy podnikových informací (EIM).
