By Doble Engineering Company in Enterprise Asset Management / June 25, 2020
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O mundo de dados e analytics está em constante evolução. Em seus dias mais simples, a organização típica dos dados consistia em alguns arquivos, bases de dados de aplicação ou transacionais, armazéns de dados e relatórios de marts de dados. Como as fontes de dados, volumes, velocidades de geração e o processo de coleta têm crescido ao longo dos anos, o ambiente de computação de hoje deve lidar com conjuntos de dados extremamente grandes – comumente referidos como “grandes dados” – que revelam padrões, tendências, e muito mais, em que as organizações podem basear decisões.
a maioria das organizações hoje tem muitos, se não todos, dos componentes destacados na arquitetura de referência veiculada na Figura 1 – Aplicações, Sistemas e fontes, transferência de dados, camada de dados corporativos, serviços de dados, análises e relatórios, e processamento avançado de dados.
Figura 1-Arquitetura de referência complexa
com data warehouse e marts representados como um dos 28 componentes possíveis, é difícil entender como eles se encaixam na imagem à primeira vista. Mas a maioria das organizações está atualmente preocupada com mais do que um armazém de dados – eles devem coesivamente gerenciar um ambiente complexo como o descrito na Figura 1.As arquiteturas Kimball e Inmon oferecem frameworks para ajudar no desenvolvimento de arquitetura de referência complexa.Antes de aplicar os padrões de Kimball ou Inmon, vale a pena rever as diferenças entre as duas abordagens. Confira as representações visuais de cada um na Figura 21 e na figura 32 .
the work of Kimball and Inmon – the founders of the respective models-challenged each other. Embora ambas as abordagens sejam predominantemente impulsionadas pelo ciclo de desenvolvimento de um modelo de dados, os modelos são baseados em um foco único de uma abordagem ascendente ou descendente. Estas tensões se desenrolaram no desenvolvimento do ambiente global de armazenamento de dados e análise.
Figura 2 – Visual Kimball
Ver Figura 3 – Visual Inmon Ver
Kimball abordagem indica que a data warehouses e data marts são conduzidos por processos de negócio e questões comerciais. O perigo óbvio para isso é que os dados úteis podem não necessariamente ser categorizados ou capturados, uma vez que não caberia dentro do processo de negócio que está sendo definido.
a abordagem Inmon indica a criação de um armazém de dados da empresa com modelos lógicos concebidos para cada entidade em torno de um tópico, tais como contador, factura e activo. O desafio é que, embora os principais tópicos possam representar diferenciação, as entidades que os apoiam podem representar pontos comuns que podem ser perdidos.
por exemplo, a localização de um contador representado por um local de serviço, o endereço de faturação representado na fatura e o local de inventário ou de implantação de um ativo podem todos partilhar atributos comuns. Mesmo sob Inmon, existe o perigo de que a localização do Serviço, endereço de faturamento, ativo, localização de inventário e localização de implantação de ativos possam ser representados como cinco objetos diferentes, uma vez que eles são considerados para suportar diferentes verticais na organização com diferentes marts de dados.
ambas as abordagens Inmon e Kimball são impulsionadas pelo ciclo para desenvolver o modelo de dados conceituais, em seguida, implementar os modelos de dados em uma forma fisicalizada. Este ciclo pode suportar mais ágeis de desenvolvimento de abordagens, mas é mais estreitamente alinhadas com uma cachoeira tipo de abordagem de desenvolvimento, devido à linearidade da pesquisa (com base no processo de empresa ou tópico), o desenvolvimento do modelo conceitual (baseado em dados no processo ou para a empresa tópico), e o desenvolvimento do modelo físico.
tomar o próximo passo
um processo ágil pode dificultar a injecção de ciclos neste tipo de actividade de desenvolvimento. O desafio para cada organização será tomar as lições aprendidas com as abordagens Inmon e Kimball, e aplicá-las em um novo contexto.
mais detalhes sobre como aplicar os padrões a um ambiente complexo a vir na segunda parte desta série de blog – fique sintonizado!
entretanto, confira nosso recente post sobre a implementação bem sucedida da Gestão de informação empresarial (EIM).
