de Doble Engineering Company în Enterprise Asset Management / iunie 25, 2020
Împărtășește asta…
Facebook
Pinterest
Twitter
Linkedin
lumea datelor și a analizelor este în continuă evoluție. În zilele sale mai simple, organizarea tipică a datelor consta în unele fișiere, aplicații sau baze de date tranzacționale, depozite de date și rapoarte de date. Pe măsură ce sursele de date, volumele, vitezele de generare și procesul de colectare au crescut de – a lungul anilor, mediul de calcul de astăzi trebuie să se ocupe de seturi de date extrem de mari – denumite în mod obișnuit date mari-care dezvăluie modele, tendințe și multe altele, pe care organizațiile își pot baza deciziile.
majoritatea organizațiilor de astăzi au multe, dacă nu toate, dintre componentele evidențiate în arhitectura de referință transmisă în Figura 1 – aplicații, sisteme și surse, transfer de date, strat de date pentru întreprinderi, servicii de date, analiză și raportare și procesare avansată a datelor.
Figura 1-arhitectură complexă de referință
cu data warehouse și marts reprezentate ca una dintre cele 28 de componente posibile, este dificil de înțeles cum se încadrează în imagine la prima vedere. Dar majoritatea organizațiilor sunt preocupate în prezent de mai mult decât un depozit de date – trebuie să gestioneze în mod coerent un mediu complex precum cel descris în Figura 1.
arhitecturile Kimball și Inmon oferă ambele cadre pentru a ajuta la dezvoltarea arhitecturii complexe de referință.
perfecționare rapidă pe cele două abordări
înainte de a aplica modelele Kimball sau Inmon, merită să revizuiți diferențele dintre cele două abordări. Consultați reprezentările vizuale ale fiecăruia în Figura 21 și figura 32 .
lucrarea lui Kimball și Inmon – fondatorii modelelor respective – s-au provocat reciproc. În timp ce ambele abordări sunt conduse în principal de ciclul de dezvoltare al unui model de date, modelele se bazează pe o concentrare unică fie a unei abordări de jos în sus, fie a unei abordări de sus în jos. Aceste tensiuni au avut loc în dezvoltarea mediilor generale de stocare a datelor și de analiză.
Figura 2-Kimball vizual
vezi Figura 3 – Visual Inmon View
abordarea Kimball indică faptul că depozitele de date și marts de date sunt conduse de procese de afaceri și Întrebări de afaceri. Pericolul evident pentru acest lucru este că datele utile nu pot fi neapărat clasificate sau capturate, deoarece nu s-ar încadra în procesul de afaceri definit.
abordarea Inmon indică crearea unui depozit de date de întreprindere cu modele logice concepute pentru fiecare entitate din jurul unui subiect, cum ar fi contorul, factura și activul. Provocarea este în timp ce subiectele majore pot reprezenta diferențierea, entitățile care le susțin pot reprezenta puncte comune care pot fi pierdute.
de exemplu, locația unui contor reprezentată de o locație de serviciu, adresa de facturare reprezentată în factură și locația de inventar sau locația de implementare a unui activ pot partaja toate atributele comune. Chiar și sub Inmon, există pericolul ca locația serviciului, adresa de facturare, activul, locația inventarului și locația de implementare a activelor să poată fi reprezentate ca cinci obiecte diferite, deoarece sunt considerate a susține diferite verticale din organizație cu diferite marturi de date.
atât abordările Inmon, cât și Kimball sunt conduse de ciclu pentru a dezvolta modelul de date conceptual, apoi pentru a implementa modelele de date într-o formă fizicalizată. Acest ciclu poate susține abordări de dezvoltare mai agile, dar se va alinia cel mai strâns cu un tip de cascadă de abordare a dezvoltării datorită liniarității cercetării (bazată pe subiectul procesului sau întreprinderii), dezvoltării modelului conceptual (bazat pe datele din proces sau subiectul întreprinderii) și dezvoltarea modelului fizic.
luând următorul pas
Un proces agil ar putea face dificilă injectarea ciclurilor în acest tip de activitate de dezvoltare. Provocarea pentru fiecare organizație va fi să ia lecțiile învățate din abordările Inmon și Kimball și să le aplice într-un context nou.
mai multe detalii despre cum să aplicați modelele într – un mediu complex pentru a veni în partea a doua a acestei serii de bloguri-rămâneți la curent!
între timp, consultați postarea noastră recentă despre implementarea cu succes a managementului informațiilor întreprinderii (EIM).
