Setiap wanita memiliki masalah dalam mengelola barang miliknya. Dari pakaian hingga aksesori, dia membutuhkan satu hal yang akan membantunya menyimpan semua barangnya di satu tempat. Saya tidak dapat membayangkan tidak terorganisir dan saya yakin sebagian besar dari Anda yang membaca ini akan setuju dengan saya. Mengapa sangat sulit untuk diatur? Sebagian besar waktu, saya compang-camping karena alasan itu menjadi orang yang Obsesif Kompulsif.
Sekarang alasan saya mengemukakan hal ini adalah karena saya kebetulan membaca beberapa artikel tentang data warehousing dan saya teringat pada diri saya sendiri. Sama seperti obsesi dasar saya untuk memiliki semua milik saya di satu tempat dengan urutan yang benar, perusahaan saat ini mengharapkan hal yang sama. Ada kemungkinan ide Anda tentang data warehousing menjadi kabur. Ada banyak orang yang masih tidak mengerti tentang hal yang sama.
Gudang data digunakan secara luas dalam organisasi saat ini. Dipercaya bahwa, dalam beberapa tahun ke depan penggunaannya akan meningkat secara bertahap. Di masa-masa sulit, membuat keputusan cerdas dan mengelola data secara efisien menjadi sangat penting, saat itulah data warehouse cocok dengan sempurna. Konsep pergudangan data tidak sulit untuk dipahami. Idenya adalah untuk membuat ruang penyimpanan permanen untuk data yang dibutuhkan untuk mendukung pelaporan, analisis, dan fungsi BI lainnya.
Konsep data warehousing itu sederhana. Data diekstraksi secara berkala dari aplikasi yang mendukung proses bisnis dan disalin ke komputer khusus. Di sana dapat divalidasi, diformat ulang, diatur ulang, diringkas, direstrukturisasi, dan dilengkapi dengan data dari sumber lain (Gudang Data adalah kotak aksesori saya. Sama seperti mengelola berbagai aksesori yang tersebar ke dalam kotak mini, pada gilirannya disimpan dalam satu kotak besar) . Data warehouse menjadi sumber informasi utama untuk pembuatan, analisis, dan penyajian laporan melalui laporan ad hoc, portal, dan dashboard. (Lebih mudah bagi saya untuk menemukan aksesori mana yang disimpan di kotak apa)
Fungsi Gudang Data
1. Berjalan di komputer yang didedikasikan untuk fungsi ini. (Pikiranku)
2. Berjalan pada sistem manajemen basis data (DBMS) (rangkaian kotak mini lain yang menyimpan aksesori saya)
3. Menyimpan data untuk jangka waktu yang lama. (Menyimpan aksesori saya untuk jangka waktu yang lama)
4. Menggabungkan data yang diperoleh dari banyak sumber (Menyimpan berbagai aksesori yang tersebar di berbagai tempat)
5. Dibangun dengan model data yang dirancang dengan cermat yang mengubah data produksi dari desain entri data kecepatan tinggi menjadi desain yang mendukung pengambilan kecepatan tinggi. (Pilihan saya untuk memilih kotak yang dirancang dengan sempurna untuk mengakomodasi semua aksesori saya dan membedakan antara kotak yang bagus dan yang biasa-biasa saja)
Hal tersulit dalam membuat gudang data yang baik adalah desain model yang digunakan untuk membuatnya. Keputusan perlu dibuat untuk nama yang akan diberikan untuk setiap bidang, apakah setiap model data perlu diformat ulang dan bidang meta data apa yang harus dihitung dan ditambahkan. Setelah data warehouse beroperasi, penting agar model data tetap stabil. Jika tidak, maka laporan yang dibuat dari data perlu diubah setiap kali model data berubah.
Setelah gudang data berada di tempatnya dan diisi dengan data yang baik, hal-hal yang baik mulai retak. Beberapa diantaranya adalah sebagai berikut:
c ++ panggilan dengan referensi
1. Pembuatan laporan terjadwal
2. Aplikasi analitik yang dikemas
3. Pelaporan dan analisis ad hoc
4. Presentasi dinamis melalui dashboard
5. Kemampuan menelusuri
6. Penambangan data
7. Keamanan
Manfaat inilah yang menjadikan BI berbasis data warehousing sebagai alat manajemen penting bagi perusahaan yang telah mencapai tingkat kerumitan tertentu.
Beberapa Merek Besar dengan Data Warehouse
apel
Apple mengoperasikan sistem Teradata dengan banyak petabyte. Apple menggunakan gudang data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggannya di seluruh grup produk. Sekarang setiap bagian dari informasi yang dapat diidentifikasi dan interaksi i Tunes tersebut menghasilkan banyak data yang masuk ke sistem sehingga perusahaan mengetahui siapa dan apa yang mereka lakukan.
Walmart
Raksasa ritel menerapkan basis data skala terabyte pertama Teradata pada tahun 1992, dan itu telah tumbuh sedikit sejak saat itu. Sistem operasionalnya pada 2,5 petabyte pada tahun 2008, dan tentu saja lompatan yang lebih besar sekarang - kemungkinan besar menjadi dua digit jika Anda menganggap itu mengoperasikan yang terpisah untuk Walmart dan Sam's Club serta sistem cadangan. Upaya analitik pada dasarnya membantu Walmart menjadi toko konsinyasi besar-besaran.
ebay
eBay menerapkan dua sistem, dan keduanya besar. Gudang data utamanya berukuran 9,2 petabyes, 'sistem singularitas' -nya yang menyimpan klik web dan data 'besar' lainnya lebih dari 40 petabyte. Ini memiliki satu tabel yang terdiri dari 1 triliun baris. Ya, ini lebih kecil dari kapasitas Hadoop senilai 50 petabyte yang ditambahkan eBay tahun lalu, tetapi Teradata dengan cepat menunjukkan bahwa semua sistemnya mendukung data masuk dan keluar dari Hadoop, jadi eBay tidak seperti mengoperasikan dua data yang sepenuhnya berbeda. lingkungan.
Starbucks
Sejak tahun 1971, Starbucks Coffee Company telah berkomitmen untuk mencari dan memanggang kopi dengan kualitas terbaik di dunia secara etis. Mereka menggunakan gudang data perusahaan berkinerja tinggi yang berisi data penjualan, pemasaran, manajemen toko, titik penjualan, loyalitas pelanggan, dan rantai pasokan untuk mendorong keputusan bisnis yang lebih tepat di tingkat perusahaan, regional, dan toko.
Berikut beberapa kasus penggunaan yang menarik:
Continental Airlines memutuskan ingin membuat pelanggannya senang dan mulai menilai mereka berdasarkan nilai umur dan mulai membuat pengaturan alternatif untuk mereka segera setelah maskapai menyadari penerbangan akan ditunda.
Sebuah perusahaan mobil mewah menggunakan Aster Data untuk menganalisis pola kerusakan berbagai komponen di dalam mobilnya. Mereka menemukan bahwa pencahayaan, kursi, dan infotainment sering gagal bersamaan (mereka berada di sirkuit yang sama) dan mulai memeriksa ketiganya saat pelanggan datang untuk memperbaiki salah satunya.
Mengapa Anda tidak dapat melewatkan memiliki Gudang Data?
Nilai data warehouse meningkat dari waktu ke waktu dan ada baiknya untuk mulai meletakkan semuanya di satu tempat. Penundaan dalam memilikinya dapat merugikan Anda karena pesaing Anda telah mengambil peluang.
1. Penghematan besar berasal dari hal-hal seperti menemukan diskon yang hilang dalam hutang atau bahwa staf penjualan menawarkan diskon di luar batas yang disetujui.
2. Konsolidasi data keuangan secara real time menjadi praktis dan perdebatan berhenti tentang sumber data mana yang benar.
3. Biaya TI dan staf yang didedikasikan untuk pelaporan sangat berkurang.
4. Dengan menyediakan data dari berbagai sumber, manajer dan eksekutif tidak perlu lagi membuat keputusan bisnis berdasarkan data atau naluri terbatas.
5. Data warehouse menyimpan data historis dalam jumlah besar sehingga Anda dapat menganalisis periode waktu dan tren yang berbeda untuk membuat prediksi di masa mendatang.
6. Data warehouse bekerja untuk menghemat banyak waktu Anda. Mereka menghemat waktu dengan menyimpan informasi perusahaan di satu lokasi. Daripada menyimpannya di lokasi yang berbeda, yang terpusat membuatnya lebih baik.
Apakah perusahaan Anda membutuhkan Data Warehouse?
Data yang dihasilkan perusahaan Anda sangat berharga bagi bisnis Anda. Anda ingin memastikan bahwa semua data Anda aman dan dapat diakses kapan saja. Namun hari ini, data telah berkembang pesat dan perusahaan menemukan cara untuk mengelolanya. Gudang data tampaknya menjadi taruhan yang bagus dalam kasus ini. Tetapi pertanyaan sebenarnya adalah, apakah perusahaan Anda benar-benar membutuhkannya?
1. Ketergantungan pada spreadsheet
Penggunaan spreadsheet telah menjadi nilai yang luar biasa karena merupakan salah satu alat bisnis terpenting saat ini. Sejumlah besar data dapat disimpan di spreadsheet ini. Masalah muncul ketika ukuran data mulai meningkat. Setiap departemen memiliki spreadsheet yang Anda perlukan untuk menarik datanya untuk menghasilkan laporan. Jika ini kasusnya, Anda membuat laporan manual, yang dapat menyita banyak waktu Anda. Ketika ini terjadi, gudang data masuk ke dalam gambar untuk mempermudah, karena sulit untuk menemukan data karena tersebar di berbagai lembar.
2. Masa tunggu yang lama
Jika Anda mengembangkan laporan, hanya untuk mengetahui bahwa Anda perlu menunggu rekan kerja memberikan informasi di spreadsheet mereka, atau untuk menganalisis data mereka, Anda dapat menunggu untuk waktu yang lebih lama. Menerapkan gudang data dapat membantu memusatkan data dan membuatnya tersedia untuk semua anggota tim dengan lebih efektif. Ini mengurangi waktu yang dihabiskan untuk benar-benar melacaknya dan berkomunikasi dengan rekan kerja.
3. Perbedaan Data dan Laporan
Ketika pemimpin tim atau anggota di departemen yang berbeda membuat laporan, data atau temuan berbeda dari Anda, atau laporan lain. Hal ini tidak hanya membuat frustasi, tetapi juga memakan waktu untuk menyelesaikannya dan dapat menyebabkan kesalahan yang merugikan. Jika suatu saat Anda merasa ada ketidakkonsistenan dalam data Anda, maka mungkin Anda bisa memikirkan untuk mendapatkan gudang data.
4. Waktu yang dihabiskan untuk menghasilkan laporan
Idealnya, kami harus dapat menghasilkan laporan menggunakan data yang ada hampir secara instan. Saat membuat laporan jika Anda menemukan bahwa Anda harus terus pergi ke sumber yang berbeda untuk memeriksa apakah data diperbarui, atau terus memperbarui sumber lain secara manual, Anda akan melihat jumlah waktu yang dibutuhkan untuk mengembangkan laporan.
Karena gudang data menggabungkan data, Anda hanya perlu beralih ke satu sumber data. Kombinasikan dengan fakta bahwa banyak gudang data dapat diatur untuk diperbarui secara otomatis jika data sumber diperbarui atau diubah, dan Anda dapat menjamin bahwa data yang Anda gunakan selalu benar.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait:
c ++ mengurutkan larik int