Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos centralizado que combina, integra y agrupa información de varias fuentes en un único repositorio. El almacenamiento de datos facilita la evaluación de enlaces entre diferentes bases de datos en un sistema para que se puedan producir informes significativos. Ayuda a muchas organizaciones y negocios a desarrollarse al presentar conocimientos sobre patrones y eficiencia. Apoya impulsar el crecimiento económico en función de los resultados obtenidos del informe de evaluación de almacenamiento.
Implementación del almacén de datos:
La implementación del almacén de datos es una secuencia de acciones realizadas para construir un almacén de datos funcional basado en los requisitos. Abarca actividades como la planificación, la adquisición de datos necesarios, el análisis de datos y la realización de operaciones comerciales. Además, se deben definir los componentes principales, como modelos de datos, ETL, OLTP, etc. Veamos los pasos en detalle.
Recopilación y planificación de requisitos previos:
La recopilación de requisitos es el primer paso para ejecutar la tarea de implementación del almacén. Este paso llama a la necesidad de planificar las necesidades al principio, por lo que los siguientes pasos confirmarán la selección adecuada de herramientas para las próximas tareas. Por lo tanto, creando un estándar justo para construir el almacén de datos. Se debe considerar la escalabilidad para evitar el aumento de la carga de trabajo o para evitar el desperdicio de datos durante menos carga de trabajo. La interactividad del usuario es muy importante, lo que garantiza que la interacción entre el usuario y el software sea fácil. Uno debe mantenerlo fácil de usar mediante la planificación de la visualización y personalización de las plataformas. Debe haber un plan sustituto si el almacén de datos falla en el primer intento. ÁCIDO (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento,
Considerando un diseño de almacén de datos:
Este es un paso crucial en la fase de implementación del almacén de datos. El almacén de datos siempre debe construirse teniendo en cuenta el resultado a largo plazo de la organización. Al construir el almacén, se deben tener en cuenta algunas características.
Los Aspectos incluyen:
- Debe tenerse en cuenta la arquitectura del entorno físico de un almacén de datos para ETL y OLAP (procesamiento analítico en línea), así como las actualizaciones en movimiento de OLTP (procesamiento de transacciones en línea).
- Cada uno de los sistemas de prueba, desarrollo y producción necesita su entorno respectivo. Un espacio de trabajo segregado facilita la validación de la seguridad de la información antes de entregarla a los clientes empresariales en el proceso de producción. Es ventajoso para el proceso de instalación. También ayuda en la identificación de errores sin interrumpir otras operaciones comerciales, lo que optimiza la eficacia de ETL (Extract Transform Load).
- En el caso de que el almacén de datos colapse, se debe considerar un plan alternativo.
- Es vital definir las fuentes de datos para determinar qué fuentes de datos se integrarían con el almacén de datos.
- La gestión, el análisis y el almacenamiento de datos deben considerarse adecuadamente.
- La eficiencia del almacén aumenta gracias a OLAP (procesamiento analítico en línea), que utiliza análisis para obtener información comercial valiosa.
Procesos de extracción, transformación y carga (ETL):
Los datos se recuperarán primero de una fuente antes de ser entregados al área de almacenamiento. Si es necesario, se realizan cambios en el área de almacenamiento sin interrumpir la eficacia de la fuente. Después de la extracción de datos, los datos originales se limpian, vinculan y transforman para crear informes significativos de Business Intelligent, que es la etapa más crucial en el proceso de ETL. El conjunto de datos ahora se carga en el almacén de datos de destino en la etapa final. Debe ser evaluado y realizado de acuerdo con la competencia del servidor. El objetivo principal de ETL es recuperar datos corporativos relevantes del entorno del sistema sin reducir la calidad de los datos.
Durante las fases de planificación y ejecución, esta técnica tarda un poco más en ejecutarse. La identificación correcta de conjuntos de datos de las fuentes en la etapa de diseño conceptual puede acelerar significativamente el proceso de ETL. Como consecuencia, se mejoraría la funcionalidad del almacén y se aprobaría el diseño óptimo del almacén. Si esta fase ETL se rompe, tendría un impacto severo en el bajo rendimiento del almacén de datos.
Procesamiento analítico en línea:
OLAP es un método para responder consultas complicadas y consultas ad-hoc. Facilita la estimación rápida de indicadores críticos del negocio, así como la planificación de cronogramas y la predicción de operaciones. Ayuda en el análisis de conjuntos de datos masivos. La especialidad de OLAP es realizar análisis multidimensionales donde el conjunto de datos dado se divide en dimensiones según ciertos criterios para analizar y organizar datos. Las dimensiones y especificaciones deben establecerse desde el principio del proceso de diseño. Las hojas de cálculo se pueden usar para almacenar datos bidimensionales después de OLAP, pero en el análisis multidimensional se emplean cubos OLAP, que se construyen específicamente para almacenar tipos de datos de diferentes fuentes y evaluarlos lógicamente. Se debe verificar que el proceso OLAP se lleve a cabo en la etapa de desarrollo de warehousing. Si no se actualizan los cubos OLAP, es posible que el almacén no funcione correctamente. Por lo tanto, el proceso OLAP debe realizarse adecuadamente para obtener buenos resultados con el almacén.
Selección de herramientas analíticas de negocios:
Las soluciones de inteligencia comercial ponen los datos a disposición de los usuarios finales comerciales de manera uniforme, lo que les permite analizar y extraer la información que necesitan del almacén de datos de la empresa. Se deben determinar las técnicas futuras y la forma de almacenamiento de datos en el almacén. Las técnicas de análisis empresarial se utilizan para generar funciones de visualización de datos como paneles, plantillas, capacidades de obtención de consultas y generación de informes. Los datos críticos del almacén deben mantenerse seguros mientras el usuario final obtiene los datos necesarios del almacén. Si los datos importantes no están protegidos, puede llevar al colapso de la empresa. Sin embargo, la capacidad de generación de informes estándar del almacén también es fundamental para satisfacer al usuario final.
Generación de Reportes y Tableros:
En muchos casos, los consumidores suelen utilizar los almacenes para generar informes de análisis o paneles. Para un cliente comercial, los informes que ya están definidos son necesarios. La capacidad de elegir rápidamente los parámetros de los informes es una característica fundamental para generar informes desde un almacén de datos. Con una instancia, el filtro de informes debe poder extraer informes de acuerdo con los plazos proporcionados. El usuario final puede necesitar que los resultados producidos se transmitan por correo electrónico u otras formas, por lo que la distribución es fundamental. Los datos deben entregarse en una interfaz segura que permita modificaciones adicionales. El control de la accesibilidad y el flujo de datos debe ser una característica del sistema de informes. También se debe abordar la capacidad de agregar rápidamente informes adicionales.
Optimización de Procesos ETL:
Tanto las interfaces de prueba como las de programación deben ser independientes y únicas. Como consecuencia, la corporación puede exhibir una mejor calidad de software a través de ETL, optimización de consultas y transmisión de informes sin afectar la configuración de producción existente. Es fundamental conocer los entornos de prueba y producción, así como los productos que se ajustan al entorno de desarrollo. También es necesario revisar el hardware para evitar fallas o fallas. Como resultado, se mejora la eficiencia del sistema en el entorno de prueba.
Pruebas de Almacén:
La prueba es la fase más importante antes de implementar y desplegar el almacén de datos que se ha construido. Se crean y realizan diferentes casos de prueba como parte de este procedimiento para garantizar la integridad y confiabilidad de los datos. También verifica la consistencia del marco de datos de la organización. El proceso de prueba no puede comenzar inmediatamente una vez que se han extraído los datos. Sin embargo, debe hacerse después del proceso ETL, que incluye la transformación y carga de datos. En lugar de esperar hasta el final del proceso, las pruebas intermedias pueden ayudar a resolver problemas rápidamente. Para garantizar que los productos de inteligencia empresarial, como los tableros y los informes, funcionen como se espera, deben probarse antes de la implementación. La prueba del usuario final implica determinar si los resultados o los datos recuperados satisfacen la consulta y la necesidad del usuario. Esto ayuda a adquirir la confianza y confianza de los usuarios comerciales. Se requieren comentarios de los usuarios finales con regularidad para garantizar la calidad del almacén de datos diseñado.
Despliegue del Almacén:
El despliegue del almacén es el último paso del proceso de construcción, donde la mayoría de los procesos ya están hechos. El tema clave durante la fase de implementación es capacitar a los usuarios sobre cómo usar las herramientas, así como brindar asistencia y otras acciones que necesitarán para acceder al almacén de datos. La capacitación ayuda a los usuarios a darse cuenta de las herramientas y los informes que están disponibles para ellos, lo que aumenta la probabilidad de una adopción exitosa del almacén de datos. El número de usuarios finales se utiliza para tomar la decisión comercial de implementar o no el almacén de datos. Antes de implementar el almacén, hay algunas cosas en las que pensar. Esto comprende la confirmación de la corrección de la arquitectura del almacén, así como los componentes del almacén, la utilización del espacio de la base de datos, las pruebas de ETL y las pruebas del área de producción. La etapa de implementación debe automatizarse para transmitir las herramientas al entorno de producción. Las discrepancias y las vulnerabilidades de producción se pueden prevenir de esta manera.