Datavarehus

Hva Er Datavarehus?

datavarehus kan defineres som prosessen med datainnsamling og lagring fra ulike kilder og administrere den for å gi verdifull forretningsinnsikt. Det kan også refereres til som elektronisk lagring, hvor bedrifter lagrer en stor mengde data og informasjon. Dataanalyse Er vitenskapen om å analysere rå datasett for å utlede en konklusjon om informasjonen de holder..

datavarehus er en blanding av teknologi og komponenter som muliggjør strategisk bruk av data. Det er den elektroniske samlingen av et betydelig volum informasjon av en organisasjon beregnet for spørring og analyse i stedet for for behandling av transaksjoner. Datavarehus er en metode for å oversette data til informasjon og gjøre det tilgjengelig for forbrukerne på en riktig måte for å gjøre en forskjell.

Forstå Datavarehus

dataanalyse brukes til å tilby dypere informasjon om ytelsen til en organisasjon ved å sammenligne kombinerte data fra ulike heterogene datakilder. Et datalager kjører spørringer og analyser på de historiske dataene som er hentet fra transaksjonsressurser.

ideen om datavarehus ble utviklet på 1980-tallet for å bidra til å vurdere data som ble holdt i ikke-relasjonelle databasesystemer. Den ble designet for å gjøre det mulig for bedrifter å bruke sine arkiverte data for å hjelpe dem med å oppnå en bedriftsfordel. Det store datamengden i datasentre kommer fra forskjellige steder, for eksempel kommunikasjon, salg og økonomi, kundebaserte applikasjoner og eksterne partnernettverk.

data som legges inn på lageret endres ikke og kan ikke endres fordi datalageret analyserer hendelser som tidligere har skjedd ved å konsentrere seg om endringer i data over tid. Datalagring bør gjøres slik at de lagrede dataene forblir sikre, pålitelige og lett kan hentes og administreres.

Trinn I Datalagring

følgende trinn er involvert i prosessen med datalagring:

1. Utvinning av data – en stor mengde data er samlet fra ulike kilder.
2. Rengjøring av data – når dataene er samlet, går det gjennom en rengjøringsprosess. Dataene skannes for feil, og eventuelle feil som blir funnet, blir enten korrigert eller ekskludert.
3. Konvertering av data-etter å ha blitt renset, endres formatet fra databasen til et lagerformat.
4. Lagring i et lager-når de er konvertert til lagerformatet, går dataene som er lagret i et lager, gjennom prosesser som konsolidering og oppsummering for å gjøre det enklere og mer koordinert å bruke. Etter hvert som kilder oppdateres over tid, legges flere data til lageret.

Fordeler Med Datavarehus

datavarehus – når det er implementert-kan være til nytte for en organisasjon på følgende måter:

1. Konkurransefortrinn

den massive avkastningen på investeringen for bedrifter som vellykket introduserte et datalager, viser det enorme konkurransefortrinnet som teknologien gir. Konkurransefordelenkonkurransefordelen konkurransefortrinn er et attributt som gjør at et selskap kan overgå sine konkurrenter. Det gjør det mulig for et selskap å oppnå overlegne marginer oppnås ved å gi beslutningstakere tilgang til dataene som kan avsløre tidligere utilgjengelig og uutnyttet informasjon relatert til kunder, krav og trender.

2. Økning i produktiviteten til beslutningstakere

datalagring øker effektiviteten til beslutningstakere ved å tilby et sammenhengende arkiv av konsistente, upartiske og historiske data. Datavarehus bidrar til å innlemme data fra ulike motstridende strukturer i et skjema som gir et klarere bilde av virksomheten. Ved å oversette data til brukbar informasjon, hjelper datavarehus markedsledere til å gjøre mer praktiske, presise og pålitelige analyser.

3. Kostnadseffektiv beslutningstaking

datalagring holder alle data på ett sted og krever ikke MYE IT-støtte. Det er mindre behov for ekstern industriinformasjon, noe som er kostbart og vanskelig å integrere.

Ulemper Ved Datalagring

følgende problemer kan knyttes til datalagring:

1. Undervurdering av data lasting ressurser

ofte, vi ikke klarer å anslå tiden det tar å hente, ren, og laste opp data til lageret. Det kan ta en stor del av den totale produksjonstiden, selv om visse ressurser er på plass for å minimere tid og krefter brukt på prosessen.

2. Skjulte problemer i kildesystemer

Skjulte problemer knyttet til kildenettverkene som leverer datalageret, kan bli funnet etter år med ikke-oppdagelse. Når du for eksempel skriver inn ny eiendomsinformasjon, kan enkelte felt godta null, noe som kan føre til at personell skriver inn ufullstendige eiendomsdata, selv om de var tilgjengelige og relevante.

3. Data homogenisering

datavarehus omhandler også lignende dataformater i ulike datakilder. Det kan føre til tap av noen verdifulle deler av dataene.

Tilleggsressurser

for å hjelpe deg med å fremme din karriere til ditt fulle potensial, vil disse ekstra ressursene være svært nyttige:

• Data Analytics Er vitenskapen om å analysere rå datasett for å utlede en konklusjon om informasjonen de holder.
• Python (I Maskinlæring)Python (I Maskinlæring)Python Er et programmeringsspråk som er foretrukket for programmering på grunn av sine store funksjoner, anvendelighet og enkelhet. Den passer best til maskinlæring
• Finansiell Ingeniørfinansiell Ingeniørfagfinansiell Ingeniørfag omfatter et bredt, tverrfaglig fagområde og praksis som i hovedsak bruker en ingeniørtilnærming
• Hvordan Skrape Lagerdata med Pythonhvordan Skrape Lagerdata med Pythonfinansielle fagfolk som ønsker å oppgradere sine ferdigheter, kan gjøre det ved å lære å skrape lagerdata med Python programmeringsspråk.