Data Warehousing

Wat is Data Warehousing?

data warehousing kan worden gedefinieerd als het proces van het verzamelen en opslaan van gegevens uit verschillende bronnen en het beheren ervan om waardevolle zakelijke inzichten te verschaffen. Het kan ook worden aangeduid als elektronische opslag, waar bedrijven een grote hoeveelheid gegevens en informatie op te slaan. Het is een kritische component van een business intelligence systeem dat technieken voor data analysedata Analytics impliceert Data analytics is de wetenschap van het analyseren van ruwe datasets om een conclusie met betrekking tot de informatie die zij houden afleiden..

Data warehousing is een mix van technologie en componenten die een strategisch gebruik van gegevens mogelijk maken. Het is de elektronische verzameling van een aanzienlijke hoeveelheid informatie door een organisatie die bedoeld is voor query en analyse in plaats van voor de verwerking van transacties. Data warehousing is een methode om data te vertalen naar informatie en deze tijdig toegankelijk te maken voor consumenten om het verschil te maken.

inzicht in Data Warehousing

Data-analyse wordt gebruikt om diepere informatie over de prestaties van een organisatie te bieden door gecombineerde gegevens uit verschillende heterogene gegevensbronnen te vergelijken. Een datawarehouse voert query ‘ s en analyses uit op de historische gegevens die worden verkregen uit transactionele bronnen.

het idee van data warehousing werd in de jaren tachtig ontwikkeld om gegevens te helpen beoordelen die in niet-relationele databasesystemen werden bewaard. Het is ontworpen om bedrijven in staat te stellen hun gearchiveerde gegevens te gebruiken om hen te helpen een zakelijk voordeel te bereiken. De enorme hoeveelheid data in datacenters komt van verschillende locaties, zoals communicatie, verkoop en financiën, klantgebaseerde applicaties en externe partnernetwerken.

alle gegevens die in het magazijn worden geplaatst, veranderen niet en kunnen niet worden gewijzigd omdat het datawarehouse incidenten analyseert die zich eerder hebben voorgedaan door zich te concentreren op veranderingen in gegevens in de loop van de tijd. Data warehousing moet worden gedaan, zodat de opgeslagen gegevens veilig en betrouwbaar blijven en gemakkelijk kunnen worden opgehaald en beheerd.

stappen in Datawarehousing

de volgende stappen zijn betrokken bij het proces van datawarehousing:

1. extractie van gegevens – een grote hoeveelheid gegevens wordt verzameld uit verschillende bronnen.
2. opschonen van gegevens-Zodra de gegevens zijn gecompileerd, gaat het door een opschoningsproces. De gegevens worden gescand op fouten en eventuele fouten worden gecorrigeerd of uitgesloten.
3. conversie van gegevens-na het opschonen wordt het formaat gewijzigd van de database naar een magazijnformaat.
4. opslaan in een magazijn – eenmaal geconverteerd naar het magazijnformaat, worden de in een magazijn opgeslagen gegevens verwerkt in processen zoals consolidatie en Samenvatting om het gebruik gemakkelijker en beter gecoördineerd te maken. Naarmate bronnen na verloop van tijd worden bijgewerkt, worden meer gegevens toegevoegd aan het magazijn.

voordelen van Data Warehousing

Data warehousing – indien succesvol geïmplementeerd-kan een organisatie op de volgende manieren ten goede komen:

1. Concurrentievoordeel

het enorme rendement op investeringen voor bedrijven die met succes een datawarehouse hebben ingevoerd, toont het enorme concurrentievoordeel dat de technologie met zich meebrengt. Het concurrentievoordeel concurrentievoordeel een concurrentievoordeel is een eigenschap die een onderneming in staat stelt beter te presteren dan haar concurrenten. Het stelt een bedrijf in staat om superieure marges te bereiken wordt bereikt door besluitvormers in staat te stellen toegang te krijgen tot de gegevens die eerder onbeschikbare en onbenutte informatie met betrekking tot klanten, eisen en trends kunnen onthullen.

2. Verhoging van de productiviteit van besluitvormers

gegevensopslag verhoogt de efficiëntie van bedrijfsbesluitmakers door een onderling verbonden archief van consistente, onpartijdige en historische gegevens aan te bieden. Data warehousing helpt om gegevens uit verschillende conflicterende structuren op te nemen in een vorm die een duidelijker beeld van de onderneming biedt. Door data te vertalen naar bruikbare informatie, helpt data warehousing marktmanagers om praktischer, nauwkeuriger en betrouwbaarder analyses te doen.

3. Kosteneffectieve besluitvorming

Data warehousing houdt alle gegevens op één plaats en vereist niet veel IT-ondersteuning. Er is minder behoefte aan informatie van buitenaf, die kostbaar en moeilijk te integreren is.

nadelen van datawarehousing

de volgende problemen kunnen worden geassocieerd met datawarehousing:

1. Onderschatting van bronnen voor het laden van gegevens

vaak schatten we niet de tijd die nodig is om de gegevens op te halen, schoon te maken en naar het magazijn te uploaden. Het kan een groot deel van de totale productietijd in beslag nemen, hoewel bepaalde middelen beschikbaar zijn om de tijd en inspanning die aan het proces wordt besteed, te minimaliseren.

2. Verborgen problemen in bronsystemen

verborgen problemen in verband met de bronnetwerken die het datawarehouse leveren, kunnen worden gevonden na jaren van niet-ontdekking. Bij het invoeren van nieuwe eigendomsinformatie kunnen sommige velden bijvoorbeeld nulls accepteren, wat kan resulteren in het invoeren van onvolledige eigendomsgegevens door personeel, zelfs als deze beschikbaar en relevant waren.

3. Gegevenshomogenisering

Data warehousing heeft ook betrekking op vergelijkbare gegevensformaten in verschillende gegevensbronnen. Het kan leiden tot het verlies van een aantal waardevolle delen van de gegevens.

extra middelen

om u te helpen uw carrière ten volle te benutten, zullen deze extra middelen zeer nuttig zijn:

• Data Analytics Data Analytics is de wetenschap van het analyseren van ruwe datasets om een conclusie te trekken met betrekking tot de informatie die ze houden.Python (in Machine Learning)Python (in Machine Learning)Python is een programmeertaal die de voorkeur heeft voor programmeren vanwege zijn uitgebreide mogelijkheden, toepasbaarheid en eenvoud. Het beste past bij machine learning
• financiële engineering financiële Engineering omvat een breed, multidisciplinair studie-en praktijkgebied dat in wezen een technische benadering toepast
• hoe gegevens van aandelen met Python te schrapen hoe gegevens van aandelen met Python te schrapen financiële professionals die hun vaardigheden willen verbeteren, kunnen dit doen door te leren hoe gegevens van aandelen met de programmeertaal Python te schrapen.