data warehouse entwicklung für die speicherung sensibler daten | dfd-systems.de

Ein Data Warehouse ist eine Unternehmensstrategie, die darauf abzielt, das allgemeine Problem von Datensilos oder isolierten Datenbereichen zu überwinden, die für andere Teile des Unternehmens nicht zugänglich und nicht gut integriert sind. Darüber hinaus ermöglicht die Speicherung großer Mengen historischer Transaktionsdaten Analysten die Verwendung von Trending-Tools und anderen Datenanalysen, um das Data Warehouse zu sortieren und Trends zu erkennen, die mit traditionellen Mitteln schwer oder gar nicht zu erkennen wären Data Warehouse kann die Grundlage für ein wichtiges strategisches Werkzeug sein, das dem Management hilft, sowohl historische Trends zu erkennen als auch zukünftige zu prognostizieren. Mit diesen Informationen kann das Management eine effektive Strategie für den Erfolg erstellen. Die Entwicklung von Data Warehouses ist ein ernstes Unterfangen, das oft zeitaufwendig und kostspielig ist. Es zahlt sich aus, vorbereitet zu sein und sich ihm genau zu nähern. Es sind mehrere Schritte erforderlich, und Sie sollten Data Warehouse-Entwicklungsexperten an Ihrer Seite haben, die Sie durch den Prozess führen. Bevor eine Lagerentwicklung stattfindet, wird zunächst das Geschäftsmodell detailliert definiert. Das Data Warehouse speichert mehr als nur Daten, es ist in vielerlei Hinsicht das Herzstück der Operation. Damit es effektiv ist, müssen Ihr gesamtes Geschäftsmodell und alle Geschäftsaktivitäten festgelegt werden, um zu zeigen, welche Bereiche das Data Warehouse berühren wird und wie. Am wichtigsten ist, dass diese Analyse den Workflow und Datenfluss zeigt und wie Menschen zusammenarbeiten und zusammenarbeiten - und wie dies mit der Data Warehouse-Entwicklung verbessert werden kann. Für viele ist das Geschäftsmodell organisch gewachsen und ohne eine kohärente, vereinheitlichende Struktur. und Fehler werden während dieses Analyseprozesses auftreten. Durch diese Analyse können diese Fehler behoben und entsprechende Änderungen vorgenommen werden, bevor das Data Warehouse entworfen und implementiert wird. Sobald das Geschäftsmodell definiert ist, wird das Systemdatenmodell entwickelt. Diese Phase ist auch eine Vorcodierungsstufe, in der das Datenmodell abstrakt dargestellt wird, um auf Papier darzustellen, wie die Daten verwendet werden, wie die verschiedenen Geschäftseinheiten damit umgehen und wie Transaktionen durch das Unternehmen fließen. Dieser Schritt verdichtet sich Das Geschäftsmodell in eine abstrakte Darstellung auf Papier, so dass es leicht von den Geschäftsmanagern auf der einen Seite gesehen und verstanden werden kann, die den Prozess vor der Implementierung verbessern können; und auf der anderen Seite die Entwickler, die das Geschäftsmodell und die Ziele leicht verstehen können, bevor sie das neue System tatsächlich erstellen. Dann wird die eigentliche Data Warehouse-Architektur definiert. Dieses Framework zeigt, wie alle Elemente des Data Warehouse integriert sind und wie Wachstum und Skalierbarkeit berücksichtigt werden. Und schließlich wird die physische Datenbank eingerichtet. Die tatsächliche Hardware wird so ausgewählt, dass sie die erwartete Verarbeitungsstufe berücksichtigen kann. Zu diesem Zeitpunkt erwägt das Unternehmen, ob die Hardware vor Ort oder über ein Hosting-Unternehmen oder ein Kollokationszentrum gehostet werden soll. Die Softwareanwendung wird dann berücksichtigt. Nach der Implementierung ist das System umfangreich und erfordert eine Schulung. Es gibt immer inneren Widerstand gegen ein sehr großes, neues System, aber effektives Training wird mehr Akzeptanz finden und zu einem erfolgreichen Data-Warehouse-Projekt führen. Zdenek Hejl ist Spezialist für Memos Outsourcing. Memos Outsourcing ist eine Softwareentwicklungsfirma mit Sitz in Prag und Minsk. Wenn Sie eine qualitativ hochwertige Business-Software-Entwicklung [http://www.memos-outsourcing.com/de/custom-business-software-development/] zu einem günstigen Preis wünschen, kontaktieren Sie uns bitte.

Published on  June 28th, 2018