Verilənlər köşkü
Bu məqaləni vikiləşdirmək lazımdır. |
Bu məqalənin sonunda mənbə siyahısı var, lakin mətndaxili mənbələr heç və ya kifayət qədər istifadə edilmədiyi üçün bəzi məlumatların mənbəsi bilinmir. |
Verilənlər köşkü (ing. Data Mart) – konkret funksional sahədə və ya təşkilatın hər hansı sahəsində analitik məsələlərin həllini təmin edən verilənlərin strukturunu əks etdirir. Verilənlər köşkünə təşkilatın konkret idarəedici sahələrində analitik məsələlərin informasiya təminatını yerinə yetirən kiçik VX kimi də baxmaq olar. Verilənlər köşkü müəyyən qrup istifadəçilər üçün nəzərdə tutulmuşdur. Buraya verilənlər aqreqatlaşdırılmış, müxtəlif ierarxiya səviyyələrinə görə konsolidasiya olunmuş halda VX-dən gətirilir.
VK həm təşkilati, həm də texniki səbəkələrdən asılıdır:
- real təşkilatın informasiya strukturu, bir qayda olaraq çox mürəkkəbdir və rəhbərlik təşkilatda gedən prosesin mahiyyətini daha dərindən başa düşmək imkanına malik deyil;
- qərarların qəbuledilməsi texnologiyası mövcud texniki imkanlara yönəldilmişdir və çox çətinliklə dəyişdirilə bilir;
- təşkilatın sturukturunun bir hissəsinin dəyişdirilməsinin vacibliyi meydana çıxa bilər;
- layihə öz xərcini ödəməyə başlayınca, əhəmiyyətli investisiya tələb olunur;
- mövcud texniki bazanın əhəmiyyətli modifikasiyası tələb olunur;
- təşkilatın mütəxəssisləri tərəfindən yeni texnologiyaların və proqram məhsullarının mənimsənilməsi çox vaxt apara bilər;
- xəzinəni işləyib hazırlayanla gələcək istifadəçi arasında, işləyib hazırlanma mərhələsində qarşılıqlı fəaliyyəti yaratmaq çətin olur.
Bütün bunlardan belə nəticə çıxır ki, korporativ xəzinənin işləyib hazırlanması və tətbiqi, təşkilatın fəaliyyəti və onun yeni texnologiyalara yönəldilməsi analizinə görə, çox güc tələb edir. VK xəzinənin işlənib hazırlanması və tətbiqini asanlaşdırmaq məqsədilə yaranmışdır. Hazırda VK dedikdə, təşkilatın fəaliyyətinin hər hansı bir istiqamətinə, məsələn, ehtiyatların hesablanmasına və ya digər sahələrə xidmət edən xüsusiləşmiş xəzinə başa düşülür. Konkret fəaliyyət sahəsində cəlb olunan əməkdaşların sayı da çox deyil (köşkə 10–15 nəfər xidmət etməlidir). Müasir texnologiyadan istifadə etməklə bölmələrin köşkünü 3–4 ay müddətində genişləndirmək olar. Qeyd etmək lazımdır ki, kiçik layihənin müvəffəqiyyəti yeni texnologiyanın irəliləyişinə imkan yaradır və xərclərin tez ödənilməsinə gətirib çıxarır. VK-nün tətbiqinin ilkin sınaqları çox uğurlu olduğundan, yeni texnologiyalar ətrafında əsl canlanma yarandı. Korporativ xəzinənin reallaşmasindan tam imtina etmək və onu VK məcmusu ilə əvəz etmək təklif olunurdu. Lakin tezliklə aydın oldu ki, VK-nün sayınının artması ilə onların qarşılıqlı fəaliyyəti murəkkəbləşir, yəni köşkləri tam sərbəst etmək mümkün olur. Korporativ xəzinənin işlənib hazırlanmasına müfafiq olaraq, VK-nün də işlənib hazırlanması və tətbiqi paralel getməlidir.
VK-ün işlənib hazırlanmasında verilənlərin sturukturunun faktiki standartı, verilənlərin yeganə faktlar cədvəlinə əsaslanan ulduzvari struktur hesab olunur. QQES-in yaradılması çərçivəsində, korporativ xəzinə və VK-nün qarşılıqlı əlaqəsinin sxemini qurarkən, tarixi verilənləri saxlamaq üçün bir neçə xüsusi sturukturlar təyin etmək və bu strukturlardan olan verilənlərlə doldurulmuş köşklər sırasını genişləndirmək məsləhət görülür. Bunu iki prosesə bölmək olar: tarixi verilənlərin toplanması və onların təhlili.
Bir neçə firma VK-nün qurulması sistemini yaratmağı təklif edir: Informatica (Power Mart Suite), Sagent Technology (Data Mart Solution) və Oracle (Data Mart Suite). Köşkün qurulmasında istifadəçi sturukturun mövcud təsvirini tətbiq edə və yaxud köşkü 0-dan başlayaraq yenidən qura bilər.
Həmçinin bax
[redaktə | mənbəni redaktə et]Mənbə
[redaktə | mənbəni redaktə et]- Parsaye K. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes // The Journal of Data Warehousing. −1998.-№ 1.
- Parsaye K. OLAP and Data Mining: Bridging the Gap // Database Programming and Design. – 1997. – № 2.
- Ralph Kimball. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses, John Wiley & Sons, 1996.
- Ralph Kimball. The Data Webhouse Toolkit: Building the Web-Enabled Data Warehouse, John Wiley & Sons, 2000.