Architektury datového skladu

Data Warehousing Concepts

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Inmon – shora dolů

Ikona datového skladu

Inmon – shora dolů

Ikona datového skladu

Je třeba rozhodnout:

O všech definicích dat, čištění a obchodních pravidlech
Před vstupem jakýchkoli dat do skladu

Inmon – shora dolů

Dva databázové ikony s šipkami ukazujícími na šipku označenou ETL, která ukazuje na ikonu datového skladu

Inmon – shora dolů

Dva databázové ikony s šipkami ukazujícími na šipku označenou ETL, která ukazuje na ikonu datového skladu s šipkami ukazujícími na dvě ikony datového tržiště s šipkami ukazujícími na ikonu osoby u počítače, ikonu reportingu a ikonu lupy

Výhody a nevýhody přístupu shora dolů

Výhody:

Jednotný zdroj pravdy pro organizaci
Normalizace = méně úložného prostoru
Snadná úprava datových tržišť pro změny reportingu

Nevýhody:

Více spojení = pomalejší odezva
Náročná úvodní příprava
- Vyšší počáteční náklady

Kimball – zdola nahoru

Dva databázové ikony s šipkami ukazujícími na šipku označenou ETL a šipkami ukazujícími na dvě ikony datového tržiště

Denormalizuje data
Zaměření na datové tržiště oddělení
Data přecházejí přímo z ETL do datových tržišť

Kimball – zdola nahoru

Dva databázové ikony s šipkami ukazujícími na šipku označenou ETL a šipkami ukazujícími na dvě ikony datového tržiště s šipkami ukazujícími na ikonu datového skladu s šipkami ukazujícími na ikonu osoby u počítače, ikonu reportingu a ikonu lupy

Výhody a nevýhody přístupu zdola nahoru

Výhody:

Rychlý vývoj na začátku
- Nižší počáteční náklady
Denormalizace = uživatelsky přívětivé

Nevýhody:

Delší doba zpracování ETL
Větší riziko duplicitních dat
Nutný průběžný vývoj

Pojďme procvičovat!

Data Warehousing Concepts