Arhitecturi de depozite de date

Concepte de Data Warehousing

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Inmon - top-down

Imagine cu pictograma unui depozit de date

Inmon - top-down

Imagine cu pictograma unui depozit de date

Trebuie decise:

Toate definițiile datelor, curățarea și regulile de business
Înainte ca orice date să intre în depozit

Inmon - top-down

Imagine cu două pictograme de baze de date cu săgeți spre o săgeată etichetată ETL care indică spre pictograma unui depozit de date

Inmon - top-down

Imagine cu două pictograme de baze de date cu săgeți spre o săgeată etichetată ETL care indică spre pictograma unui depozit de date cu săgeți spre două pictograme de data mart cu săgeți spre o pictogramă de persoană la calculator, o pictogramă de raportare și o lupă

Avantaje și dezavantaje - top-down

Avantaje:

Sursă unică de adevăr pentru organizație
Normalizare = stocare redusă
Datele mart se adaptează ușor la modificări de raportare

Dezavantaje:

Mai multe join-uri = timp de răspuns mai lent
Muncă preliminară îndelungată
- Cost inițial mai ridicat

Kimball - bottom-up

Imagine cu două pictograme de baze de date cu săgeți spre o săgeată etichetată ETL și săgeți spre două pictograme de data mart

Denormalizează datele
Accent pe datele mart departamentale
Datele trec direct din ETL în datele mart

Kimball - bottom-up

Imagine cu două pictograme de baze de date cu săgeți spre o săgeată etichetată ETL și săgeți spre două pictograme de data mart cu săgeți spre o pictogramă de depozit de date cu săgeți spre o pictogramă de persoană la calculator, o pictogramă de raportare și o lupă

Avantaje și dezavantaje - bottom-up

Avantaje:

Viteză de dezvoltare inițială
- Cost de pornire mai mic
Denormalizat = prietenos cu utilizatorul

Dezavantaje:

Timp de procesare ETL crescut
Risc mai mare de date duplicate
Necesită dezvoltare continuă

Să exersăm!

Concepte de Data Warehousing