Toto je objekt systému MBI.

MBI (Management Byznys Informatiky) je portál obsahující zobecněná řešení v řízení provozu a rozvoje IT, resp. podnikové informatiky.

Pokud máte zájem získat více informací o tomto objektu (vazby na další objekty, přílohy, apod.), ale i získat mnoho dalších užitečných materiálů, můžete tak učinit ZDE / (registrace je bezplatná).

Faktor : BI: Datový sklad
BI: Datový sklad
Kód faktoru

Standardní kód faktoru v MBI.

:
F405
Autor

Jméno a příjmení autora

:
MBI tým, Šindelář, R. (KIT, VŠE)
Podstatné charakteristik faktoru

Obsahové vymezení faktoru

1. Obsahové vymezení datového skladu
  • Technologie datových skladů (Data Warehouse, DWH) představuje v současné době již běžnou součást podnikových IT.
  • Dle [INMON, B.: Building the Data Warehouse. Indianopolis, John Wiley and Sons 2002] je datový sklad vymezen takto - "Datový sklad je integrovaný, konsolidovaný, subjektově orientovaný, stálý a časově rozlišený souhrn dat, uspořádaný pro podporu potřeb managementu."
  • Tyto pojmy lze interpretovat takto:
    • subjektově orientovaný – data jsou rozdělována podle jejich typu, ne podle aplikací, ve kterých vznikla,
    • konsolidovaný – data jsou konsolidována z různých zdrojů, struktur a forem do jedné výsledné formy (do jedné verze pravdy),
    • integrovaný – data jsou ukládána v rámci celého podniku a ne pouze v rámci jednotlivých útvarů,
    • stálý – datové sklady jsou koncipovány převážně jako pouze pro čtení (read only), až na výjimky se zde žádná nová data nevytvářejí ani neaktualizují,
    • časově rozlišený – do datového skladu je uložena i historie dat, tedy obsahují dimenzi času.
  • Otázky a problémy spojené s nasazením datových skladů jsou formulovány ve scénáři (S453).
2. Realizace datových skladů
  • V současné době datové sklady obvykle obsahují normalizovaná data, zatímco denormalizace, např. na bázi STAR schémat se realizuje až na úrovni datových tržišť.
  • Datové sklady (obdobně datová tržiště) jsou realizované v prostředí relačních databázových systémů , např. MS SQL Server, Oracle, DB/2, Teradata a další.
3. Požadavky na datový sklad
  • Požadavky na datový sklad lze formulovat do těchto bodů:
    • Informace z DWH musí být jednoduše dostupné - DWH musí poskytovat informace jednoduše, obsah DWH musí být pochopitelný pro uživatele, musí nabízet informace v nejrůznějších kombinacích (slicing and dicing), zajišťovat co nejkratší dobu odezvy,
    • Informace z DWH musí být presentovány konsistentně - musí poskytovat věrohodné informace, tj. data musí být shromážděny z různých zdrojů, pečlivě kontrolovány a čištěny a poskytovány až tehdy, pokud jsou v pořádku.
    • Data musí být postavena na jasném vymezení obsahu a jasném odlišení jejich identifikátory, resp. názvy,
    • DWH musí být flexibilní vzhledem ke změnám - musí být adaptabilní ke změnám v uživatelských požadavcích, podnikovému prostředí, datovým zdrojům, technologiím,
    • DWH musí zajišťovat bezpečnost dat - DWH obsahuje kompletní a často citlivé informace, musí být zajištěno řízení přístupů k jednotlivým částem DWH,
    • DWH musí tvořit základ pro zkvalitňování řídících a rozhodovacích procesů - pro DWH musí být deklarovány efekty, které přinese (i když nemusí být vždy exaktně vyjádřeny a ve finančních ukazatelích),
    • Podniková komunita musí DWH akceptovat adekvátním způsobem - využití DWH (a BI) není, na rozdíl od transakčních systémů, nezbytné a je závislé na ochotě a invenci uživatelů. Proto je také nezbytné naplnit všechny předchozí požadavky .
4. Příklady dotazů do datového skladu
5. Efekty a přínosy faktoru pro kvalitu řízení podniku a IT
  1. Disponuje konsolidovanými, konsistentními, subjektově orientovanými a historizovanými daty,
  2. DWH poskytuje optimální informace podporující manažerské rozhodování na strategické, taktické a operativní úrovni řízení,
  3. Umožňuje získat strukturovaný přehled z velkého množství dat uchovávaných v různorodých databázích,
  4. Nabízí rychlý a komplexní přístup k velkému množství dat,
  5. Disponuje schopnostmi pro modelování a prognózy podle potřeb řízení firmy,
  6. Funguje na principu „r ead only “,
  7. Data jsou do DWH nahrávána obvykle v definovaném časovém úseku , méně často průběžně (on line),
  8. Disponuje schopností aktivního využití externích datových zdrojů třetích stran (např. dlouhodobé zachycení vývoje produktu),
  9. Disponuje operativními dotazy, analýzami časových řad, multidimenzionální analýzou a finančními analýzami,
  10. Disponuje informacemi uloženými v metadatech ,
  11. DWH představuje datový z droj pro analytické aplikace a reportingové nástroje .
6. Otázky, roblémy a omezení spojené s faktorem
  1. Vysoká technologická a finanční náročnost plynoucí z možných kombinací zdrojových systémů a zákaznických požadavků nutných pro realizaci DWH,
  2. Více než 50% DWH projektu překročí rozpočet , nebo není dokončena,
  3. Při zavádění nového podnikového informačního systému je ve valné většině případů nutné realizovat nový DWH ,
  4. Pří zásahu do DWH je v případě změn dimenzí nutné provést opětovnou agregaci dat ,
  5. Oproti klasickým relačním databázím je paměťově náročnější a dochází k delší doby odezvy,
  6. Řešení představují komplikované načítací procedury ,
  7. Obecná neznalost funkcionality a možností datových skladů ze strany podnikových manažerů.