あなたの会社は既存のデータ構造を持っていますか？ - ダミー

あなたの組織は、少なくとも1つの 種類のデータウェアハウスを所有しているという圧倒的な優位性を持っています。 - このタイプの環境は、 1つ以上のユーザーグループに情報機能と場合によっては分析機能を提供するレポートシステムです。

抽出ファイルとは何ですか？

このタイプの環境については、ユーザがクエリを実行したり、ユーザからのレポートを受け取ったりするのではなく、本番システムからのデータの抽出によって生成されるため、 抽出ファイル 運用上の生産データベースまたはファイル。オッズを演じることにはまだ興味がありますか？ソート・データ・ウェアハウスとして記述されるデータ環境のタイプのいくつかの例を次に示します。

<！抽出されたデータはほとんどの場合、単一のファイルまたはデータベースに格納されますが、マージ処理では複数のアプリケーションソースから抽出されたデータが結合されている可能性があります。

• 各データソースのすべてのテーブルまたはファイルのすべての要素ではなく、選択された要素のみが抽出され、抽出ファイルにコピーされます。

• ある種のデータ品質保証プロセスは、通常、最初の抽出からデータを抽出ファイルに読み込むまでの各段階で行われます。

• <！いくつかのパワーユーザーはおそらく、データに対してクエリを実行したり、統計プログラム（SASやSPSSなど）を作成することができますが、多くのユーザーはデータに直接触れることはありません。代わりに、自動的に、または要求に応じて生成されたレポートを定期的に受け取ることになります。

  確かにデータウェアハウスのような音ですね。現実には、これらの種類のデータウェアハウスは通常、人口が非常に少なく、企業の幅広いニーズをサポートするために標準的な方法で行われていません。また、

• データウェアハウスを望む人もいます。

<！ データ分析 "have-nots"：

タイプを実行する能力がほとんどない（存在しない可能性が高い）組織と個人データ駆動型の意思決定をもたらすことができる分析の

データ分析「所有者」：

• データウェアハウスが稼働していない可能性があるが、取得しているデータで何かをしている組織や個人どこかに。多くの場合、ビジネスニーズに合っています。 ファイルを抽出してデータウェアハウスと見なさないのはなぜですか？

• 彼らは、一種です。 1970年代、1980年代、1990年代のいずれであっても、今日でも使用されているファイルの抽出は、本格的なデータウェアハウスやデータマートと同じ基本的な理由から可能です。ハードウェアなど、さまざまな障壁にもかかわらず情報提供を提供するデータ構造を理解し、「実動システムに触れない」ルール、マルチファイルまたはマルチデータベース相互参照の欠如 データウェアハウスの提案者の中には、単にレポートを作成する目的や統計分析を行う目的でデータを結合して再構成することは、現代の意味でのデータウェアハウスではほとんどないと主張しています。抽出ファイルには、ドリルダウンやデータピボットなどの多次元分析機能やビジネス分析機能はありません。

データウェアハウス側（1つ以上のソースからデータを収集、移動、再構成するために必要なもの）をビジネスインテリジェンス側（利用可能にした後のデータの処理）から分離すると、画像がはっきりとなります。

ファイルの抽出、またはそれらを呼び出そうとするものは、データウェアハウスの垣根を越える哲学の大部分です。ユーザーが「ファイルの抽出」と呼ぶものの多くは、ファイルベースのシステムであり、データベース上に構築されているのではなく、臨機応変なクエリやディメンション分析をサポートするほど柔軟ではない可能性があります。しかし、実際の意味では、これらの環境は、その後の使用のためにデータを保管する目的に役立ちます。

多くのユーザーにとって、ドリルダウンやデータピボッティングなどのビジネス分析機能は、少なくとも現在のジョブ定義のコンテキストではなく、ほとんどまたはまったく使用されていません。ユーザーのジョブは、これらの抽出ファイルが提供できる機能、およびそのデータで達成された静的レポートと統計分析を必要とします。

ストーリーの道徳：ファイルを抽出してデータを効果的に使用し、データウェアハウジングの驚異を解説する組織には行かないでください。代わりに、データウェアハウジングソリューションを提案することに慎重であり、それは後ろ向きに見ることができます。あなたがこの種の命題を立てるならば、あなたは長い、くぼんだ乗り物に乗っています。