エンタープライズ情報統合サービス - ダミー

1995年頃、ベンダーはソフトウェアを仮想データウェアハウジングツールとして位置付け始めました。基本的な前提は、誰かがそれを必要とする場合に備えて、大量のデータをコピーしたり操作したりするのは意味がないことがあるということでした。必要に応じてソースから直接データにアクセスしてみませんか？悲しいことに、そのソースでネットワーク上のデータにアクセスすることは、一種のインプレースデータウェアハウスを提供しようとする際の問題の中で、最も難しいことであることが判明しました。データウェアハウス環境（データ品質の処理、発生する必要のある変換のタイプの決定、異なるソースが矛盾している場合のその変換の処理方法の選択など）には、同じ課題があります。

<！（ほとんどのデータベースやファイル構造の）ソースでデータにアクセスできるという理由だけで、データが必要なときに必要なビジネスインテリジェンスを提供するわけではありません。これらのデータ品質の問題を解決するために、データ・アーキテクトの多くはボトムアップ・データマートの構築を開始し、コンポーネント・ベースのデータウェアハウスを開発しています。すべてのデータをフィードする（データウェアハウスを作成する）単一のデータベースを持つのではなく、一連のコンポーネントがそれぞれ特定の機能セット（特定のビジネス質問に答えるなど）または特定のサブジェクトを処理します。これらのデータマート（またはコンポーネント）は一緒になって、データウェアハウス環境を構成します。

<！このコンポーネントベースの動的アクセス・データ・アーキテクチャーは、仮想データウェアハウスの基礎であり、より具体的には、

エンタープライズ情報統合（EII）サーバーが市場に提供しているものです。

この図は、データウェアハウジング環境内で個々のコンポーネントをボトムアップ方式で作成した環境を示しています。コンポーネントを1つの大きなデータベースにまとめて（そしてすべてのデータをもう一度コピーする）代わりに、EIIはデータウェアハウス環境を作成し、ユーザーが一緒に格納されているようにビジネス・インテリジェンス・ツールから各コンポーネントのコンテンツにアクセスできます。

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デスクトップ上でWebブラウザをどのように使うか考えてみましょう。リンクをクリックするか特定のURLを入力すると、バックグラウンドで作業する環境によって、求めたコンテンツの適切な場所に移動します。今、インターネットがはるかに速く走っていると想像してください。さまざまなサイトにアクセスすると、あなたはあなたが拒否した最新の四輪駆動車、スポーツスコア、Dilbertの漫画、またはインターネット上のその他のものにアクセスしていません。データを集めてブラウザに戻します。これは仮想データウェアハウスです。インターネットのようなものです！仮想データウェアハウス環境を構築して、元の形式で直接ソースデータにアクセスすることは、お勧めできません。あなたの課題は、IMSデータとDB2データを組み合わせて、クロスプラットフォームのデータベースに参加する方法を理解することではなく、これらのタイプのシステムレベル変換を処理することで、データの品質が高く、ユーザが手動でデータを浄化する。したがって、各アプリケーションはウェアハウス対応であり、環境のビジネスルールで指定されているように、すべてのミドルウェアサービス（抽出や品質保証など）を担当するデータ発行者が含まれている必要があります。データ・パブリッシャは、動作可能なデータ・ストア内で行わなければならないように、ほとんどリアルタイム・モードで動作する可能性があり、瞬間的な更新が不要な場合は定期的（バッチ指向）モードで機能する可能性があります。この状況では、データパブリッシャは、アプリケーションに組み込まれたミニミドルウェア製品（またはアプリケーションによってアクセスされるサービス）です。

仮想データウェアハウスを考えるときは、「データにアクセスできますか？ "利用可能なデータに到達することはできますか？「データの出版社は重要な役割を果たしており、無視してはならない。

あなたはまた、データアーキテクチャを無視することもできません。ボトムアップ方式でコンポーネントを開発しており、より大きなデータウェアハウスデータベースにコピーするのではなく、その場所でアクセスしているという理由だけで、この機能を無視することはできません。

1コンポーネントが、変換後に顧客IDを5桁の数字として格納し、過去6ヵ月以内に購入した顧客のみを格納しているとします。これまでに会社の製品を購入したことのある顧客を含む別のコンポーネントは、7文字の英数字の識別子を使用します。このような状況では、ソースから直接データにアクセスする場合と同じ種類のデータ不一致の問題が発生する可能性があります。

EIIではコンポーネントの内容の違いがありますが、ビジネスインテリジェンスのミッションを妨げないように、違いを理解して管理する必要があります。