Adattárház fejlesztés

Az adattárházak historizáltak, azaz az adattárház minden egyes soráról meg tudjuk állapítani, hogy az mettől meddig volt érvényes. Tegyük fel hogy az érvényesség kezdetét a ValidFrom, a végét a ValidTo oszlopokban tároljuk. Kérdés: A korábbi rekord ValidTo-ja egyezzen a későbbi rekord ValidFrom-jával, vagy legyen közte egy miliszekundum rés? Másképpen fogalmazva összeérő idősort építsünk, vagy inkább össze nem érőt? A válasz kiderül a cikkből...

A Power Query-nek van egy olyan ritkán használt, a relációs view-khoz hasonlóan viselkedő funkciója, amely lehetőséget biztosít egy másik tábla vagy egy lekérdezés eredményének újrahasznosítására. Ennek bemutatása következik most.

Tegyük fel, hogy Power Queryvel kell átemelnünk 2 rekordot egy 2 millió soros táblából a Power BI-ba. Ki fogja elvégezni a szűrést? A Power Query vagy a forrásrendszer? Kiderül a cikkből

A most következő cikkből megtudhatja, hogyan lehet megformázni azon cellák háttérszínét, amelyeknél engedélyeztük a felhasználóknak az adatkockákba történő visszaírást.

Hogyan tudunk többnyelvű adatbázis esetén nyelvet váltani az Excelből? Kiderül a cikkből.

Egy hír: Natív lesz a relációs táblák oszlop- és memóriaalapú tárolása az SQL Server 2014.ben. Részletek a cikkben.

A cikkben case sensitive adattárházak problémáit járjuk körül, és azt vizsgáljuk hogy hol ütközhetünk falakba a kis- és nagybetűk megkülönböztetésének következményeként

A most következő cikkel az a célom, hogy bemutassam a legjobb best practice tanulmányokat és ezáltal segítsek az adattárház fejlesztőknek, hogy jó, szerethető és sikeres BI rendszereket vagy adattárházakat építsenek. Olyanokat amelyre évek múltán visszatekintve is büszkék lesznek. És nem csak ők, hanem a megrendelőik is.

Az SQL Server 2012-ben debütált Data Quality Services-zel tovább nőtt az adattisztításra használható eszközeink száma, úgyhogy ideje áttekinteni az SQL Server adatminőség javítással kapcsolatos kínálatát.

A felhasználók rendszerint nem azonos intenzitással tesztelnek a tesztidőszak alatt. Vannak akik magukénak érzik a dolgot és becsülettel tesztelnek, vannak akik az első megtalált hiba után ledobják a Riga láncot és addig nem folytatják a tesztet, amíg a hiba kijavításra nem kerül; vannak akik másra várnak és még sorolhatnám. A kérdés csak az: Hogyan motiváljuk a tesztelőket?

A most következő cikkben átnézzük mindazon ingyenesen letölthető segédszoftvereket, amelyeket évek óta, nap mint nap használunk adattárházak és BI rendszerek bevezetéséhez. Sok időt, energiát takarítottunk már meg velük, úgyhogy bízom benne, hogy hasznosak lesznek az Ön számára is.

Amíg csak adattárház elméletről, módszertanról keresünk könyvet addig viszonylag egyszerű dolgunk van: ki kell választanunk egyet Inmon vagy Kimball könyvei közül, és kész. Nem nagyon tudunk mellényúlni. Ha azonban olyan könyvet keresünk, amely megmutatja azt is, hogy hogyan kell felépíteni egy adattárházat a rendelkezésre álló Microsoft szoftverek felhasználásával, akkor már komoly problémákba ütközünk. Túl sok könyv létezik ugyanis, és ezek közül nehéz kiválasztani azt, amely valóban segíteni tud egy adattárház felépítésében. Ebben próbálok most segíteni

A múltkor írtam egy cikket a válság volatilis hatásairól és abban azt ígértem, hogy keresek majd egy konkrét példát arra vonatkozóan, hogy hogyan segíthet egy üzleti intelligencia rendszer a válság okozta szélsőséges árfolyamváltozások hatásainak előrejelzésében. Ez következik most.

Az Excel fájlok betöltése az adattárházba számos buktatót tartogat az ETL fejlesztőknek és az adattárház üzemeltetőknek egyaránt. Az egyik ilyen buktató maga a Jet OLE DB provider, amely saját maga próbálja meg kideríteni az Excelben tárolt adatok adattípusát. Ez néha sikerül neki, de néha nem, s ha nem akkor lehal az adattárház feltöltése. A most következő cikkből megtudhatja, hogy hogyan segíthetünk a Jet OLE DB providernek, hogy eltalálja az Excel fájlokban tárolt adatok adattípusát.