Adattárház tervezés

Adattárház tervezéssel kapcsolatos cikkek, amelyek megválaszolják az adattárházak bevezetésének stratégiai kérdéseit, bemutatják a logikai és a fizikai adatmodell tervezés lépéseit.

Hogyan kezeljük az időzónákat az adattárházban?

Adott egy multinacionális vállalat, amely eltérő időzónájú országokban is értékesít. A kérdés az, hogy milyen időponton szerepeltessük az eseményeket az adattárházban? Lokális, vagy valamilyen egyezményes időponton mint például az UTC? Ennek járunk most utána.

Tovább

Barangolások a 4 Tera feletti adattárházak világában

Nemrég lehetőségem nyílt közelebbről is szemügyre venni egy Fast Track Data Warehouse referencia architektúra alapján összeállított adattárházat, és ennek tapasztalatairól szeretnék most beszámolni. Elsősorban arra keresem a választ, hogy mit tudunk átvenni a nagyoktól és mit tudunk a referencia architektúra ajánlásaiból használni akár kisebb méretekben is.

Tovább

A Microsoft referencia adattárház architektúrája

Nemrég jelent meg a Microsoft adattárház appliance-e, a Parallel Data Warehouse Edition és ennek kapcsán egy kicsit szemügyre vesszük a kistesót, a magyarországi méretekhez jobban passzoló 4-48 terára optimalizált Fast Track Data Warehouse referencia adattárház architektúrát.

Tovább

Tegyünk természetes kulcsot a ténytáblákba?

A tankönyvek szerint ne. Elmondom, hogy ennek ellenére mégis miért igen:1. Százszor egyszerűbb megoldani a mesterséges kulcsok kikeresését (lookup) a dimenziótáblából, ha a ténytáblában ott van a természetes kulcs2. Százszor egyszerűbb tesztelni, ...

Tovább

Hány kockát építhetünk egy adatbázisban?

Összesen 2^31-1 azaz kicsit több, mint kétmilliárd kockát építhetünk egy Analysis Services-en alapuló BI megoldásba. Jó tudni, nehogy a kockák gyártása közben véletlenül túlszaladjunk ezen a korláton. JAz Analysis Services felső korlátairól a Maxi...

Tovább

Egy nagy kocka vagy sok kicsi - A fejlesztői élmény

A múlt heti cikkben a „sok kis adatkocka vagy egy nagy” dilemmát az üzleti felhasználók oldaláról közelítettük meg. Azt vizsgáltuk, hogy a felhasználói élmény szempontjából melyik a jobb megoldás. Most átülünk a fejlesztők székébe és a technológia lehetőségei felöl közelítjük meg a problémát...

Tovább

Egy nagy kocka vagy sok kicsi - A felhasználói élmény

Adatpiacok, vezetői információs rendszerek tervezése során gyakran felmerül a kérdés, hogy egy nagy adatkockát építsünk, vagy szakterületenként/üzleti folyamatonként egy-egy kicsit. A most következő cikkben ennek járunk utána, és első körben a felhasználók szempontjából vizsgáljuk meg a problémát

Tovább

Szülő/gyerek hierarchiák historizálása

A könnyedebb témákról átmegyünk egy kicsit az adattárház adatmodell tervezési kérdéseire, és megvizsgáljuk, hogy milyen lehetőségeink vannak a szervezet/dolgozók/üzletkötők, ... típusú hierarchiák modellezésére.

Tovább

Adattárház könyvek: Microsoft adattárházak

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

Tovább

Adattárház könyvek: Általános adattárház elmélet

Még februárban kezdtem el írni egy cikket annak apropóján, hogy Kimball-nak új adattárház könyve jelent meg, de végül nem publikáltam. Nem publikáltam, mert 1) akartam még érlelni egy kicsit az első benyomásaimat 2) írni akartam még azokról az adattárház könyvekről is, amelyekről azt gondolom, hogy segítséget fognak nyújtani másoknak is. Ezek következnek most.

Tovább

Az adatmodell tervezés folyamata - A fizikai adatmodell

Az adattárház lelke az adatmodell. Ha az jó, akkor az adattárház felhasználói szeretni fogják az adattárházat. Ha nem, akkor az adattárház szép lassan el fog halni. Ennek az adatmodellnek a sikeressége elsősorban két dologtól függ: Egyrészt attól, hogy az adatmodell „üzletileg” mennyire jó másrészt attól, hogy az adatmodell fizikai valójában mennyire hatékonyan támogatja azt, amit az üzleti terület megálmodott. Jelen cikk ez utóbbiról, a fizikai adatmodell tervezésről fog szólni.

Tovább

Miért használjunk mesterséges kulcsot a dátum dimenzióban?

Adattárházak betöltése során a forrásrendszerekben tárolt természetes azonosítókat (pl vevőkód, cikkszám, számlaszám, …) betöltés közben lecseréljük jelentés nélküli mesterséges azonosítókra, és utána ezen mesterséges azonosítókat használjuk a dimenzió- és ténytáblák közti kapcsolat megteremtésére. Miért tesszük mindezt és a válasz ismeretében vajon érdemes-e minden természetes azonosítót, így például a dátumokat is lecserélni jelentés nélküli mesterséges azonosítókra? A cikkből mindezen kérdésekre választ kaphat

Tovább

Milyen SQL szervert válasszak az adattárház motorjának?

Szinte nincs olyan adattárház bemutató, megbeszélés, konzultáció – akár ügyfeleknek, akár tanácsadó cégeknek – hogy ne hangozna el az a kérdés: „Milyen SQL Server-t válasszak?”. Épp ezért most ezt a témát járjuk körül, és megvizsgáljuk azt, hogy adattárház építéshez vagy üzleti intelligencia rendszer kialakításához melyik SQL Server változatot érdemes használni a 6 kapható közül

Tovább

Adatkockák tervezése Excel 2007 alá

A héten megjelent a „Designing SQL Server 2005 Analysis Services Cubes for Excel 2007 PivotTables” című dokumentum, mely segítséget nyújt Excel 2007-re optimalizált Analysis Services adatkockák építéséhez.

Tovább

Az idősor kalkulációk dimenzió

Hol hozzunk létre a Year To Date típusú kalkulációkat? A measure-ök között, vagy az idő diemnzió egy hierarchiájában? Külön dimenzióban, vagy az idő dimenzió egy új attribútumában? A következő cikkben ezekre a kérdésekre keresem a választ.

Tovább

Az "Early Arriving Facts" adattárház probléma megoldása

Előfordul, hogy az üzleti folyamatok olyanok, hogy a tranzakció keletkezésekor még fogalmunk sincs arról, hogy például ki a vevő. (Így viselkednek egyes hűségprogramok) Persze később majd kiderül, hogy ki áll a vásárlási tranzakció mögött, csakhogy addigra mi már betöltöttük az adott vásárlást az adattárházba egy ismeretlen vevőre. Olvassa el a cikket, és megtudja, hogy milyen technikák léteznek az ilyen problémák leküzdésére

Tovább

Oldalak