mitkä ovat haasteet?

joustavuudesta skaalautuvuuteen ja tehokkuuteen Data Vaultin käyttämisestä tietomallinnuksen lähestymistapana on monia etuja. Mutta samanaikaisesti on haasteita, jotka sinun täytyy olla tietoinen. Tässä blogissa aion opastaa sinua rajoitusten läpi ja miten voit voittaa ne.

lähestymistapa Data Holvi ottaa, kun mallinnus tietoja (jotain menen yksityiskohtaisesti alempana) johtaa huomattavasti suurempi määrä tietoa objekteja verrattuna muihin lähestymistapoihin. Nämä objektit ovat asioita, kuten taulukoita ja sarakkeita ja syy on niin paljon enemmän on, koska Data Holvi erottaa informaatiotyypit.

tämän seurauksena etukäteismallinnustyö voi olla suurempi, jotta lopputuloksena on edellä mainitut hyödyt. Se tarkoittaa myös sitä, että mallintamisprosessin aikana voi olla enemmän manuaalisia tai mekaanisia tehtäviä joustavan ja yksityiskohtaisen tietomallin luomiseksi kaikkine komponentteineen.

miten näihin rajoituksiin voidaan puuttua?

välttääkseen aikaa vieviä manuaalisia tehtäviä mallinnusprosessin aikana arkkitehdit voivat automatisoida mallin osia, jolloin mallin luominen, päivittäminen ja ylläpito on tehokkaampaa pitkällä aikavälillä.

miten he voivat tehdä sen?

Dataholvin lähestymistavassa on tiettyjä datakerroksia. Nämä vaihtelevat lähdejärjestelmistä, joista tieto on peräisin, Vaiheistusalueeseen, jonne tieto saapuu lähdejärjestelmästä alkuperäisen rakenteen mukaan mallinnettuna, Ydintietovarastoon, joka sisältää raakaholvin, kerroksen, joka mahdollistaa jäljittämisen takaisin alkuperäiseen lähdejärjestelmään, ja business holviin, semanttiseen kerrokseen, jossa liiketoimintasäännöt toteutetaan. Lopuksi, on data marts, jotka on rakennettu perustuu vaatimuksiin liiketoiminnan. Esimerkiksi, siellä voisi olla Finance data mart tai markkinointi data mart, jolla on tarvittavat tiedot analyysitarkoituksiin.

näistä kerroksista lavastustila ja raakaholvi soveltuvat parhaiten automaatioon.

mitkä ovat kuormituksen ominaisuudet…dataholvin mallinnus?

kuormitus…data vault mallinnus tekniikka tuo äärimmäistä joustavuutta erottamalla liiketoiminnan avaimet, jotka yksilöivät jokaisen liiketoimintayksikön ja eivät muutu usein, niiden attribuutteja. Tämä johtaa, kuten aiemmin mainittiin, että monet muut tietoobjektit ovat mallissa, mutta tarjoaa myös tietomallin, joka voi olla erittäin herkkä muutoksille, kuten uusien tietolähteiden integroinnille ja liiketoimintasäännöille.

mallin perusrakenne tulee liikeavaimista ja niiden välisistä suhteista. Niiden vakaa luonne tarjoaa vankan tietomallin keskeisen ainesosan, mutta se tarkoittaa myös sitä, että avaimet on valittava huolellisesti, koska ne muodostavat perustan, josta kaikki muu on johdettu.

navat

taulukoita, jotka sisältävät liikeavaimet, kutsutaan dataholvin lähestymistavassa navat-taulukoiksi. Avainten tallentamisen lisäksi navat sisältävät myös sijaisavaimet ja metatiedot jokaiselle liikeavaimelle. Lisäksi jokaisen liikeavaimen lähde löytyy myös keskuksesta, jotta tieto voidaan jäljittää sen alkulähteille.

linkit

Linkkitaulukot ovat monesta-moneen liitostauluja, jotka yhdistävät toisiinsa erilaisia liikeavaimia. Linkkitaulukoista löydät linkin kautta yhdistettyjen keskusten sijaisavaimet sekä linkin sijaisavaimet ja metatiedot siitä, mistä yhdistys on saanut alkunsa.

satelliitit

navat ja linkit ovat paikoillaan, jolloin dataholvimalli rakentuu. Se ei kuitenkaan vielä sisällä mitään ominaisuuksia. Tässä satelliitit astuvat kuvaan. Satelliittitaulukoissa on metatietoja, jotka yhdistävät ne kantakeskuksiin ja linkkitaulukoihin. Ne sisältävät myös metatietoa attribuuttien alkuperästä sekä ajallisia attribuutteja. Tämä tarkoittaa sitä, että satelliittien ansiosta data-arkkitehdit voivat varmistaa, että historia tallennetaan milloin tahansa, ja samalla tarjota jäljitysketjun ja jäljitettävyyden lähdejärjestelmään.

miten Data Vault toimii Exasolin kanssa?

Exasolissa on tietokanta, jonka avulla voit työskennellä joustavasti lukuisten työkalujen ja menetelmien avulla, jotta voit valita oikean lähestymistavan liiketoimintaasi ja kokonaisvaltaiseen analytiikkastrategiaasi.

Exasol tukee sinua täysin strategiaasi parhaiten sopivan datan mallinnustekniikan valinnassa. Tämä tarkoittaa, voit helposti hyötyä eduista Data Vault tuo.

meillä on yhteistyökumppaneita, kuten Datavault Builder ja Wherescape, jotka ovat luoneet datamallinnuksen ja varastoautomaation työkaluja, jotka integroituvat vaivattomasti Exasol-tietokantaan.

voit myös rakentaa tietomallisi suoraan tietokantaamme käyttäen UDF-kehystä.

Exasolin suorituskyvyn Tuominen Dataholviin mallinnettu data

datan mallintaminen Dataholvissa voi johtaa monimutkaisten SQL-kyselyiden suorittamiseen tietovarastossasi. Exasolin arkkitehtuuri ja puhdas muotoilu takaavat, että sinulle lupaamamme erinomainen suorituskyky säilyy koko datan elinkaaren ajan, mukaan lukien datan mallinnus-ja varastointiprosessisi.

voit auditoida ja toistaa historiallisia kyselytuloksia nopeasti ja tehokkaasti, samalla kun lataat kaikki suuret tietomääräsi varastoon ja kutsut analyytikkosi ja datatieteilijäsi suorittamaan työnkulkunsa, analyysinsä ja analyyttiset mallinsa suoraan tietovarastoon nopeudesta ja luotettavuudesta tinkimättä.

yhteistyömme Datavault Builderin ja Wherescapen kanssa keskittyvät käyttäjäkokemuksen parantamiseen jokaisen uuden julkaisun myötä, minkä vuoksi otamme palautteesi vastaan ja työskentelemme yhdessä tuotteidemme jatkuvan kehittämisen ja integroinnin parissa.

sisäisesti olemme käyttäneet Datavault Builderia omaan tietovarastokehitykseemme ja voit katsoa tämän videon saadaksesi käsityksen yhteistyöstämme Datavault Builderin tiimin kanssa.

minne täältä?

Jos haluat aloittaa heti, olet tullut oikeaan paikkaan. Helpoin tapa testata asioita on käyttää exasol-tietokannan kokeiluversiota ja ladata siihen omia tietoja. Jos sinulla on jo käytössä tietomalli ja haluat testata, miten se toimisi Exasolissa, voit tehdä senkin.

odotamme innolla yhteistyötä ja sitä, että voimme auttaa sinua menestymään lataamisen kanssa…Dataholvin mallinnus Exasolissa.

Eva Murray, Teknologiaevankelista, Exasol