L'importanza della gestione dei dati master nel data warehouse

I sistemi di business intelligence sono utilizzati principalmente per facilitare il processo decisionale in un'azienda. tuttavia, se i dati inclusi nella finestra di dialogo data warehouse Non hanno qualità, non sono completi o presentano duplicazioni, i report estratti con la tua business intelligence, tutto ciò che faranno è danneggiare il business.

I report estratti da un data warehouse devono essere intelligenti. Altrimenti, il lavoro di tutti gli utenti rallenta e le decisioni perdono coerenza ed efficienza. Infatti, secondo Gartner, lavorare con informazioni di bassa qualità porta a decisioni sbagliate, inosservanza delle normative e svantaggi competitivi, tra gli altri problemi...

Un recente studio ha rivelato che 81% dei dirigenti ritiene che i dati siano fondamentali per raggiungere i risultati di business.

Fonte: Informatica.com

Per rendere intelligente un data warehouse, deve essere supportato dalla gestione dei dati anagrafici. così, il processo decisionale sarà preso su dati affidabili e veritieri, che dà credibilità agli utenti e all'azienda nel suo complesso.

Due principali approcci MDM

Esistono due approcci principali alla gestione dei dati master: MDM operativo e MDM analitico.

Il primo si concentra sulla garanzia che i dati siano gli stessi in diversi sistemi operativi.. In secondo luogo, la MDM analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... generalmente se asocia con el almacenamiento de datos y ha sido adoptada por organizaciones que buscan mejorar la velocidad y la calidad de sus procesos de informes de inteligencia empresarial (CON UN).

La stretta relazione tra MDM e archiviazione dei dati non è sorprendente, dal momento che il “dimensioni” di un data warehouse (ad esempio, clienti o gerarchie di prodotti) sono essenzialmente dati anagrafici.

Ma queste due aree importanti tendono ad essere trattate come completamente separate l'una dall'altra..

Come combinare un MDM con la Business Intelligence?

La prima cosa da notare è che i dati master sono rappresentati come dimensioni nei sistemi di BI e non sono associati ai fatti. (vale a dire, transazioni) in tali sistemi. L'introduzione di un sistema di gestione dei dati anagrafici all'interno dell'azienda ha un impatto positivo sui sistemi di BI.

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Ad esempio, In un sistema MDM è tipico che i nomi dei dati degli attributi e le definizioni dei dati utilizzati per descrivere le entità master data siano i nomi dei dati standard e le definizioni dei dati dell'organizzazione. Queste definizioni di dati master sono spesso indicate come “vocabolario aziendale condiviso” (SBV ·) per l'azienda. L'SBV è, perciò, un metadati master.

Possiamo sfruttare un SBV di dati master in un sistema di BI per imporre il riutilizzo delle stesse definizioni di dati in tutti i modelli dimensionali, cubi e viste aziendali degli strumenti di BI per promuovere la coerenza tra i dati dimensionali. In questo modo, l'adozione di un SBV master data migliora la comprensione dei dati presentati nei report di sistema bi, Analisi OLAP, dashboard e dashboard.

Inoltre metadati Coerentemente, l'arrivo di un sistema MDM in azienda può anche influire sull'integrazione dei dati nel data warehouse di un sistema di BI.. Se un MDM non è disponibile, Un sistema di BI si basa su un'architettura di data warehouse classica, in cui i dati master sono suddivisi tra più archivi dati in diverse linee di sistemi operativi commerciali. Perciò, per creare dati dimensionali integrati in un sistema di BI, In genere viene utilizzato uno strumento per integrare dati master disparati gestiti su più sistemi operativi per creare dimensioni.

Non c'è da stupirsi che ci confondiamo tra il concetto di un master data center e un data warehouse., quando entrambi integrano i dati master. però, Perché abbiamo bisogno di un sistema MDM quando abbiamo già un data warehouse? O meglio, Perché stiamo integrando i dati master in un sistema di BI?? ¿No deberían los datos maestros ya estar integrados y tratados como una Origine datiUN "Origine dati" si riferisce a qualsiasi luogo o supporto in cui è possibile ottenere informazioni. Queste fonti possono essere sia primarie che, come sondaggi ed esperimenti, come secondario, come banche dati, articoli accademici o rapporti statistici. La scelta corretta di una fonte di dati è fondamentale per garantire la validità e l'affidabilità delle informazioni nella ricerca e nell'analisi.... por las herramientas de integración de datos utilizadas en un sistema de BI?

Infatti, questa potrebbe essere un'opzione migliore perché i dati master devono essere forniti non solo a un sistema di BI ma anche ai sistemi operativi.. I dati anagrafici possono essere forniti agli strumenti di integrazione dei dati Sistema di BI di almeno tre modi:

• Utilizzando i servizi di integrazione e associazione di un software di qualità dei dati Abilitato SOA per fornire i dati master direttamente a un data warehouse o per i processi ETL che alimentano i datastore.

• Utilizzando una soluzione MDM per creare un'origine virtuale di dati master accessibile tramite uno strumento di integrazione dei dati di sistema BI

• Utilizzo di un hub dati MDM compilato o acquistato come origine dati persistente per uno strumento di integrazione dei dati di sistema di BI.

In sintesi, Master Data Management rafforza i sistemi di archiviazione dei dati / BI nei modi seguenti:

• Fornire metadati master da utilizzare in modelli di dati cubici e dimensionali.

• Fornire dati anagrafici di alta qualità come fonte di dati affidabile per l'elaborazione ETL.

• Fornire visualizzazioni federate dei dati master attraverso sistemi di reporting disparati.

• Monitoraggio delle versioni della gerarchia attraverso il tempo.

• Automatizar la recreación de diferentes versiones de una dimensione"Dimensione" È un termine che viene utilizzato in varie discipline, come la fisica, Matematica e filosofia. Si riferisce alla misura in cui un oggetto o un fenomeno può essere analizzato o descritto. In fisica, ad esempio, Si parla di dimensioni spaziali e temporali, mentre in matematica può riferirsi al numero di coordinate necessarie per rappresentare uno spazio. Comprenderlo è fondamentale per lo studio e... en un esquema de cubo o stella per riflettere i cambiamenti nelle gerarchie.

• Fornire dati affidabili per la creazione di report e analisi.

Qualità, L'accuratezza e l'accessibilità dei dati sono fondamentali per le aziende di oggi. La fiducia nell'organizzazione e l'efficacia delle decisioni che vengono prese dipendono da loro., evitare rischi e costi.

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