Consistenza, integrità, l'aggiornamento e l'automazione sono alcune delle chiavi per un buon gestione del magazzino. L'obiettivo che le aziende dovrebbero porsi dovrebbe essere quello di raggiungere un modello di maturità., un approccio che garantisce prestazioni ottimali, non solo del sistema di archiviazione dei dati e della sua gestione, ma oltre alla sua interazione con la business intelligence e i risultati. di questo e analisi avanzata.
Tra i obiettivi di gestione del magazzino Caratteristiche degli strumenti ETL:
Fornire un accesso efficace ai dati aziendali e ai dati storici per l'analisi e il processo decisionale.
Fornire una rappresentazione coerente e coerente dei dati in tutta l'organizzazione, estendendone l'utilizzo a qualsiasi livello.
Abilita un ambiente di usabilità reale per le applicazioni di query, analisi e reportistica.
Garantire la sicurezza dei dati.
Per farlo, i vincoli tecnologici e organizzativi devono essere superati; progettare una strategia ed essere chiari sulle priorità aziendali, per i quali è fondamentale una conoscenza impeccabile dei processi interni.
Crediti fotografici: “Il bagliore di sfondo rappresenta l'high-tech e l'astratto” di Stuart Miles
Modello di maturità per la gestione del magazzino
Le chiavi per un modello maturo di gestione del data warehouse hanno a che fare con l'ottimizzazione di quanto segue 4 Aspetti:
1. Architettura
Dovrebbe riunire i servizi di archiviazione dei dati e business intelligence centralmente, raggruppamento del data warehouse centrale e di altre origini e fonti di dati tramite un'interfaccia standard.
È necessario integrare le regole di business, che devono essere precedentemente definiti e implementati correttamente.
È necessario comprendere la gestione dei metadati attraverso la creazione di un repository centrale con metadati incorporati, standardizzato e aggiornato.
Deve essere integrato con i requisiti di sicurezza aziendali.
È imperativo poter gestire sia le origini dati non strutturate che le origini dati Web..
È necessario disporre di software e hardware specifici per ottenere il massimo dalle prestazioni.
In circostanze ideali, dovrebbe essere in grado di fornire aggiornamenti in tempo reale.
2. Modellazione dei dati
È necessario utilizzare strumenti di modellazione dei dati standardizzati per la progettazione e la manutenzione dei metadati.
È necessario garantire la sincronizzazione automatica di tutti i modelli di dati.
La progettazione dei livelli logici deve essere garantita, fisico e concettuale in tutti i modelli di dati.
Gli standard di modellazione devono essere estesi all'intera organizzazione, così come la sua documentazione.
Il livello di granularità dovrebbe essere ridotto al minimo il più possibile in tutto ciò che riguarda il gestione del magazzino.
3. ETL
Generazione di processi di estrazione completi, trasformazione e caricamento dei metadati.
Funzionalità ETL in tempo reale.
Automazione quotidiana.
Strumenti specifici per la qualità dei dati.
Sistema di riavvio e ripristino automatico.
Funzionalità di monitoraggio semplici, avanzato e in tempo reale.
Possibilità di gestire metadati di ogni tipo.
4. Applicazioni di Business Intelligence
Applicazioni di BI a ciclo chiuso e in tempo reale.
Disponibilità di uno strumento per la BI primaria e di uno per applicazioni di BI specifiche.
Gestione del magazzino orientato ai processi aziendali.
Aggiornamento massimo.
Integrazione completa dei metadati con le applicazioni di BI.
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