Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...

Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...

Контекстная диаграмма области знаний и уровни зрелости функции «Ведение хранилищ данных и бизнес-аналитика»

2023-01-02 65
Контекстная диаграмма области знаний и уровни зрелости функции «Ведение хранилищ данных и бизнес-аналитика» 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Вверх
Содержание
Поиск

Контекстная диаграмма области знаний «Ведение хранилищ данных и бизнес-аналитика» представлена на рисунке 14.5.

 

 

* DAMA. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)

 

При планировании и внедрении хранилища данных следует руководствоваться следующими принципами:

● фокусировка на целях бизнеса. Хранилище данных должно соответствовать приоритетам организации и способствовать решению бизнес-задач;

● ориентация на желаемые конечные результаты. Приоритеты и интересы бизнеса плюс потребности в данных BI-приложений должны от начала и до конца диктовать выбор содержания и структуры информационного наполнения хранилища данных;

● мыслить глобальными категориями при планировании архитектуры, но руководствоваться локальными соображениями при построении. Видение полной картины конечного результата воплощения архитектурного замысла – требование обязательное, но реализация этого замысла ведется итерационно-поступательными движениями – целевыми проектами или «спринтерскими рывками», обеспечивающими быструю окупаемость вложений;

● обобщение и оптимизация производятся на завершающих, а не начальных этапах реализации. Системную архитектуру необходимо выстраивать на основе максимально детализированных данных. Обобщение, сведение и интеграцию с целью приведения структуры данных к стандартным требованиям и повышения производительности систем нужно на время отложить, поскольку для восстановления утерянных деталей всю работу придется откатывать до точки дезинтеграции;

● ориентация на прозрачность и самообслуживание. Чем больше контекста (т. е. всевозможных метаданных), тем проще потребителям разобраться в смысле данных и найти им полезное и выгодное применение. Необходимо информировать заинтересованные стороны о происхождении данных и процессах их интеграции;

● параллельно с хранилищем необходимо выстраивать метаданные. Критический фактор успеха хранилища данных – способность объяснять смысл и происхождение данных. Структура метаданных должна формироваться на стадии проработки модели данных, а учет и управление – входить в состав рабочих процессов и текущих операций[472];

● сотрудничество с другими направлениями и проектами в области управления данными. Прежде всего необходимо осуществлять тесное взаимодействие с ответственными за руководство данными, обеспечением качества данных и ведением метаданных;

● нельзя подходить ко всем потребителям данных с едиными критериями. Различным группам потребителей требуются различные инструменты и продукты[473].

В начале раздела 14.1 мы уже отметили роли DW и BI в цепочке поставок данных. Внедренное хранилище данных и его ориентированная на потребителей данных часть, включающая клиентские приложения и инструменты BI, превращаются, по сути, в информационный продукт. Последующие усовершенствования платформы DW (дополнения, надстройки и/или модификации) следует проводить поэтапно, методом приращений.

 

* DAMA. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)

 

На рисунке 14.6 представлены обобщенные характеристики уровней зрелости функции «Ведение хранилищ данных и бизнес-аналитика».

 

* Smith P., Edge J., Parry S., Wilkinson D. Crossing the Data Delta: Turn the data you have into the information you need. Entity Group Limited, 2016.

 

Влияние на ценность данных

Довольно часто встречаются организации, у которых есть несколько хранилищ данных. Например, отдельные хранилища для подразделений финансов, продаж и маркетинга, обслуживания клиентов и т. п. Нередко одни и те же системы поддержки операционной деятельности загружают данные в несколько хранилищ, а иногда данные передаются между этими хранилищами.

Однако усилия по интеграции, стандартизации и обработке данных в хранилище обеспечивают наибольшую отдачу, если данные становятся доступными для всех, кто ими пользуется. Таким образом, максимальный эффект от внедрения технологий DW достигается только при создании корпоративного хранилища данных (EDW), собирающего данные от всех операционных систем и делающего их доступными для всей организации.

Можно выделить следующие преимущества внедрения в организации EDW, которые оказывают существенное влияние на повышение ценности ее данных[474].

 


Поделиться с друзьями:

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...

Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...



© cyberpediasu.com 2017-2026 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.013 с.