Depozite de Date - Oracle Warehouse

Notă. Conceptul de Inteligenţa Afacerii – IA (Business Intelligence - BI) este o tehnologie informatică ce priveşte organizarea şi funcţionarea întreprinderii, precum şi a conducerii acesteia, având ca suport soluţiile informatice. IA a fost prezentată la modulul SBDE şi ea include şi depozitele de date.

În practica sistemelor de baze de date, există astfel de sisteme în care se stochează volume foarte mari de date, care au din acest motiv caracteristici specifice de organizare şi prelucrare. Aceste caracteristici sunt asigurate de următoarele tehnologii ale IA privind prelucrarea volumelor mari de date: depozitele de date (data warehouse), concentrările de date (data marts), extragerea de date (data mining).

DEPOZITELE DE DATE (data warehouse)

Depozitul de date - DD este o bază de date foarte mare, proiectată pentru a susţine procesul decizional şi optimizată pentru interogări rapide şi agregări complexe.

Depozitele de date rezolvă problemele legate de sursele de date disparate şi de scopurile incompatibile dintre procesarea tranzacţiilor şi aplicaţiile de Inteligenţa Afacerii.

Scopul unui depozit de date este de a furniza un stoc central de date unde informaţiile din unul sau mai multe sisteme tranzacţionale pot fi consolidate într-o singură, integrată şi consistentă sursă de date.

Depozitul de date este proiectat pentru a optimiza obţinerea de rapoarte pe un număr mare de înregistrări ale bazei de date. El presupune multe regăsiri şi foarte puţine actualizări (sau deloc).

Caracteristicile principale ale DD sunt:

- dimensiunea foarte mare, volumul de date fiind de la sute de GB la TB;

- este organizat la nivelul unei organizaţii;

- cererile de regăsire sunt ad-hoc şi implică foarte multe înregistrări;

- sursele de date sunt variate: istorice statistice, demografice etc.;

- se pot folosi modele de date multidimensionale şi tehnologia OLAP;

- colecţia de date de tip DD este:

- orientată pe subiectele importante din organizaţie: clienţi, produse etc.

- integrată deoarece datele provin din surse diferite printr-un proces anterior de curăţare / filtrare şi prelucrare;

- non-volatilă pentru că operaţiile efectuate sunt în special de regăsire şi periodic de încărcare, nu de actualizare;

- dependentă de timp pentru că datele sunt stocate pentru - perioadă de 5-10 ani;

- necesitatea DD se referă la îmbunătăţirea calităţii informaţiilor din organizaţii.

De cele mai multe ori, DD sunt incluse ca facilităţi care aparţin unor SGBD, de exemplu Oracle Warehouse Builder, Oracle Discoverer.

CONCENTRĂRILE DE DATE (data marts)

Concentrarea de date este un DD mai mic organizat la nivelul unui departament al unei organizaţii.

Deoarece procesul dezvoltării unui depozit de date la nivel de întreprindere este lung şi complex şi de multe ori nu se încheie cu succes, practicienii acestuia au adoptat - abordate alternativă : dezvoltarea unor depozite mai mici şi consolidate, cunoscute sub numele de concentrări de date. Astfel, prin date stocate în volume mai mici, nevoia de - raportare mai exactă şi imediată poate fi suplinită într-un ciclu de dezvoltare mai scurt.

Caracteristicile principale ale unei concentrări de date sunt:

- dimensiunea mare, volumul de date fiind de zeci de GB;

- este concentrat pe un singur subiect din organizaţie, de exemplu doar vânzările;

- sursa datelor este diversă: din SBD operaţionale ale organizaţiei, din DD, din surse externe;

- agregarea datelor este intens utilizată şi se face rapid prin mecanisme specifice;

Aceste facilităţi, dacă sunt integrate în interfeţe care aparţin unui SGBD, răspund optim tuturor cerinţelor unei afaceri, deoarece se bazează pe un ansamblu mare şi variat de date, cu facilităţi de regăsire deosebite (exemplu Oracle Data Mart Suite, Oracle Discoverer).

EXTRAGEREA DE DATE (data mining)

Extragerea de date constă în analiza complexă a datelor prin metode şi mecanisme specifice, ca - dezvoltare a analizei statistice clasice.

Extragerea de date duce Inteligenţa Afacerii cu un pas mai departe decât OLAP. În OLAP utilizatorul este angajat în mod activ în explorarea datelor, pe când în data mining, informaţia spune ceva despre ea fără să fie adresată vre- întrebare.

Tehnologia de data mining utilizează metode de căutare complexe spre a identifica modele şi grupări ale datelor. Extragerea de date poate identifica tendinţe nesuspectate în comportamentul consumatorului, care potenţial pot fi utilizate să prevadă comportamentul viitor

Extragerea de date se îmbunătăţeşte cu cât creşte cantitatea de date şi necesită depozite de date de înaltă calitate pentru a putea da rezultate utile.

Data mining se foloseşte în cel puţin două domenii: statistică superioară – pentru analize complexe, inteligenţa artificială – pentru descoperire şi cunoaştere.

Facilităţile de extragerea de date pot fi incluse în SGBD având stocul de date pregătit deja, prin interfeţe specializate cum ar fi Oracle Data Mining şi Oracle Miner.