Hurtownie danych

Cykl życia hurtowni danych

Dr inż. Stefan
Rozmus

Cykl życia systemu

informatycznego

–

znany model kaskadowy

Faza definicji
Faza analizy
Faza projektowania
Faza budowy (implementacji)
Faza wdrażania
Faza eksploatacji

Cykl życia systemu

informatycznego

–

też znany model spiralny

Wyznaczanie celów,
alternatyw i ograniczeń

Ocena alternatyw, identyfikacja

i oszacowanie ryzyka

Planowanie kolejnej fazy

Wytworzenie i weryfikacja

następnego przybliżenia produktu

Klasyczny cykl życia

(Inmon)

Zebranie
wymagań
Analiza
Projektowanie
Programowanie
Testowanie
Integracja
Implementacja

Wymagania

Aplikacja

Klasyczny cykl HD

(Inmon)

Implementacja HD
Integracja danych
Ukierunkowane
testowanie
Program kontra dane
Projektowanie
systemu DSS
Analiza rezultatów
Zrozumienie
wymagań

Wymagania

Aplikacja

Metodyka metodyce nie równa

Koncentracja na danych

Z reguły występuje
konieczność czyszczenia
i integracji danych
Prosty schemat bazy
danych, ale danych
może być bardzo dużo

Koncentracja na
funkcjach (procesach)
Konieczność czyszczenia
i integracji danych nie
jest regułą
Złożony schemat bazy
danych, ale
zdecydowanie mniejsze
problemy z pojemnością
bazy danych

System oparty o HD

System transakcyjny

Jeśli firma posiada wypracowaną metodykę
realizacji projektów, nie należy oczekiwać, że
da się ją bezpośrednio zastosować do
stworzenia hurtowni danych

Cykl rozwoju HD

Planowanie
Zbieranie zapotrzebowań na dane
Analiza danych i modelowanie
Fizyczny projekt bazy danych
Zapełnianie hurtowni danych
Automatyzowanie procesu zarządzania

danymi
Tworzenie początkowego zbioru raportów
Weryfikacja danych
Testowanie
Szkolenie
Uruchomienie

Planowanie

Zdefiniowanie

zakresu projektu

Stworzenie

planu projektu

Zdefiniowanie

zasobów

i terminów

Zdefiniowanie

uczestników i

odpowiedzialności

Zdefiniowanie

zadań i efektów

ich realizacji

Zdefiniowanie

końcowych efektów

realizacji projektu

Problemy techniczne do uwzględnienia w

ramach planowania

Planowanie pojemności
Strategie integracji danych
Strategie archiwizowania
Procedury dostępu zdalnych użytkowników
do zarchiwizowanych danych
Strategie odświeżania danych
Strategie planowania prac
Strategie zarządzania metadanymi

Zbieranie wymagań na dane i

modelowanie danych

Przeprowadzenie

rozmów

z użytkownikami

Dokumentowanie

wyników

Definiowanie

logicznych

modeli

Stworzenie wielo-

wymiarowego

modelu przed-

siębiorstwa

Przegląd

informacji wraz

z użytkownikami

Co należy wyjaśnić

W jaki sposób użytkownik prowadzi biznes
Co steruje biznesem
Jakich atrybutów potrzebuje użytkownik
Które atrybuty są absolutnie niezbędne, a które

są życzeniowe
Jakie są hierarchie biznesowe
Jakie dane są obecnie wykorzystywane przez

użytkowników, a jakie chcieliby mieć
Jakiego poziomu szczegółowości i podsumowań

potrzebują użytkownicy
Jakiego rodzaju wysunięte narzędzie dostępu do

danych będzie w użyciu
W jakiej postaci użytkownik chce otrzymać

odpowiedzi na swoje zapytania

Co może być problemem?

Cele HD nie zostały do końca zdefiniowane, a
więc nie jest możliwe zbierania wymagań dla
osiągnięcia tych celów
Zasięg hurtowni jest zbyt szeroki, przez co
analitycy muszą zbierać wymagania ze zbyt
wielu obszarów i od zbyt wielu osób
Często wspomaganie podejmowania decyzji
jest mylone z przetwarzaniem operacyjnym

Zadanie modelowania danych

Dostarczenie logicznego modelu danych
odpowiadającego zakresowi projektu,
włączając zależności, rozmiar, atrybuty,
definicje i kandydatów na klucze

lub

Dostarczenie wielowymiarowego modelu
firmy, który przedstawia za pomocą
diagramów fakty, wymiary, hierarchie,
zależności oraz kandydatów na klucze

Fizyczny projekt i rozwój

bazy danych

Projektowanie bazy danych
Identyfikowanie kluczy
Przygotowanie strategii agregacji
danych
Tworzenie strategii indeksowania
Przygotowanie strategii podziału
Planowanie pojemności
Tworzenie obiektów bazy danych

Pozyskiwanie, integracja i

odwzorowywanie danych

Zdefiniowanie najlepszego źródła danych
Wykonanie analizy do integracji danych
Przygotowanie specyfikacji konwersji
Odwzorowanie danych źródłowych na

docelowe
Dokonanie przeglądu zmian w hierarchii
Dokonanie przeglądu cyklu aktualizacji
Dokonanie przeglądu priorytetów i

wymagań na dane
Dokonanie przeglądu wymogów

bezpieczeństwa
Ponowna ocena zaplanowanej pojemności

Zapełnianie hurtowni

danych

Konwersja danych
Wydzielenie i przenoszenie danych
Wprowadzenie danych
Tworzenie strategii obsługi sytuacji
wyjątkowych
Testowanie procesów wydzielania,
przenoszenia, konwersji i wprowadzania
Ponowna ocena zaplanowanej pojemności