122113

■    Klasyczne systemy są budowane wokół aplikacji stosowanych w firmie. Np. dla firmy ubezpieczeniowej aplikacjami są np..: auto, zdrowie, życie, wypadek, zaś obszary tematyczne to np..: klient, ubezpieczenie, wypadki, roszczenia

Integracja jako jedna z ważniejszych cech HD

■    Dane w HD pochodzą z różnych źródeł.

■    Podczas ładowania do HD dane są konwertowane, reformatowane, resekwencjonowane, sumowane, itd. W efekcie otrzymują jeden obraz fizyczny.

■    Integracja ma miejsce, gdy dane przechodzą ze środowiska operacyjnego zorientowanego na aplikację do HD:

Nieulotność danych (nonvolatility)

■    Dane operacyjne są wykorzystywane regularnie, rekord po rekordzie, są co pewien czas aktualizowane, ale HD pokazuje inny zbiór charakterystyk. Dane są ładowane en masse i w całości wykorzystywane, ale nie aktualizowane. Są ładowane do HD w postaci statycznej. Jeśli nastąpiła w międzyczasie aktualizacja, to następuje załadowanie zaktualizowanego rekordu (snapshot):

Aspekt czasowy

■    Oznacza, że każda jednostka danych w HD jest aktualna w danym momencie, ma 'stempel czasów/ lub datę transakcji.

■    Różne środowiska mają różne horyzonty czasowe danych.

■    Horyzont czasowy - parametr czasowy danych w HD. Jest on zwykle dłuższy (5-10 lat) niż horyzont czasowy danych operacyjnych (60-90 dni). Stąd też HD zawiera więcej historii niż systemy operacyjne

Orientacja tematyczna

■    Typowe obszary tematyczne objęte hurtownią: klienci, produkty, transakcje i aktywności, roszczenia, rozrachunki.

■    Każdy obszar tematyczny jest fizycznie implementowany jako serie powiązanych tablic w HD.

■    Organizacja tematyczna danych w HD (np. wg klientów, 5 tablic fizycznych związanych z klientem)

■    Inny ciekawy aspekt tematyczności: dane dotyczące klienta mogą rezydować na różnych mediach. Tablica fizyczna musi znajdować się na dysku.

■    Dane często używane - nośniki o szybkim dostępie (dyski magnetyczne i optyczne)

■    Dane rzadziej używane lub historyczne - nośnik wolniejszy (np. taśma)

■    Inny aspekt zbiorów: poziom sumowania i poziom szczegółów dla tych samych danych.