شنبه - چهارشنبه: 8 الی 20 پنجشنبه: 8 الی 14
بارگذاری داده (Data Loading) یکی از اساسی ترین فرآیندها در پیاده سازی هوش تجاری (BI) است که شامل استخراج، تبدیل، و بارگذاری (ETL) داده ها از منابع مختلف داده به یک مخزن متمرکز و یا معمولاً یک انبار داده است. هدف اصلی بارگذاری داده ها در BI جمع آوری، سازماندهی و آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل و ساخت گزارش ها است. این فرآیند تضمین میکند که دادهها در قالبی سازگار و ساختار یافته هستند که میتواند به راحتی توسط ابزارها و برنامههای BI، تجزیه و تحلیل و تجسم شود.
همانطور که در مقالات قبلی نیز بدان اشاره شد، بارگذاری داده ها شامل سه قدم کلی (Extrract-Transform-Load) می باشد. در این مقاله ورد جزئی تری را به مرحله لودینگ خواهیم داشت.
بارگذاری داده ها جزء حیاتی پیاده سازی BI است زیرا پایه و اساس بینش دقیق و معنادار را می گذارد. با اطمینان از ساختار مناسب، تمیز و به روز بودن داده ها، سازمان ها می توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند، گزارش تولید کنند، داشبورد ایجاد کنند و تجزیه و تحلیل های پیشرفته انجام دهند تا بینش ارزشمندی در مورد عملیات، روندها و فرصت های تجاری خود به دست آورند. بارگذاری داده ها یک فرآیند مداوم در BI است، زیرا باید در فواصل زمانی منظم تکرار شود تا انبار داده به روز نگه داشته شود و ماهیت پویای محیط کسب و کار را منعکس کند.
دو رویکرد کلی در بارگذاری داده ها وجود دارد.
بارگذاری افزایشی داده یک استراتژی در لود داده های مرتبط با داشبوردهای هوش تجاری می باشد که شامل به روز رسانی انتخابی داده ها در یک انبار داده یا پلت فرم BI با استخراج، تبدیل و بارگذاری تنها اطلاعاتی است که از آخرین به روز رسانی داده تغییر کرده است. هدف این رویکرد به حداقل رساندن نیازهای پردازش و منابع است و آن را به ویژه برای سناریوهایی که بهروزرسانی آنی و یا تقریبا آنی دادهها ضروری است، مفید میسازد. زمان استفاده از incremental load تا حد زیادی به ماهیت داده ها و نیازهای تجاری شرکت بستگی دارد.
زمانی که به تجزیه و تحلیل لحظه به لحظه یا بلادرنگ نیاز دارید، باید بارگذاری تدریجی را در نظر گرفت. این رویکرد تضمین می کند که سیستم هوش تجاری پیاده سازی شده به طور مداوم با آخرین داده ها تغذیه می شود و کاربران را قادر می سازد بر اساس جدیدترین اطلاعات موجود تصمیم بگیرند. علاوه بر این، بارگذاری تدریجی هنگام برخورد با حجم زیادی از داده ها مفید است، زیرا منابع مورد نیاز جهت انتقال و پردازش داده ها را کاهش می دهد.
چندین تکنیک و ابزار را می توان برای Incremental data loading به کار برد. یکی از رویکردهای متداول Change Data Capture (CDC) است که تغییرات دادههای منبع، مانند رکوردهای جدید، بهروزرسانیها (تغییرات در رکوردهای قبلی) و حذفها را از زمان آخرین بارگذاری داده شناسایی و ثبت میکند.
برای اطمینان از به روز ماندن سیستم هوش تجاری، زمانی که نیاز به تجزیه و تحلیل زمان واقعی یا تقریباً زمان دارید، از incremental load استفاده کنید.
اگر با حجم داده های بزرگ سروکار دارید، incremental load می تواند تنها با به روز رسانی داده های تغییر یافته نسبت به لود قبلی، زمان پردازش و منابع مورد نیاز را کاهش دهد.
اگر دیتابیس شرکت از CDC پشتیبانی می کند، incremental load را در نظر بگیرید زیرا می تواند به طور موثر تغییرات را ضبط و به روز کند.
incremental load برای سناریوهایی که تأخیر کم (حداقل تأخیر بین تغییرات داده ها و در دسترس بودن برای تجزیه و تحلیل) حیاتی است ایده آل است.
بارگذاری افزایشی می تواند سربار پردازش را در مقایسه با بارگذاری کامل کاهش دهد.
اطمینان حاصل کنید که کیفیت داده ها در طول incremental load کاهش نمی یابد. برای جلوگیری از تناقضات داده ها، بررسی ها و اعتبارسنجی را اجرا کنید.
از سوی دیگر، بارگذاری کامل داده مستلزم استخراج و بارگذاری تمام داده ها از دیتابیس عملیاتی به انبار داده است، صرف نظر از اینکه از آخرین به روز رسانی تغییر کرده باشد یا خیر. این رویکرد کل مجموعه داده در انبار داده را با داده های تازه جایگزین می کند. تصمیم برای استفاده از لود کامل توسط عواملی مانند حجم داده، فرکانس به روز رسانی داده ها، و قابلیت های دیتابیس شرکت هدایت می شود.
بارگذاری کامل معمولاً برای اولین لود یک انبار داده یا سیستم BI استفاده می شود. این امر تضمین می کند که انبار داده با یک مجموعه داده کامل و به روز شروع می شود. این روش همچنین زمانی مناسب است که حجم تغییرات داده ها نسبتاً کم باشد. علاوه بر این، زمانی که دیتابیس شرکت فاقد مکانیسم های قابل اعتماد ردیابی تغییر یا پشتیبانی CDC نیستند، بارگذاری کامل اغلب گزینه ای مناسب است.
لود کامل معمولاً برای جمعیت اولیه یک انبار داده یا سیستم BI استفاده می شود. قبل از اجرای full load از صحیح بودن و کامل بودن منبع اطلاعاتی اطمینان حاصل کنید.
حجم داده ها را در نظر بگیرید. لود کامل زمانی مناسب هستند که با حجم داده های نسبتاً کوچکی سروکار داشته باشید که می توانند به طور موثر بدون ایجاد مشکلات عملکرد قابل توجه پردازش شوند.
بارگذاری کامل، سازگاری داده ها را تضمین می کند، زیرا جایگزین کل مجموعه داده می شود. زمانی که کیفیت و ثبات داده ها در اولویت قرار دارند، بسیار مهم است.
لود کامل برای پردازش دستهای در دوره های مشخص، مانند بهروزرسانیهای روزانه یا هفتگی، بهویژه زمانی که تغییرات دادهها کم است، مناسب هستند.
زمانی که به داده های تاریخی نیاز است، بارگذاری کامل تضمین می کند که داده های گذشته در انبار داده گنجانده شده است.
مقدمه بهای تمام شده یکی از مهمترین مفاهیم حسابداری است که در مدیریت مالی و تصمیمگیریهای استراتژیک سازمانها نقش کلیدی دارد. این مفهوم نه تنها به شناسایی و محاسبه هزینههای مرتبط با تولید و فروش کالا یا خدمات کمک میکند، بلکه معیاری برای ارزیابی عملکرد و سودآوری کسبوکارها محسوب میشود. در این مقاله، به بررسی […]
پیاده سازی هوش تجاری شامل مولفه ها و اقدامات متعددی می باشد که کیفیت هر یک از آن ها تاثیرات شگرفی را بر کیفیت داشبوردهای هوش تجاری خواهد داشت. در یک نگاه کلی، پیاده سازی هوش تجاری در شرکت ها را می توان در سه فاز: “شناسایی، تمیزسازی، جمع آوری و یکپارچه سازی داده ها”، […]
مقدمه در چشم انداز کسب و کار پر سرعت و مبتنی بر داده های امروزی، رقابتی ماندن و تصمیم گیری آگاهانه بیش از هر زمان دیگری حیاتی است. اینجاست که هوش تجاری (BI) نقش اساسی خود را به کسب و کارها دیکته می کند. هوش تجاری فقط یک کلمه کلیدی نیست بلکه رویکرد و ابزار […]
شرکت پارس رویال، با بیش از 30 سال سابقه درخشان در ارائه راهکارهای سازمانی شخصی سازی شده برای طیف گسترده ای از کسب و کارها، در حوزه های تولید نرم افزار، مالی، فرآیند سازی، منابع انسانی، آموزش، استقرار، پشتیبانی و گسترش تجارت به مدد تجربه چندین ساله خود در صنعت نرم افزار ایران چشم به افق های بلند پیش رو دوخته است.
دیدگاهتان را بنویسید