Datawarehouse Design

• กำหนดความต้องการของระบบ ประกอบไปด้วยความต้องการทางธุรกิจของผู้ใช้ ความต้องการทางเทคนิค กำหนดแหล่งที่มาของข้อมูล ความต้องการและรูปแบบรายงานที่อยากวิเคราะห์
• ออกแบบและสร้าง Database การออกแบบนั้นจะต่างจากการออกแบบทั่วไปเพราะใช้ Demoralize มากที่สุด เพื่อให้ query ได้ผลเร็วที่สุด
• เลือกชนิด ของข้อมูลสำหรับวิเคราะห์ คือการเลือกข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ส่วนใหญ่เป็นข้อมูลตัวเลข
• เตรียมข้อมูล คือการดึงข้อมูลจากระบบ OLTP มาสร้างเป็นข้อมูล data warehouse
• ออกแบบวิธีการเพิ่ม และปรับปรุงข้อมูลใน data warehouse เนื่องจากจะต้องมีการนำข้อมูลจาก OLTP มาเพิ่มเพื่อความทันสมัยของ data warehouse
  - Incremental update เป็นการเพิ่มข้อมูลที่เข้ามาใหม่ต้อท้ายข้อมูลเดิมโดยไม่มีการเปลี่ยน หรือแก้ไขโครงสร้างของข้อมูล
  - Refresh Data คือการทำให้ข้อมูลมีความถูกต้องทันสมัย โดยทำการประมวลผลข้อมูลใหม่ทั้งหมด มักจะเกิดการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างใน data warehouse
  - Rebuild the Dimension Structure คือการปรับปรุงโครงสร้างที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์
• การบำรุงรักษาระบบ Database คือเตรียมแผนและจัด backup ระบบ data warehouse อย่างสม่ำเสมอ รวมทั้งมีการทดสอบการกู้ระบบเมื่อมีความเสียหายเกิดขึ้น
  

DATA MART

DATA MART

• เป็นส่วนย่อยของ Data warehouse
• มีขนาดเล็ก เก็บเฉพาะข้อมูลระดับหน่วยงาน
• การเลือกใช้ Data Mart หรือ Data Warehouse
  - สำหรับองค์กรที่ยังไม่มีความพร้อม สามารถสร้าง Data MART ก่อนได้ เพื่อนำมารวมกันเป็นData Warehouse ทีหลัง
  - สำหรับ องค์กรที่ต้องการความรวดเร็วเฉพาะส่วนมากๆ สามารถนำ Data MART ไปใช้ในการดำเนินการได้
  

ส่วนประกอบของ Datawarehouse

ส่วนประกอบของ DW

• เมตาดาตาสำหรับแสดงเนื้อหาข้อมูล (META DATA)
• ฐานข้อมูลสำหรับคลังข้อมูล (DB-DW)
• โปรแกรมสำหรับจัดส่งข้อมูล (ETL TOOLS)
• เครื่องมือวิเคราะห์สำหรับผู้ใช้ (REPORTING TOOLS)
• วัสดุและหลักสูตรการฝึกอบรม (METERIAL AND TRAINING)
• ที่ปรึกษาด้านคลังข้อมูล (DW CONSULTANT)

Data Warehouse Architecture (with a Staging Area)

Data Warehouse Architecture (with a Staging Area)

•Data Sources (operational systems and flat files)
•Staging Area (where data sources go before the warehouse)
•Warehouse (metadata, summary data, and raw data)
•Users (analysis, reporting, and mining)

Data Warehouse Architecture (with a Staging Area and Data Marts)

Data Warehouse Architecture (with a Staging Area and Data Marts)




•Data Sources (operational systems and flat files)
•Staging Area (where data sources go before the warehouse)
•Warehouse (metadata, summary data, and raw data)
•Data Marts (purchasing, sales, and inventory)
•Users (analysis, reporting, and mining

Data Warehouse Architecture (Basic)

Data Warehouse Architecture (Basic)

•Data Sources (operational systems and flat files)
•Warehouse (metadata, summary data, and raw data)
•Users (analysis, reporting, and mining)

สถาปัตยกรรมของ Data warehouse

สถาปัตยกรรมของ DWH นั้นมีได้หลายรูปแบบขึ้นกับองค์กรที่ใช้ซึ่งมี 3 แบบหลัก ๆ ได้แก่

• Data Warehouse Architecture (Basic)
• Data Warehouse Architecture (with a Staging Area)
• Data Warehouse Architecture (with a Staging Area and Data Marts) อันนี้ใช้ทำงานปัจจุบันมากกับองค์ใหญ่ ๆ