… предполагает, что хранилище данных должно разрабатываться с учетом специфики предметной области

• Предметная ориентированность
• Интегрированность данных
• Привязка ко времени
• Неизменяемость

Другие предметы Университет Предметная ориентированность информационно-аналитические системы университет хранилище данных предметная ориентированность интегрированность данных привязка ко времени неизменяемость данных Новый

Вопрос, который вы задали, касается ключевых характеристик, которые должны учитываться при разработке хранилища данных. Давайте подробно рассмотрим каждую из них:

• Предметная ориентированность: Это означает, что хранилище данных должно быть организовано вокруг основных предметных областей бизнеса. Например, если мы говорим о компании, занимающейся продажами, то хранилище данных должно включать информацию о клиентах, продуктах, заказах и т.д. Это позволяет легче анализировать данные и получать инсайты, специфичные для каждой области.
• Интегрированность данных: Хранилище данных должно объединять данные из различных источников, чтобы обеспечить целостное представление информации. Это может включать данные из разных систем, таких как CRM, ERP и других. Интеграция данных помогает избежать дублирования и несоответствий, что делает анализ более точным и надежным.
• Привязка ко времени: Хранилище данных должно сохранять исторические данные, что позволяет отслеживать изменения с течением времени. Это важно для анализа трендов и выполнения временных запросов. Например, если мы хотим проанализировать, как продажи изменялись в течение последнего года, нам необходимы данные за все предыдущие периоды.
• Неизменяемость: Данные в хранилище должны быть неизменяемыми после их загрузки. Это означает, что как только данные были загружены, они не должны изменяться. Это важно для обеспечения целостности данных и для того, чтобы пользователи могли доверять информации, которая представлена в хранилище.

Таким образом, при разработке хранилища данных необходимо учитывать все эти характеристики, чтобы обеспечить его эффективность и полезность для анализа данных в организации.