Presentation is loading. Please wait.

Presentation is loading. Please wait.

فصل 10 طراحی انباره فراداده ارائه درس هوش تجاری

Similar presentations


Presentation on theme: "فصل 10 طراحی انباره فراداده ارائه درس هوش تجاری"— Presentation transcript:

1

2 فصل 10 طراحی انباره فراداده ارائه درس هوش تجاری
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ارائه درس هوش تجاری فصل 10 طراحی انباره فراداده ناهید قصاب زاده ( ) استاد درس: دکتر عبدالله زاده

3 فهرست مطالب موارد موردنظر در طراحی یک انباره فراداده یا ارزیابی آن
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر موارد موردنظر در طراحی یک انباره فراداده یا ارزیابی آن مزایا و معایب انواع مختلف استراتژی های پیاده سازی مزایا و معایب انواع مختلف طراحی برای انباره فراداده خرید یک انباره فراداده توصیف فعالیت ها در طراحی انباره فراداده ریسک های انجام ندادن این مرحله ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

4 موارد قابل ملاحظه انباره فراداده موجود
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر انباره فراداده موجود آیا در حال حاضر یک انباره فراداده داریم؟ آیا باید آن را توسعه دهیم؟ باید به اجزای آن اضافه کنیم یا functionality آن را توسعه دهیم؟ چه کسی آن را به روز رسانی می کند؟ چه کسی از آن استفاده می کند؟ چگونه و از چه بخش هایی از آن استفاده می کنند؟ اگر یک انباره فراداده نداریم، چگونه از عهده آن برمی آییم؟ چرا فراداده نداریم؟ کمبود بودجه؟ کمبود منابع؟ یا عدم فهم کافی؟ ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

5 موارد قابل ملاحظه محصولات انباره فراداده
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر محصولات انباره فراداده آیا محصول انباره فراداده ای وجود دارد که نیازهای ما را برآورده سازد؟ چقدر از نیازمندی های فراداده ما با محصولات انباره فراداده موجود در بازار برآورده نمی شوند؟ آن نیازمندی ها تا چه اندازه مهم هستند؟ کدام یک از محصولات انباره فراداده قابلیت های import و export را دارند؟ ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

6 موارد قابل ملاحظه واسط ها
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر واسط ها چگونه واسط ها را از انباره فراداده به سایر ابزارها که خود فراداده دارند (به طور مثال CASE، ETL و OLAP) به صورت اتوماتیک خواهیم کرد؟ آیا باید میان افزار دیگری بخریم؟ چگونه فراداده را به افراد کسب و کار تحویل خواهیم داد؟ از طریق گزارش ها؟ از طریق یک تابع کمکی؟ از طریق یک واسط وب؟ آیا برای افراد کسب و کار سخت خواهد بود تا نحوه استفاده از واسط های انباره فراداده را یاد بگیرند؟ چه آموزش هایی را باید به آن ها بدهیم؟ ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

7 موارد قابل ملاحظه پرسنل
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر پرسنل آیا به پرسنل بیشتری برای نصب، بهبود و نگه داری یک محصول انباره فراداده خریداری شده نیاز داریم؟ به پرسنل بیشتری برای طراحی، ساخت و نگه داری انباره فراداده ای که خودمان می خواهیم بسازیم، نیاز داریم؟ ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

8 سیلوهای فراداده ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

9 سیلوهای فراداده معایب:
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر معایب: دیکشنری های داده (که نام امروزی آن ها انباره فراداده است) در گذشته به پردازش های دستی نیاز داشتند که زمانبر و کسل کننده بودند. فقدان مهارت های تکنیکی در آن ها قابلیت های گزارش دهی در آن ها مطلوب نبود. عدم استفاده از فناوری های مناسب در آن ها به منظور داشتن واسط های اتوماتیک، واسط های کاربر گرافیکی با استفاده آسان یا توابع کمکی حساس به زمینه فقدان استاندارها ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

10 منابع فراداده دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر اجزای فراداده مختلف در ابزارهای مختلفی ذخیره می شوند و هیچ یک از آن ها (به جز انباره فراداده) طوری طراحی نشده اند تا تمام اجزای فراداده از سایر ابزارها را در خود ذخیره سازند. برای مثال: ابزارهای CASE، فراداده کسب و کار را برای اجزای مدل داده منطقی و فراداده تکنیکی را برای اجزای مدل داده فیزیکی ذخیره می کنند. دیکشنری های DBMS، فراداده تکنیکی را برای ساختار پایگاه داده ذخیره می کنند؛ مانند پایگاه داده ها، جداول، ستون ها، ایندکس ها و ... . ابزارهای ETL، فراداده تکنیکی برای نگاشت های داده از مبدأ به مقصد و مشخصات انتقال آن ها را ذخیره می کنند. ابزارهای Data-cleansing ابزارهای OLAP ابزارهای داده کاوی ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

11 ساخت انباره فراداده به سه طریق انجام می گیرد:
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر به سه طریق انجام می گیرد: انباره فراداده متمرکز؛ که به دو صورت زیر انجام می شود: Custom-build Repository Licensed Repository فراداده غیرمتمرکز؛ که از یک فرامدل تجمیع شده استفاده می کند اما به صورت فیزیکی فراداده را در پایگاه داده های مختلفی توزیع می کند. یک راه حل توزیع شده با قابلیت XML ؛ که در آن فراداده با XML بر چسب گذاری و ذخیره می شود. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

12 انباره فراداده متمرکز ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

13 Custom-build Repository
انباره فراداده متمرکز دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر Custom-build Repository معایب مزایا پرسنل تمام وقت برای نگه داری پایگاه داده انباره فراداده و گزارش های فراداده نیاز است. این طراحی تمام نیازمندی های فراداده را ترکیب می کند. نرم افزار نهایی برای دسترسی و واسط ها به ابزارهای مختلف باید برنامه نویسی و نگه داری شوند که هر دو فرایندهای زمانبری هستند. نرم افزار نهایی برای دسترسی و واسط ها به ابزارهای مختلف بر حسب نیاز مشتری طراحی شده اند تا تمام نیازمندی ها را برآورده سازند. انباره فراداد باید به صورت دوره ای بهبود یابد (گهگاه طراحی دوباره) برای آن که از ابتدا نمی توان آن را به طور کامل ساخت. گزارش ها و توابع کمکی دقیقاٌ آن طور که مطلوب هستند طراحی شده اند. محتواها ممکن است منطبق نباشند. کارشناسان فنی کنترل کامل بر روی طراحی دارند. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

14 اکثر آن ها واسط دارند و بیشتر آن ها شامل مجموعه کاملی از API ها هستند.
انباره فراداده متمرکز دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر Licensed Repository معایب مزایا در صورت برآورده نشدن تمام نیازمندی ها، یک متولی تمام وقت نیاز است تا محصول خریداری شده را نگه داری کند و بهبود دهد. در وقت صرفه جویی می شود زیرا نیاز به طراحی و ساخت پایگاه داده، واسط ها و گزارش های انباره فراداده نیست. به یک منحنی یادگیری نیاز است تا با معماری، واسط ها و API محصول آشنا شویم. اکثر آن ها واسط دارند و بیشتر آن ها شامل مجموعه کاملی از API ها هستند. هر چقدر محصول پیچیده تر باشد، گران تر است و کارشناسان فنی مهارت بیشتری نیاز خواهند داشت تا آن را نگه داری کنند. وقتی فراداده مستقر می شود، اگر محصول برای ابزارها تضمین شود، واسط های ابزار فراهم خواهند شد. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

15 انباره فراداده غیرمتمرکز
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

16 انباره فراداده غیرمتمرکز
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر معایب مزایا کنترل کردن افزونگی در بین چندین انباره داده دشوار است. مالکان مختلف می توانند مجموعه فراداده خود را به صورت جداگانه نگه داری و مدیریت کنند. نگه داری و مدیریت پایگاه داده های مختلف بر روی پلت فرم های گوناگون زمان بیشتری می گیرد. پایگاه داده های انباره فراداده کوچک تر و برای استفاده راحت تر هستند. ارتباطات بین متولیان انباره های فراداده گوناگون افزایش خواهد یافت. هر انباره فراداده می تواند فرامدل خود را داشته باشد. مرتبط ساختن فراداده در بین پایگاه داده های مختلف دشوار می شود. گزارش ها برای هر انباره فراداده می تواند شخصی سازی شود. معماری این راه حل پیچیده است و منحنی یادگیری برای پایگاه داده های مختلف با طراحی های گوناگون بالا می رود. وجود گذرگاه، نام و مکان انباره فراداده را از فردی که به آن دسترسی پیدا می کند، شفاف می نماید. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

17 فراداده توزیع شده با قابلیت XML
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

18 فراداده توزیع شده با قابلیت XML
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر معایب مزایا برچسب گذاری اولیه تمام فراداده با XML فرآیندی دستی و پرزحمت است. برچسب های XML دسترسی به فراداده را از طریق هر دستگاه ذخیره سازی داده، ممکن می سازد. برچسب های XML به نیازمندی های ذخیره سازی اضافه می شوند. فراداده هیچ وقت کپی نمی شود. یک فرا فرامدل باید ایجاد شود. وجود گذرگاه، مکان فراداده را از فردی که به آن دسترسی پیدا می کند، شفاف می نماید. DBMS و فروشندگان ابزار باید استانداردهای صنعت را دنبال کنند. موتورهای جستجوی استاندارد وب می توانند هر فراداده ای را در هر کجا قرار دهند. تمام DBMS ها و ابزارها قابلیت XML را ندارند. فراداده و داده های کسب و کار می توانند به هم بپیوندند و با هم منتقل شوند. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

19 طراحی یک انباره فراداده
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر اگر بخواهید خود یک انباره فراداده طراحی کنید، دو انتخاب وجود دارد: 1) طراحی روابط موجودیت ها 2) طراحی شیءگرا ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

20 طراحی یک انباره فراداده
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر طراحی روابط موجودیت ها معایب مزایا تغییرات و بهبود ها در آن ممکن است نیاز به طراحی دوباره پایگاه داده داشته ؛ باشد؛ به علاوه تخلیه کردن و بارگذاری دوباره انباره فراداده خواندن و فهم آن آسان است. فرامدل فیزیکی آن نسبتاً بزرگ است؛ با شی ها و روابط بسیار که معماری را تاحدی پیچیده می کند. به دلیل طبیعت شهودی و. صریح طراحی، پرس و جوها می توانند با جملات نسبتاً ساده SQL نوشته شوند. شی های فراداده و روابط آن ها باید برای آن که فرامدل فیزیکی دقیق باشد، بسیار خوب تعریف شوند. پیاده سازی آن ها به صورت ساختارهای پایگاه داده رابطه ای آسان است. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

21 طراحی یک انباره فراداده
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر طراحی شیءگرا معایب مزایا از آن جا که در آن شی ای که Object نام گذاری شده است، شامل تمام نمونه ها (ردیف ها)ی فراداده است، این جدول بسیار بزرگ خواهد شد. ممکن است بر روی کارایی دسترسی تأثیر بگذارد. به شدت انعطاف پذیر است. وقتی اعمال تغییرات لازم است، نیازی به طراحی دوباره پایگاه داده نیست. نوشتن پرس و جوها بسیار سخت است و به «الحاق»های بازگشتی بسیاری نیاز دارد. دانش SQL پیشرفته نیاز است. ساده است و بنابراین نگه داری و بهبود آن آسان است. به منحنی یادگیری بالایی نیاز دارد. فهم فرامدل فیزیکیِ بسیار تجریدی دشوار است و درک قوانین گسترده زمانبر است. پیاده سازی آن ها به صورت ساختارهای پایگاه داده شیءگرا آسان است. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

22 خرید یک انباره فراداده با این سؤال شروع نکنید!
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر با این سؤال شروع نکنید! بهترین محصول در بازار کدام است؟ سؤال های قابل بررسی: نیازمندی های ما چیست؟ کدام نیازمندی ها: الزامی هستند؟ مهم هستند؟ اختیاری هستند؟ کدام محصولات متناسب با نیازمندی های الزامی ما هستند؟ کدام محصولات متناسب با نیازمندی های مهم ما هستند؟ ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

23 ارزیابی محصول ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

24 ارزیابی محصول ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

25 ارزیابی محصول ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

26 ارزیابی فروشنده محصول ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

27 ارزیابی فروشنده محصول ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

28 فعالیت ها در طراحی انباره فراداده
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

29 فعالیت ها در طراحی انباره فراداده
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر نیازی نیست این فعالیت ها به صورت خطی انجام شوند. در مرحله 1، اگر به جای خرید یک انباره فراداده می خواهید آن را خود طراحی کنید، از طراحی روابط موجودیت ها یا شیء گرا استفاده کنید. یک فرامدل فیزیکی ایجاد کنید و روال های نگه داری پایگاه داده را در نظر بگیرید. در مرحله 2، اگر تصمیم بر آن است که یک انباره فراداده بخرید، محصولات موجود و فروشندگان آن را ارزیابی کنید. بهترین آن ها را انتخاب نمایید و آن را نصب و تست کنید. در مرحله 3، تمام ابزارها و DBMSهایی که فراداده های فنی و تجاری از آن ها استخراج خواهند شد، تعیین کنید. در مرحله 4، در هر صورت، کاربردهای فراداده را شامل واسط های دسترسی، ویژگی های وب، گزارش ها و توابع کمکی آنلاین طراحی کنید. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

30 نتایج قابل تحویل از این فعالیت ها
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر اگر یک محصول انباره فراداده می خرید، نتایج قابل تحویل شما یک محصول نصب و تست شده است. اگر انباره فراداده را خود طراحی می کنید، باید موارد طراحی زیر را تولید کنید: 1) فرا مدل فیزیکی 2) زبان تعریف داده برای انباره فراداده 3) زبان کنترل داده برای انباره فراداده 4) مشخصات برنامه نویسی انباره فراداده ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

31 نقش های درگیر در این فعالیت ها
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر معمار زیرساخت هوش تجاری: باید تمام فعالیت های طراحی را مرور کند. اگر انباره فراداده خریداری شود، در آماده کردن معیارهای ارزیابی و تصمیم گیری روی فاکتورهای وزن دهی برای معیارها شرکت می کند. هم چنین در انتخاب محصول نهایی درگیر خواهد شد. متولی داده: بر روی نیازمندی های فراداده با متولی داده همکاری خواهد کرد و با فعالیت های مدل کردن داده به متولی فراداده کمک خواهد کرد. متولی فراداده: مسئول اولیه برای فراداده و انباره فراداده است. مسئول طراحی و ایجاد فراداده است یا در صورت خرید مسئول نصب، تست، بهبود و نگه داری است. ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

32 ریسک های عدم انجام این مرحله
دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر مشابه هر سیستم دیگر، نیاز به یک فراداده با سطح قابل قبولی از کارایی، مقیاس پذیری و قابلیت نگه داری در طول زمان است. اگر تصمیم به خرید یک محصول انباره فراداده دارید، باید فرایند ارزیابی را به دقت طی کنید. اگر زمان کافی برای طراحی یک راه حل انباره فراداده مستحکم نگذارید، باید مراحل راه حل خود را دوباره طی کنید یا کار را با یک محیط پشتیبانی تصمیم نامناسب برای هوش تجاری تمام کنید. «الان بپرداز یا بعداً، اما باید بپردازی!» ناهید قصاب زاده – هوش تجاری - پاییز 88

33 با تشکر


Download ppt "فصل 10 طراحی انباره فراداده ارائه درس هوش تجاری"

Similar presentations


Ads by Google