ایجاد یک انبار داده شامل چندین مرحله حیاتی است که هر یک از آنها را می توان با مثال هایی روشن کرد. در اینجا یک راهنمای ساده برای کمک به درک فرآیند آورده شده است:
اهداف و الزامات را تعریف کنید
مثال: تصور کنید یک شرکت خرده فروشی قصد دارد عملکرد فروش و رفتار مشتری خود را تجزیه و تحلیل کند. اهداف آنها می تواند شامل نظارت بر روند فروش، مدیریت سطوح موجودی، و درک الگوهای خرید مشتری باشد.
طراحی معماری انبار داده
مثال: یک معماری ساده مانند طرحواره ستاره ای را انتخاب کنید. این تنظیم شامل یک جدول اطلاعات مرکزی و جداول چند بعدی است.
جدول حقایق: فروش
ستون ها: شناسه_فروش، شناسه_مشتری، شناسه_محصول، شناسه_فروشگاه، تعداد، برگشت داده شده است
جدول حقایق یک عنصر مرکزی در طرحواره های انبار داده، به ویژه در طرح های ستاره و دانه های برف است. داده‌های کمی یا معیارهایی را در اختیار دارد که برای تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی اهمیت دارند.
جداول ابعاد:
محصول: شناسه_محصول، نام_محصول، دسته
فروشگاه: شناسه_فروشگاه، نام_فروشگاه، مکان
مشتری: Customer_ID، مشتری، بازگشت، تعداد سفارشات
جدول ابعاد در انبار داده ها و مدل سازی ابعادی برای ارائه ویژگی های توصیفی یا زمینه به داده ها در یک جدول واقعی استفاده می شود. به دسته بندی و ارائه اطلاعات دقیق در مورد ابعادی که معیارهای موجود در جدول حقایق در امتداد آنها تجزیه و تحلیل می شوند کمک می کند.
فرآیند استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL).
استخراج: داده ها را از منابع مختلف مانند پایگاه های داده فروش، سیستم های موجودی، و سوابق مشتری بکشید.
مثال: از پرس و جوهای SQL یا اتصال دهنده های داده برای استخراج داده ها از سیستم های عملیاتی استفاده کنید.
تبدیل: داده ها را برای مطابقت با طرح انبار داده پاک کنید و قالب بندی کنید.
مثال: فرمت های تاریخ را تبدیل کنید، نام محصولات را استاندارد کنید و معیارهای مشتق شده را محاسبه کنید (مثلاً فروش کل).
بارگذاری: داده های تبدیل شده را در انبار داده وارد کنید.
مثال: از ابزارهای ETL مانند اسکریپت های Apache Nifi، Talend یا SQL برای بارگذاری داده ها در جداول واقعیت و ابعاد استفاده کنید.
ایجاد مدل های داده
مثال: یک طرح ستاره ای را اجرا کنید که در آن:
جدول واقعی فروش مرکزی به جداول ابعاد محصول، فروشگاه و تاریخ متصل می شود. این طراحی پرس و جو و گزارش را ساده می کند.
ایجاد و بهینه سازی انبار داده
ساخت: از سیستم های مدیریت پایگاه داده (DBMS) مانند SQL Server، Oracle یا راه حل های مبتنی بر ابر مانند Amazon Redshift یا Google BigQuery استفاده کنید.
مثال: جداول، شاخص ها و روابط را در DBMS انتخاب شده تنظیم کنید.
بهینه سازی: پیاده سازی استراتژی های نمایه سازی و پارتیشن بندی برای بهبود عملکرد پرس و جو.
مثال: برای سرعت بخشیدن به پرس و جوها، فهرست هایی را در Sales_ID و Product_ID ایجاد کنید.
گزارش ها و داشبوردهای هوش تجاری (BI) را توسعه دهید
مثال: از ابزارهای BI مانند Tableau، Power BI یا Looker برای ایجاد داشبوردهایی استفاده کنید که روند فروش، محصولات با عملکرد برتر و جمعیت شناسی مشتری را تجسم می کند.
داشبورد: یک داشبورد عملکرد فروش ایجاد کنید که معیارهایی مانند فروش کل بر اساس ماه، محصولات برتر و فروش بر اساس مکان را نشان می‌دهد.
تست و اعتبارسنجی
مثال: بررسی کنید که داده‌های موجود در انبار دقیق هستند و گزارش‌ها نتایج مورد انتظار را منعکس می‌کنند. انجام بررسی کیفیت داده ها و تست پذیرش کاربر.
نگهداری و به روز رسانی
مثال: به طور منظم انبار داده را با داده های جدید به روز کنید و کارهای تعمیر و نگهداری مانند بهینه سازی پرس و جوها و مدیریت رشد داده ها را انجام دهید.
خلاصه:
برای یک شرکت خرده فروشی، ممکن است یک انبار داده برای نظارت بر فروش و موجودی ایجاد کنید. با تعیین اهداف روشن، مانند تجزیه و تحلیل روند فروش، شروع کنید. یک طرح ستاره با جدول واقعی فروش و جداول ابعاد برای محصول، فروشگاه و تاریخ طراحی کنید. از فرآیندهای ETL برای استخراج داده‌ها از سیستم‌های عملیاتی، تبدیل آن برای مطابقت با طرح و بارگذاری آن در انبار استفاده کنید. ابزارهای BI را برای ایجاد داشبورد برای تجزیه و تحلیل فروش، و اطمینان از نگهداری و به روز رسانی مداوم برای انطباق با نیازهای در حال تغییر کسب و کار، مستقر کنید.
پیروی از این مراحل به شما کمک می کند تا یک انبار داده بسازید که تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها را تسهیل می کند و از تصمیم گیری آگاهانه پشتیبانی می کند.
