Nuovo in Data Warehouse / ERP

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L'organizzazione per cui lavoro è molto ricca di applicazioni, ad esempio ci sono molti database SQL e Oracle. Stiamo pensando a un data warehouse.

Credo che esista una differenza tra un sistema di pianificazione delle risorse aziendali e un data warehouse. Un ERP comporterebbe l'integrazione di tutti i sistemi insieme e uno schema di database per tutto. Un data warehouse implicherebbe la creazione di un database di copia (o di copia dei database) per ragioni di analisi. Il data warehouse potrebbe estrarre informazioni dai repository originali o dal sistema ERP.

L'ho capito correttamente?

Ci sono prodotti Data Warehouse disponibili ma a cui devi utilizzare strumenti Microsoft / strumenti Oracle, ad es. SSIS, SSAS ecc. Per scrivere il tuo?

    
posta w0051977 09.05.2014 - 11:09
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3 risposte

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ERP - > Acquisto libro mastro, ordine + controllo stock

Data WareHouse -. Segnalazione ad hoc

In altre parole, ERP è in generale un sistema on-line utilizzato da molte persone nell'azienda. Di solito ci sarà un componente del flusso di lavoro come nel dipartimento Foo, i cui ordini necessitano dell'approvazione degli account, l'ordine viene effettivamente effettuato dagli acquisti e l'installazione fisica gestita dai servizi di costruzione.

Un data warehouse è una copia cumulativa di vari elementi di dati significativi provenienti da altri sistemi dell'azienda. E viene utilizzato dalla direzione per tenere traccia di cose come la spesa mensile per i widget negli ultimi due anni.

    
risposta data 09.05.2014 - 11:26
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Espandendo ciò che James ha detto, i database delle applicazioni live tenderanno a essere costruiti per la velocità e per rigide regole aziendali per garantire l'integrità dei dati. È possibile conservare solo una piccola quantità dei dati totali in questi database in qualsiasi momento specifico (ad esempio gli ultimi 2 giorni di attività dei clienti) e l'attenzione è rivolta alla risposta rapida e all'integrità aziendale.

Un data warehouse è generalmente costruito per dimensioni, con molta meno attenzione alla velocità e / o all'integrità dei dati. In genere si tenta di archiviare tutto, l'idea è che non si sa di cosa si avrà bisogno quando lo si archivia. Questi sistemi non sono costruiti per la velocità, poiché la velocità su un sistema di quelle dimensioni sarebbe poco pratica senza investire milioni di unità di memoria e unità a stato solido. In quanto tali, non sono mai accessibili dalle applicazioni live dei clienti (perché sono così grandi che rallenterebbero queste applicazioni).

Invece sono costruiti per query che richiedono l'accesso a grandi quantità di dati per ottenere la risposta corretta. Una query su un data warehouse può richiedere da pochi secondi a pochi giorni, a seconda della complessità. Quando lavoravo in una banca, facevamo un sacco di domande per i progettisti di lungo periodo, per decidere quali clienti scegliere come target per la promozione del risparmio o per trovare il posto ideale dove mettere un nuovo sportello automatico. Una query di esempio su un data warehouse sarebbe qualcosa come dammi l'indirizzo di casa di ogni cliente con un conto corrente che ha effettuato l'accesso a uno di questi 10 bancomat tra il 2000 e il 2004 più di 3 volte a settimana per ritirare più di $ 10 . Questa query verrebbe eseguita letteralmente su miliardi di record (milioni di clienti, miliardi di interazioni ATM, ecc.) E potrebbe richiedere ore per essere eseguita.

Come costruisci il tuo database e quale software utilizzerai dipenderà in gran parte dal tipo di dati che stai raccogliendo.

Ad esempio se stai raccogliendo i log dalle tue applicazioni, allora ci sono software specializzati per una vasta raccolta di log, come Splunk e ElasticSearch

Se raccogli un host di dati diversi che non si allineano tutti in un modo curato, qualcosa come un cluster Hadoop . Hadoop funziona su semplici file di testo suddividendo i file su molte macchine e poi eseguendo piccoli programmi sui file di testo per raccogliere le informazioni desiderate. Hadoop è open source, ma ci sono molte aziende che hanno creato prodotti commercialmente supportati su Hadoop.

Ovviamente un data warehouse può semplicemente essere un grande database, come MySQL, PostgreSQL o Oracle. Questo potrebbe essere l'ideale se hai già tutti i tuoi dati formattati in tabelle relazionali. In questo caso copi semplicemente i tuoi dati nel tuo data warehouse. MySQL , Oracle e PostgreSQL tutti hanno caratteristiche specifiche su misura per l'esecuzione dei database come data warehouse in cui l'enfasi è sulla velocità. Un database commerciale specializzato nel data warehousing è Teradata .

    
risposta data 09.05.2014 - 11:58
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Un ERP può essere una singola linea di prodotti come SAP, Oracle, (con molti sottomoduli), ma può essere applicazioni separate (per produttore e stack tecnologico), ma sono integrate. I dati possono essere trasferiti da uno schema di database a un altro. Esempio potrebbe utilizzare SalesForce.com per gestire l'acquisizione di nuove attività, ma un'app di contabilità viene utilizzata per gestire la fatturazione / chiusura del conto.

Il data warehouse è più costruito per la segnalazione (denormalizzata) e non gestisce le transazioni (più normalizzato). Possono anche esserci istantanee per periodi diversi per trend e altre analisi point-in-time. Molti strumenti di BI funzionano meglio in questi ambienti.

Potresti scoprire che alcuni sistemi ERP hanno un componente del data warehouse. Probabilmente ci sono data warehouse specifici del settore, ma necessiterebbero ancora di un sacco di impostazioni e possibili personalizzazioni. Un altro vantaggio è che queste aziende avrebbero competenze interne per la tecnologia e l'industria.

Mi rendo conto che la terminologia può aiutare con la comunicazione, ma deciderei quali sono le tue esigenze e poi trovare soluzioni. Questi sono termini molto generali con molti significati. Personalmente, preferirei chiamarlo Project X piuttosto che avere un gruppo di persone che lo chiamano ERP quando c'è un grande componente del data warehouse.

    
risposta data 09.05.2014 - 18:08
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