ארכיטקטורה כלל ארגונית

ארכיטקטורה כלל ארגונית • תרשים 1.2

מערך מחשוב מבוזר והטרוגני מחשב: Intel מערכת הפעלה: Windows/NT מחשבים: י.ב.מ, Compaq, HP, SUN מערכת הפעלה: UNIX בסיסי נתונים: 2/DB,Sybase,Informix

מה נמצא במחסן נתונים • במחסן - ישנם: * נתונים * כלים לעיבוד אנליטי • הכלים מאפשרים השגת יתרון אסטרטגי

כלים במחסן • * מחוללי שאילתות ודוחות * מערכות DSS * מערכות EIS* מערכות OLAP ( Multi Dimension Data Analysis) *מערכות לכריית נתונים - Data Mining

השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות

סוגי שאלות • מערכת תפעולית • מחסן נתונים

מערכות תפעוליות ומחסן נתונים בחוג סגור • תרשים 5.1

ארכיטקטורת מחסן נתונים ארגוניEnterprise Data Warehouse Architecture • תרשים 2.1

שכבת הגישה לנתונים • נתונים תפעוליות ונתונים חיצוניים • שימוש בכליETL – Extract, Transition and Load • לדוגמא: * Data Stage של IBM ו- Matrix בתור ספק * EDA/SQL של חברת IBM * Informatica של Informatica • מאפשרים גישה שקופה למגוון מקורות נתונים: * קבצים שטוחים כגון: קבצי VSAM * בסיסי נתונים היררכיים כגון: IMS או IDMS * בסיסי נתונים טבלאיים כגון: Oracle, Informix, Sybase, SQL Server

שכבת מחסן (בסיס) הנתונים הארגוניData Base Layer • בסיס נתונים טבלאי • הטענה באמצעות ETL • * נבנים אינדקסים * מחושבים סיכומים

מחוללי שאילתות ודוחות – כלים מובילים • מחוללי שאילתות: * Business Object של חברת Business Object * Discover של חברת Oracle * Impromptu של חברת Cognos * Brio Enterprise של חברת Brio Technologies

כלי ניתוח רב-מימדי(Online Analytic Processing)OLAP • כלים מובילים: • Tm1 (Applix) • Business Object/Olap של Business Object • SAS/MDDB של SAS

כריית נתונים • כלים מובילים: * Clementine של חברת SPSS* SAS/Miner של חברת SAS * Intelligent Miner של חברת IBM * Data Mind Professional של חברת DataMind

מרכול הנתוניםData Mart Architecture • רקע: * זמן ארוך להקמה * הסכמה למשמעות הנתונים *הסכמה לעדיפות הנושאים * לחצים לקבלת מידע * דרישות מידע משתנות

מרכול הנתונים Data Mart • תרשים 2.2 • תרשים 2.4

מחסן נתונים רב-שכבתיMulti Tier Data Warehouse • משלב בתוך ארכיטקטורה אחת מחסן נתונים ארגוני יחד עם מספר לא מוגבל של מרכולי נתונים

טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים • מבוססי אימות • מבוססי גילוי

טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי אימות • בנית הנחה והפעלת טכניקות כדי לאושש/לסתור • התהליך מבוסס על - * אינטואיציה * יכולתו להניח הנחות * יכולתו לבנות שאילתות * יכולתו לפרש * יכולת לבחון תבניות

טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטייםמבוססי אימות • הטכנולוגיות המתאימות: * מחוללי שאילתות * מחוללי דוחות * כלי ניתוח רב-מימדי

טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטייםמבוססי גילוי • גילוי קשרים • בעזרת לכלים מבוססי אלגוריתמים מתחום האינטליגנציה המלאכותית

טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי • הטכנולוגיות המתאימות – כלי כריית נתונים • גילוי - * יחסים * הקבצות * קשרים * תבניות

טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי • הטכנולוגיות המתאימות: * כלי ניתוח רב-מימדי * כלי כריית נתונים

ניתוח רב ממדי –עובדות ומימדים

ייצוג רב-מימדי • לכל מימד מספר אלמנטים (Dimension attributes) • משמשים לצורך חיתוך המידע

שאלות מעניינות? • ?

היררכיה בתוך מימדים • תרשים 4.6

הוספת היררכיה למימדים עסקיים

שאילתות כתוצאה מהוספת היררכיה למימדים • ?

ריבוי היררכיות בתוך מימד

הקובייה הרב-מימדית • כל פאה מייצגת מימד עסקי • בנקודת המפגש בין הממדים (לדוג': זמן, חנות, מוצר) נמצאות עובדות (דוג': מכירות) • המשתמש מתעניין בפרוסה (Slice) מתוך הקובייה בעלת מספר מצומצם של מימדים

הקובייה הרב-מימדית • יצירת מספר פרוסות מידע • המשתמש יכול: * לסובב את הקובייה * לבצע קידוח כלפי מטה * לנוע כלפי מעלה *להסיק מסקנות *להיעזר בעשיית החלטות *להשיג יתרון אסטרטגי * לבצעמבחני רגישות

נקודת מבט של מנהל מוצר

נקודת מבט של מנהל החנות

קובייה רב-מימדית עם היררכיות

הצגת מידע מותאם אישית לצורכי המשתמש • ניתן להציג או להסתיר אלמנטים מסוימים מתוך אותו ממד • לדוגמא: ??

נקודות מבט סיכומיות (Aggregate View) • סיכום ממד אחד או יותר • לדוגמא: הצגת סך כל המכירות לפי חנויות על פני כל המוצרים ועל פני כל החודשים • שימוש באינדקסים

עמודות / שורות מחושבות (Derived data) • יצרת שורות/עמודות חדשות הנובעות ממניפולציה מתמטית על הנתונים

צורת החישוב • * Pre-calculate * On the Fly - בזמן אמת • יתרונות ??? • חסרונות ???

צורת החישוב • MS-OLAP (Analysis Services) * Pre calculate * מתחילים עכשיו On the fly • Oracle 10G OLAP - Pre calculate • TM1 – On the fly (זמן אמת)

מבט רב-ממדי כאוסף של מבטים דו-ממדיים

טבלה עם ארבעה מימדים מקוננים

עושר באופרטורים • בחירת מימדים (Dimension selection) • החלפת/הוספת מימדים (Dimension switching) • סיבוב ממדים (Rotate) • סיבוב סביב הציר (Pivoting) • פריסה וחיתוך (Slicing and Dicing) • חישוב נתונים (Calculated Data) • קידוח מטה(Drill down)בהיררכית הממד

קידוח מטהבהיררכית המימד

קידוח מטה ע"י הוספת מימד נוסף

ארכיטקטורה כלל ארגונית