OVERVIEW OF DATA WAREHOUSING AND BU

OVERVIEW OF DATA WAREHOUSING AND BUSINESS INTELLIGENCE
A data warehouse is a relational database designed for query and analysis rather than for transaction processing. A warehouse usually contains data derived from historical transaction data, but it can include data from other sources. A data warehouse environment includes several tools in addition to a relational database. A typical environment includes an ETL solution, an OLAP engine, Oracle Warehouse Builder, client analysis tools, and other applications that gather data and deliver it to users.
Data Warehousing and OLTP
A common way of introducing data warehousing is to refer to the characteristics of a data warehouse as set forth by William Inmon1:
• Subject-Oriented Data warehouses enable you to define a database by subject matter, such as sales.
• Integrated Data warehouses must put data from disparate sources into a consistent format. They must resolve such problems as naming conflicts and inconsistencies among units of measure. When they achieve this goal, they are said to be integrated.
• Nonvolatile The purpose of a warehouse is to enable you to analyze what has occurred. Thus, after data has entered into the warehouse, data should not change.
• Time-Varian
Data Warehouse Architecture
Data warehouses and their architectures vary depending on the business requirements. This section describes common data warehouse architectures
Data Warehouse Architecture (Basic)
End users directly access data that was transported from several source systems to the data warehouse
Data Warehouse Architecture (with a Staging Area)
Data warehouse with a staging area, which is a place where data is preprocessed before entering the warehouse. A staging area simplifies the tasks of building summaries and managing the warehouse.
Data Warehouse Architecture (with a Staging Area and Data Marts)
You may want to customize your warehouse architecture for different groups within your organization. You can achieve this goal by transporting data in the warehouse to data marts, which are independent databases designed for a specific business or project. Typically, data marts include many summary table.
Overview of Extraction, Transformation, and Loading (ETL)
The process of extracting data from source systems and bringing it into the warehouse is commonly called ETL: extraction, transformation, and loading. ETL refers to a broad process rather than three well-defined steps.

Results (Vietnamese) 1:

TỔNG QUAN VỀ DỮ LIỆU KHO BÃI VÀ KINH DOANH TÌNH BÁOMột nhà kho dữ liệu là cơ sở dữ liệu quan hệ được thiết kế cho các truy vấn và phân tích hơn là cho xử lý giao dịch. Một nhà kho thường chứa dữ liệu có nguồn gốc từ dữ liệu lịch sử giao dịch, nhưng nó có thể bao gồm các dữ liệu từ các nguồn khác. Một môi trường nhà kho dữ liệu bao gồm một số công cụ Thêm vào cơ sở dữ liệu quan hệ. Một môi trường điển hình bao gồm một giải pháp ETL, một động cơ OLAP, Oracle nhà kho xây dựng, công cụ phân tích khách hàng, và các ứng dụng khác mà thu thập dữ liệu và cung cấp cho người dùng.Dữ liệu kho bãi và OLTPMột cách phổ biến để giới thiệu dữ liệu kho bãi là để tham khảo đến các đặc tính của một nhà kho dữ liệu như được quy định theo William Inmon1: • Chủ đề theo định hướng dữ liệu kho hàng cho phép bạn để xác định một cơ sở dữ liệu của vấn đề, chẳng hạn như bán hàng. • Tích hợp dữ liệu kho lưu trữ phải đưa dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một định dạng phù hợp. Họ phải giải quyết những vấn đề như đặt tên xung đột và mâu thuẫn giữa các đơn vị đo. Khi họ đạt được mục tiêu này, họ được gọi để được tích hợp.• Nonvolatile mục đích của một nhà kho là để cho phép bạn để phân tích những gì đã xảy ra. Vì vậy, sau khi dữ liệu đã nhập vào các nhà kho, dữ liệu sẽ không thay đổi.• Thời gian-VarianDữ liệu kho kiến trúc Kho lưu trữ dữ liệu và kiến trúc của họ khác nhau tùy thuộc vào các yêu cầu kinh doanh. Phần này mô tả phổ biến dữ liệu kho kiến trúcKiến trúc nhà kho dữ liệu (Basic)Người dùng cuối trực tiếp truy cập vào dữ liệu được vận chuyển từ một số nguồn hệ thống để các nhà kho dữ liệuKiến trúc nhà kho dữ liệu (với một khu vực tập trung)Kho dữ liệu với một khu vực tập trung, đó là một nơi mà dữ liệu preprocessed trước khi vào nhà kho. Một khu vực tập trung đơn giản hoá nhiệm vụ xây dựng tóm lược và quản lý các nhà kho.Kiến trúc nhà kho dữ liệu (với một khu vực tập trung và Marts dữ liệu)Bạn có thể tùy chỉnh của bạn kiến trúc nhà kho cho các nhóm khác nhau trong tổ chức của bạn. Bạn có thể đạt được mục tiêu này bởi vận chuyển dữ liệu trong kho để marts dữ liệu, mà là độc lập cơ sở dữ liệu được thiết kế cho một doanh nghiệp cụ thể hoặc dự án. Thông thường, marts dữ liệu bao gồm nhiều tổng quan.Tổng quan về khai thác, chuyển đổi và tải (ETL)Quá trình trích xuất dữ liệu từ hệ thống nguồn và đưa nó vào nhà kho thường được gọi là ETL: khai thác, chuyển đổi và tải. ETL đề cập đến một quá trình rộng chứ không phải là ba bước được xác định rõ.

Results (Vietnamese) 2:

TỔNG QUAN VỀ KHO DỮ LIỆU VÀ KINH DOANH INTELLIGENCE
Một kho dữ liệu là một cơ sở dữ liệu quan hệ được thiết kế cho truy vấn và phân tích hơn cho xử lý giao dịch. Một nhà kho thường chứa dữ liệu lấy từ dữ liệu lịch sử giao dịch, nhưng nó có thể bao gồm dữ liệu từ các nguồn khác. Một môi trường kho dữ liệu bao gồm một số công cụ, thêm vào một cơ sở dữ liệu quan hệ. Một môi trường điển hình bao gồm một giải pháp ETL, một công cụ OLAP, Oracle Warehouse Builder, các công cụ phân tích khách hàng, và các ứng dụng khác mà thu thập dữ liệu và cung cấp cho người sử dụng.
Kho dữ liệu và OLTP
Một cách thông thường giới thiệu kho dữ liệu là để tham khảo các đặc điểm của một kho dữ liệu như được quy định bởi William Inmon1:
• kho dữ liệu Subject-Oriented cho phép bạn xác định một cơ sở dữ liệu theo chủ đề, chẳng hạn như doanh số bán hàng.
• kho dữ liệu tích hợp phải đưa dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một định dạng phù hợp. Họ phải giải quyết các vấn đề như đặt tên cho các cuộc xung đột và mâu thuẫn giữa các đơn vị đo lường. Khi họ đạt được mục tiêu này, họ được cho là được tích hợp.
• Nonvolatile Mục đích của một nhà kho là để cho phép bạn phân tích những gì đã xảy ra. Như vậy, sau khi dữ liệu đã được nhập vào kho, dữ liệu không nên thay đổi.
• Thời Varian
Data Warehouse Kiến trúc
kho dữ liệu và kiến trúc của họ thay đổi tùy theo các yêu cầu kinh doanh. Phần này mô tả kiến trúc kho dữ liệu phổ biến
dữ liệu Kiến trúc Warehouse (Basic)
Những người dùng cuối truy cập trực tiếp dữ liệu đã được vận chuyển từ một số hệ thống mã nguồn với kho dữ liệu
Dữ liệu Kiến trúc Warehouse (với một Staging Area)
kho với một khu vực dàn dữ liệu, mà là một nơi dữ liệu được xử lý trước trước khi vào nhà kho. Một khu vực dàn đơn giản hóa các nhiệm vụ xây dựng tóm tắt và quản lý kho.
Dữ liệu Kiến trúc Warehouse (với một Khu vực Staging and Data Marts)
Bạn có thể tùy chỉnh kiến trúc nhà kho của bạn cho các nhóm khác nhau trong tổ chức của bạn. Bạn có thể đạt được mục tiêu này bằng cách vận chuyển dữ liệu trong các nhà kho để siêu thị dữ liệu, đó là cơ sở dữ liệu độc lập được thiết kế cho một doanh nghiệp hoặc dự án cụ thể. Thông thường, siêu thị dữ liệu bao gồm nhiều bảng tóm tắt.
Tổng quan về khai thác, chuyển đổi, và tải (ETL)
Quá trình giải nén dữ liệu từ hệ thống nguồn và đưa nó vào kho thường được gọi là ETL: khai thác, chuyển đổi, và tải. ETL đề cập đến một quá trình rộng hơn là ba bước được xác định rõ.