ארכיטקטורה כלל ארגונית
DESCRIPTION
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. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/1.jpg)
1
ארכיטקטורה כלל ארגונית
1.2תרשים •
![Page 2: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/2.jpg)
2
![Page 3: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/3.jpg)
3
מערך מחשוב מבוזר והטרוגנימערך מחשוב מבוזר והטרוגני
, . . מ: ב י ,Compaq, HPמחשביםSUN : הפעלה UNIXמערכת
: נתונים ,DB, Sybase/2בסיסיInformix
Intelמחשב:
: הפעלה מערכתWindows/NT
![Page 4: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/4.jpg)
4
מה נמצא במחסן נתונים
במחסן - ישנם: • * נתונים
* כלים לעיבוד אנליטי
יתרון אסטרטגיהכלים מאפשרים השגת •
![Page 5: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/5.jpg)
5
כלים במחסן
מחוללי שאילתות ודוחות *• DSS * מערכות EIS מערכות *
מערכות * OLAP
( Multi Dimension Data Analysis) מערכות לכריית נתונים *
-Data Mining
![Page 6: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/6.jpg)
6
השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות
![Page 7: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/7.jpg)
7
השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות
![Page 8: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/8.jpg)
8
השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות
![Page 9: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/9.jpg)
9
השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות
![Page 10: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/10.jpg)
10
השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות
![Page 11: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/11.jpg)
11
השוואת מאפייני יישומים תפעוליים ויישומים תומכי החלטות
![Page 12: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/12.jpg)
12
סוגי שאלות
מערכת תפעולית•מחסן נתונים••
![Page 13: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/13.jpg)
13
מערכות תפעוליות ומחסן נתונים בחוג סגור
5.1תרשים •
![Page 14: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/14.jpg)
14
ארכיטקטורת מחסן נתונים ארגוניEnterprise Data Warehouse Architecture
2.1תרשים •
![Page 15: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/15.jpg)
15
שכבת הגישה לנתונים
נתונים חיצוניים ונתונים תפעוליות•
ETL – Extract, Transition and Load שימוש בכלי•
לדוגמא: * •Data Stage של IBM -ו Matrix בתור ספק
* EDA/SQL של חברת IBM * Informatica של
Informatica מאפשרים גישה שקופה למגוון מקורות נתונים: •
VSAM * קבצים שטוחים כגון: קבצי IMS * בסיסי נתונים היררכיים כגון:
* בסיסי נתונים טבלאיים כגון: IDMSאו Oracle, Informix, Sybase, SQL Server
![Page 16: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/16.jpg)
16
שכבת מחסן )בסיס( הנתונים הארגוני
Data Base Layerטבלאיבסיס נתונים •
ETLהטענה באמצעות •
אינדקסים* נבנים •סיכומים * מחושבים
![Page 17: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/17.jpg)
17
מחוללי שאילתות ודוחות – כלים מובילים
מחוללי שאילתות: • * Business Object של חברת
Business Object * Discover של חברת Oracle
* Impromptu של חברת Cognos * Brio Enterprise של
Brio Technologiesחברת
![Page 18: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/18.jpg)
18
כלי ניתוח רב-מימדי )Online Analytic Processing( OLAP
כלים מובילים:•
•Tm1 (Applix)
• Business Object/Olap של Business Object
•SAS/MDDB של SAS
![Page 19: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/19.jpg)
19
כריית נתונים
כלים מובילים: • * Clementine של חברת SPSS
* SAS/Miner של חברת SAS * Intelligent Miner של חברת IBM
* Data Mind Professional של DataMindחברת
![Page 20: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/20.jpg)
20
מרכול הנתוניםData Mart Architecture
רקע: •ארוך להקמה זמן *
הנתונים למשמעות * הסכמה לעדיפות הסכמה *
לחציםהנושאים * לקבלת מידע *
משתנותמידע דרישות
![Page 21: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/21.jpg)
21
Data Martמרכול הנתונים
2.2תרשים •
2.4תרשים •
![Page 22: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/22.jpg)
22
מחסן נתונים רב-שכבתיMulti Tier Data Warehouse
משלב בתוך ארכיטקטורה אחת מחסן נתונים •ארגוני יחד עם מספר לא מוגבל של מרכולי
נתונים
![Page 23: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/23.jpg)
23
אימותמבוססי •
גילוימבוססי •
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים
![Page 24: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/24.jpg)
24
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים
מבוססי אימות והפעלת טכניקות כדי בנית הנחה•
לאושש/לסתורהתהליך מבוסס על - •
אינטואיציה * הנחות * יכולתו להניח
שאילתות * יכולתו לבנות לפרש * יכולתו
תבניות * יכולת לבחון
![Page 25: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/25.jpg)
25
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטייםמבוססי אימות
: הטכנולוגיות המתאימות• * מחוללי שאילתות * מחוללי דוחות
* כלי ניתוח רב-מימדי
![Page 26: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/26.jpg)
26
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטייםמבוססי גילוי
גילוי קשרים •
בעזרת לכלים מבוססי אלגוריתמים מתחום •האינטליגנציה המלאכותית
![Page 27: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/27.jpg)
27
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי
כלי כריית נתוניםהטכנולוגיות המתאימות – •
גילוי - • * יחסים * הקבצות * קשרים
* תבניות
![Page 28: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/28.jpg)
28
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי
: הטכנולוגיות המתאימות• * כלי ניתוח רב-מימדי * כלי כריית נתונים
![Page 29: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/29.jpg)
29
ניתוח רב ממדי –עובדות ומימדים
![Page 30: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/30.jpg)
30
)Dimension attributes (אלמנטיםלכל מימד מספר • המידע חיתוךמשמשים לצורך•
ייצוג רב-מימדי
![Page 31: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/31.jpg)
31
שאלות מעניינות?
• ?
![Page 32: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/32.jpg)
32
היררכיה בתוך מימדים
4.6תרשים •
![Page 33: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/33.jpg)
33
הוספת היררכיה למימדים עסקיים
![Page 34: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/34.jpg)
34
שאילתות כתוצאה מהוספת היררכיה למימדים
•?
![Page 35: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/35.jpg)
35
ריבוי היררכיות בתוך מימד
![Page 36: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/36.jpg)
36
הקובייה הרב-מימדית
עסקימימדכל פאה מייצגת •
הממדים בנקודת המפגש בין •(לדוג': זמן, חנות, מוצר)
(דוג': מכירות)עובדות נמצאות
) מתוך Slice (בפרוסההמשתמש מתעניין •הקובייה בעלת מספר מצומצם של מימדים
![Page 37: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/37.jpg)
37
הקובייה הרב-מימדיתפרוסות מידעיצירת מספר •
המשתמש יכול: • את הקובייה לסובב *
כלפי מטה קידוח * לבצע מעלה * לנוע כלפי
מסקנות להסיק * להיעזר בעשיית *
*החלטות יתרון אסטרטגי להשיג
רגישותמבחני לבצע *
![Page 38: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/38.jpg)
38
נקודת מבט של מנהל מוצר
![Page 39: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/39.jpg)
39
נקודת מבט של מנהל החנות
![Page 40: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/40.jpg)
40
קובייה רב-מימדית עם היררכיות
![Page 41: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/41.jpg)
41
הצגת מידע מותאם אישית לצורכי המשתמש
אלמנטים מסוימים להסתיראו להציג ניתן •אותו ממד מתוך
לדוגמא: ?? •
![Page 42: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/42.jpg)
42
(Aggregate Viewנקודות מבט סיכומיות )
סיכום ממד אחד או יותר• חנויות לפי המכירותלדוגמא: הצגת סך כל •
החודשים ועל פני כל המוצרים על פני כל באינדקסיםשימוש•
![Page 43: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/43.jpg)
43
(Derived dataעמודות / שורות מחושבות )
יצרת שורות/עמודות חדשות הנובעות •ממניפולציה מתמטית על הנתונים
![Page 44: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/44.jpg)
44
צורת החישוב
• *Pre-calculate * On the Flyבזמן אמת -
יתרונות ???•
חסרונות ???•
![Page 45: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/45.jpg)
45
צורת החישוב
•MS-OLAP (Analysis Services) * Pre calculate
On the fly * מתחילים עכשיו
•Oracle 10G OLAP - Pre calculate
•TM1 – On the fly(זמן אמת)
![Page 46: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/46.jpg)
46
מבט רב-ממדי כאוסף של מבטים דו-ממדיים
![Page 47: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/47.jpg)
47
טבלה עם ארבעה מימדים מקוננים
![Page 48: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/48.jpg)
48
עושר באופרטורים )Dimension selection(מימדים בחירת –
Dimension(מימדים החלפת/הוספת –switching(
)Rotate ממדים (סיבוב–
)Pivoting (סיבוב סביב הציר–
)Slicing and Dicing (פריסה וחיתוך–
)Calculated Data נתונים (חישוב–
בהיררכית הממד (Drill down) קידוח מטה–
![Page 49: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/49.jpg)
49
בהיררכית המימד קידוח מטה
![Page 50: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/50.jpg)
50
קידוח מטה ע"י הוספת מימד נוסף
![Page 51: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/51.jpg)
51
אופרטורים נפוצים (Drill up) קידוח מעלה•הנתונים • בבסיס למנוהל מעבר פירוט קבלת
(Reach through)הרב-מימדי
שימוש באופרטורים קבוצתיים • AND, OR, NOT, UNION
חדשות בחנויות לדוגמא: המכירות בלבד באזור חיפה ורמת גן בקניונים
![Page 52: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/52.jpg)
52
מעבר מרמה סיכומית לרמת פירוט
![Page 53: ארכיטקטורה כלל ארגונית](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022061502/56814c02550346895db8ff5e/html5/thumbnails/53.jpg)
53
מגבלות גודל הקוביה הרב-מימדית
מספר תאים מוגבל•
עם • מוצרים, 500קוביה שבועות, 52 חנויות, 300 תאים 39,000,000 מבצעי מכירה תהיה בת 50
דלילה • מס' (Sparse cube)קוביה בה קוביה היא התאים הריקים גדול
תאים ריקיםאין שמירת •