Qual é a abordagem de cima para baixo no armazenamento de dados?
Qual é a abordagem de cima para baixo no armazenamento de dados?

Vídeo: Qual é a abordagem de cima para baixo no armazenamento de dados?

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Vídeo: Data warehouse design | Bottom-Up approach | Top-Down approach | Steps to build Data warehouse 2024, Abril
Anonim

Principal - Abordagem para baixo

o armazém de dados detém atômica ou transação dados que é extraído de um ou mais sistemas de origem e integrado em uma empresa normalizada dados modelo. A partir daí, o dados é resumido, dimensionado e distribuído para um ou mais "dependentes" dados marts.

Portanto, quais são as diferentes abordagens no armazenamento de dados?

Em suma, aqui estão os dois aproximações : na empresa de Bill Inmon abordagem de data warehouse (o design de cima para baixo), um normalizado dados modelo é projetado primeiro, depois o dimensional dados marts, que contêm dados necessários para processos de negócios específicos ou departamentos específicos, são criados a partir do armazém de dados.

Posteriormente, a pergunta é: o que você quer dizer com armazenamento de dados? UMA armazém de dados é uma coleção orientada para o assunto, integrada, variante no tempo e não volátil de dados em apoio ao processo de tomada de decisão da administração. Orientado para o assunto: A armazém de dados pode ser usado para analisar uma área específica. Por exemplo, "vendas" pode ser um assunto específico.

Da mesma forma, as pessoas perguntam: o que é primeiro na abordagem de baixo para cima para projetar o data warehouse?

De acordo com a Wikipedia, o Projeto metodologias de armazéns de dados estão: Fundo - design up : No fundo - abordagem ascendente , dados marts são criado pela primeira vez para fornecer relatórios e recursos analíticos para processos de negócios específicos. Esses dados os marts podem então ser integrados a Criar um abrangente armazém de dados.

Qual é a abordagem Kimball?

Kimball é um proponente de um abordagem ao design do data warehouse descrito como ascendente, no qual os data marts dimensionais são criados pela primeira vez para fornecer relatórios e recursos analíticos para áreas de negócios específicas, como “Vendas” ou “Produção”.

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