Bài giảng Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh - Bài 3: Kiến trúc kho dữ liệu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:65

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh - Bài 3: Kiến trúc kho dữ liệu, trình bày các nội dung chính như sau: Kiến trúc cơ bản; Các kiến trúc thực tế; Các cấu trúc lưu trữ DW; Mô hình dữ liệu DW. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh - Bài 3: Kiến trúc kho dữ liệu

KHO DỮ LIỆU VÀ KINH DOANH THÔNG MINH Bài 3: Kiến trúc kho dữ liệu
Nội dung  Kiến trúc cơ bản  Các kiến trúc thực tế  Các cấu trúc lưu trữ DW  Mô hình dữ liệu DW 2
Nội dung  Kiến trúc cơ bản  Các kiến trúc thực tế  Các cấu trúc lưu trữ DW  Mô hình dữ liệu DW 3
Kiến trúc DW đầy đủ 4
Nguồn dữ liệu hoạt động (ODS) • Các dữ liệu phục vụ hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp như sản phẩm, bán hàng, tài khoản… – Thường dựa trên công nghệ CSDL quan hệ – Tối ưu cho các truy vấn nhỏ: chọn, thêm, sửa, xóa sản phẩm 5
Vùng Staging • Chứa các bản copy của dữ liệu được tải vào từ dữ liệu hoạt động – Dữ liệu được chuẩn bị trong vùng staging (tích hợp, làm sạch,…) • Khách hàng không được mời thăm nhà bếp – Tương tự nhà bếp của một khách sạn, dữ liệu trong vùng staging nên chỉ được truy cập bởi các chuyên gia DW, không phải người quản trị ODS hay nhà phân tích 6
Kho dữ liệu • DW lưu: – Dữ liệu thô đã được làm sạch – Dữ liệu dẫn xuất (tổ hợp) • Thường tổ hợp dữ liệu thô, ví dụ tổng bán hàng theo quý cho mỗi vùng • Lý do hiệu năng: tránh tính toán tổ hợp ở thời điểm truy vấn – Siêu dữ liệu • Mô tả ý nghĩa, thuộc tính và nguồn gốc của dữ liệu trong DW 7
Vùng thể hiện • Vùng thể hiện bao gồm: – Data Mart, dữ liệu được tổ chức theo mục tiêu của một phòng ban • Tương tự DB view nhưng được lưu trước (materialized view) – Công cụ lập báo cáo và xử lý phân tích • Đây là các kho đối với các đơn vị kinh doanh 8
Xây dựng một DW hoàn chỉnh • Phần cứng và kiến trúc luồng dữ liệu – Luồng dữ liệu hoàn chỉnh từ ODS tới thể hiện – Bước quan trọng nhất là tiến trình Trích – Chuyển đổi – Tải (ETL) • Cấu trúc kho lưu trữ – Mô hình lưu trữ dữ liệu được sử dụng cho DW • Mô hình dữ liệu – Các mô hình khái niệm, logic và vật lý cho cấu trúc lưu trữ DW 9
Nội dung  Kiến trúc cơ bản  Các kiến trúc thực tế  Các cấu trúc lưu trữ DW  Mô hình dữ liệu DW 10
Các kiến trúc trong thực tế • Các kiến trúc DW phổ biến trong thực tế – Các tầng dọc • Kiến trúc 2 tầng • Kiến trúc 3 tầng 11
Kiến trúc 2 tầng • Kiến trúc client-server chung – Fat hay thin client phụ thuộc vào vị trí tính toán phân tích dữ liệu 12
Thin client • Các phép toán được thực hiện trên server • Client chỉ dùng để hiển thị dữ liệu • Kiến trúc này phù hợp với truy cập DW trên internet 13
Fat client • Server chỉ cung cấp dữ liệu, thí dụ một data mart tương ứng • Các phép toán được thực hiện trên client • Lượng dữ liệu lớn được truyền giữa client và server 14
Kiến trúc 3 tầng • Tầng 1: Dữ liệu thô và dữ liệu chi tiết • Tầng 2: Dữ liệu dẫn xuất đã được tổ hợp • Tầng 3: Công cụ báo cáo và phân tích 15
Các kiến trúc khác • Kiến trúc N tầng – Có thể dùng các kiến trúc nhiều hơn 3 tầng nhưng độ phức tạp cũng tăng lên • Kiến trúc dựa trên Web – Ưu điểm: sử dụng phần mềm đã có, giảm giá và độc lập thiết bị – Nhược điểm: cần bảo mật, thí dụ mã hóa, định danh và truy cập người dùng 16
Các kiến trúc trong thực tế • Các kiến trúc DW phổ biến trong thực tế – Các tầng ngang • Data Mart độc lập • Data Mart phụ thuộc • Data Mart logic 17
Data Mart độc lập • Kho dữ liệu nhỏ - phạm vi giới hạn – Xây dựng nhanh và rẻ hơn DW • ETL riêng rẽ cho mỗi Data Mart độc lập – Dư thừa xử lý đối với mỗi data mart 18
Data Mart phụ thuộc • Một tiến trình ETL cho DW – Không dư thừa • Các Data Mart được tải từ DW 19
Data Mart logic • Các Data Mart là các view của DW 20