Bài giảng môn học Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu

Chia sẻ: Na Na | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:41

Thêm vào BST

Báo xấu

204
lượt xem 19
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng môn học Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu nhằm giúp sinh viên xác định yêu cầu: các cách thức khác nhau và lý do dự án DW, nắm được vai trò của kích thước kinh doanh, sử dụng các nguồn thông tin xác định yêu cầu, phương pháp phỏng vấn, nắm trọng tâm của tài liệu xác định yêu cầu hình thức. Mời bạn đọc tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng môn học Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu

Bài giảng môn học KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU Tài liệu này sử dụng một phần
Xác định yêu cầu kinh doanh Tham khảo chương 4 * Paulraj Ponniah, Data warehousing fundamentals, John Wiley & Sons Inc., 2001
Chương 5 • Nhu cầu kinh doanh là một yếu tố cốt lõi của Dự án DW: vấn đề DW chủ yếu là vấn đề kinh doanh • Đội phát triển dự án và tham gia của người dùng vào Dự án DW Mục đich của chương 6: • Xác định yêu cầu: các cách thức khác nhau và lý do • Nắm được vai trò của kích thước kinh doanh • Sử dụng các nguồn thông tin xác định yêu cầu • Phương pháp phỏng vấn • Nắm trọng tâm của tài liệu xác định yêu cầu hình th ức
DW: Hệ thống cung cấp thông tin • giải quyết vấn đề của người dùng • cung cấp thông tin chiến lược tới người dùng (≠ hệ tác nghiệp) • Trong pha xác định yêu cầu: định hướng người dùng (tập trung vào người dùng cần cái gì), tránh định hướng hệ thống (làm thế nào cung cấp thông tin đòi hỏi) • Người phát triển DW có xuất phát điểm từ hệ thống OLTP nên càng cần xác định khác biệt OLTP với DW
Hai hệ thống OLTP DW • OLTP cung cấp dữ liệu nguyên thủy DW cung cấp thông tin • Người dùng tiếp cận đa dạng tới DW • OLTP day-to-day DW khía cạnh hệ hỗ trợ quyết định
Phân tích chiều • Chiều và các độ đo là hai thành phần cơ sở của khối • Xây dựng DW xây dựng hệ tác nghiệp • Phương pháp xây dựng hệ tác nghiệp khó áp dụng trong xây dựng DW
Lý do sử dụng thông tin không dự báo được • Hệ tác nghiệp: người dùng cung cấp các thông tin chi tiết, chính xác về các chức năng của hệ thống Hệ DW: người sử dụng không xác định một cách rõ ràng và chính xác yêu cầu • Người sử dụng thì vẫn như hệ tác nghiệp làm việc hàng ngày: sang DW họ chưa có quan hệ gì với hệ DW sẽ được xây dựng • Quá trình xác đinh yêu cầu của HW là còn thô
Tính tự nhiên chiều của dữ liệu kinh doanh • Hỗ trợ người dùng xác định rõ ràng và chính xác • Khởi tạo tập dữ liệu kinh doanh tổng thể của công ty • kiểm tra tính thực tiễn công nghiệp tốt nhất • Tập hợp các luật kinh doanh gợi mở việc ra quyết định hàng ngày (khởi tạo tri thức miền ứng dụng) • Lưu ý: Đây chỉ là khái quát và chưa đầy đủ để xác yêu cầu chi tiết vì đặc thù chuyên môn quản lý
Các đối tượng cao cấp trong xác định yêu cầu • Phó chủ tịch tập đoàn về tiếp thị • Phụ trách quản lý tiếp thi • Quản lý tài chính Một số vấn đề: • Khi tập hợp yêu cầu: cố gắng theo suy nghĩ đặc thù của nhà kinh doanh
Các chiều kinh doanh • Cố gắng nắm vững một cách tự nhiên các chiều của dữ liêu kinh doanh • Hình dung đơn vị dữ liệu kinh doang dưới dạng một tập các khối • Trong hình vẽ là 3 chiều theo tính tự nhiên của nó • Nếu nhiều hơn 3 mở rộng khái niệm chiều phức và khối đa chiều ảo: siêu khối
Ví dụ về các chiều kinh doanh • Các công ty: Chuỗi siêu thị, công ty sản xuất, kinh doanh bảo hiểm, Hãng hàng không • Chiều kinh doanh: • đa dạng • liên quan mật thiết với ngành công nghiệp • liên quan tới chủ đề cần phân tích • Chiều thời gian • là chiều chung cho mọi công ty ví dụ • mọi phân tích kinh doang là thực hiện theo thời gian
II. Gói thông tin - một khái niệm mới • Là ý tưởng mới để xác định và ghi nhận yêu cầu thông tin đối với DW • Khái niệm này cho một mẫu cụ thể để nhìn nhận đa dạng, suy nghĩ chưa tường minh, và các quan điểm suốt quá trình tập hợp yêu cầu
Vì sao cần gói thông tin • Nhu cầu không thể xác định một cách đầy đủ • cấn khái niệm mới, sáng tạo dể nắm bắt và ghi nhận được các yêu cầu Phương pháp mới: • dựa trên chiều kinh doanh • Trên các chiều kinh doanh: nhu cầu của người dùng được phân tích, làm rõ • Khái niệm mới sáp nhập các độ đo cơ sở và các chiều kinh doanh dựa theo phân tích độ đo cơ sở này. • Đi tới độ đo mới và các chiều liên quan buộc phải nắm giữ và trong DW • Liên quan tới các chủ đề riêng
Ví dụ về gói thông tin: bán hàng tự động • Các chiều: thời gian, sản phẩm, pp trả tiền, thuộc tính khách hàng (nhân khẩu học), đại lý • Mục tiêu nguyên thủy trong pha xác định yêu cầu là “biên dịch” các gói thông tin đối với mọi chủ đề đối với DW • Mỗi khi khẳng định được các gói thông tin nên gắn tới các pha khác
Lợi ích của gói thông tin • Xác định được các miền chủ đề chung • Thiết kế được thước đo kinh doanh chủ chốt • Quyết định cách thức dữ liệu được trình diễn • Xác định cách thức người dùng tán thành / không tán thành • Quyết định chất lượng dữ liệu mà người dùng phân tích và hỏi • Quyết định cách truy nhập dữ liệu • Thiết lập hạt nhân của dữ liệu • Xác định tần suất làm tươi dữ liệu • Xác định cách thông tin cần phải “gói”
Chiều kinh doanh • Chiều kinh doanh là mẫu nền tảng của phương pháp mới để xác định yêu cầu. Dữ liệu bắt buộc phái lưu giữ để cung cấp cho chiều kinh doanh. • Chiều kinh doanh và các mức của nó là mẫu của mọi pha tiếp theo. • Nên định danh được các chiều kinh doanh và các mức kiến trúc của chúng. Bắt buộc chọn tập ưu thế và tối ưu các chiều kinh doanh liên quan tới các độ đo
Kiến trúc chiều/phân lớp • Tiếp cận hướng kinh doanh: đầu tiên xem xét vầ tổng số (của một năm) sau đó đi tới chi tiết hơn (quý, tháng, ngày). Kiến trúc đa mức • Kiến trúc chiều thường theo đường dẫn trải xuống hoặc cuộn lên khi phân tích • Mỗi chiều kinh doanh chính đều tồn tại phân lớp các phần từ dữ liệu có thể thuận tiện trong phân tích: ngày cuối tuần, ngày làm việc, tháng cuối năm, tháng giữa năm... • Một số chiều kinh doanh khác cũng có thể được phân lớp
• Một ví dụ về kiến trúc chiều – phân lớp
• Một ví dụ khác về kiến trúc chiều – phân lớp
Độ đo kinh doanh hoặc sự kiện cốt lõi • Người kinh doanh nhận định các chủ đề kinh doanh theo nghĩa chiều kinh doanh để nắm bắt thông tin và phân tích. • Phân tích cái gì số nào ? • Cái đo được thành công của bộ phận kinh doanh: chỉ dẫn cho người dùng cách thức bộ phận kinh doanh phải làm để đạt tới mục đích kinh doanh. • Độ đo hoặc sự kiện trở thành gốc của gói thông tin. • Ví dụ, trong cửa hàng bán hàng tự động, các độ đo liên quan tới bán hàng: cho biết cửa hàng bán hàng ra sao?