数据结构
网络
关系型数据库管理系统
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究数据仓库实施中的困难
数据仓库
数据仓库是一种数据管理系统，有助于执行诸如业务分析和支持商业智能等活动。从不同来源收集大量数据集，并执行分析，通过提供必要的信息来做出快速有效的决策。它持续提供信息，并使数据具有准确、验证和自适应的特性。提供了大量历史数据来执行分析。此外，数据仓库还有助于从数据库故障中恢复，并且是数据挖掘过程的一个特征。
数据仓库实施中的困难
为了实施数据仓库，我们需要制定计划并相应地执行工作以提高性能。
主要重点必须放在构建、管理和质量控制上，这些方面在实施数据仓库时通常会出现问题。
设计和实施是在实施仓库时关注的因素。
在进行手动数据处理时，输入的数据存在正确与否的风险。
数据仓库的管理是一项劳动密集型任务，其复杂性和规模因此而增加。
组织应该能够理解数据仓库所处管理的复杂性。
需要对仓库模式和采集组件进行修改以处理修改。
数据仓库的重要问题是质量控制和数据不一致。
数据库管理员面临诸如一致性之类的挑战。
来自不同来源的混合数据是一个关键挑战，它会影响命名、域定义和识别号。
每当源数据库发生任何更改时，数据仓库管理员都必须与数据仓库的元素进行交互。
数据的准确性必须足够好才能有效地执行任务。
应设计仓库以适应数据源的添加和减少，从而防止重新设计。
在开发数据仓库之前应安全地评估使用投影，并且应持续重新考虑以反映当前的需求
必须设计仓库以处理数据源和源数据的更改，因为它可能会在未来得到改进。
为了处理传统的数据库管理，数据仓库管理需要一些高级技能。
由于技术的改变，仓库的需求和功能将受到影响，这导致了一项将可用源数据拟合到数据仓库模型的任务
一些具有挑战性的流程包括
数据集成：将来自不同来源的数据组合起来可能是一个困难的过程，但数据仓库正是为此而设计的。数据可以使用各种数据模型以各种形式保存。将这些数据包含在一个连贯且一致的数据仓库中可能很困难。
数据完整性：数据仓库的成功取决于数据的完整性。错误或缺少关键信息的分析可能会对公司做出的决策产生重大影响。必须仔细进行数据清理和验证以确保数据质量，这可能需要时间且很困难。
数据量：可能难以管理和处理数据仓库中可能存在的海量数据。为了确保系统能够处理适当的工作负载，管理数据量需要仔细的计划、设计和优化。
性能：为了实现企业智能和分析，数据仓库必须提供快速的查询响应时间。这是因为数据仓库需要复杂的索引计划、查询优化方法和复杂的数据模型才能实现高性能，这有时可能很困难。
安全性：安全性至关重要，因为数据仓库保存着敏感信息。实施强大的安全措施（例如访问控制、数据加密和数据屏蔽）可能很困难，尤其是在处理海量数据时。
成本：由于必要的硬件、软件和维护的高成本，建立数据仓库可能很昂贵。必须将实施数据仓库的成本与决策和效率方面的预期收益进行比较。
变更管理：数据仓库旨在帮助企业决策，因此必须考虑业务流程和需求的变更。必须制定有效的变更管理实践，以确保数据仓库能够适应不断变化的业务需求。
业务需求：可能难以规划和实施满足企业需求的数据仓库。复杂的业务需求可能需要专门的数据模型、分析或报告工具。需要在业务利益相关者和 IT 团队之间进行规划、沟通和协调，以满足这些需求。
一些实施更好方法的步骤是
应相应地管理用户对项目完成的期望。
数据仓库应均匀构建。
数据仓库应均匀构建。
业务/提供商关系是最佳实践
结论
本文介绍了数据仓库实施过程中的困难。数据仓库有助于分析和支持业务。实施数据仓库时面临的困难包括执行计划以执行、构建、管理和控制数据质量、手动数据处理风险、源数据的混合、数据准确性等。一些具有挑战性的流程包括数据集成、数据完整性、数据量、性能、安全性、成本、变更管理和业务需求。
99 次浏览
