Data Warehouse

ארגון נתונים ב Data Warehouse, הכנת נתונים ממקורות שונים וכתיבתstored procedures לצורך הפעלת מערכות BI, DSS והכנת סקרים.

למשל אחת הפרוייקטים כלל משיכת נתונים ממרכזיית טלפון ארגונית (MYSQL) והכנת data warehouse לצורך הפקת דוח''ות הנהלה באמצעות Reporting Services (שימוש לפי שלוחות, יחידות ארגוניות וכדומה...)

נתונים נשמרים לרוב ב 3 צורות בסיסיות

1. בסיסי נתונים רלציוניים (relational databases), ז.א. בסיס נתונים רגילים

2. בסיסי נתונים יררכיים (משל XML). כלים להעברה

3. קוביות OLAP (דו''חות מוכנים, רמת ריסוק גבוה)

כמה מילים על OLAP ו Data Mining

OLAP היא שיטה המאפשרת מענה מהיר לשאילתה רב מימדית. חשוב לציין שכל מימד חייב להיות מבודד מבחינה לוגית, ז.א. לא יהיה קשר לוגי ישיר בין שני מימדים. למשל אם אנו מתייחסים למכירות של רכבים אז לא ניתן לקחת כמימד א' מחיר הרכב וכמימד ב' רמת היוקרה של רכב, כי לרוב מודדים את רמת היוקרה בעזרת מחיר, או במילים אחרות מחיר מצביע על רמת יוקרה של הרכב.

בעצם ניתן לומר כי נתונים הנשמרים בקוביות OLAP כבר מוכנים ליצירת דו''חות.

מענה מהיר הוא שם המשחק ב OLAP. על מנת לתת מענה מהיר אנו נווטת עת חיסרונותיו של OLAP (מסובך יותר מ DB רגיל, ריסוק גבוה יותר).

Data Mining היא הפעלת אלגורטם על בסיס נתונים לצורך גיחוי מידע הטמון בו, הסכקת מסכנות או חיזוי עתידי. למשל על סמך נתונים מכירות מן העבר ניתן להסיק מסכנות על מכירות עתידיות. עוד דוגמה: על סמך תוצאות של קמפיינים (פרסום) אשר נעשו בעבר ניתן להסיק מסכנות על יעילות של קמפיינים עתידיים.