مقدمه :

تعریف:
می توان تعاریف مختلفی را برای Data warehouseداشته باشیم:
۱- تعریف Ralph Kimball از انباره داده : یک DW نسخه ای از داده های تراکنشی است که به صورت اختصاصی برای پرس و جو ها و گزارش گیری ،سازمان دهی شده است.
A data warehouse is a copy of transaction data specifically structured for querying and reporting.
گرچه به این تعریف دو ایراد وارد است:که اولاً گاهی داده هایی که در یک DW ذخیره می شوند ،غیرتراکنشی هستند . اگرچه معمولاً ۹۵ تا ۹۹ درصد داده ها تراکنشی هستند . ثانیاً خروجی اصلی سیستم های DW ، لیست گیری های فهرست وار (queries) در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد هستند
۲- اگر تعاریف زیر برقرار باشد:
داده : حقیقت قابل مشاهده ، فایل ضبط
اطلاع : مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها ؛ داده های با ارتباط و هدف
سیستم عملیاتی : محیطی از داده ها و برنامه های لازم برای ادامه فعالیتهای یک سازمان
انبار داده ی اطلاعی :مجموعه ای از داده و برنامه ها، برای “تحلیل ” و “تصمیم گیری “، جدا از سیستم عملیاتی
یک انباره داده(DW) معماری جداگانه ای است برای نگهداری داده های حساس تاریخی که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده اند و به صورتی قابل درک برای عملیات تحلیل سازمان درآمده اند.
۳- یک تعریف از W.H.INMON
یک DW مجموعه ای از اطلاعات یکپارچه که دارای قابلیت آنالیز کردن و استخراج داده ها (query)میباشد
“repository of integrated information, available for querying and analysis ”

بعضی از خصوصیات Data warehouse ها از این قرارند :
۱٫ یکپارچه بودن
۲٫ متغیر با زمان
۳٫ غیر فرار
۴٫ موضوع گرا (Subject-oriented)

تاریخچه:
بعد از رشد استفاده از TPS ها به عنوان سیستمهای پردازش تراکنش در بخش های عملیاتی سازمان، نیاز جدی به سیستمهای اطلاعاتی که بتوانند عملیات گزارش گیری را علی الخصوص در رده گزارشهای مدیریتی ساماندهی کنند احساس می شد. علی الخصوص بوجود آمدن جزایر فنآوری، سیستمهایی که به صورت جدا از هم فعالیت می کرد و امکان تهیه گزارشات ترکیبی از اطلاعات سیستمهای مختلف و انجام پرس و جو ها را مشکل و یا غیر ممکن می نمود.
بنابراین حرکت به سمت سیستمهای اطلاعات مدیریت (Management Information System) و بویژه سیستمهای گزارشگیری مدیریتی (MRS:Management Reporting System) آغاز شد. اما مشکل آنجا بود که این سیستمها به شدت به TPS ها وابسته بودند و داده هاشان اغلب یکی بود. این باعث می شد که تغییر یکی باعث انتشار تغییرات در همه سیستمها شود. از سوی دیگر ساختار داده ای مشابه، امکان تهیه گزارشات زمانی و موضوعی را مشکل می ساخت. این شد که مدل جدیدی از تفکر ایجاد شد به نام انباره داده ها

دلایل استفاده از DW ها :
۱- تهیه گزارشات (Reports) و انجام پرس و جو هایی (Query) که نیاز به عملیات ورودی/خروجی (IO) بسیاری هستند: از اهداف سیستمهای پردازش تراکنش (TPS:Transaction Processing System) آن است که گزارشات مورد نیاز بخش های عملیاتی و مدیریتی را تولید کنند. تهیه این گزارشات معمولا سخت و باحجم زیاد IO همراه است و باعث کند شدن خود سیستمها می گردد. بنابراین شرکت های تجاری به دنبال راهی هستند تا در کمترین زمان و با کمترین هزینه به سیستم هایی دست یابند که زمان پردازش تراکنش ها در آن ها قابل قبول باشد . بهترین راهکار استفاده از DW هایی بود که از منابع IO مجزایی برای گزارش گیری و انجام پرس و جو استفاده می کردند.
۲- استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور به منظور بالا بردن سرعت عملیات گزارش گیری و پرس و جو ها که سیستم های عادی پردازش تراکنش ها(TPS) برای آن ها مناسب نیست.
۳- ایجاد محیطی برای تسهیل و آسان نمودن به دست آوردن گزارش ها و پرس و جو ها و یا ایجاد وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری: اغلب می توان DW ای ساخت که کاربرانی باسطح آگاهی کمتر بتوانند گزارش ها و پرس و جوهای ساده ای را تهیه کنند .
۴- برای ایجاد انباری از داده های تصفیه شده ی سیستم های پردازش تراکنش ها (TPS)که می توانند به طور پیوسته گزارش از آن تهیه نمود. این انبار الزاماً احتیاجی به ثابت بودن TPS ها ندارد :DW ها این امکان را به شما می دهند که داده ها را بدون تغییر دادن سیستم های پردازش تراکنش ها ،تصفیه کنند. (clean up) توجه کنید که در برخی از پیاده سازی ها ، DW ها به گونه ای هستند که در آن ها امکان یافتن اصلاحات انجام شده بر روی داده های DW و فرستادن feedback به TPS ها برای اعلام این تغییرات ، وجود دارد. گاهی اوقات این گونه رفتار کردن با تغییرات داده ها بامعناتر از این است که تغییرات را به طور مستقیم بر روی خود TPS ها اعمال کنیم .
۵- برای آن که بر اساس قواعد ، گزارش گیری و پژوهش را بر روی داده هایی که از چندین TPS مختلف می آیند و یا از یک منبع داده ای خارجی می آیند، یا اینکه داده هایی هستند که تنها برای گزارش گیری و انجام تحقیقات باید ذخیره شوند ، تسهیل بخشیم:برای مدت زمان مدیدی ، شرکت هایی که نیاز به گزارش هایی بر پایه ی داده های چندین TPS مختلف ، داشتند ؛ مجبور بودند داده های هر TPS را بیرون کشیده ، سپس آن ها را مرتب نموده و در هم ادغام نمایند تا به داده ی چکیده ای برسند که مناسب گزارش گیری است .در بسیاری از موارد این روش مناسب است.اما در شرکت هایی که با حجم عظیمی از داده هایی مواجه هستند که مرتباً نیاز به مرتب سازی و ادغام دارند ؛ در صورتی که نیاز به گزارش گیری از داده های تصفیه شده ی TPS ها داشته باشیم ؛ DW ها کارایی بیشتری دارند.
۶-برای ایجاد مخزنی از داده های TPS ها ، که شامل داده های یک بازه ی زمانی بسیار طولانی هستند وبه همین دلیل کارایی کنترل آن ها توسط خود TPS پایین می آید . :داده های قدیمی تر غالباً از یک TPS خالی می شوند تا زمان پاسخ مورد انتظار دراین سیستم ها ، به راحتی کنترل شود .برای انجام تحقیقات و گزارش ها ممکن است داده های قدیمی و داده های جاری مورد نیاز باشند که در این موارد استفاده از DW به علت مهم نبودن زمان انتظار برای پاسخ ، موثر خواهد بود.

روش کار DW:
در DW فرایندی داریم به نام ETL: Extract, Transform, Load که در طی آن داده ها از سیستمهای پرادزش تراکنش استخراج می شود (E) تغییر فرمت های لازم در آن صورت می گیرد (T) و سپس در قالب داده ای جدید مناسب برای گزارشگیری آماده می شود (L) پس از آن از طریق داده کاوی (Data Mining ) و مکانیزم هایی مانند OLAP پرس و جو ها ایجاد و گزارشات مورد نیاز تهیه می شود.

تکنولوژی انبار داده‌ها شامل مجموعه‌ای مفاهیم و ابزارهای جدیدی است که با فراهم آوردن اطلاعات از دانشگران (افراد اجرایی، مدیر و تحلیلگر) در تصمیم گیری پشتیبانی می‌نماید. دلیل اصلی ساخت انبار داده ها، بهبود کیفیت اطلاعات در سازمان است، در واقع دسترسی به داده‌ها از هر جا درون سازمان داده‌ها از منابع داخلی و خارجی تهیه می‌شوند و به اشکال گوناگون از داده‌های ساختاری گرفته تا داده‌های ساخت نیافته مانند فایل‌های متنی یا چند رسانه‌ای، در مخزنی مجتمع می‌شوند. انبار داده‌ها یا DWH مخزنی از این داده‌هاست که به صورتی قابل درک در دسترس کاربران نهایی کسب و کار قرار می‌گیرد.

از اواسط سالهای ۱۹۸۰ نیاز به انبار داده‌ها به وجود آمد و دریافتند که سیستم های اطلاعاتی باید به صورت سیستم‌های عملیاتی و اطلاعاتی مشخص شوند. سیستم‌های عملیاتی از فعالیت‌های روزانه کسب و کار پشتیبانی می‌نمایند و برای پاسخگویی سریع به ارتباطات از پیش تعریف شده مناسب هستند. داده‌های عملیاتی ارائه بی‌درنگ و فعلی وضعیت کسب و کار می‌باشند. اما سیستم‌های اطلاعاتی برای مدیریت و کنترل کسب وکار به کار می‌روند. این سیستم‌ها از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اتخاذ تصمیم درباره عملکرد آنی و آتی سازمان پشتیبانی می‌کنند و برای در خواست‌های موردی، پیچیده و به طور عمده فقط خواندنی طراحی شده‌اند.داده‌های اطلاعاتی تاریخی هستند، به عبارتی بیانگر دیدگاه ثابتی از کسب وکار در یک دوره زمانی می‌باشند.

انـبـار داده  بـه مجـموعـه ای از داده هــا گفـتـه می شود که از منابع مختلف اطلاعاتی سازمان جمع آوری ، دسته بندی و ذخیره می شود. در واقع یک انبار داده مخزن اصلی کلیه داده های حال و گذشته یک سازمان می باشد که برای همیشه جهت انجام عملیات گزارش گیری و آنالیز در دسترس مدیران می باشد. انبارهای داده حاوی داده هایی هستند که به مرور زمان از سیستم های عملیاتی آنلاین سازمان (OLTP) استخراج می شوند، بنابراین سوابق کلیه اطلاعات و یا بخش عظیمی از آنها را می توان در انبار داده ها مشاهده نمود.

از آنجائیکه انجام عملیات آماری و گزارشات پیچیده دارای بارکاری بسیار سنگینی برای سرورهای پایگاه داده می باشند، وجود انبار داده سبب می گردد که اینگونه عملیات تاثیری بر فعالیت برنامه های کاربردی سازمان (OLTP) نداشته باشد.

همانگونه که پایگاه داده سیستمهای عملیاتی سازمان ) برنامه های کاربردی ( به گونه ای طراحی می شوند که انجام تغییر و حذف و اضافه داده به سرعت صورت پذیرد، در مقابل انبار داده ها دارای معماری ویژه ای می باشند که موجب تسریع انجام عملیات آماری و گزارش گیری می شود (OLAP) .

دلایل استفاده از انبار داده

از اواخر سال ۱۹۸۰ میلادی،  انبـار های داده به عنـوان نـوع متـمـایزی از پایـگاه هـای داده مـورد استـفاده اغلـب سـازمـانـها و  شرکت های متوسط و بزرگ واقع شدند. انبار های داده جهت رفع نیاز رو به رشد مدیریت داده ها و اطلاعات سازمانی که توسط پایگاه های داده سیستم های عملیاتی غیر ممکن بود، ساخته شدند.

سیستمهای عملیاتی سازمان (OLTP) دارای نقاط ضعفی می باشند که انبار های داده آنها را رفع می کنند. از جمله:

فایل کامل این تحقیق ۲۴ صفحه بصورت ورد WORD مرتب و فونت بندی شده می باشد.
در تمامی ساعات شبانه روز >> پرداخت آنلاین و دانلود آنلاین پروژه