44 / 76
44
performanslı bir şekilde hazırlamaya ve tüketmeye
yardımcı olmaz, aynı zamanda kaynakta dağıtık halde
bulunan ve anlamlandırılması zorlaşan kurumsal bilginin
kurum ve çevresinde daha anlaşılır hale gelmesini sağlar.
Doğru veri modeli başarılı bir veri ambarı sisteminin
belkemiğidir.
only ensures that reports and analyses are prepared and
used with high performance but also makes the corporate
information which is dispersed and difficult to comprehend
more comprehendible for the corporation and its stakeholders.
A correct data model is the backbone of a successful data
warehousing system.
UZMAN GÖZÜYLE
EXPERT VIEW
Modelleme projelerinde öncelikle, kullanıcılardan
gereksinimleri toplamak ve rapor çıktılarını belirlemek
gerekir. Teknolojik kısıtlarla düşünülmemeli ve tamamen
iş ihtiyaçlarına odaklanılmalıdır. Proje başarısının, çıktıların
teknolojik karmaşıklığı ve mükemmelliği ile değil, iş
ihtiyaçlarının karşılanma seviyesi ile ölçüleceği gözden
kaçırılmaması gereken bir noktadır. Ayrıca,
karmaşık
kavramsal modellerin zaman içerisinde bakımı ve
desteği zorlaşır.
Öğrenmesi kolay bir modelin kurulması,
organizasyon içindeki ve dışındaki paydaşların modeli
benimsemesini de kolaylaştıracaktır. İlgili paydaşların
proje sürecinde yer almaları da bu amacı destekler.
Mantıksal ve ilişkisel veri modelinin ortaya konmasının
ardından yapılacak iş, kaynak sistemlerden verinin
alınması ve dönüştürülerek hedef sisteme aktarılmasıdır.
Bu, iş zekası süreçlerinde ETL (Extract, transform, load)
işlemi olarak adlandırılır.
ETL safhası projenin en emek
yoğun safhalarındandır.
Bu işin sonunu beklemeden
hedef sisteme hızlı bir şekilde gerçek veya yapay verilerin
In the modeling projects, priority is collecting information on
what is needed by users and determining report outcomes.
System developers should avoid thinking with technological
limitations but focus totally on business needs. An important
point to consider is that the project success will be measured
not by the technological complexity and perfection of the
outcomes but by the level they meet business needs. In addition,
complex conceptual models would become more difficult to
maintain and support in the long-term. Setting up a model that
is easy to learn would make it easier for internal and external
stakeholders to adopt the model. Participation of the related
stakeholders in the project development process as well would
serve this purpose.
The next step after development of the logical and relational
data model is retrieval of data from the source systems and
its transmission to the target system. In business intelligence
processes, this is termed as ETL (Extract, transform, load). ETL
phase is one of the most labor-intensive phases of the project.
Transmission of real or virtual data to the target system without
waiting for the project to be completed, and obtaining user test
İş zekâsı sistemlerinin
kurumsal bir veri ambarı
üzerinde koşması, verinin
bütünlüğünü, doğruluğunu
ve güvenliğini garanti etmeyi
kolaylaştırır.
Allowing business intelligence
systems to operate on a
corporate data warehouse
system facilitates data
integrity, accuracy and
security.