NCR数据仓库实施方法论Methodology32CNqdong.docx
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NCR数据仓库实施方法论Methodology32CNqdong
NCR数据仓库实施方法论
概述
NCR数据仓库服务帮助客户各个阶段的实施,理解、设计、实现、维护数据仓库。
从探查数据仓库,到找出业务机会,到数据仓库的实现和扩展。
并且保证数据的可靠性和一致性。
拥有超过17年的设计和实施数据仓库的经验,NCR处于独特的位置能够帮助客户设计和实现一个成功的数据仓库。
这些经验凝结成独特的NCRTeradata解决方案方法论,与传统的OLTP系统的开发有很大的区别。
这套方法论使整个数据仓库的实施处于控制的方式,并描述了实施的各个步骤。
方法论包括4个阶段:
数据仓库策略开发、数据仓库规划、数据仓库设计与实现、数据仓库支持与增强,如下图所示。
图1数据仓库实施方法论
1.数据仓库策略开发
数据仓库策略开发是NCRTeradata解决方案方法论的起点,构造了后续数据仓库活动的道路。
接下来,规划阶段执行对特定业务领域的详细的分析和设计。
分析和设计完成后,设计与实现阶段建造出有业务价值的实际的数据仓库。
在数据仓库投入运行后,支持与增强阶段开始持续的维护处理。
NCR的处理是反复的,帮助客户建造企业级数据仓库。
数据仓库的策略开发创建出一个包含特定出发点的企业级的策略,规划阶段使用这些出发点将调研结果微缩到一个有价值并且能迅速实施的业务目标中,然后由设计和实施阶段构造数据仓库的基础架构和最终目标的需求。
自从整个的数据仓库进程通过一个企业级的规划开始启动以后,下一个业务目标可以正确地加入到已有的结构中而不需要更昂贵或更耗时的重复工作。
数据仓库策略开发服务帮助客户鉴别数据仓库项目是如何帮助他们的业务的,此工作的完成,需要建立客户业务相关的以下5个模型及其集成,并获得共识。
●业务信息图
●业务功能图
●组织关系图
●计算机平台清单
●应用系统流程图
数据仓库策略开发提供的内容是怎样进行数据仓库的实施和对规划所约定的专业服务的建议。
数据仓库策略开发的另外一个重要的价值在于它能够用于确定潜在的打包决策支持方案。
使用业务信息图,客户组织能够迅速地判断一个打包方案是否适合他们的业务,并且能够判断其潜在的变动范围。
数据仓库策略开发不能分析业务的价值或者潜在的投资收益,因此,不要去直接支持业务案例的创建。
ROI的计算是在业务探索活动的过程中,是规划阶段的第一个步骤。
确切地说,数据仓库开发策略决定哪个组织、应用、系统、信息和过程具备最靠近数据仓库的可能性。
当数据仓库策略开发和业务探索的结果合并时,客户项目发起人就可以知道那些主题是切实可行并且有价值的。
组织模型,计算平台清单和应用系统流程等组件在业务图表制作之前完成和整合,因此客户和NCR能够鉴别业务图表工程中所需要的内容。
包括以下三个模型:
●使用特定应用系统的业务用户
●业务用户管理链
●支持不同计算机平台应用系统的IT人员
●IT人员管理链
这些关键业务的用户,IT支持人员和他们的管理无疑将成为最初的业务知识贡献者,并且在数据进入数据仓库后将可能成为更好的管理者。
因此,这些人员的支持是对数据仓库的成功是非常关键的。
必然地,所有的管理者至少都应该参加数据仓库培训部分,业务和IT专家应该参加培训和业务图表制作。
2.数据仓库的规划
规划阶段是NCRTeradata解决方案方法论的第二个步骤。
NCR相信数据仓库的最佳途径是一个不断反复的过程,这个过程的价值是可以快速地交付并且每次反复将现有的功能整合以产生一个企业级的方案。
因此,规划阶段开始于数据仓库策略开发中有关企业级方案的确定,并且继续在确认可迅速实施部分的范围。
此外,规划阶段的某些产品将开始于企业级方案,并且马上实施,就能够更早地扩展到下一个业务领域。
NCR建议使用规划阶段过程是为了能让每一个新的业务领域能够加入到数据仓库中。
以下简单描述了本阶段所提供的服务:
2.1直观探索服务
直观探索服务包括两部分内容:
业务探索和直观业务探索,下面是有关这两个服务的概述。
a.业务探索
业务探索定位于有典型意义的实践和基于信息的组织所面对问题的解决方案,本服务的重点在于业务问题而不是技术。
业务探索的目标是获取关键问题的多数意见,业务探索的结论是一个业务问题的优先方案、解决这些问题可获得的利益和一个反映业务“底线”的分析。
b.直观业务探索
直观业务探索定位于有典型意义的实践和基于信息的组织所面对问题的解决方案,其重点是业务问题而不是技术,业务探索的目标是获取关键问题的多数意见,其结论是业务问题的优先方案、具备这些答案所获得的利益和反映业务“底线”的分析。
直观业务探索提供交互式讨论,NCR小组成员同客户的小组进行交流。
这样组合的小组将依据业务改进机会(BIO)的规则去定义和优选业务策略和数据仓库方案中潜在返回的内容。
BIO是一个非常有效的顾问技术,它大都被用于描述数据仓库方案的策略和战术原理。
本过程为决策制定者提供一个媒介手段,可以在客户组织内部去优化、组合和定级战略性业务的策略和所需的数据仓库方案,以改进客户的策略执行情况。
所有相关的信息将在4-6周中开发完成,将用一个直观模型的方式来提供,可以清楚地描述其内在的关系:
●被选中的业务策略
●业务策略所需的分析类型
●数据仓库可能解决的业务问题
●能够被数据仓库解决方案所容纳或者有效执行的业务行为
●所设计的业务行为的价值和收益
2.2方案验证
方案验证是验证项目的范围的过程,此项目的功能性内容并没有在业务探索中获得。
在整个项目中,方案验证将作为一个活动的文档去提供指导。
方案验证过程定义目的、范围、价值、约束、假设、风险和障碍,并且在项目开始时定制标准。
精炼为以下几方面内容:
●信息域(实体)定义在数据仓库策略开发的业务信息图中。
●应用系统定义在数据仓库策略开发的应用系统流程和计算平台清单中。
●潜在的业务问题、疑问和相应的选中信息域的价值定义在业务探索中。
客户和NCR分析这些组件并决定业务问题、信息领域和应用系统的组合,使其能在数据仓库建设的本阶段提供最高的商业价值。
例如,一些业务问题具备高价值但是有太多的信息域需要迅速实施,一些高价值业务问题需要从将被替换的应用系统中得到所需数据,从而导致延期。
2.3修改方案数据模型
数据仓库的逻辑数据模型服务产生一个针对细节方案的完全属性逻辑数据模型,本服务的活动包括确认需求并且产生反应关系和属性的逻辑数据模型。
逻辑数据模型是数据仓库方案确保正确的业务点维护以及确保其弹性机制和对未来支持增强的关键。
逻辑模型并不针对特定的平台或数据库,它与物理的依赖关系是完全不同的。
2.4解决方案定义
解决方案定义是说明项目范围及在业务探索时一些尚未讨论的功能。
这阶段还要定义项目的意图、范围、实用阶值、限制、假设、风险及障碍,可接受的标准包括:
信息域(实体)定义在数据仓库策略开发的业务信息图中。
应用系统定义在数据仓库策略开发的应用系统流程和计算平台清单中。
潜在的业务问题、疑问和相应的选中信息域的价值定义在业务探索中。
NCR及客户双方在这阶段中,分析及决定以上三项怎样的结合能带来最高的商业实用阶值。
比如一些业务问题带来很高的商业阶值,但需要很多的实体才能够实行。
亦有些业务问题因为需要取代旧有的应用系统而延迟。
2.5数据建模
数据建模为特定的解决方案提供一个完整的逻辑数据模型。
这阶段的工作包括:
确定业务需求及一个包含了实体与实体间之关系的逻辑数据模型。
该逻辑数据模型对于数据仑库是非常重要,以确保这数据仑库能正视客户的业务。
逻辑数据模型不是针对某一平台或数据库。
2.6详细数据分析
这阶段是评估客户能提供需要的数据加载于逻辑数据模型上。
最终能解答在业务探索阶段的问题,提供需要的数据来支持某一业务应用。
这评估决定需要什么操作系统的数据源,其数据质量及一致性,数据转换及大致数据容量的估计。
2.7解决方案准备就绪评估
数据仑库解决方案准备就绪评估作如下四个方面,目的是对客户实施数据仓库的环境和各项条件作全面的评估。
技术评估–技术评估确保没有因为技术的原因影响实施整个解决方案。
技术评估包括当前的硬件、软件和网络环境的评估,分析远程数据访问、数据共享、系统备份与恢复等需求。
技术评估的结果是定义并明确任何影响解决方案实施的因素,然后列出消除这些因素的计划并采取跟进措施。
组织评估–组织评估是识别业务人员如何使用数据仓库及其数据仓库对他们的影响,实施数据仓库后对他们所产生的变化及其反应。
定义影响系统成功的其他因素:
比如企业文化、潜在的教育问题等。
教育评估-对整个项目参加人员和最终用户进行有关培训和教育内容的评估,以便配合当前环境进行系统的实施和集成。
支持评估–支持评估是识别客户在数据仓库系统投入运行后在支持与培训方面的需求,以充分发挥系统的作用,提高可用性,从而保证用户的满意。
3.数据仓库的设计与实施
这阶段是展开全面的设计与实施计划及建设数据仓库。
这一阶段包括以下内容:
3.1体系结构设计
体系结构设计着重于如何将数据仑库与客户现有的环境结合在一起。
适当地制定策略,规格及界面来加载,分析及提取数据。
体系结构是基于业务怎样运用数据而决定的。
3.2物理数据库设计
根据建议的数据仓库方案计划、逻辑模型以及整体结构,结合客户的现有环境,设计一个最优的物理模型。
主要内容是:
利用绘图工具将逻辑模型转换成物理模型;生成数据库;设计优化处理方法;对数据库进行功能测试。
3.3数据转换
NCR公司将设计一个数据转换方案,把客户的已有数据和OLTP系统的数据按照一定的原则转换并加载到数据仓库中。
转换过程中将对数据进行清理、分类、提取等操作,以保证数据的一致性和有效性。
3.4应用系统开发
这一阶段的服务分成设计与实施两方面。
设计内容包括查询界面的确定以及特定应用的设计,NCR公司将和客户一起进行这些应用系统完整的原型设计。
然后根据原型定义、所选用的工具等进行下一步的实施。
对于数据仓库方案而言,其应用系统应能支持预定义查询、随机查询和业务报表。
3.5数据挖掘与分析工具
根据前面定义的业务需求,我们将选择最合适的数据挖掘与分析工具,针对已有数据运行这些工具并检测结果的准确性。
3.6元数据管理
元数据是关于数据的数据,设计是否合适关系到业务人员能否方便地使用数据仓库中的信息。
然后设计一个合适的元数据库,再用NCR的MetaDataService软件将元数据库及数据仑库结合一起。
元数据的设计将贯穿整个设计和实施过程。
3.7数据仓库管理
提供一套完整的管理方法,以便更有效地管理数据仓库系统的各个环节。
主要包括三方面的内容:
1、数据维护,指数据的更新、加载、备份、存档、管理和恢复,保证数据的一致性和兼容性;2、开发一些专用过程用于软件版本的控制、硬件和软件的维护、错误报告方式等日常维护工作;3、操作管理,开发一些专用过程用于操作的管理,如硬件和软件的升级、报告的记录、设计预防性的维护方案等。
3.8数据仓库解决方案集成
将开发的各个应用模块以及基础设施等有机地集成起来,形成一个完整的解决方案。
4.数据仓库的支持与增强
这一阶段着重于数据仓库的维护和今后的进一步扩展,根据我们实施数据仓库的经验,其容量和用户会在投产后迅速增加。
因此,数据仓库的实施是一个循环的过程。
这一部分的主要内容是:
4.1数据仓库评估
在数据仓库投产后三至六个月,数据仓库评估服务先评估目前整个数据仓库系统的使用情况,帮助客户确定现有数据仓库的业务价值,然后提出改进措施来使数据仓库发挥出最大的应用价值。
评估领域包括数据仓库的灵活性和可扩充性、数据一致性、用户访问程度、第三方数据提取工具的使用等
4.2应用系统的增强
这一阶段的服务是改善某特定应用的设计及查询界面。
NCR公司将和客户一起进行这些应用系统的设计更改及增加一些工具。
4.3数据仓库逻辑模型回顾
在数据仓库投产后,随着客户业务的迅速扩展,可能提出新的业务需求,这时需要对原来的逻辑模型进行扩展和调整。
NCR公司将和客户的有关技术人员合作,进一步完善数据仓库逻辑模型,以解决新的业务问题。
4.4数据仓库物理模型回顾
在上一步的基础上,NCR公司的专业技术人员将对数据仓库物理模型作相应的扩展和调整。
基于丰富的数据仓库设计和构建经验,NCR公司将和客户相关部门的用户一起研究新的需求和设计方案,并进行分析,然后提出改进建议。
4.5数据仓库调整
当系统中的应用程序或网络发生变化时,有可能导致一些数据仓库的性能问题。
此时我们将提供数据仓库调整服务,通过细致的分析找到问题所在。
这项分析覆盖网络、应用程序、用户、数据库结构、系统使用和其它相关领域。
一旦分析完成,我们将提出解决性能问题的建议。
4.6数据仓库容量再规划
随着业务的发展,数据量会逐渐增加,将会面临数据仓库扩充的问题。
NCR公司能够帮助客户来规划数据仓库的扩充。
扩充可能包括额外的应用程序、用户、数据、远程访问和操作等等。
任何一种以上的扩充都可能会影响现有数据仓库的容量和性能,所以提前计划将会减小对用户工作的影响。
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