پایگاه داده تحلیلی ( به انگلیسی: Data warehouse ) یک بانک اطلاعاتی بزرگ می باشد که از طریق آن کلیه داده های حال و گذشته یک سازمان جهت انجام عملیات گزارش گیری و آنالیز در دسترس مدیران قرار می گیرد. پایگاه داده تحلیلی که برخی آن را انبار داده می خوانند، نقش مهمی در تصمیم گیری مدیران کمپانی برای تعیین یک استراتژی موفق دارد. پایگاه داده نقش محوری در سامانه های هوش تجاری در سازمان ها ایفا می کنند.
بعضی از داده ها به منظور پردازش بیشتر به یک فضای عملیاتی کوچکتر operational data store وارد می شوند.
در حال حاضر دو رویکرد کلی در روند پردازش داده ها در پایگاه های داده تحلیلی وجود دارد:[ ۱]
• ETL مخفف Extract - Transformation - Load که رویکرد سه لایه دارد که به ترتیب Integration , Staging و Presentation نام دارد. در این رویکرد، داده ها قبل از فراخوانی به پایگاه داده تحلیلی، ساختار مناسب پیدا می کنند و سپس ذخیره می شوند.
• ELT مخفف Extract - Load - Transformation که بدون توجه به روال سه لایه ETL، داده ها را مستقیماً به پایگاه داده های تحلیلی فراخوانی می کند و تغییر ساختار داده ها با توجه به نیاز انجام و در جداول جدید ذخیره می شود.
داده های خام از منابع اطلاعاتی مختلفی جمع آوری شده و در لایه staging وارد می شوند. منبع داده خام می تواند یک سیستم ERP، پایگاه داده یک برنامه کاربردی یا یک فایل Excel باشد. در اصل، یک پایگاه داده تحلیلی باید امکان دسترسی و پردازش انواع منابع داده اعم از ساخت یافته ( مانند پایگاه های داده ) ، نیمه - ساخت یافته ( مانند فایل های Excel ) یا غیر ساخت یافته ( مانند فایل های متنی یا صفحات اینترنتی ) را داشته باشد.
ایجاد یکپارچگی بین داده های وارد شده به پایگاه دادهٔ تحلیلی در دومین لایه یعنی integration انجام می شود. به عنوان مثال حذف رکوردهای تکراری یا نرمال سازی داده ها.
در لایه Presentation داده ها در دسترس کاربران قرار می گیرد. نرم افزارهای تهیه گزارش مانند Cognos , Business Object , SAP با دسترسی به این لایه می توانند اطلاعات مورد نیاز مدیران و تحلیلگران را استخراج و در قالب گزارش یا Dashboard عرضه نمایند.
در لایه Presentation می تواند چندین داده گاه وجود داشته باشد.
انبارهای داده مزایای بسیاری را برای کسب و کارها فراهم می کنند. برخی از رایج ترین مزایا عبارتند از:
این نوشته برگرفته از سایت ویکی پدیا می باشد، اگر نادرست یا توهین آمیز است، لطفا گزارش دهید: گزارش تخلفبعضی از داده ها به منظور پردازش بیشتر به یک فضای عملیاتی کوچکتر operational data store وارد می شوند.
در حال حاضر دو رویکرد کلی در روند پردازش داده ها در پایگاه های داده تحلیلی وجود دارد:[ ۱]
• ETL مخفف Extract - Transformation - Load که رویکرد سه لایه دارد که به ترتیب Integration , Staging و Presentation نام دارد. در این رویکرد، داده ها قبل از فراخوانی به پایگاه داده تحلیلی، ساختار مناسب پیدا می کنند و سپس ذخیره می شوند.
• ELT مخفف Extract - Load - Transformation که بدون توجه به روال سه لایه ETL، داده ها را مستقیماً به پایگاه داده های تحلیلی فراخوانی می کند و تغییر ساختار داده ها با توجه به نیاز انجام و در جداول جدید ذخیره می شود.
داده های خام از منابع اطلاعاتی مختلفی جمع آوری شده و در لایه staging وارد می شوند. منبع داده خام می تواند یک سیستم ERP، پایگاه داده یک برنامه کاربردی یا یک فایل Excel باشد. در اصل، یک پایگاه داده تحلیلی باید امکان دسترسی و پردازش انواع منابع داده اعم از ساخت یافته ( مانند پایگاه های داده ) ، نیمه - ساخت یافته ( مانند فایل های Excel ) یا غیر ساخت یافته ( مانند فایل های متنی یا صفحات اینترنتی ) را داشته باشد.
ایجاد یکپارچگی بین داده های وارد شده به پایگاه دادهٔ تحلیلی در دومین لایه یعنی integration انجام می شود. به عنوان مثال حذف رکوردهای تکراری یا نرمال سازی داده ها.
در لایه Presentation داده ها در دسترس کاربران قرار می گیرد. نرم افزارهای تهیه گزارش مانند Cognos , Business Object , SAP با دسترسی به این لایه می توانند اطلاعات مورد نیاز مدیران و تحلیلگران را استخراج و در قالب گزارش یا Dashboard عرضه نمایند.
در لایه Presentation می تواند چندین داده گاه وجود داشته باشد.
انبارهای داده مزایای بسیاری را برای کسب و کارها فراهم می کنند. برخی از رایج ترین مزایا عبارتند از:
wiki: پایگاه داده تحلیلی