Podatkovno skladiščenje in ETL za MSP
Kako podatke iz ERP-ja, CRM-ja, proizvodnje, Excelov in drugih sistemov pretvoriti v urejeno, zanesljivo podatkovno osnovo za analitiko in BI?
Zakaj sploh potrebujemo podatkovno skladišče?
Ker podatki v podjetju običajno niso na enem mestu. Prodaja je v enem sistemu, finance v drugem, proizvodnja v tretjem, del podatkov pa pogosto še vedno živi v Excelovih datotekah.
Podatkovno skladišče te podatke združi, očisti in strukturira tako, da lahko uporabniki analizirajo eno konsistentno različico podatkov namesto različnih številk iz različnih virov.
Ko trije sistemi pokažejo tri različne številke
“Katera številka je prava?”
- podatki so razpršeni med sistemi
- Exceli se ročno združujejo
- isti kazalnik je izračunan na več načinov
- poročila zahtevajo veliko ročnega dela
- napake se pogosto odkrijejo prepozno
Enotna analitična osnova
- podatki iz različnih virov so povezani
- poslovna pravila so določena enkrat
- ETL avtomatizira pripravo podatkov
- kakovost podatkov je nadzorovana
- BI in OLAP uporabljata pripravljene podatke
Kaj je zvezdna shema?
Zvezdna shema je eden ključnih načinov organizacije podatkov za poslovno analitiko.
V središču so fakti oziroma meritve, kot so prodaja, količina, strošek ali prihodek. Okoli njih so dimenzije, ki povedo, kdo, kaj, kdaj in kje.
Tako lahko na primer isto prodajo analiziramo po kupcu, izdelku, času ali lokaciji.
Kaj ETL dejansko naredi s podatki?
ETL ni samo premikanje podatkov iz sistema A v sistem B. V procesu se podatki zajamejo, preverijo, preoblikujejo in pripravijo za zanesljivo uporabo.
Extract
Podatke zajamemo iz ERP-ja, CRM-ja, datotek, proizvodnih sistemov, API-jev ali drugih virov.
Transform
Podatke očistimo, pretvorimo, povežemo in nad njimi izvedemo potrebna poslovna pravila.
Load
Pripravljene podatke zapišemo v podatkovno skladišče, kjer postanejo osnova za analitiko.
02 validiraj zapis
03 izvedi transformacijo
04 obravnavaj napako
05 zapiši rezultat
06 evidentiraj izvajanje ETL
16 PU praktičnega dela s podatki
Program je namenjen IT kadru v MSP, ki želi razumeti načrtovanje, postavitev in vzdrževanje podatkovnega skladišča.
Razumevanje arhitekture in načrtovanje podatkov za učinkovito poslovno analitiko.
Faktne in dimenzijske tabele ter počasi spreminjajoče se dimenzije.
Zajem, transformacija, polnjenje in sistematična obravnava napak.
Validacija podatkov, indeksiranje ter optimizacija delovanja skladišča.
Kako podatkovno skladišče postane zanesljiv vir za analitiko in poslovno inteligenco.
Naučimo se prepoznati in ustrezno obravnavati nepopolne podatke.
Preprečimo, da isti poslovni dogodek v analitiki nastopa večkrat.
Podatke iz različnih sistemov povežemo v skupno poslovno strukturo.
Z indeksiranjem in optimizacijo poskrbimo za učinkovite poizvedbe.
Kako podatkovno skladišče pride do dashboarda?
Ko je podatkovna osnova pravilno postavljena, lahko nad njo gradimo OLAP modele, poslovne analize, poročila in nadzorne plošče.
Preverjeni, strukturirani in zgodovinsko konsistentni podatki.
Analize, KPI-ji in poročila, ki temeljijo na isti podatkovni osnovi.
Kaj boste znali narediti?
Načrtovati zvezdno shemo
Za svojo poslovno domeno določiti faktne tabele, dimenzije in povezave.
Izdelati ETL proces
Podatke zajeti, transformirati, preveriti in naložiti v podatkovno skladišče.
Vzdrževati in optimizirati
Razumeti kakovost podatkov, obravnavo napak, indeksiranje in osnovno optimizacijo skladišča.
Imate podatke v več sistemih in želite zgraditi boljšo podatkovno osnovo?
Usposabljanje lahko prilagodimo vašemu tehnološkemu okolju, poslovni domeni in primerom podatkov, s katerimi dela vaša IT ekipa.
Od razpršenih podatkov do zanesljive analitične osnove
Predstavite nam svoje vire podatkov, obstoječe okolje in cilje. Program prilagodimo tako, da bo znanje čim bolj uporabno za vašo IT ekipo.
4248 Lesce, SLOVENIJA
MŠ: 2296896
DŠ: SI13015702
TRR: SI56 0400 0027 8985 327
Tel: +386 41 911 523
