Nhà kho dữ liệu (Data Warehouse)

Mục lục

Lời nói đầu 2

Mục lục 3

1. Các khái niệm cơ bản 4

1.1. Nhà kho dữ liệu là gì? 4

1.2. Phạm vi của kho dữ liệu 4

1.3. Các kiểu Nhà kho dữ liệu 5

1.4. Các thành phần của kho dữ liệu 6

2. Các khía cạnh thiết kế 7

2.1. Xây dựng kiến trúc dữ liệu cho Nhà kho dữ liệu 7

2.2. Các kỹ thuật thiết kế 9

2.3. Kiến trúc logic 19

3. Các khía cạnh triển khai 22

3.1 Các trở ngại triển khai 22

3.2 Quản lý Nhà kho dữ liệu 24

Minh hoạ: Giải pháp Nhà kho dữ liệu Oracle (Oracle Warehouse) 42

4.1 Các đặc tính của Nhà kho dữ liệu Oracle 42

4.2 Các thành phần chính của Nhà kho dữ liệu Oracle 42

Kết luận 48

Tài liệu tham khảo 49

 

doc49 trang | Chia sẻ: netpro | Ngày: 11/04/2013 | Lượt xem: 1681 | Lượt tải: 26download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Nhà kho dữ liệu (Data Warehouse), để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
o. CÊu tróc cña BIWs ®­îc tèi ­u cho viÖc thùc hiÖn c¸c c©u hái trùc tuyÕn hoÆc c¸c truy vÊn ®Þnh nghÜa tr­íc hoÆc kh«ng dù tÝnh tr­íc. - BIW ®­îc sinh ra hoÆc trùc tiÕp tõ BDW hoÆc qua mét BIW kh¸c. ViÖc sinh ra BIW trùc tiÕp tõ BDW th× dùa trªn quan hÖ gi÷a d÷ liÖu kÕt nhËp vµ d÷ liÖu ®iÒu hoµ ®· ®Þnh nghÜa kiÕn tróc kh¸i niÖm sù cÇn thiÕt tíi nguån BIWs lµ t­¬ng tù vÒ néi dung vµ do vËy viÖc kÕt nhËp mçi BIW trùc tiÕp tõ BDW kh«ng ph¶i lµ c¸ch sö dông tèt nhÊt cña c¸c tµi nguyªn tÝnh to¸n, tuy nhiªn lîi Ých cña nguån BIWs tõ c¸c BIWs kh¸c cÇn ph¶i c©n nh¾c víi sù rñi ro cña c«ng viÖc t¹o ra hiÖn t­îng Daisy chain cña d÷ liÖu. §iÒu nµy dÉn tíi hai kiÓu BIW: Staying BIWs(c¸c BIW t¹m thêi) nã ®­îc cho phÐp nh­ nguån cña c¸c BIW kh¸c vµ user BIWs (BIWs ng­êi sö dông) nã kh«ng cho phÐp nh­ Staying BIWs. Víi BIWs t¹m thêi th× yªu cÇu ph¶i cã sù qu¶n lý ®Æc biÖt ®Ó b¶o ®¶m tÝnh nhÊt qu¸n vµ tÝnh toµn vÑn cña d÷ liÖu ®­îc l­u tr÷. 2.3.2 Siªu d÷ liÖu trong Nhµ kho d÷ liÖu - Trong c¶ 3 líp cña kiÕn tróc ®Òu cÇn siªu d÷ liÖu. Tuy nhiªn kh«ng ph¶i tÊt c¶ mäi líp ®Òu cÇn tÊt c¸c siªu d÷ liÖu. Gi¶ sö 3 líp thµnh phÇn cña siªu d÷ liÖu ( ®· m« t¶ ë môc trªn) sÏ thÓ hiÖn møc ®é quan träng kh¸c nhau trong c¸c líp cña d÷ liÖu nghiÖp vô. - KiÕn tróc yªu cÇu mét c¬ së chung cña siªu d÷ liÖu ban ®Çu, chøa ®ùng c¸c ®Þnh nghÜa cña c¶ 3 líp ®Ó cã thÓ biÓu diÔn ®­îc c¸c quan hÖ gi÷a chóng. -Còng nh­ siªu d÷ liÖu ban ®Çu, c¸c siªu d÷ liÖu ®iÒu khiÓn vµ siªu d÷ liÖu c¸ch sö dông còng yªu cÇu trong c¶ 3 líp, nh­ng néi dung thùc cña c¸c siªu d÷ liÖu nµy l­u tr÷ kh¸c nhau tuú theo nhu cÇu cña c¸c líp nµy 2.3.3 Chøc n¨ng qu¶n lý Nhµ kho d÷ liÖu Xem xÐt mét cÊu tróc cña kiÕn tróc 3 líp cho d÷ liÖu nghiÖp vô, cã bao gåm c¶ siªu d÷ liÖu¸c chøc n¨ng qu¶n lý Nhµ kho d÷ liÖu bao gåm: Truy cËp d÷ liÖu liªn quan ®Õn khu«n d¹ng vËt lý vµ vÞ trÝ l­u tr÷ cña d÷ liÖu Qu¶n lý qu¸ tr×nh bao gåm qu¸ tr×nh t¹o ra, lµm t­¬I d÷ liÖu, ®ång bé d÷ liÖu gi÷a c¸c líp Di chuyÓn d÷ liÖu vËt lý tõ ngoµI vµo vµ bªn trong Nhµ kho d÷ liÖu. B¶o mËt nhµ kho d÷ liÖu bao gåm quyÒn truy cËp vµ sö dông néi dông d÷ liÖu. Qu¶n trÞ c¬ së d÷ liÖu do c¸c Nhµ kho d÷ liÖu ®­îc l­u vËt lý trong c¸c c¬ së d÷ liÖu. 3. C¸c khÝa c¹nh triÓn khai 3.1 C¸c trë ng¹i triÓn khai §Ó x©y dùng mét Nhµ kho d÷ liÖu th­êng gÆp ph¶i rÊt nhiÒu trë ng¹i mµ kh«ng gièng víi bÊt cø mét dù ¸n IS th«ng th­êng. MÆc dï vËy, mét sè trë ng¹i gÆp ph¶i th× gièng nh­ ®· gÆp ë mét vµi dù ¸n ph¸t triÓn øng dông kh¸c. Tuy nhiªn, vÉn cã c¸c trë ng¹i chØ gÆp ph¶i trong x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu thùc vµ nh÷ng trë ng¹i th­êng gÆp trong dù ¸n ¸n Nhµ kho d÷ liÖu ®ã ®­îc v­ît qua kÌm theo mét sè rµng buéc nhÊt ®Þnh. Môc ®Ých cña môc nµy lµ giíi thiÖu nh÷ng vÊn ®Ò chÝnh sau: KÝch th­íc vµ ph¹m vi cña Nhµ kho d÷ liÖu. §iÒu chØnh ®Çu t­ trong Nhµ kho d÷ liÖu C¸c vÊn ®Ò vÒ tæ chøc S¾p xÕp Nhµ kho d÷ liÖu nghiÖp vô (BDW) vµ Nhµ kho th«ng tin nghiÖp vô (BIWs) Qu¶n lý diÔn biÕn Nh÷ng môc sau ®ã chØ ra c¸ch kh¾c phôc trë ng¹i nh­ thÕ nµo. 3.1.1 KÝch th­íc vµ ph¹m vi Nhµ kho d÷ liÖu Mét Nhµ kho d÷ liÖu thùc th­êng ®­îc x©y dùng ë c¸c tæ chøc hoÆc h·ng lín. Vµ ®iÒu nµy cã rÊt nhiÒu lý do kh¸c nhau. Nh÷ng vÊn ®Ò kh¸c liªn quan ®Õn yªu cÇu nghiÖp vô Nhµ kho d÷ liÖu thÝch hîp ®­îc nãi ®Õn ë phÇn sau. Ph¶i lµ c¸c tæ chøc vµ h·ng lín th× khu«n khæ cña Nhµ kho d÷ liÖu míi ®¸p øng ®­îc nh÷ng yªu cÇu ®ã. H¬n n÷a, mét Nhµ kho d÷ liÖu râ rµng lµ cã dÝnh lÝu ®Õn lÞch sö. Ngµy nay, viÖc kiÓm tra hç trî vµ c¸c øng dông c«ng nghÖ qu¶n lý, ng­êi dïng th­êng yªu cÇu d÷ liÖu cô thÓ trong kho¶ng 5 ®Õn 10 n¨m. B¶n chÊt lÞch sö cña Nhµ kho d÷ liÖu kÕt hîp víi ph¹m vi réng lín cña xÝ nghiÖp sÏ x¸c ®Þnh kÝch th­íc cña Nhµ kho d÷ liÖu. Nã lín, rÊt lín. Nh÷ng ng­êi qu¶n lý dù ¸n nhËn biÕt ®­îc tõ nh÷ng kinh nghiÖm r»ng sù kÕt hîp c¸c yÕu tè trªn th× rÊt nguy hiÓm. Nh÷ng yÕu tè nµy g©y hËu qu¶ qu¸ t¶I vµ v­ît qu¸ c¶ kinh phÝ lÉn kÕ ho¹ch. §«i khi chóng kÕt thóc ®Ò ¸n b»ng c¸ch huû bá h¬n lµ hoµn thiÖn. D­êng nh­c¸c yÕu tè nµy kh«ng ®Çy ®ñ ®èi víi Nhµ kho d÷ liÖu – gièng nh­ ®Ò ¸n vÒ ph©n tÝch th«ng tin ®èi mÆt víi tÝnh mê vÓ yªu cÇu cña ng­êi sö dông vÒ c¶ d÷ liÖu lÉn chøc n¨ng. X¸c ®Þnh c¸c ­u tiªn trong tr­êng hîp nµy th× v« cïng khã kh¨n. Vµ v× thÕ mµ c¸c dù ¸n vÒ Nhµ kho d÷ liÖu th­êng cã cÊu tróc ®Ñp, nh­ng thÊt b¹i vÒ triÓn khai. MÆc dï vËy, th«ng th­êng th× 1 kÕ ho¹ch ®Ò ¸n sÏ ®­îc ®Æt ra c¸ch ®èi phã víi c¸c vÊn ®Ò trªn. C¸ch tiÕp cËn nãi ®Õn ë ®©y ®­îc rót ra tõ nhiÒu kinh nghiÖm vÒ nh÷ng ®Ò ¸n x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu - mét vµi ®Ò ¸n thµnh c«ng, mét vµi c¸i kh«ng thµnh c«ng - tõ nh÷ng n¨m qua. TÊt nhiªn, mét lý do kh¸c trong viÖc ph©n chia toµn bé thao t¸c trong mçi ®o¹n ch­¬ng tr×nh thùc hiÖn trong 1 qui tr×nh xö lý. Môc kh¸c m« t¶ c¸ch tiÕp cËn dùa vµo viÖc thùc hiÖn ®Çy ®ñ kh¶ n¨ng nghiÖp vô vµ kÕ ho¹ch x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu c¬ së h¹ tÇng. KÕt qu¶ lµ 1 qui tr×nh thùc hiÖn trong mét vµi n¨m vµ bá qua gi¸ trÞ kinh doanh trong vßng tõ 6 ®Õn 12 th¸ng, song song víi tiÕn tr×nh nµy lµ s¾p xÕp viÖc thùc hiÖn cÊu tróc Nhµ kho d÷ liÖu. 3.1.2 §iÒu chØnh ®Çu t­ trong Nhµ kho d÷ liÖu MÆc dï liªn kÕt b»ng nhiÒu c¸ch kh¸c nhau víi c¸c vÊn ®Ò kÝch th­íc vµ ph¹m vi ®· ®Ò cËp ë trªn, ®IÒu chØnh Nhµ kho d÷ liÖu lµ mét vÊn ®Ò lín. RÊt cÇn ®Ó nhËn thÊy ph¹m vi vµ kÝch th­íc cña Nhµ kho d÷ liÖu vµ qu¸ tr×nh thùc hiÖn kÐo dµi 1 vµi n¨m ®ßi hái ®Çu t­ ®¸ng kÓ. C¸c nhµ cung cÊp dÞch vô IS dÔ dµng tÝnh ®­îc dung l­îng d÷ liÖu vµ ­íc tÝnh ®­îc yªu cÇu cña CPU ®Ó tho¶ m·n hiÖu n¨ng. Sù cè g¾ng cÇn thiÕt ®ßi hái ph¶i hiÓu ®­îc kho d÷ liÖu kÕ thõa vµ c¸c c¸ch lÊy d÷ liÖu tõ ®ã cã thÓ rót ra ®­îc kinh nghiÖm. Chi phÝ liªn quan ®Õn bæ sung thªm phÇn cøng, phÇn mÒm vµ chi phÝ ph¸t triÓn ®èi víi 1 c«ng ty lín cã thÓ lªn tíi hµng triÖu USD hay hµng tr¨m ngµn USD cho mét c«ng ty nhá h¬n. §¸ng tiÕc lµ nh÷ng mÆt lîi cña c©n b»ng cßn khã hiÓu. Ta thÊyc¸ch tiÕp cËn truyÒn thèng tÝnh to¸n tiÕt kiÖm chi phÝ th­êng kh«ng ®ñ ®Ó bï vµo chi phÝ triÓn khai. MÆt kh¸c, quan träng h¬n vÉn lµ bao hµm ®­îc tÊt c¶ c¸c lo¹i chi phÝ. Tuy nhiªn, nh÷ng lîi Ých th­êng khã ®o¸n tr­íc khi thùc thi Nhµ kho d÷ liÖu. C¸c vÊn ®Ò vÒ tæ chøc Chóng ta kh«ng mong muèn Nhµ kho d÷ liÖu trë thµnh trung lËp vÒ mÆt tæ chøc. Tõ qu¸ tr×nh quyÕt ®Þnh ®Ó x©y dùng mét Nhµ kho d÷ liÖu, qua ®ã thiÕt kÕ vµ triÓn khai, sö dông trªn toµn xÝ nghiÖp, 1 Nhµ kho d÷ liÖu ®ßi hái mét møc hîp t¸c míi. Vµ kÕt qu¶ cña nã gåm c¶ nh÷ng c¬ héi kinh doanh míi vµ thay ®æi c¸ch lµm viÖc. TÊt c¶ c¸c ®iÒu nµy ®ßi hái c¸c tæ chøc ph¶i thÝch nghi víi hoµn c¶nh míi. ë c¸c phÇn trªn ®· ®Ò cËp ®Õn vÊn ®Ò ®Çu tiªn ®Ó h­íng tíi: nhu cÇu t¹o niÒm tin trong suèt qu¸ tr×nh ®IÒu chØnh ®ßi hái møc ®é tin cËy ®¸ng kÓ gi÷a qu¶n lý nghiÖp vô vµ bé phËn IS. X©y dùng ®é tin cËy cho kho truy cËp míi chñ yÕu lµ b¶o ®¶m cho ®Ò ¸n ®Çu tiªn ®­îc khëi ®Çu tèt ®Ñp. Trong kÕ ho¹ch vµ giai ®o¹n thiÕt kÕ x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu, tÝnh ch©n thËt vµ sù gióp ®ì lµ rÊt quan träng. Bé phËn kinh doanh mµ tr­íc ®©y th­êng c¹nh tranh víi bé phËn hç trî IS th× b©y giê ph¶i kÕt hîp víi nhau. Ph¸t triÓn IS cña c¸c hÖ thèng kh¸c còng ph¶i kÕt hîp víi d÷ liÖu ®­îc cung cÊp bëi 1 bé phËn kh¸c. ë 1 vµi c¬ quan, viÖc ph¸t triÓn hiÖu qu¶ vµ øng dông c«ng nghÖ th«ng tin th× ph¶i n¾m ®­îc sù trî gióp b»ng mäi c¸ch mµ chóng kh«ng ®­îc thö nghiÖm tr­íc. HÇu hÕt c¸c ho¹t ®éng nµy ®Òu ®ßi hái sù tù nguyÖn nh­êng quyÒn lùc vµ kiÓm so¸t c«ng nghÖ th«ng tin. X©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu ph¶i thuyÕt phôc c¸c chñ quyÕt ®Þnh hÖ thèng hç trî quyÕt ®Þnh (DSS) mµ sÏ cã hiÖu qu¶ h¬n ®èi víi nh÷ng c«ng ty ®· tån t¹i DSS. Gi¸ nh­îng l¹i nã thuéc vÒ b¶n quyÒn c«ng nghÖ th«ng tin cña h·ng mµ ®­îc kÕt hîp víi nh÷ng d÷ liÖu phï hîp. Gi¸ c¶ gi¶m bít tÝnh riªng biÖt hay ph©n chia quyÒn ®iÒu khiÓn. Trong khi tiÕn hµnh x©y dùng Nhµ kho d÷ liÖu, tr¸ch nhiÖm gi¶i quyÕt lµm thay ®æi trong 1 tæ chøc. V× tr­íc ®ã Nhµ kho d÷ liÖu rçng do ®ã nã cã thÓ lµ mét trong nh÷ng c«ng cô m¹nh cã kh¶ n¨ng cho phÐp cung cÊp vµ t¹o m«i tr­êng nÒn. Tuy nhiªn, kÕt qu¶ nµy kh«ng ph¶i do líp qu¶n lý gi÷a. 3.1.4 S¾p xÕp Nhµ kho d÷ liÖu nghiÖp vô (BDW) vµ Nhµ kho th«ng tin nghiÖp vô (BIWs) trong xÝ nghiÖp CÊu tróc logic m« t¶ tõ phÇn 2.3 ®· nãi râ vai trß vµ quan hÖ cña Nhµ kho d÷ liÖu nghiÖp vô (BDW) vµ Nhµ kho th«ng tin nghiÖp vô (BIWs) mét c¸ch chung nhÊt. Sù m« t¶ nµy nh÷ng quan hÖ râ rµng, nãi râ nh÷ng d¹ng kh¸c nhau cña d÷ liÖu mµ tån t¹i víi c¸c chøc n¨ng kh¸c nhau cÇn ph¶i biÕn ®æi tõ d÷ liÖu th« sang th«ng tin cã Ých. Tuy nhiªn, cã mét giai ®o¹n thiÕt kÕ kh¸c yªu cÇu ph¶i ®­îc thùc hiÖn tr­íc - ®«i lóc cßn gäi lµ cÊu tróc vËt lý. ë Nhµ kho d÷ liÖu, giai ®o¹n nµy chñ yÕu ®Ò cËp ®Õn viÖc s¾p xÕp vËt lý (vÞ trÝ) cña BDW vµ BIWs. VÊn ®Ò chÝnh ®­îc xem xÐt lµ liÖu cã thùc thi tËp trung hoÆc phi tËp trung ®èi víi: - CÊu tróc tæ chøc cña c«ng ty - CÊu tróc ®Þa lý cña c«ng ty - C«ng ty sö dông c¸c nÒn t¶ng phÇn cøng vËt lý nµo Giai ®o¹n nµy phô thuéc rÊt nhiÒu vµo nÒn (hÖ ®iÒu hµnh) cña h·ng nªn chóng t«i kh«ng thÓ dïng nã réng r·i. Tuy nhiªn, bëi nã lµ c¸c h·ng lín nªn ch­¬ng 18 ®Ò cËp ®Õn nÒn ®Ó x¸c ®Þnh cÊu tróc vËt lý. 3.1.5 Qu¶n lý diÔn biÕn Nhãm vÊn ®Ò cuèi cÇn ph¶i gi¶i quyÕt ®Çu tiªn lµ viÖc ®­a Nhµ kho d÷ liÖuvµo ho¹t ®éng ®ßi hái qu¶n lý diÔn biÕn. Tuy nhiªn, phÇn 3.2 kh«ng thÓ nãi kü vÒ qu¶n trÞ. Nh÷ng chñ ®Ò nµy ®Òu phæ biÕn cho hÇu hÕt viÖc truy cËp d÷ liÖu vµ x©y dùng c¬ së d÷ liÖu riªng biÖt. V× chñ ®Ò nµy ®­îc nãi rÊt cô thÓ trong c¸c cuèn tµi liÖu kh¸c. VÊn ®Ò thÊy râ nhÊt lµ n»m trong phÇn setup vµ qu¶n trÞ nh©n b¶n d÷ liÖu gi÷a c¸c líp hay c¸c cÊu tróc. Tuy nhiªn, ngµy nµy c¸c c«ng cô chØ ®¸p øng mét phÇn nh÷ng yªu cÇu nµy. PhÇn 3.2 nãi ®Õn c¸ch thùc hiÖn vµ qu¶n lý ¸nh x¹ nh­ thÕ nµo trong t×nh huèng nµy. Nh÷ng chñ ®Ò kh¸c bao gåm c¸c chøc n¨ng ­u tiªn c¸c thµnh phÇn Nhµ kho d÷ liÖu chÝnh. Chøc n¨ng nµy - bao hµm qu¶n lý truy cËp vµ tryÒn d÷ liÖu - th× ®Òu phæ biÕn cho c¶ Nhµ kho d÷ liÖu vµ c¸c øng dông kh¸c. 3.1.6 KÕt luËn MÆc dï cã mét vµi th¸ch thøc ®Ó thùc thi Nhµ kho d÷ liÖu, nh­ng nªn nhí lµ ph¶I tÝnh ®Õn nã tr­íc khi thùc hiÖn. Víi c¸c tæ chøc IS phï hîp, hç trî tõ gi¸m ®èc nghiÖp vô vµ lÊy ý kiÕn tõ nh÷ng ng­êi t­ vÊn hay lµ tõ nh÷ng chuyªn gia riªng, th× sù thµnh c«ng míi cã thÓ ®­îc ®¶m b¶o. C¸c chñ ®Ò xoay quanh nh÷ng môc cßn l¹i th× chñ yÕu nãi ®Õn c¸c vÊn ®Ò chÝnh mµ viÖc triÓn khai ch­a xÐt ®Õn. 3.2 Qu¶n lý Nhµ kho d÷ liÖu Môc nµy giíi thiÖu c¸c khÝa c¹nh trong viÖc qu¶n lý vµ c¸c thao t¸c bªn trong Nhµ kho d÷ liÖu. Môc ®Ých lµ tËp trung vµo c¸c khÝa c¹nh chØ cã ®èi víi Nhµ kho d÷ liÖu, h¬n lµ cung cÊp mét ph¹m vi hoµn thiÖn cña tÊt c¶ c¸c khÝa c¹nh nãi chung mµ hÖ thèng qu¶n lý yªu cÇu. Trong tÊt c¶ c¸c thµnh phÇn cña qu¶n trÞ Nhµ kho, cã mét c¸i ®Æc biÖt quan träng ®ã chÝnh lµ Qu¶n trÞ nh©n b¶n. Nã ®­îc sö dông ®Ó x¸c ®Þnh xem c¸c hµm ¸nh x¹ d÷ liÖu thao t¸c nh­ thÕ nµo. Thµnh phÇn nµy h­íng ®Õn 2 nhãm ng­êi dïng kh¸c nhau: Trî gióp phßng IS trong viÖc di tró d÷ liÖu BDW Trî gióp ng­êi dïng vµ c¸c nh©n viªn IS trong viÖc di tró d÷ liÖu BIW C¸c nhãm ng­êi dïng kh¸c nhau vµ c¸c kü n¨ng riªng cña hä t¹o nªn nh÷ng th¸ch thøc ®Æc tr­ng cho c¸c thµnh phµn nµy. Cã 2 thµnh phÇn ®­îc sö dông trong viÖc trî gióp c¸c ho¹t ®éng chÝnh cña viÖc t¹o lËp, l­u tr÷ vµ sö dông Nhµ kho : Qu¶n trÞ tiÕn tr×nh lµ thµnh phÇn chÞu tr¸ch nhiÖm phèi hîp c¸c hµm mµ thùc hiÖn trong vïng vµ nh÷ng hµnh ®éng x¶y ra theo mét tr×nh tù ®Æc biÖt ChuyÓn giao d÷ liÖu lµ tr¸ch nhiÖm ®èi víi viÖc dÞch chuyÓn d÷ liÖu t¹i tÊt c¶ c¸c líp, tõ mét b¶n ghi ®¬n lÎ tíi mét file hoµn chØnh, gi÷a c¸c hÖ thèng vËt lý riªng rÏ. Cuèi cïng viÖc thùc hiÖn bÊt cø mét hÖ thèng phÇn mÒm nµo, cung cÊp mét ph­¬ng ph¸p ®Ó qu¶n trÞ vµ qu¶n trÞ c¸ch dïng vµ b¶o mËt CSDL lµ mét yªu cÇu quan träng. Nhµ kho d÷ liÖu kh«ng ph¶I lµ mét lo¹i trõ. Tuy nhiªn, c¸c yªu cÇu ë ®©y kh«ng ph¶i lµ tèi thiÓu, nã cã thÓ tõ c¸c hÖ thèng CSDL kh¸c. môc nµy kÕt thóc víi viÖc ttáng kÕt vÒ c¸c yªu cÇu. 3.2.1 Qu¶n lý nh©n b¶n Trong môc 2.2 ®· giíi thiÖu kh¸i niÖm vÒ ¸nh x¹ theo m« h×nh, nh­ ph­¬ng tiÖn cña viÖc nèi kh¸i niÖm vÒ ¸nh x¹ vµ tËp hîp c¸c b¶n ghi d÷ liÖu tíi c¸c ý nghÜa nghiÖp vô ch×m bªn d­íi cña d÷ liÖu. Dùa trªn chøc n¨ng ®· ®­îc m« t¶, chóng ta cã thÓ suy luËn ra c¸c yªu cÇu ®èi víi viÖc qu¶n lý m«i tr­êng nµy. Nh­ m« t¶ trong h×nh 3.2.1, sù qu¶n lý c¸c ¸nh x¹ tËp trung vµo viÖc qu¶n lý viÖc x¸c ®Þnh nguån gèc vµ ®Ých cña d÷ liÖu vµ c¸c ¸nh x¹ gi÷a chóng. administration Target data Target metadata data Apply Transformation Capture data Target data definitions Source/target mappings Source data definitions Source data Source metadata H×nh 3.2.1:Tæng qu¸t vÒ qu¶n trÞ MÆc dï viÖc qu¶n lý phÇn hîp thµnh cã thÓ ch¹y duy nhÊt 1 lÇn cho hµng tr¨m c¸c dÉn chøng c¸c phÇn hîp thµnh thùc hiÖn (runtime), ®iÒu nµy kh«ng nãi lªn r»ng viÖc qu¶n trÞ lµ Ýt quan träng h¬n. Trong thùc tÕ, tÝnh s½n sµng cña viÖc x¸c ®Þnh chÊt l­îng cao lµ ®iÒu ®­îc yªu cÇu tr­íc tiªn ®èi víi bÊt kú mét sù sö dông c¸c phÇn hîp thµnh thùc hiÖn nµo. V× vËy, nh÷ng khÝa c¹nh thùc hiÖn cña sù qu¶n trÞ lµ Ýt hiÖu qu¶. Tuy nhiªn, tÝnh kh¶ dông vµ tÝnh bÒn chÆt cña nã, kh¶ n¨ng truy nhËp vµ sö dông mét tËp hîp ®a d¹ng c¸c th«ng tin x¸c ®Þnh hiÖn cã lµ tÊt c¶ sù quan träng ®Ó thùc hiÖn cña m«i tr­êng ¸nh x¹ d÷ liÖu chÊt l­îng cao. TÝnh kh¶ dông cña hµm qu¶n lý lµ mét sù c©n nh¾c quan träng ®Æc biÖt trong di tró d÷ liÖu BIW, bëi v× sù mong ®îi cña nh÷ng ng­êi dïng ®ã, h¬n lµ c¸c IS personnel, sÏ t¨ng lªn trong viÖc x¸c ®Þnh vµ qu¶n lý c¸c BIW. ViÖc qu¶n lý c¸c trî gióp thµnh phÇn ®Þnh nghÜa vµ b¶o tr× th«ng tin (hoÆc siªu th«ng tin) trong 5 miÒn chÝnh sau: x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých ¸nh x¹ gi÷a d÷ liÖu nguån vµ ®Ých sù ph©n chia c¸c ph­¬ng thøc ¸nh x¹ sù ph©n chia danh môc ¸nh x¹ Trong phÇn tiÕp theo sÏ m« t¶ c¸c vïng nµy trong cÊu tróc vµ audience cña viÖc qu¶n lý ¸nh x¹. X¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån Trong hÇu hÕt c¸c øng dông ph¸t triÓn, x¸c ®Þnh cÊu tróc vµ néi dung cña c¸c nguån d÷ liÖu lµ mét b­íc thiÕt kÕ c¬ b¶n. ¸nh x¹ d÷ liÖu, nãi theo mét c¸ch kh¸c, b¾t ®Çu tõ tiÒn ®Ò mµ d÷ liÖu ®ã tån t¹i. Do ®ã, cÊu tróc vµ néi dung cña nã lµ ®­îc x¸c ®Þnh. Do ®ã, chøc n¨ng cña viÖc qu¶n trÞ trong miÒn nµy, lµ kh«ng nh»m môc ®Ých t¹o sù x¸c ®Þnh nguån gèc, nh­ng ®¹t ®­îc c¸c yªu cÇu ®Ò ra tõ c¸c Nhµ kho siªu d÷ liÖu ®· cã. C¸c sù x¸c ®Þnh nµy bao gåm c¶ ý nghÜa liªn quan ®Õn th­¬ng m¹i vµ logic cña d÷ liÖu vµ sù ®Þnh nghÜa vµ cÊu tróc vËt lý. §iÒu lý t­ëng lµ c¸c sù x¸c ®Þnh nµy ph¶i b¾t nguån tõ mét mÉu nguån chung cho c¶ nguån vµ ®Ých. Tuy nhiªn viÖc qu¶n trÞ còng cÇn gi¶i quyÕt mét thùc tÕ hiÖn hµnh lµ mét m« h×nh hoµn chØnh hiÕm khi tån t¹i. V× nh÷ng hÖ thèng thao t¸c nh­ mét nguån d÷ liÖu trong tËp hîp ®Æc tÝnh chóng BDW víi c¸c thuéc tÝnh kh¸c nhau tõ BDW nh­ mét nguån d÷ liÖu cho di tró d÷ liÖu BIW, chóng ta sÏ qu¶n lý c¶ 2 miÒn nµy mét c¸ch riªng rÏ. §Þnh nghÜa d÷ liÖu nguån cho di tró d÷ liÖu BDW Trong tr­êng hîp lý t­ëng hÖ thèng thao t¸c lµ mét hÖ thèng hiÖn ®¹i, ®­îc ph¸t triÓn b»ng c¸ch sö dông c«ng cô c«ng nghÖ phÇn mÒm nhê m¸y tÝnh (CASE), vµ dùa trªn mét mÉu d÷ liÖu mµ ®­îc ®Þnh râ tõ c¸c nhu cÇu nghiÖp vô logic ®Õn c¸c thiÕt kÕ CSDL vËt lý. Trong tr­êng hîp nµy, nguån cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nªn lµ Nhµ kho cña c«ng cô CASE. Nguån nµy cung cÊp th«ng tin vÒ cÊu tróc d÷ liÖu vËt lý vµ nghiÖp vô cña d÷ liÖu. C¸c hÖ thèng cò - nh÷ng hÖ thèng mµ ph¸t triÓn kh«ng sö dông c«ng nghÖ CASE - ®ßi hái mét sè c¸c c¸ch tiÕp cËn, mét vµi c¸i tiÕp tôc ho¹t ®éng song song, vµi c¸i kh¸c ho¹t ®éng riªng lÎ: Khi d÷ liÖu nguån tån t¹i trong mét CSDL, mét nguån dÔ thÊy nhÊt cña th«ng tin definition lµ mét danh s¸ch c¸c CSDL cña nã. Trong tr­êng hîp nµy, qu¶n trÞ ¸nh x¹ cÇn ph¶i truy cËp vµ trÝch ra tõ néi dung cña danh s¸ch ®ã vµ t¹o ra gi¸ trÞ ®èi víi ng­êi dïng. Khi d÷ liÖu nguån lµ file gèc bao gåm c¸c viÖc x¸c ®Þnh th«ng tin ®em l¹i nhiÒu th¸ch thøc. Mét tiÕp cËn ®i th¼ng tíi phÇn x¸c ®Þn d÷ liÖu trong m· nguån cña c¸c øng dông mµ khëi t¹o vµ l­u gi÷ c¸c file d÷ liÖu quan t©m. Nãi chung, ®iÒu nµy g©y ra nhiÒu khã kh¨n h¬n trong viÖc ®¹t ®­îc siªu d÷ liÖu mong muèn, vµ chÊt l­îng cña siªu d÷ liÖu kÕt qu¶ lµ thÊp h¬n c¸i tr­íc ®ã. C¸c c«ng cô CASE ph©n tÝch ch­¬ng tr×nh, file vµ CSDL vµ truy håi kü thuËt mét mÉu d÷ liÖu tõ c¸c cÊu tróc ®· tån t¹i cña nã lµ cã Ých trong viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹. §Çu ra cña c¸c c«ng cô nµy, ®­îc l­u gi÷ trong cïng mét Nhµ kho nh­ mÉu møc nghiÖp vô, nã th­êng cã Ých h¬n c¸c m« t¶ hoÆc c¸c danh s¸ch ®· ®Ò cËp ë trªn. Tuy nhiªn, mét ph­¬ng ph¸p cÇn thiÕt ®Ó ch¾c ch¾n r»ng khã còng ¸nh x¹ l¹i c¸c b¶o tr× cña hÖ thèng thao t¸c. Trong tÊt c¶ c¸c tr­êng hîp, kÕt nèi ng­îc tíi ý nghÜa nghiÖp vô cña d÷ liÖu ph¶i lµ t¹o lËp thñ c«ng. C¸c tõ ®iÓn d÷ liÖu cña c¸c hÖ thèng thao t¸c cung cÊp c¸c th«ng tin nµy, nh­ng nã lµ kh«ng dÔ ®Ó tin vµo. ViÖc chøng minh c¸c th«ng tin nµy cã thÓ sÏ yªu cÇu mét ®èi t­îng râ rµng, liªn quan ®Õn c¸c nhµ thiÕt kÕ vµ c¸c ng­êi dïng cña c¸c hÖ thèng kÕ thõa. V× viÖc di tró d÷ liÖu hoÆc BDW cÇn ph¶i sö dông rÊt nhiÒu nguån d÷ liÖu t¹i c¸c vÞ trÝ kh¸c nhau vµ trªn c¸c phÇn cøng phÇn mÒm kh¸c nhau, nã lµ ph­¬ng ph¸p tèt nhÊt ®Ó truyÒn t¶i c¸c diÔn t¶ siªu d÷ liÖu c¸c nguån nµy vµ l­u tr÷ nã trong mét ®Þnh d¹ng th«ng th­êng. C¸ch tiÕp cËn nµy c¶i tiÕn kÕ ho¹ch vµ môc ®Ých cña c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ, b»ng viÖc cung cÊp: c¶i tiÕn sù thùc hiÖn - bëi v× siªu d÷ liÖu ®­îc l­u gi÷ côc bé cã gi¸ trÞ tèt h¬n - bëi v× thµnh phÇn qu¶n trÞ lµ ®éc lËp gi÷a c¸c kÕt nèi real-time víi c¸c nguån siªu d÷ liÖu. trî gióp tèt h¬n cho viÖc duy tr× tiÕp tôc cña c¸c source definition tõ c¸c ng­êi dïng cña c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ - bëi v× siªu d÷ liÖu ®­îc sö dông cho viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹ ®­îc c¸ch ly ®èi víi bÊt kú thay ®æi nµo phÝa bªn d­íi siªu d÷ liÖu nguån. Mét vÊn ®Ò cuèi cïng m« t¶ viÖc duy tr× cÇn thiÕt cho viÖc ¸nh x¹ d÷ liÖu - ®ã lµ nh÷ng yªu cÇu míi cho d÷ liÖu bªn trong Nhµ kho BDW, c¸c nhµ thiÕt kÕ chän c¸c d÷ liÖu kh¸c nhau tõ c¸c hÖ thèng thao t¸c. Tuy nhiªn, cã mét sù thay ®æi cïng lóc kh¸c ®ã lµ viÖc duy tr× siªu d÷ liÖu cña hÖ thèng thao t¸c. §iÒu nµy ph¶n ¸nh d÷ liÖu cÇn thiÕt cña c¸c ng­êi dïng cña c¸c hÖ thèng thao t¸c cña chÝnh nã. Trong khi cã mét vµi c¸c thay ®æi kh«ng t¸c ®éng m¹nh ®Õn c¸c ®Þnh nghÜa nnguån ¸ng x¹ d÷ liÖu ®· tån t¹i, c¸c c¸i kh¸c hoÆc thay ®æi hoÆc xo¸ ®i c¸c cÊu tróc ®· tån t¹i. §Þnh nghÜa d÷ liÖu nguån cho di tró d÷ liÖu BIW Tr¸i ng­îc víi viÖc ®Þnh nghÜa cho viÖc di tró d÷ liÖu BDW, viÖc ®Þnh nghÜa c¸c nguån d÷ liÖu cho di tró d÷ liÖu BIW ®¬n gi¶n h¬n nhiÒu. Nguån trong tr­êng hîp nµy lµ BDW. C¸c BDW ®­îc m« h×nh ho¸, c¸c ®Þnh nghÜa ®èi víi c¶ ý nghÜa nghiÖp vô vµ c¸c thùc hiÖn vËt lý ®­îc l­u tr÷ trong cïng mét Nhµ kho cña CASE hoÆc m« h×nh c«ng cô sö dông. Th«ng tin nµy còng ®­îc copy vµo trong DWC, c¸c thuéc tÝnh vËt lý cña nã còng ®­îc l­u tr÷ trong cïng mét m«i tr­êng nh­ BDW. Trong tr­êng hîp nµy, viÖc qu¶n trÞ cã thÓ cã 2 nguån vÒ c¸c th«ng tin yªu cÇu ®Ó x¸c ®Þnh c¸c nguån d÷ liÖu cho viÖc ¸nh x¹: DWC, khi nã ®­îc l­u gi÷ trong cïng mét m«i tr­êng nh­ BDW, ®ã chÝnh lµ sù lùa chän râ rµng nh­ nguån cña th«ng tin nµy. Siªu d÷ liÖu build-time cho viÖc x¸c ®Þnh vµ l­u tr÷ cña BDW, khi nã lµ nguån s¬ khai cña th«ng tin nµy, th× nã còng cã thÓ lµ mét nguån cÇn quan t©m. X©y dùng ®Þnh nghÜa d÷ liÖu nguån Siªu d÷ liÖu c¬ së m« t¶ cÊu tróc vµ c¸c néi dung cña d÷ liÖu nguån, vai trß cña viÖc qu¶n trÞ lµ ®­a nã tíi c¸c ng­êi dïng trong c¸c ®Þnh d¹ng vµ b¶n ghi cã thÓ hiÓu ®­îc mµ c¸c d÷ liÖu trong ®ã ®­îc chän ®Ó ¸nh x¹. Th«ng tin ®­îc ghi chÐp l¹i trong ®ã bao gåm: vÞ trÝ ®Þnh d¹ng ph­¬ng ph¸p truy cËp c¸c tr­êng kho¸ c¸c tr­êng kh¸c Siªu d÷ liÖu møc nghiÖp vô lµ rÊt dÔ nhËn thÊy bëi sù v¾ng mÆt cña nã tõ sù ®Þnh râ d÷ liÖu nguån. §iÒu nµy lµ do vai trß cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån lµ giíi thiÖu vÒ c¸c thµnh phÇn thùc hiÖn ¸nh x¹ d÷ liÖu mµ d÷ liÖu n¾m b¾t. Chøc n¨ng cña siªu d÷ liÖu møc nghiÖp vô trong tiÕn tr×nh nµy lµ cho phÐp ng­êi dïng hiÓu d÷ liÖu nguån trong ng÷ c¶nh nghiÖp vô. Khi viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹ cã sù trî gióp ®Çy ®ñ cho viÖc ¸nh x¹ model-driven, ng­êi dïng cã thÓ chän d÷ liÖu t¹i møc nghiÖp vô vµ cho phÐp c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ ®Ó chÞu tr¸ch nhiÖm vÒ c¸c vÞ trÝ, ®Þnh d¹ng vËt lý. §iÒu nµy vÉn ®­îc c¸c c«ng cô ¸nh x¹ ngµy nay ¸p dông. Sù linh ho¹t nµy rÊt quan träng trong di tró d÷ liÖu BIW,n¬i mµ ng­êi dïng cña c«ng cô qu¶n trÞ g¾n bã mËt thiÕt víi c¸c ng­êi dïng h¬n lµ di tró d÷ liÖu BDW n¬i c¸c ng­êi dïng lµ nh©n viªn IS. C¸c ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých Cã rÊt nhiÒu c¸c sù c©n nh¾c vÒ viÖc m« t¶ c¸c viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån øng dông ngang nhau trong viÖc t¹o dùng vµ l­u gi÷ sù x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých. Tuy nhiªn, cã c¸c sù ®¸p l¹i kh¸c nhau gi÷a di tró d÷ liÖu BDW vµ BIW. §Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých cho di tró d÷ liÖu BDW N¬i BDW lµ ®Ých, x¸c ®Þnh mÉu t¹i møc logic tån t¹i tr­íc khi bÊt kú mét sù thùc hiÖn nµo ®Ó dÞch chuyÓn chóng. Nã còng cho r»ng mét sù x¸c ®Þnh vËt lý ban ®Çu cña c¸c cÊu tróc CSDL BDW sÏ tån t¹i. ThiÕt kÕ vËt lý ban ®Çu liªn quan ®Õn møc trùc tiÕp cña sù tho¶ hiÖp bëi v× hiÖu lùc d÷ liÖu nguån vµ n¨ng lùc cña c¸c c«ng cô ¸nh x¹ d÷ liÖu ®Ó di tró c¸c cÊu tróc yªu cÇu. KÕt qu¶ lµ viÖc ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých ban ®Çu ®èi víi di tró d÷ liÖu BDW lµ mét tiÕn tr×nh t­¬ng t¸c cao, mµ ®­îc ®­a ra ®Ó thùc hiÖn trong c¸c c«ng cô mÉu ®­îc sö dông ®Ó thiÕt kÕ BDW, vµ ®Æc biÖt trong c«ng cô qu¶n trÞ ¸nh x¹. §©y lµ mét m«i tr­êng ®èi t­îng phøc t¹p, nh­ng mét c«ng cô ®¬n lÎ cã thÓ trî gióp cho c¶ 2 tiÕn tr×nh nµy, ®ã lµ mét sù lùa chän nh­ng ®Ó grin hay bear nã. C¸c c«ng cô qu¶n trÞ ¸nh x¹ ngµy nay kh«ng më réng cho tÊt c¶ c¸c ph­¬ng ph¸p tíi mÉu d÷ liÖu enterprise, nã kh«ng lµ mét mÉu tèt cho qu¶n trÞ ¸nh x¹. Tuy nhiªn, theo nhËn thøc râ rµng lµ mÉu d÷ liÖu cña BDW lµ nguån sau cïng cña c¸c sù x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých trong di tró d÷ liÖu BDW. Do ®ã nã kÐo theo sù x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých ®èi víi BDW liªn quan ®Õn viÖc lùa chän c¸c tr­êng ®· tån t¹i h¬n lµ x¸c ®Þnh mét c¸i míi. §Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých cho di tró d÷ liÖu BIW ViÖc ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých cho c¸c BIW lµ rÊt phøc t¹p bëi c¸c d¹ng kh¸c nhau cña c¸c BIW ®· cã. Bëi vËy mét sè tuú chän tån t¹i: ViÖc tr×nh bµy c¸c BIW - c¸c BIW ®­îc sö dông réng r·i - vµ c¸c BIW ®­îc yªu cÇu cho c¸c giai ®o¹n thiÕt kÕ mµ kÐo theo viÖc sö dông c¸c c«ng cô CASE tíi c¸c mÉu d÷ liÖu tõ møc logic ®Õn møc vËt lý. Trong c¸c tr­êng hîp nµy, mÉu nµy lµ nguån cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých. C¸c BIW ng­êi dïng vµ c¸c BIW ®¬n gi¶n lµ ®­îc thiÕt kÕ gièng nhau trong cïng mét b­íc x¸c ®Þnh c¸ch tiÕp cËn di tró d÷ liÖu yªu cÇu. KÕt qu¶ lµ viÖc x¸c ®Þnh cÊu tróc vµ néi dung cña CSDL ®Ých tiÒm tµng dÉn ®Õn tõ c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ ¸nh x¹. §iÒu nµy cã thÓ ®­îc ®¬n gi¶n ho¸ nhiÖm vô cña c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ trong vïng nµy, nÕu nã ®­îc ®¶m b¶o c¬ chÕ ®éc lËp nµo ®ã sau nµy sÏ kh«ng thay ®æi cÊu tróc c¬ së d÷ liÖu ®Ých. C¸c d¹ng nhÊt ®Þnh cña BIW ®­îc ®Þnh nghÜa th«ng qua mét tiÕn tr×nh ®éc lËp mµ kh«ng liªn quan tíi mÉu hoÆc ¸nh x¹ d÷ liÖu b»ng con ®­êng trùc tiÕp. Mét vÝ dô lµ mét ch­¬ng tr×nh b¶ng tÝnh n¬i b¶n thiÕt kÕ th­êng ®­îc dÉn ®Õn th«ng qua prototyping. Trong c¸c tr­êng hîp nµy, siªu d÷ liÖu kh«ng hiÓn nhiªn cã ®Ó cung cÊp cho viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu®Ých ®èi víi c¸c thµnh phÇn qu¶n trÞ, ng­êi dïng buéc ph¶i nhËp l¹i c¸c th«ng tin nµy. Nh­ mét sù phøc t¹p bæ sung, c¸c c«ng cô ng­êi dïng cuèi nh­ c¸c b¶ng biÓu vµ c¸c c«ng cô OLAP th­êng cung cÊp c¸c m¸y läc cña chóng mµ ®éc lËp víi bÊt kú mét m«i tr­êng ¸nh x¹ d÷ liÖu lín h¬n nµo. Nh­ mét kÕt qu¶, ng­êi dïng ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých kh«ng gièng nh­ viÖc truy cËp tíi c¸c x¸c ®Þnh nghiÖp vô ®Ó gióp mäi ng­êi cã thÓ hiÓu c¸ch sö dông d÷ liÖu. X©y dùng ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých Tõ quan ®iÓm cña ng­êi dung yªu cÇu viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých ph¶i râ rµng. NÕu cÊu tróc c¬ së d÷ liÖu ®Ých ®· tån t¹i, viÖc qu¶n trÞ ¸nh x¹ cÇn ph¶i giíi thiÖu nã tíi ng­êi dïng. Ng­êi dïng sÏ ®¬n gi¶n lo¹i trõ c¸c tr­êng mµ nã kh«ng bÞ lµm ®Çy hoÆc thay ®æi trong qu¸ tr×nh ¸nh x¹ (TÊt nhiªn mét vµi qu¸ tr×nh ¸nh x¹ kh¸c sÏ b¶o tr× c¸c tr­êng nµy). NÕu viÖc x¸c ®Þnh CSDL ®Ých kh«ng tån t¹i ng­êi dïng ph¶i cã giíi thiÖu c¸c c«ng cô xc¸ ®Þnh nã. §iÒu hiÓn nhiªn vµ c¬ b¶n lµ ph­¬ng ph¸p tiÕp cËn trong tr­êng hîp nµy lµ ®¬n gi¶n ®Ó giíi thiÖu mét c¸ch x¸c ®Þnh mÆc ®Þnh b»ng c¸c tËp con cña d÷ liÖu nguån mµ ng­êi dïng tr­íc ®ã lùa chän. Th«ng tin ®­îc ghi trong c¸c ®Þnh nghÜa d÷ liÖu ®Ých t­¬ng tù nh­ trong viÖc ®Þnh nghÜa d÷ lieÑu nguån, nã bao gåm: vÞ trÝ ®Þnh d¹ng ph­¬ng ph¸p truy cËp c¸c tr­êng kho¸ c¸c tr­êng kh¸c Nh­ trong viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån, kh«ng sö dông siªu d÷ kiÖn møc nghiÖp vô. §iÒu nµy lµ do vai trß cña viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu ®Ých lµ chØ ra c¸c thµnh phÇn thùc hiÖn ¸nh x¹ d÷ liÖu n¬i øng dông d÷ liÖu. Mét lÇn n÷a, vai trß cña siªu d÷ kiÖn nghiÖp vô trong tiÕn tr×nh nµy cho phÐp ng­êi dïng hiÓu ®­îc d÷ liÖu ®Ých trong ng÷ c¶nh nghiÖp vô. Nh÷ng sù liªn quan nhÊt qu¸n tíi viÖc x¸c ®Þnh d÷ liÖu nguån ®· ®­îc m« t¶ tr­íc ®©y. TÊt c¶ c¸c th«ng tin c¬ b¶n cÇn thiÕtcho b­íc tiÕp theo - ¸nh x¹ nguån/®Ých - ®· s½n cã, vµ sÏ ®­îc m« t¶ trong phÇn tiÕp theo. C¸c ¸nh x¹ nguån/®Ých B­íc ¸nh x¹ nguån/®Ých x¸c ®Þnh mèi quan hÖ tån

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docNhà kho dữ liệu (Data Warehouse).doc
Tài liệu liên quan