From Database to Data WarehouseUnli

From Database to Data Warehouse
Unlike data warehouses, transactional databases are usually not suitable for business analysis
because they contain only current, not historical, data. Often, data in transactional databases are
also scattered in different systems throughout an organization. The same data can be stored
differently and under other names. For example, customer names might be recorded in a column
called Name in one table and in two columns—First Name and Last Name—in another table.
These discrepancies commonly occur when an organization uses both its own data and data it
purchases from other organizations, or if it has developed more than one database that contains
the same data under a different label. When management decides to build a data warehouse, the
IT staff must carefully consider the hardware, software, and data involved in the effort.
The larger the data warehouse, the larger the storage capacity, the greater the memory, and
the greater the processing power of the computers that are needed. Because of capacity needs,
organizations often choose mainframe computers with multiple CPUs to store and manage data
warehouses. The computer memory must be large enough to allow processing of huge amounts
of data at once. The amount of storage space and the access speed of disks are also important.
Processing millions of records might take a long time, and variations in disk speed might mean
the difference between hours or minutes in processing time. And since a data warehouse is
considered a highly valuable asset, all data must be automatically backed up. Keep in mind that data warehouses grow continually, because their very purpose is to accumulate historical records.
Retail chains such as Wal-Mart and Costco record millions of sales transactions daily, all of which
are channeled into data warehouses. Some have data warehouses that hold tens or hundreds of
terabytes of data. In addition to retailers, banks, credit-card issuers, health-care organizations,
and other industries have augmented their hardware for large data warehouses. Many organiza
tions accumulate not only sales transactions but also purchasing records, so they can produce
information from which to make better purchasing decisions, such as which suppliers tend to
offer lower prices for certain items at certain times of the year.

Kết quả (Việt) 2:

Từ cơ sở dữ liệu để Data Warehouse
Không giống như kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu giao dịch thường không thích hợp cho phân tích kinh doanh
bởi vì chúng chứa dữ liệu chỉ có hiện tại, không phải lịch sử,. Thông thường, dữ liệu trong cơ sở dữ liệu giao dịch được
cũng nằm rải rác trong các hệ thống khác nhau trong một tổ chức. Cùng một dữ liệu có thể được lưu trữ
khác nhau và dưới các tên khác. Ví dụ, tên khách hàng có thể được ghi lại trong một cột
được gọi tên trong một bảng và trong hai cột-First Name và Last Name trong bảng khác.
Những khác biệt thường xảy ra khi một tổ chức sử dụng cả dữ liệu riêng của nó và dữ liệu mà nó
mua từ các tổ chức khác , hoặc nếu nó đã phát triển nhiều hơn một cơ sở dữ liệu có chứa
các dữ liệu giống nhau dưới một nhãn hiệu khác nhau. Khi quản lý quyết định xây dựng một kho dữ liệu, các
nhân viên IT phải cân nhắc kỹ các phần cứng, phần mềm và dữ liệu liên quan đến các nỗ lực.
Lớn hơn các kho dữ liệu, lớn hơn dung lượng lưu trữ, lớn hơn bộ nhớ, và
càng lớn thì sức mạnh xử lý các máy tính mà là cần thiết. Do nhu cầu năng lực,
tổ chức thường chọn máy tính lớn với nhiều CPU để lưu trữ và quản lý dữ liệu
kho. Bộ nhớ máy tính phải đủ lớn để cho phép xử lý một lượng lớn
dữ liệu một lần. Số lượng không gian lưu trữ và tốc độ truy cập đĩa cũng rất quan trọng.
Chế biến hàng triệu bản ghi có thể mất một thời gian dài, và các biến thể ở tốc độ đĩa có thể có nghĩa là
sự khác biệt giữa giờ hoặc phút trong thời gian xử lý. Và từ một kho dữ liệu được
coi là một tài sản có giá trị cao, tất cả các dữ liệu phải được tự động sao lưu. Hãy nhớ rằng kho dữ liệu tăng trưởng liên tục, bởi vì mục đích của họ rất là để tích lũy tài liệu lịch sử.
Chuỗi bán lẻ như Wal-Mart và Costco hàng triệu bản ghi của giao dịch bán hàng hàng ngày, tất cả đều
được chuyển vào kho dữ liệu. Một số có kho dữ liệu mà giữ hàng chục hoặc hàng trăm
terabyte dữ liệu. Ngoài các nhà bán lẻ, các ngân hàng, tổ chức phát hành thẻ tín dụng, các tổ chức chăm sóc sức khỏe,
và các ngành công nghiệp khác đã tăng cường phần cứng của họ đối với kho dữ liệu lớn. Nhiều organiza
tions tích tụ không chỉ các giao dịch bán hàng nhưng các ghi chép cũng mua, vì vậy họ có thể sản xuất
thông tin để từ đó đưa ra quyết định mua hàng tốt hơn, chẳng hạn như nhà cung cấp nào có xu hướng để
có mức giá thấp hơn đối với các mặt hàng nhất định vào những thời điểm nhất định trong năm.