Management information system and data varehousing
Yönetim bilişim sistemleri ve veri ambarları
- Tez No: 95914
- Danışmanlar: PROF. DR. TATYANA YAKHNO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 193
Özet
V ÖZET Organizasyonlar yıllardır kendi iş konuları ile ilgili tutulan kayıtları otomatikleştirecek sistemler yaratmışlardır. Her ne kadar bu sistemler muhasebe, borç alacak ilişkileri, banka kartları gibi bazı uygulamalar çevresinde veri girişi amacı ile geliştirilmiş olsalar da, nadiren veri analizi için kabul edilebilir çözümler sunmaktadır. Son kullanıcılar genellikle bu tür sistemlerde kullanılan şemaları anlamakta güçlük çekerler. Bu nedenle son kullanıcı veri analizi için bu verilere ulaşamaz. Bununla birlikte bu sistemde çalıştırılan sorgular sistem büyüdükçe gittikçe yavaşlamaktadır. Bu duruma karşı iş analizi sağlayan, karar destek sistemlerine yardımcı olan ve bu konuda rapor sağlayan bir sisteme ihtiyaç vardır. Bu çeşit bir bilgi sistemini kurabilmek için operasyonel sistem ile bilgi sistemini birbirinden ayırmak gereklidir. Bu ayrılmış bilgi sistemlerine genel olarak veri ambarı adı verilmektedir. Bu çalışmada, veri ambarı ve veri ambarı işlemlerinin adımları tanımlanmıştır. Bir veri ambarı tek, eksiksiz ve tutarlı verilerden oluşan ve bu verilerin bir çok kaynaktan sağlanıp, son kullanıcıya kendi iş kavramları içinde sunulan veri kaynağıdır. Veri ambarı her zaman operasyonel kaynaklardan veri alır. Ayrıca her zaman operasyonel kaynaktan fiziksel olarak farklı bir yapıda ve yerde depolanır. Veri ambarı işlemleri başlıca veri tabanı dizaynı, veri çevirme ve temizleme ve işletme verisi (met adata) yönetiminden oluşmaktadır. Bir veri ambarında, yıldız şeması veri tabanı dizaynı için kullanılmaktadır. Yıldız şeması başlıca iki ana tablodan oluşmaktadır. Gerçek tabloları ve boyut tabloları. Bu iki tip tablo yıldız şemasını oluşturur. Yıldız şeması son kullanıcı tarafından çok daha anlaşılabilir bir yapıdadır. Dolayısıyla son kullanıcı veri analizi için yıldız şemasını kullanabilir. Veri tabanı dizaynının ardından operasyonel sistemde duran veriler boyutsal sisteme aktarılmalıdır. Bu zor bir operasyondur. Veri çekilir ve sonra ara bir safhada temizlenip çevrilir ve veri ambarına yük 'enir.VI Gerek veri tabanı dizaynında gerekse. eri aktarma işlemleri sırasında işletme verisi kullanılmaktadır. Veri ambarı yaratıldıktan sonra kullanıcı kendi raporlarını yaratabilme kabiliyetine sahip olmalıdır. Bunun sağlanabilmesi içıiı on-line analitik proses sistemi kurulmalıdır. Bu sistem veri ambarını kullanarak kullanıcının kendi başına rapor hazırlamasını ve çok boyutlu analiz yapmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada tüm bu işlemlerin tanımlanmasının ardından ayakkabı perakendeciliğinde uygulama yapılmıştır. Bu uygulamada gerek satış ve envanter gerçeklerinin modellenmesi ve bu modeller üzerinde on-line analitik proses çalışması Microsoft SQL Server 7.0 programı kullanılarak yapılmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Ill ABSTRACT For years, organisations have deployed and used large on-line transaction processing (OLTP) systems to autonuie and record their business activity. While OLTP schema are optimised for data entry, designed around applications and functions such as loans, savings, bank card and trust for a financial institution, they seldom provide an acceptable solution for data analysis. End users cannot understand the OLTF schema, this is fairly difficult to understand. So end users cannot reach the data for data analysis. Also the queries that is created in the OLTP schema is getting slower and while system is getting bigger. The challenge now is to allow business analysts, those individuals in the organisation chartered to support decision-makers by producing reports, to access this data in an ad hoc manner. To provide this the information systems and the operational systems should be separated. To solve this problem the data warehouse model is introduced. In my thesis, the data warehousing and the steps of the data warehouse process will be described. A data warehouse is simp!/ a single, complete, and consistent store of data obtained from a variety of sources and made available to end users in a way they can understand and use in a business context. The data entering the data warehouse comes from the operational environment in almost every case. The data warehouse is always a physically separate store of data transformed from the application data found in the operational environment. Data warehousing process contains database design, data transformation and migration, data cleaning and metadata management steps. In data warehouse, star schema is used for database design. Star schema has mainly two kinds of table. Fact and dimension tables. These tables settle as a star. This view can be more understandable than entity relationship schema by the end users. So the end user can easily reach the data they want.IV After database design, we should travel the data from operational environment to dimensional environment. This conversion is very difficult operation. Data is extracted, then moved the staging area firstly then transform to the data warehouse and/or data mart. After creating the data warehouse the DSS (Decision Support System) user want to create reports in an ad hoc manner. So the OLAP (On-Line Analytical Processing) system should be built-up. OLAP is multidimensional analysis tool that gives the ability to the user access the data from any dimension. Both the transformation and migration stage and the OLAP stage, the metadata usage should be needed. Metadata is data about the data. It describes all the things related to the data except the data itself. In my implementation, the single operational environment is used to create a data mart. The main topic of the implementation is to watch the customer's behavior by using the customer credit card in retail industry. Database design and data transformation and migration is used in Microsoft SQL Server 7.0 in my implementation. Then the OLAP multidimensional cubes are created to keep track the customer behaviour.
Benzer Tezler
- İş aklı ve veri ambarı projelerinde veri kalitesi ve veri temizleme teknikleri simülasyon uygulaması
Data quality in business intelligence and data warehousing projects and a simulation application for data cleansing techniques
SEDAT YAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. YAHYA KARSLIGİL
- The Need for creating an expressive reporting system based on a data warehouse
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA BERKİN ÇAVUŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZALP VAYVAY
- Fiziksel dağıtım yönetiminde teknolojinin rekabet üstünlüğü sağlamadaki rolü
Başlık çevirisi yok
ALİ BURAK BASMACI
- How can the Turkish third-party logistics sector improve its capabilities?
Türk üçüncü parti lojistik sektörü yeteneklerini nasıl geliştirebilir?
ABDÜSSAMET POLATER
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Uluslararası TicaretCoventry UniversityUluslararası İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ALİ EHSAN