저는 회사의 엔터프라이즈 어플리케이션 스위트의 일부로 데이터웨어 하우스를 개발하고 있습니다. 그래서 나는 DW 개념에 대해 많은 것을 배우지 만 규칙 엔진은 어려워 보이고 구현할 다양한 방법에 대한 많은 정보를 찾을 수 없습니다. 규칙의 초점은 데이터 품질을 확인하고 특정 비즈니스 측정 항목에 도달하면 알림 (예 : 매월 판매액이 $ xx.xx)입니다.데이터웨어 하우스에 데이터 품질 및 유효성 검사 규칙을 어떻게 구현합니까?
Google 클라이언트는 각 클라이언트마다 사용자 정의가 가능해야하므로 규칙을 일반적인 것으로 만들고 싶습니다. 규칙 엔진을 구현하는 몇 가지 방법은 무엇입니까?
감사를 만들기위한
하나의 "큰 엔진"이 모든 것을 담당하는 것과는 대조적으로 몇 가지 별도의 시스템을 함께 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
"비즈니스 지표"의 경우 KPIs (주요 성과 지표)을 참조하십시오. 분석 엔진 (MS-SSAS, Pentaho-Mondrian 등)은 KPI의 간단한 정의 및 표현 (대시 보드)을 허용합니다. 자신 만의 것을 개발한다면, 여전히 그 개념에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
데이터 품질은 주로 데이터가 수집되는 "운영 체제"의 책임입니다. 쓰레기가 DW에 도달하면 너무 늦었습니다. data profiling tools을 사용하면 소스 데이터가 어떻게 보이는지 알 수 있습니다. 소스에서 데이터 품질을 강화해야합니다.
DW 로딩 프로세스 중에 단계별 ECCD (Extract, Clean, Conform, Deliver) 방식을 사용하여 특정 "데이터 표준"을 구현할 수 있습니다. ETL 툴은 (MS-SSIS, Pentaho-Kettle, Oracle Data Itegrator, 등)이 함께 수 있도록 설계되었습니다. 규칙 엔진에 관한
는 이러한 "독립적 인 시스템"이다 등, ILOG, Fico, Corticon, Jboss Drools, inrule에서보고, 함께 조율 할 때 비즈니스 규칙을 적용 할 수 있습니다 운영 시스템. 일반적으로 비즈니스 규칙을 적용하면 데이터 품질이 향상됩니다. Drools를 다운로드하고 상당히 빠르게 조작 할 수 있으며 다른 공급 업체도 일부 공짜 다운로드를 허용합니다.