Oracle Business Intelligence

"Az adattárház lekérdezésekre és analízisre optimalizált adatbázis." Ezt a tömör definíciót kifejtve az alábbiakat lehetne mondani:

• Egy vagy több különböző, általában OLTP (on-line transaction processing) rendszerben különböző (általában tranzakciós) adatok keletkeznek, ezek a rendszerek vagy egymástól függetlenül, vagy integráltan működhetnek, egymás között adatokat cserélhetnek.

• Ezekből az adatforrásokból ún. ETL (Extraction-(Transportation)-Transformation-Loading) folyamat segítségével egy adattárházat táplálunk. Az Extraction folyamat során a szükséges adatokat a forrásadatbázisokban azonosítjuk, kinyerjük. A kinyert adatokat a célrendszerbe vagy egy átmeneti rendszerbe (staging area) szállítjuk (Transportation), ahol feldolgozzuk, konzisztens formára hozzuk (Transformation). A Loading a feldolgozott adatok adattárházba töltését takarja. Fontos megérteni, hogy az ETL egy átfogó folyamatot takar, nem pedig egy jól meghatározott lépéssorozatot.

• A cél az, hogy elsősorban üzleti felhasználók számára összesített, konszolidált formában egységes képet tudjunk adni a rendszerekben található adatok (a vállalat) egészéről.

Az ábrán egy lehetséges adattárház-architektúra szerepel: a forrásokból származó adatokat először egy ún. staging area-ba töltjük előfeldolgozás, tisztítás céljából (a staging area nem szükségszerűen része egy adattárháznak). Az adattárházaknak fontos részei az összesítések (Summaries), amiket az Oracle materializált nézeteknek hív. Az összesítések időigényes aggregálások, számítások előre letárolt eredményei. Végül az adatokat csoportosíthatjuk akár részlegek szerint is: specifikus adattárházakat (data marts) építhetünk a „fő” adattárházunkból.

Az adattárházaknak négy fontos tulajdonságuk van:

1. téma-orientált: egy vállalatot több szervezeti egységre oszthatunk, melyek döntéshozóinak más és más adatokra van szükségük az adott területet vagy a vállalat egészét érintő döntések meghozatalához
   
2. Vállalati szinten integrált: az adattárházakba különböző heterogén forrásokból kerülnek be az adatok, melyeket ahhoz, hogy egyetlen, konzisztens képet tudjanak adni a vállalat egészéről transzformálni, konvertálni kell.
   
3. El nem tűnő: szemben a tranzakciós rendszerekkel, ahol az adatok módosítása, törlése mindennapi művelet, az adattárházakban levő adatok a betöltés után csupán lekérdezhetőek.
   
4. Időben változó: minden adattárházban szereplő adat az időnek egy adott pillanatában érvényes
   

Fontos kihangsúlyozni, hogy végső soron az adattárházak felhasználói nem IT-s emberek, hanem általában controllerek, managerek, vezetők, ezért olyan technológiákra is szükség van, amik az adattárházakban levő információkat emészthető formában képesek „tálalni”, ad-hoc módon lekérdezhetővé teszik, azokból jelentéseket, riasztásokat képesek generálni, összefoglalva: az üzleti döntések meghozatalát támogatják.

Forrás: Oracle Data Warehousing Guide