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Oracle est-il un entrepôt de données ?
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Vidéo: Oracle est-il un entrepôt de données ?

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Vidéo: Conception d'un entrepôt de données (DataWarehouse) 2024, Novembre
Anonim

Oracle Autonome Entrepôt de données est un logiciel simple d'utilisation, entièrement autonome entrepôt de données qui évolue de manière élastique, offre des performances de requête rapides et ne nécessite aucune administration de base de données.

De plus, quel type de données un entrepôt de données traite-t-il habituellement ?

Données Chronologie Données les entrepôts sont utilisés à des fins d'analyse et de reporting commercial. Données entrepôts typiquement historique du magasin Les données en intégrant des copies de transaction Les données provenant de sources disparates. Données entrepôts pouvez aussi utiliser le temps réel Les données des flux pour les rapports qui utilisent les informations intégrées les plus récentes.

On peut également se demander pourquoi de nombreuses entreprises ont besoin d'un entrepôt de données ? Entrepôt de données permet aux utilisateurs professionnels d'accéder rapidement aux Les données de certains sources au même endroit. La restructuration et l'intégration facilitent l'utilisation par l'utilisateur pour le reporting et l'analyse. Entrepôt de données permet aux utilisateurs d'accéder à des Les données du nombre de sources en un seul endroit.

Par la suite, on peut également se demander, qu'est-ce qu'un environnement d'entrepôt de données ?

En plus d'une base de données relationnelle, un environnement d'entrepôt de données comprend une solution d'extraction, de transport, de transformation et de chargement (ETL), un moteur de traitement analytique en ligne (OLAP), des outils d'analyse client et d'autres applications qui gèrent le processus de collecte Les données et le livrer aux entreprises

Quels sont les composants de l'entrepôt de données Oracle ?

Composants d'un entrepôt de données

  • Architecture globale.
  • Base de données de l'entrepôt de données.
  • Outils de sourcing, d'acquisition, de nettoyage et de transformation.
  • Métadonnées.
  • Accéder aux outils.
  • Datamarts.
  • Administration et gestion de l'entrepôt de données.
  • Système de diffusion d'informations.

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