|
|
![]() Автоматизация обработки данныхЧетверг, 15 Декабря 2022 г. 11:09 (ссылка)
Основная статья Взаимодействие DWH Oracle и MS SQL Завершающим этапом для загрузки, обработки данных и наполнения данных куба, можно назвать автоматизацию выполнения задач по расписанию. Для реализации этого в MS SQL Server имеется SQL Agent. Предварительно необходимо создать учетную запись (Credential) (см. Рис. 1), из-под которой будет выполняться запуск заданий (Job). Эта учетная запись должна быть связана с доменной учетной записью, которой будет предоставлены привилегии. Этой учетной записи можно выдавать доступы, например, в каталогах для загрузки и выгрузки файлов, доступа к серверам и т.п. Если данную учетную запись не создавать, то необходимо выдавать доступы для учетной записи SQL Agent, что может не соответствовать с вашей политикой безопасности в организации. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/705662/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705662
![]() Взаимодействие DWH Oracle и MS SQLСреда, 14 Декабря 2022 г. 19:14 (ссылка)
В ряде статей планирую рассказать о подготовке данных, основных этапах разработки и дальнейшего использования данных в Microsoft Analysis Services (SSAS), о процессе построения аналитического хранилища данных на Microsoft SQL Server (MS SQL), о взаимодействии с базами данным Oracle и другими источниками нашего банка Совкомбанк, а также рассказать о возможностях MS SQL которые мы используем. Основной задачей для создания аналитического хранилища является автоматизация сбора информации с источников, ее трансформации и представления готовых данных бизнес – аналитикам, помощи в анализе данных в управленческом учете, что помогает и упрощает исследования деятельности организации, нахождения проблем в бизнесе и последующих решений выявленных проблем. Чаще всего аналитики сталкиваются с проблемами оперативного изменения агрегированных данных и выявлении факторов влияющими на эти данные. Довольно часто аналитики получают и анализирую данных в плоском сгруппированном виде, не всегда есть возможность без подключения технических специалистов разложить составляющие на самый низкий уровень гранулярности, определить неточности в данных. И физически человек не способен воспринимать многомиллионные строки данных, например в excel. Для этого на помощь приходит SSAS. В него можно загрузить большой объем данных и при необходимости развернуть до основных составляющих данных. Дополнительно поставлю вопросы как цели: как мы упрощаем жизнь для бизнес – аналитиков, как вовремя и качественно сдаем отчетность в ЦБ, как с легкостью обрабатываем терабайты данных для предоставления их пользователям? Читать далееhttps://habr.com/ru/post/705538/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705538
|
|
LiveInternet.Ru |
Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda |