Federated और Decentralized Data Warehouse में क्या अंतर है?


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मुझे इनमें से किसी की भी स्पष्ट परिभाषा या स्पष्टीकरण नहीं मिल रहा है। दोनों विकेंद्रीकृत लगते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि Federated DWH में, डेटा वितरित किया जाता है और एक एकल रिपॉजिटरी में एकीकृत नहीं होता है और वितरित स्रोतों से एक्सेस किया जाता है।

विकेंद्रीकृत DWH क्रियान्वयन में डेटा को एक केंद्रीय भंडार में एकीकृत किया जाता है।

कृपया इन दो कार्यान्वयनों के बीच का अंतर स्पष्ट करें।


जवाबों:


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विकेन्द्रीकृत डेटा वेयरहाउस अनिवार्य रूप से अलग-अलग क्षेत्रों या व्यावसायिक इकाइयों द्वारा बनाए गए डेटा वेयरहाउस का एक संग्रह है, लेकिन केंद्रीय रूप से उपलब्ध है। ये एक ही भौतिक सर्वर पर हो सकते हैं, रिपोर्टिंग उपकरण साझा कर सकते हैं या किसी अन्य तरीके से संगठन में उपलब्ध कराए जा सकते हैं। मास्टर डेटा प्रबंधन जैसे केंद्रीकृत घटक भी हो सकते हैं। यह सामान्य रूप से किया जाता है क्योंकि केंद्रीकृत डेटा गोदाम संगठन के एक निश्चित आकार से परे बेतरतीब हो जाते हैं। एक डेटा वेयरहाउस को बदलने के लिए उत्तरदायी होना चाहिए और यदि यह बहुत गैर-जिम्मेदार है तो व्यक्तिगत विभाग अपने स्वयं के समाधानों का निर्माण शुरू कर देंगे।

आप इसे निवेश बैंकों में देख सकते हैं, जहां पूरे व्यवसाय में एक केंद्रीकृत गोदाम बनाने के बजाय विशिष्ट आवश्यकताओं (जैसे एक विशेष नियामक पहल या किसी प्रकार की वित्तीय रिपोर्टिंग) को पूरा करने के लिए डेटा वेयरहाउस करने की प्रवृत्ति होती है। एक कंपनी एक बड़े बैंक का आकार समय की उचित लंबाई में पूरी तरह से केंद्रीकृत EDW के लिए आवश्यकताओं को करने के लिए बस जटिल है।

एक फ़ेडरेटेड डेटा वेयरहाउस विकेंद्रीकृत डेटा वेयरहाउस में एक मास्टर समेकन परत जोड़ता है। आमतौर पर यह केवल डेटा का एक संकीर्ण ऊर्ध्वाधर टुकड़ा होगा, क्योंकि इसका उद्देश्य सभी विभागों के लिए एक सामान्यीकृत एमआई प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करने के बजाय कंपनी या समूह स्तर की रिपोर्टिंग के लिए पूरे व्यवसाय में प्रमुख मैट्रिक्स को समेकित करना है। विभागों को अपने ईडीडब्ल्यू या एमआई सिस्टम का उत्पादन करने के लिए छोड़ दिया जाता है, लेकिन केंद्रीय समेकन परत को आबाद करने के लिए आवश्यक डेटा सेट प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक है।

यह वास्तुकला आपको दोनों दुनियाओं में सर्वश्रेष्ठ प्रदान करती है। केंद्रीय प्रबंधन पूरे संगठन में अपने मैट्रिक्स देख सकते हैं, और विभाग उनकी जरूरतों को पूरा करने के लिए एमआई समाधान की व्यवस्था कर सकते हैं। केंद्रीय प्रबंधन को केवल अपनी एनालिटिक्स और एमआई द्वारा आवश्यक डेटा आवश्यकताओं को विभागीय प्रणालियों द्वारा प्रदान की गई फीड के रूप में लागू करना होगा। यदि उन्हें किसी विशिष्ट विभाग पर अधिक गहराई से रिपोर्टिंग या विश्लेषण की आवश्यकता होती है तो विभागीय प्रणालियों द्वारा इसे सुसज्जित किया जा सकता है।

नीचे दिए गए लेख में फेडरेटेड डेटा वेयरहाउस पर अधिक गहराई से चर्चा की गई है।

http://www.zentut.com/data-warehouse/federated-data-warehouse-architecture/

यह लेख अधिक गहराई में डेटा वेयरहाउस टोपोलॉजी की चर्चा करता है।

https://www.ibmbigdatahub.com/blog/data-warehouse-architectures-multinational-organizations-part-1

https://www.ibmbigdatahub.com/blog/data-warehouse-architectures-multinational-organizations-part-2


तो वे दोनों विकेंद्रीकृत हैं, लेकिन एक स्थान पर एक उपसमुच्चय (प्रमुख मैट्रिक्स) को एकीकृत किया जाता है?
LifeH2O

हाँ। यह सही है। ध्यान रखें कि ये परिभाषाएँ काफी अनौपचारिक हैं, इसलिए लोग इनका उपयोग अलग तरह से कर सकते हैं। मेरे पास कभी भी किसी भी प्रकार की प्रणाली बनाने का अवसर नहीं था, हालांकि मैंने एक बार एक संघटित वास्तुकला के लिए एक प्रस्ताव किया था और मैंने कुछ साइटों को देखा है जिनकी प्रणाली थी जिन्हें मैं उपयोग कर रही परिभाषाओं द्वारा विकेंद्रीकृत किया जा सकता था।
ConcernedOfTunbridgeWells
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