לא נמצאו תוצאות

החיפוש שלך לא תאם לאף תוצאה.

אנו ממליצים לך לנסות לבצע את הפעולות הבאות כדי למצוא את מה שאתה מחפש:

  • בדוק את האיות בחיפוש מילות המפתח שלך.
  • השתמש במילים נרדפות למילת המפתח שהקלדת, לדוגמה, נסה “יישום” במקום “תוכנה.”
  • התחל חיפוש חדש.
צור קשר התחבר אל Oracle Cloud

מהו Data Mart?

הגדרת מרץ נתונים

א Data Mart הוא צורה פשוטה של מחסן נתונים המתמקד בנושא או תחום עסק בודד. עם מאגר נתונים, צוותים יכולים לגשת לנתונים ולקבל תובנות מהר יותר, מכיוון שהם לא צריכים להשקיע זמן בחיפוש בתוך מחסן נתונים מורכב יותר או בצבירה ידנית של נתונים ממקורות שונים.

למה ליצור חנות נתונים?

חנות נתונים מספקת גישה קלה יותר לנתונים הנדרשים על ידי צוות או תחום עסק ספציפי בתוך הארגון שלך. לדוגמה, אם צוות השיווק שלך מחפש נתונים שיעזרו לשפר את ביצועי מסע הפרסום במהלך עונת החגים, סינון ושילוב של נתונים המפוזרים על פני מערכות מרובות עלולים להיות יקרים במונחים של זמן, דיוק, ובסופו של דבר, כסף.

צוותים הנאלצים לאתר נתונים ממקורות שונים מסתמכים לרוב על גיליונות אלקטרוניים כדי לשתף נתונים אלה ולשתף פעולה. זה בדרך כלל מביא לטעויות אנוש, בלבול, פיוסים מורכבים ומקורות אמת מרובים - מה שנקרא “סיוט של גיליון אלקטרוני.” Data March הפכו פופולריים כמקום מרוכז בו נאספים ומאורגנים הנתונים הדרושים לפני יצירת דוחות, לוחות מחוונים ודמיות.

ההבדל בין Data March, Data Lakes ומחסני נתונים

Data March, Data Lakes ומחסני נתונים משרתים מטרות וצרכים שונים.

א מחסן נתונים היא מערכת ניהול נתונים המיועדת לתמוך בבינה עסקית וניתוח עבור ארגון שלם. מחסני נתונים מכילים לרוב כמויות גדולות של נתונים, כולל נתונים היסטוריים. הנתונים בתוך מחסן נתונים נגזרים בדרך כלל ממגוון רחב של מקורות, כגון קובצי יומן יישומים ויישומי טרנזקציות. מחסן נתונים מאחסן נתונים מובנים, שמטרתם בדרך כלל מוגדרת היטב.

א אגם נתונים מאפשר לארגונים לאחסן כמויות גדולות של נתונים מובנים ובלתי מובנים (לדוגמה, ממדיה חברתית או נתוני קליקים), ולהפוך אותם לזמינים באופן מיידי לניתוח בזמן אמת, מדעי נתונים ולמידת מכונה. עם אגם נתונים, הנתונים נבלעים בצורתם המקורית, ללא שינוי.

ההבדל העיקרי בין אגם נתונים למחסן נתונים הוא שאגמי נתונים מאחסנים כמויות אדירות של נתונים גולמיים, ללא מבנה מוגדר מראש. ארגונים אינם צריכים לדעת מראש כיצד ייעשה שימוש בנתונים.

א Data Mart הוא צורה פשוטה של מחסן נתונים המתמקד בנושא או תחום עסק בודד, כגון מכירות, פיננסים או שיווק. בהתחשב במיקוד שלהם, Data March שואבים נתונים מפחות מקורות מאשר מחסני נתונים. מקורות שיווק נתונים יכולים לכלול מערכות תפעוליות פנימיות, מחסן נתונים מרכזי ונתונים חיצוניים.

היתרונות של חנות נתונים

שוק נתונים המוקדש לצוות או לתחום עסק ספציפי מציע מספר יתרונות:

  • מקור יחיד של אמת. האופי הריכוזי של מאגר נתונים עוזר להבטיח שכל אחד במחלקה או בארגון יקבל החלטות על סמך אותם נתונים. זהו יתרון גדול, מכיוון שניתן לסמוך על הנתונים והתחזיות המבוססות על הנתונים הללו, ובעלי עניין יכולים להתמקד בקבלת החלטות ובנקיטת פעולה, בניגוד לוויכוח על הנתונים עצמם
  • גישה מהירה יותר לנתונים. צוותים ומשתמשים עסקיים ספציפיים יכולים לגשת במהירות לקבוצת המשנה של הנתונים הדרושים להם ממחסן הנתונים הארגוני ולשלב אותם עם נתונים ממקורות שונים אחרים. ברגע שהחיבורים למקורות הנתונים הרצויים שלהם נוצרו, הם יכולים לקבל נתונים חיים מחנות נתונים בכל פעם שצריך מבלי ללכת ל-IT כדי לקבל תמציות תקופתיות. כתוצאה מכך, צוותי עסקים ו-IT משיגים פרודוקטיביות משופרת
  • תובנות מהירות יותר המובילות לקבלת החלטות מהירה יותר. בעוד שמחסן נתונים מאפשר קבלת החלטות ברמת הארגון, מאגר נתונים מאפשר ניתוח נתונים ברמת המחלקה. אנליסטים יכולים להתמקד באתגרים והזדמנויות ספציפיות בתחומים כמו פיננסים ומשאבי אנוש ולעבור מהר יותר מנתונים לתובנות, מה שמאפשר להם לקבל החלטות טובות ומהירות יותר.
  • יישום פשוט ומהיר יותר. הקמת מחסן נתונים ארגוני שיענה על הצרכים של כל הארגון שלך עשויה לדרוש זמן ומאמץ משמעותיים. חנות נתונים, לעומת זאת, מתמקדת במתן שירות לצרכים של צוותים עסקיים ספציפיים, הדורשת גישה לפחות מערכי נתונים. לכן זה הרבה יותר פשוט ומהיר ליישום
  • יצירת ניהול נתונים זריז וניתן להרחבה. Data March מספקים מערכת ניהול נתונים זריזה הפועלת במקביל לצרכים העסקיים, כולל היכולת להשתמש במידע שנאסף בפרויקטים קודמים כדי לסייע במשימות הנוכחיות. צוותים יכולים לעדכן ולשנות את שוק הנתונים שלהם על סמך פרויקט ניתוח חדש ומתפתח
  • ניתוח חולף. פרויקטים מסוימים של ניתוח נתונים הם קצרי מועד - למשל, השלמת ניתוח ספציפי של מכירות מקוונות עבור קידום מכירות של שבועיים לפני פגישת צוות. צוותים יכולים להקים במהירות חנות נתונים כדי לבצע פרויקט כזה

העברת נתונים מרץ לענן

צוותים עסקיים שואפים להפוך לזריזים יותר ומונעי נתונים כדי להנחות אסטרטגיה ולשפר את קבלת ההחלטות היומיומית, אך בדרך כלל הם נאבקים להפוך הר גדל והולך של נתונים לתובנות. מנהלי כספים מבלים בממוצע 2.24 שעות ביום בניפוי גיליונות אלקטרוניים. למרות שצוותים עסקיים פונים בדרך כלל ל-IT לעזרה, צוותי IT עשויים להתקשות לעמוד בדרישות של משתמשים עסקיים לגישה מוגברת למקורות נתונים שונים יותר, נפחי נתונים גדולים יותר וזמני שאילתות מהירים יותר.

הגדרת Data March יכולה להוות דאגה גם עבור צוותי IT שכבר עמוסים בעומס עבודה כבד, מכיוון שהם צריכים לנהל את אותם Data March באופן שוטף ולהבטיח אבטחת מידע. העברת נתונים מרקט לענן עוזרת להפיג את החששות של צוותי עסקים ו-IT כאחד על ידי העברת משימות ניהול ואבטחה לספק שירותי הענן, מה שמפחית את הצורך בהתערבות ידנית ומוריד עלויות תפעול.

כיצד מאגר הנתונים האוטונומי של Oracle מניע נתונים בענן

Oracle מספקת א פתרון מלא ובשירות עצמי המאפשרת לצוותים עסקיים לקבל את התובנות העמוקות, המהימנות, מונעות הנתונים הדרושים להם כדי לקבל החלטות מהירות.

צוותים עסקיים יכולים לשלב במהירות את כל הנתונים הדרושים על פני מקורות ופורמטים שונים, כולל מרחבי וגרפים, במסד נתונים מרוכז כדי להניע שיתוף פעולה מאובטח סביב מקור אמת יחיד המסופק על ידי Data March. אנליסטים יכולים למנף בקלות כלי נתונים בשירות עצמי ומוטבעים למידת מכונה- ללא צורך בקידוד - כדי להאיץ את טעינת הנתונים, השינוי וההכנה, למצוא באופן אוטומטי דפוסים ומגמות, לבצע תחזיות ולהשיג תובנות המבוססות על נתונים עם שושלת שקופה.

הפתרון של Oracle, מנוהל ומאובטח, מאפשר ל-IT להפחית סיכונים. בנוסף, צוותי IT יכולים להסתמך על גישה פשוטה, אמינה וניתנת לשחזור עבור כל הבקשות לניתוח נתונים ממחלקות עסקיות, מה שמשפר מאוד את הפרודוקטיביות.

Oracle Autonomous Database לניתוח ואחסון נתונים אוטומציה חכמה של הקצאה, הגדרה, אבטחה, כוונון, קנה מידה, תיקון, גיבוי ותיקון. זה מבטל כמעט את כל המשימות הידניות והמורכבות שעלולות לגרום לטעויות אנוש. כלי נתונים מובנים מאפשרים טעינת נתונים פשוטה בשירות עצמי, טרנספורמציה של נתונים, מודלים עסקיים ותובנות אוטומטיות עבור נתונים מרטים. DBAs יכולים להעביר את המאמצים שלהם מניהול שגרתי של מסדי נתונים לעיצובי יישומים חדשים, ולעזור למחלקות העסקיות להשיג את יעדיהם. משתמשים עסקיים בתחום הפיננסים, משאבי אנוש ושיווק יכולים לקבל גישה מאובטחת לנתונים וביצועי שאילתות גבוהים באופן עקבי עבור כל מספר של משתמשים בו-זמנית, אפילו בזמני שיא. מסד הנתונים האוטונומי משתנה אוטומטית בהתאם לצרכי עומס העבודה, ללא כל השבתה.