Saat menggunakan DataWorks untuk pemodelan data, arsitek gudang data atau anggota tim pemodelan dapat menentukan arsitektur pada halaman Perencanaan Gudang Data. Arsitektur ini mencakup perancangan Layering Gudang Data, Kategori Bisnis, Domain Data, Proses Bisnis, Data Mart, dan Bidang Subjek. Setelah perancangan selesai, elemen-elemen tersebut menyediakan pendekatan terstruktur, berlapis, dan berbasis domain untuk mengelola model.
Ikhtisar perencanaan
Sebelum memulai pemodelan data, arsitek gudang data harus berkolaborasi dengan tim pengembangan data dan tim desain model untuk menganalisis secara komprehensif kebutuhan bisnis dan data Anda serta menetapkan struktur data keseluruhan. Pada tahap Perencanaan Gudang Data, Anda perlu menyelesaikan desain inti berikut guna mendukung pengelolaan model yang berlapis dan berbasis domain.
A Business Category adalah pembagian vertikal untuk skenario bisnis yang kompleks, seperti e-commerce atau keuangan.
Data Domains and Business Processes merupakan abstraksi dari alur kerja bisnis utama.
A Data Mart and Subject Area merepresentasikan agregasi data untuk skenario bisnis tertentu.
Data Warehouse Layering: Layering logis gudang data, termasuk Operational Data Store (ODS), Dimension Layer (DIM), Data Warehouse Detail (DWD), Data Warehouse Summary (DWS), dan Application Data Service (ADS).
Perencanaan dari perspektif bisnis
Business Category, Data Domain, dan Data Mart membentuk kerangka kerja manajemen berbasis bisnis. Kerangka kerja ini menciptakan rantai nilai lengkap dari produksi hingga konsumsi data dengan membagi kepemilikan data (Business Category), mendefinisikan aktivitas bisnis inti (Data Domain), dan mengorganisasi layanan data berbasis skenario (Data Mart). Data Warehouse Layering berfungsi sebagai pipeline pemrosesan data berbasis teknologi yang mendukung kerangka kerja tersebut, mengubah data dari bentuk mentah menjadi siap digunakan melalui lapisan-lapisan tersebut.
Business Category: Pembagian tingkat tertinggi dari bisnis Anda. Contohnya mencakup unit bisnis nyata seperti e-commerce, keuangan, dan ritel.
Data Domain: Standar klasifikasi data tingkat tinggi yang mengabstraksikan, memperhalus, dan mengelompokkan proses bisnis. Data biasanya dibagi ke dalam domain berdasarkan beberapa faktor, seperti jenis bisnis, sumber data, dan tujuan data. Satu Data Domain dapat diterapkan pada beberapa kategori bisnis. Misalnya, domain transaksi dapat melayani skenario transaksi di kedua kategori bisnis e-commerce dan keuangan.
Business Process: Aktivitas bisnis spesifik dalam suatu Data Domain. Misalnya, domain transaksi dapat mencakup proses bisnis seperti melakukan pemesanan atau melakukan pembayaran. Satu Data Domain dapat berisi beberapa proses bisnis.
Data Mart: Titik akhir data untuk skenario bisnis tertentu, seperti mart platform operasional.
Subject Area: Cara membagi Data Mart menjadi topik berdasarkan perspektif analitis, seperti analisis produk atau perilaku pengguna. Satu Data Mart dapat berisi beberapa bidang subjek.
Perencanaan dari perspektif teknis
DataWorks menyediakan arsitektur gudang data standar industri bawaan dengan lima lapisan (ODS, DIM, DWD, DWS, dan ADS) yang sesuai untuk sebagian besar kebutuhan pengembangan. Anda juga dapat merancang lapisan kustom dalam modul Data Layer agar sesuai dengan kebutuhan bisnis spesifik Anda.
Layer group | Data warehouse layer | Abbreviation | Description | Model type | Metric type |
Data Import Layer | Operational Data Store | ODS | Menerima dan memproses data mentah, dengan skema identik dengan sistem sumber. | Source table | - |
Common Layer | Dimension Layer | DIM | Membangun tabel dimensi yang konsisten di seluruh perusahaan. | Dimension Table, Dimension | Atomic Metric |
Data Warehouse Detail | DWD | Membangun tabel fakta untuk data detail, biasanya dalam bentuk tabel lebar. | Fact Table | Atomic Metric | |
Data Warehouse Summary | DWS | Membangun metrik agregat pada granularitas umum. | Aggregate Table | Atomic Metric, Composite Metric, Derived Metric | |
Application Layer | Application Data Service | ADS | Menyimpan metrik statistik kustom. | Application table, Dimension Table, Dimension | Composite Metric, Derived Metric |
Data Warehouse Layering merupakan teknik manajemen teknis kritis dalam Perencanaan Gudang Data. Teknik ini menciptakan struktur vertikal untuk seluruh gudang data yang mencakup semua kategori bisnis, domain data, dan data mart. Setiap lapisan dipetakan ke kategori bisnis, domain data, atau data mart yang relevan.
Rekomendasi implementasi
Perencanaan dan desain kustom
Jika Anda perlu memenuhi kebutuhan perusahaan spesifik dan menyesuaikan rencana gudang data Anda, pertama-tama definisikan tujuan bisnis Anda (misalnya, "analisis pertumbuhan anggota" termasuk dalam domain anggota), lalu rancang solusi teknisnya (misalnya, rancang tabel fakta DWD anggota).
Rencanakan kategori bisnis, domain data, dan data mart Anda.
Rancang lapisan penyimpanan tabel berdasarkan arsitektur lima lapisan.
Gunakan checker untuk menstandarkan penamaan setiap lapisan.
Untuk perusahaan kompleks, aktifkan Modeling Space untuk menggunakan kembali arsitektur.