which consolidates data from severa

which consolidates data from several operational databases, and serves a variety of front-end querying, reporting, and analytic tools. The back-end of the architecture is a data integration pipeline for populating the data warehouse by extracting data from distributed and usually heterogeneous operational sources; cleansing, integrating and transforming the data; and loading it into the data warehouse. Since BI systems have been used primarily for off-line, strategic decision making, the traditional data integration pipeline is a oneway, batch process, usually implemented by extract-transformload (ETL) tools. The design and implementation of the ETL pipeline is largely a labor-intensive activity, and typically consumes a large fraction of the effort in data warehousing projects. Increasingly, as enterprises become more automated, datadriven, and real-time, the BI architecture is evolving to support operational decision making. This imposes additional requirements and tradeoffs, resulting in even more complexity in the design of data integration flows. These include reducing the latency so that near real-time data can be delivered to the data warehouse, extracting information from a wider variety of data sources, extending the rigidly serial ETL pipeline to more general data flows, and considering alternative physical implementations. We describe the requirements for data integration flows in this next generation of operational BI system, the limitations of current technologies, the research challenges in meeting these requirements, and a framework for addressing these challenges. The goal is to facilitate the design and implementation of optimal flows to meet business requirements.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่รวบข้อมูลจากฐานข้อมูลในการดำเนินงานหลาย และเสิร์ฟเวอร์แบบสอบถาม รายงาน และเครื่องมือที่สำคัญคือ ในส่วนของสถาปัตยกรรมเป็นไลน์ที่รวมข้อมูลสำหรับกำลังเติมข้อมูลคลังสินค้าข้อมูลโดยแยกข้อมูลจากกระจาย และมักจะแตกต่างกันในการดำเนินงานแหล่ง ทำความสะอาด การรวม และการแปลงข้อมูล และโหลดข้อมูลได้ เนื่องจากการใช้ระบบ BI สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ออฟไลน์ ไปป์รวมข้อมูลดั้งเดิมเป็น oneway กระบวนการชุดงาน ดำเนินการมักจะ โดยเครื่องมือสกัด-transformload (ETL) การออกแบบและการใช้งานของไปป์ไลน์ ETL เป็นส่วนใหญ่กิจกรรม labor-intensive และโดยทั่วไปใช้ส่วนใหญ่ของความพยายามในโครงการคลังสินค้าข้อมูล มากขึ้น เป็นองค์กรกลายเป็น เพิ่มเติม อัตโนมัติ datadriven และแบบเรียลไทม์ สถาปัตยกรรม BI จะพัฒนาเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจดำเนินงาน นี้กำหนดข้อกำหนดเพิ่มเติมและยืนยัน เกิดความซับซ้อนมากยิ่งขึ้นในการออกแบบขั้นตอนการรวมข้อมูล เหล่านี้รวมถึงลดเวลาแฝงที่ให้สามารถส่งข้อมูลเวลาจริงใกล้คลังสินค้าข้อมูล แยกข้อมูลจากหลากหลายแหล่งข้อมูล ขยายไลน์ของ ETL rigidly อนุกรมกระแสข้อมูลเพิ่มเติม และ พิจารณาใช้งานทางกายภาพอื่น เราอธิบายความต้องการสำหรับขั้นตอนการรวมข้อมูลในรุ่นต่อไปนี้ของระบบ BI ปฏิบัติ ข้อจำกัดของเทคโนโลยีปัจจุบัน ความท้าทายงานวิจัยในการประชุมข้อกำหนดเหล่านี้ และกรอบการแก้ปัญหาความท้าทายเหล่านี้ มีเป้าหมายที่จะ ช่วยในการออกแบบและดำเนินการตามขั้นตอนที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซึ่งรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลในการดำเนินงานหลายและบริการที่หลากหลายของการสอบถาม front-end การรายงานและเครื่องมือวิเคราะห์ back-end ของสถ​​าปัตยกรรมเป็นท่อรวมข้อมูลสำหรับประชากรของคลังข้อมูลโดยแยกข้อมูลจากแหล่งข้อมูลในการดำเนินงานการกระจายและมักจะแตกต่างกัน; ทำความสะอาดการบูรณาการและเปลี่ยนข้อมูล; และโหลดลงในคลังข้อมูล เนื่องจากระบบ BI ได้ถูกนำมาใช้เป็นหลักสำหรับการปิดสายการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ท่อรวมข้อมูลแบบดั้งเดิมคือเที่ยวกระบวนการชุดดำเนินการโดยปกติสารสกัด transformload (ETL) เครื่องมือ การออกแบบและการดำเนินการของท่อ ETL เป็นส่วนใหญ่เป็นกิจกรรมที่ใช้แรงงานมากและมักจะกินส่วนใหญ่ของความพยายามในโครงการคลังข้อมูล เพิ่มมากขึ้นในขณะที่ผู้ประกอบการจะกลายเป็นอัตโนมัติมากขึ้น datadriven และเวลาจริงสถาปัตยกรรม BI มีการพัฒนาเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการดำเนินงาน นี้เรียกเก็บเพิ่มเติมและต้องการความสมดุลส่งผลให้ในความซับซ้อนมากยิ่งขึ้นในการออกแบบของการรวมข้อมูลไหล เหล่านี้รวมถึงการลดความล่าช้าเพื่อให้ใกล้เวลาจริงข้อมูลสามารถส่งไปยังคลังข้อมูลการสกัดข้อมูลจากหลากหลายแหล่งข้อมูลขยายท่อ ETL อนุกรมอย่างเหนียวแน่นในการทั่วไปมากขึ้นกระแสข้อมูลและพิจารณาทางเลือกการใช้งานทางกายภาพ เราอธิบายความต้องการสำหรับข้อมูลที่บูรณาการไหลในรุ่นต่อไปของระบบ BI การดำเนินงานข้อ จำกัด ของเทคโนโลยีในปัจจุบันความท้าทายงานวิจัยในการประชุมความต้องการเหล่านี้และกรอบในการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ มีเป้าหมายที่จะอำนวยความสะดวกในการออกแบบและการดำเนินการของกระแสที่ดีที่สุดเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ซึ่งได้รวบรวมข้อมูลจากหลายฐานข้อมูลการดำเนินงานและให้บริการระบบข้อมูล การรายงาน และ เครื่องมือวิเคราะห์ ส่วนหลังของสถาปัตยกรรมคือการรวมข้อมูลในคลังข้อมูลโดยท่อสำหรับการสกัดข้อมูลจากการกระจายและมักจะแตกต่างกันปฏิบัติการแหล่ง ; ทำความสะอาด การบูรณาการ และเปลี่ยนข้อมูลและโหลดลงในข้อมูลคลังสินค้า เนื่องจากระบบ BI ได้ถูกใช้เป็นหลักสำหรับผู้เล่น การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์การทำ แบบบูรณาการข้อมูลท่อเป็น วันเวย์ กระบวนการ batch , มักจะดำเนินการโดยแยก transformload ( ETL ) เครื่องมือ การออกแบบและการดำเนินงานของ ETL ท่อส่วนใหญ่เป็นกิจกรรมที่ใช้แรงงาน ,และมักจะกินส่วนใหญ่ของความพยายามในโครงการคลังข้อมูล . ซึ่งเป็นองค์กรเป็นแบบอัตโนมัติ datadriven และเรียลไทม์ , BI เป็นสถาปัตยกรรมที่พัฒนาเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ นี้กำหนดความต้องการเพิ่มเติมและ tradeoffs เป็นผลในความซับซ้อนมากขึ้นในการออกแบบการไหลของข้อมูล .เหล่านี้รวมถึงการลดศักยภาพที่ใกล้ข้อมูลเรียลไทม์สามารถส่งข้อมูลคลังสินค้า , การสกัดข้อมูลจากความหลากหลายของแหล่งข้อมูล การขยายอนุกรมท่อเพิ่มเติม rigidly ETL ข้อมูลทั่วไปไหล และพิจารณาการดำเนินงานทางกายภาพอื่น เราอธิบายถึงความต้องการสำหรับการไหลของข้อมูลในรุ่นถัดไปของระบบ BI ดำเนินงานข้อจำกัดของเทคโนโลยีในปัจจุบันและความท้าทายในการประชุมความต้องการเหล่านี้และกรอบสำหรับการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ เป้าหมายคือเพื่อช่วยในการออกแบบและการไหลที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ