तीन अक्षरों के बारे में आप नहीं जानते

डेटाबेस के क्षेत्र से संबंधित प्रौद्योगिकी के बारे में बैठकों और प्रस्तुतियों में लोगों को बताना, मैं इस बात से हैरान हूं कि एक व्यक्ति क्या करता है और वह किस क्षेत्र में काम करता है, के बीच कितना बड़ा अंतर हो सकता है। यह और भी हड़ताली है कि तकनीकी विशेषज्ञों के बीच इस तरह की खाई मौजूद हो सकती है। मैं स्पष्ट करने की कोशिश करूंगा - उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति के डेटाबेस में "डेटाबेस विशेषज्ञ" होता है, लेकिन वास्तव में यह पता चलता है कि यह व्यक्ति RMAN में बैकअप कॉन्फ़िगर करने, इंडेक्स बनाने और इंस्टेंस को पुनरारंभ करने में सक्षम है। डेटाबेस के क्षेत्र में उनका सारा ज्ञान इन तीन उपकरणों का उपयोग करने के ज्ञान में फिट बैठता है। हां, हां, एसजीए का भी ज्ञान। यह हड़ताली है, लेकिन एक भावना है कि एक व्यक्ति ने एक ढांचे को परिभाषित किया है जिसके भीतर वह कुछ जानता है, और इस ढांचे के बाहर क्या हो रहा है, उसके लिए निर्बाध और ध्यान देने योग्य नहीं है।

बैठक के परिचयात्मक भाग के साथ समाप्त होने और कॉरपोरेट डेटा वेयरहाउस, धीरे-धीरे बदलते आयाम, डेटा मौसा और त्रि-आयामी OLAP क्यूब्स जैसी अवधारणाओं पर आगे बढ़ने के बाद, मैं यह देखना शुरू करता हूं कि व्यवसाय के प्रभारी लोग फोन पर अपनी जेब में कैसे जाने लगते हैं, नाटक करते हुए कि उन्हें तत्काल एक संदेश या पत्र का जवाब देने की आवश्यकता है। लेकिन वे ख़ास हैं, उनके पास अपने स्वयं के कम दिलचस्प दृष्टिकोण नहीं हैं, जिस पर उन्हें लगातार सोचने की ज़रूरत है कि उन्हें कैसे सुधारें - EBITDA, ROI, NPV, IRR। हालांकि, तकनीकी विशेषज्ञ इसे बर्दाश्त नहीं कर सकते हैं, इसलिए वे एक गंभीर रूप लेते हैं, जो बताता है कि अब उनकी मानसिक क्षमताओं का परीक्षण होगा।

रूस में सूचना प्रौद्योगिकी के वर्तमान और भविष्य के बारे में एक प्रसिद्ध प्रकाशन घर की छद्म वैज्ञानिक पत्रिकाओं को पढ़ना, एक लंबे समय के परिचय के साथ एक अकादमिक रूप में पाठक को जानकारी देने की कोशिश करना, और कभी-कभी एक सिद्धांत भी, मैं कल्पना कर सकता हूं कि कैसे नई तकनीक के आगमन के साथ संभावनाओं का एक पूरा ब्रह्मांड खुल जाता है। कंपनियों के लिए कई मुनाफे का वादा किया और तकनीकी विशेषज्ञों को राहत दी। इस सब के साथ, जीवन में अक्सर ऐसे लोग होते हैं जो सिद्धांत से बहुत कम परिचित हैं, लेकिन जिन्होंने अभ्यास द्वारा अपना ज्ञान प्राप्त किया है। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि ऐसे लोगों के क्षितिज उन चीजों तक सीमित हैं जो वे "टच" लाइव करने में कामयाब रहे। कुछ और जो अभ्यास के दायरे से परे है, वह एक अंधेरा जंगल लगता है, और कभी-कभी अश्लीलता और कसीवाद भी। "आप किस बारे में बात कर रहे हैं, किम्बल्स क्या हैं, इनमोन को इसके साथ क्या करना है?" ये सब बेकार के विचारों के फल हैं, लेकिन हमें यहाँ काम करने की ज़रूरत है! ”

हालांकि मैं दूर चला गया, और Inmon का इससे कोई लेना देना नहीं है। फिर भी, मैं जिस तकनीक के बारे में बात कर रहा हूं उसका उपयोग समाधान बनाने के लिए एक घटक के रूप में किया जाना चाहिए। दर्शकों के दिलों में प्रतिक्रिया पाने में असमर्थ, मुझे अभी भी जिज्ञासु तकनीशियनों से एक प्रश्न मिलता है जो अपने सहयोगियों की तुलना में अधिक सक्रिय हैं, और इस वजह से, शायद पहले से ही एक बंधक के लिए अतिरिक्त भुगतान कर रहे हैं :) यह सवाल सरल नहीं है, लेकिन कुछ लोगों के लिए यह संस्कारिक भी है। यह कुछ ऐसा लगता है - "ओरेकल इस बारे में क्या सोचता है और यह कैसे काम करता है?"

ठीक है, अगर आप कृपया, ओरेकल द्वारा प्रदान की गई जानकारी है: "डेटा कैप्चर को कुशलता से पहचानता है और उन डेटा को पहचानता है जो इसमें जोड़ा गया है, अपडेट किया गया है, या ओरेकल रिलेशनल टेबल से हटा दिया गया है और यह परिवर्तन डेटा को अनुप्रयोगों या व्यक्तियों द्वारा उपयोग के लिए उपलब्ध करता है।"

यदि आप इस वाक्यांश का रूसी में अनुवाद करने का प्रयास करते हैं, तो आपको निम्न मिलता है: "डेटा कैप्चर को प्रभावी रूप से पहचानता है और Oracle तालिकाओं से जोड़े गए, अपडेट किए गए या हटाए गए डेटा को प्रभावी रूप से पहचानता है और कैप्चर करता है और यह परिवर्तित डेटा को अनुप्रयोगों या व्यक्तियों को उपलब्ध कराता है।" हालांकि यह शब्दांकन इसकी सुगमता के लिए उल्लेखनीय है, लेकिन यह सीडीसी तकनीक अपने उपभोक्ताओं को क्या लाभ दे सकती है, इसकी पूरी तस्वीर उपलब्ध नहीं कराती है।

और आईबीएम इस बारे में क्या सोचती है? क्या यह इस तकनीक का समर्थन करता है और यह अपने उत्पादों में इसका वर्णन कैसे करता है? दुर्भाग्य से, मुझे आईबीएम वेबसाइट पर कम से कम कुछ पूर्ण विवरण नहीं मिला। यहाँ सबसे अच्छा और शायद केवल एक चीज है जो मैंने पाया:
"जर्नल-चालित चेंज डेटा कैप्चर (सीडीसी) तकनीक जिसे आईबीएम ने डाटामीयर के अधिग्रहण के परिणामस्वरूप हासिल किया, सिस्टम प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना वास्तविक समय, महत्वपूर्ण डेटा-संबंधित घटनाओं की प्रतिकृति बनाता है।"

इस विवरण के बाद, सभी को, निश्चित रूप से समझना चाहिए कि सीडीसी प्रौद्योगिकी का सार क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है। कम से कम, आईबीएम इस पर भरोसा कर रहा है अगर यह अपनी वेबसाइट पर ऐसी जानकारी पोस्ट करता है। मुझे दृढ़ता से संदेह है कि इस तरह के विवरण किसी भी तरह से समझ में आगे बढ़ने में मदद कर सकते हैं, और इस तरह की तकनीक का उपयोग करने में और भी अधिक।

आप पढ़ सकते हैं कि Microsoft क्या लिखता है यदि आपके पास बहुत खाली समय है जिसे आप नहीं जानते कि कैसे खर्च करना है और पूरी तरह से बेकार सबक के लिए मारने का फैसला किया है।

यह इस कारण से है कि मैं इस लेख में यह समझाने की कोशिश करूंगा कि यह क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है। कल्पना करें कि आपको डेटाबेस में कुछ टेबलों में होने वाले डेटा में परिवर्तन को ट्रैक करने की आवश्यकता है। इसकी आवश्यकता क्यों है, मैं बाद में समझाऊंगा। और अब, इस आवश्यकता के उद्भव के क्षण में, आप यह सोचना शुरू करते हैं कि जीवन में इसे कैसे महसूस किया जाए। इसके विकास के भोर में, सीडीसी तकनीक ने निम्नलिखित समाधान विधियों की पेशकश की - हम एक टाइम स्टैम्प के साथ एक नया कॉलम जोड़ते हैं और, अब हम जानते हैं कि एक निश्चित समय के बाद कौन सी पंक्तियों को अपडेट किया गया था। लेकिन इसके लिए हमें पूरी तालिका को पढ़ने की आवश्यकता है, और यदि परिवर्तन बहुत बार होते हैं, तो यह एक ओवरहेड और लंबी प्रक्रिया बन जाती है, और एक गैर-शून्य संभावना है कि आप परिवर्तन खो सकते हैं। परिवर्तनों को नहीं खोने के लिए, हमने लाइनों को संस्करणबद्ध करने की कोशिश की, उसी परिणाम के बारे में मिला - यह काम करता है, लेकिन यह खराब और संसाधन-गहनता से काम करता है। और इसके अलावा, इन विधियों को लागू करने के लिए, आवेदन तर्क को बदलना आवश्यक है, और यदि आवेदन खरीदा गया है, और इसमें कोई भी बस कुछ बदलने की अनुमति नहीं देगा? यह समस्या ट्रिगर्स के आगमन के साथ हल हो गई थी - हमने एक प्लेट पर एक ट्रिगर लगाया जो सभी परिवर्तनों को ट्रैक करेगा और उन्हें किसी प्रकार के मध्यवर्ती या यहां तक ​​कि अंतिम तालिका में लिख देगा जो आवश्यक परिवर्तनों को संग्रहीत करता है। ऐसा लगता है कि और क्या चाहिए? लेकिन नहीं, फिर से ऐसा नहीं है - अब, तालिका में किसी भी डेटा परिवर्तन पर, एक ट्रिगर को कहा जाता है जिसे इसे संसाधित करने के लिए प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है, इसके अलावा, लिखने के संचालन की संख्या दोगुनी हो जाती है, और यह सबसे अच्छा मामला है, साथ ही इस तरह के डेटाबेस को बनाए रखने की जटिलता भी है। हालाँकि, CDC तकनीक का उपयोग करने वाले कुछ उत्पाद अभी भी ट्रिगर आधारित हैं।

हालांकि, अन्य कंपनियों ने एक कदम आगे बढ़कर याद किया कि डेटाबेस वास्तव में लेन-देन वाले थे और उनमें परिवर्तन लॉगिंग जैसी विशेषता थी। आपको बस इन परिवर्तनों (लेन-देन लॉग) के लॉग तक पहुंच प्राप्त करनी है और इसमें से उन परिवर्तनों को निकालना है जिन्हें हम ट्रैक करना चाहते हैं। यहां सबसे कठिन हिस्सा इस लेन-देन लॉग को सही ढंग से पढ़ना और उन परिवर्तनों को ट्रैक करना है जो वास्तव में हमारे लिए दिलचस्प हैं। पहले, इस एजेंट के लिए उपयोग किए जाने वाले अधिकांश उत्पाद, जो परिवर्तनों के स्रोत पर स्थापित किए गए थे, लेन-देन लॉग पढ़ें और इन परिवर्तनों को फ़ाइल में स्थानांतरित कर दिया, या तुरंत प्राप्तकर्ता को लागू किया गया। ईमानदारी से, अधिकांश उत्पाद तब से नहीं बदले हैं और अभी भी एजेंटों का उपयोग करते हैं। सीडीसी के क्षेत्र में कई नेता हैं जो दूरस्थ रूप से लेनदेन लॉग को पढ़ते हैं, इसे एक अलग सर्वर पर मेमोरी में संसाधित करते हैं, इसमें आवश्यक बदलावों को उजागर करते हैं, और इन परिवर्तनों को प्राप्तकर्ता को लागू करते हैं। यह आर्किटेक्चर स्रोत पर लोड नहीं बनाता है और प्रभावशाली प्रदर्शन की अनुमति देता है, जो डेटा के साथ होने वाले परिवर्तनों को ट्रैक करने और उन्हें वास्तविक समय में इन परिवर्तनों के प्राप्तकर्ता को लागू करने की क्षमता प्रदान करता है। कल्पना करें कि किसी व्यक्ति ने सेक्स की दुकान में कार्ड से भुगतान किया है, और तीन सेकंड के बाद आप इसे अपनी रिपोर्ट में देख सकते हैं। यदि आप अंग्रेजी के प्रशंसक हैं, तो यह ऑनलाइन डेटा प्रतिकृति जैसा लगता है। सीडीसी प्रौद्योगिकी एक ऐसे बिंदु पर पहुंच गई है जहां किसी निश्चित स्थान पर कहीं भी परिवर्तन जमा करना आवश्यक नहीं है और फिर, एक निश्चित समय पर, उन्हें इन परिवर्तनों के प्राप्तकर्ता को लागू करें - अब यह वास्तविक समय में उपलब्ध है - डेटा हमेशा उपलब्ध और सही होता है। मैं यह उल्लेख करना भूल गया कि इस क्षेत्र में अग्रणी समाधान विषम स्रोतों और प्राप्तकर्ताओं के साथ काम करते हैं, अर्थात्। SQL सर्वर से Oracle, Oracle से SQL Server, Oracle से DB2, CICS से SQL सर्वर, फाइल करने के लिए इनफोरिक्स, ओरेकल को एन्ट्री करें। कोई भी भिन्नताएँ उपलब्ध हैं, कोई भी संस्करण और दिशाएँ।

समर्थित टोपोलॉजी चित्र में देखा जा सकता है:



शायद कोई पूछेगा - स्मृति से परिवर्तनों को सीधे क्यों नहीं पढ़ा (उदाहरण के लिए, रेडो बफर या लॉग बफ़र से), क्योंकि यह डिस्क पढ़ने की तुलना में बहुत तेज़ होना चाहिए? इंटेल और x86 आर्किटेक्चर को बड़ा, उग्र अभिवादन कहें।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि डेटा प्रतिकृति के लिए सीडीसी तकनीक का उपयोग करने वाले उत्पाद पूर्ण ईटीएल उपकरण नहीं हैं। हालांकि वे सरल परिवर्तनों और तारों को छानने की अनुमति देते हैं, लेकिन यह अपने आप को ईटीएल उपकरण कहने का अधिकार देने के लिए पर्याप्त नहीं है। हालाँकि, वे ODBC, JDBC, JCA, OLEDB का उपयोग करके किसी भी ETL टूल के लिए डेटा एक्सेस प्रदान करते हैं, या केवल किसी फ़ाइल में परिवर्तन लिखते हैं। हालांकि, अब ईएलटी दृष्टिकोण अधिक से अधिक लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है, और सीडीसी प्रौद्योगिकी सिर्फ इस दृष्टिकोण की अवधारणा से मेल खाती है - पहले डेटा की प्रतिकृति है, और उसके बाद ही इसका परिवर्तन होता है। यह भी ध्यान देने योग्य है कि कुछ प्रसिद्ध ईटीएल उपकरण सीडीसी के उपयोग को डेटा निष्कर्षण इंजन में एकीकृत करने की कोशिश कर रहे हैं। हालांकि, वे ट्रिगर का उपयोग करते हैं, और इस दृष्टिकोण में ऊपर सूचीबद्ध कई नुकसान हैं, और यहां हम कह सकते हैं कि ट्रिगर-आधारित सीडीसी का उपयोग उत्पादक प्रणालियों में कोई मतलब नहीं है।

उस समय, सीडीसी के तकनीकी सार को समझने के लिए दर्शकों की आँखों में डरपोक रोशनी की उम्मीद है। सिद्धांत रूप में, तकनीशियनों के लिए अधिक जानकारी की आवश्यकता नहीं है। हालांकि, यहां, व्यवसाय के प्रभारी लोग, और कुछ अंतर्दृष्टि के साथ, सवाल पूछते हैं:

और यह सीडीसी की आवश्यकता क्यों है?

समय के इस नाजुक क्षण को साहित्य में चरमोत्कर्ष कहा जाता है। अभी, सभी बिंदुओं को i के ऊपर रखा जाएगा, और यह स्पष्ट हो जाएगा कि क्या वास्तविक जीवन में लागू करने के लिए CDC जैसी तकनीक मौजूद है, और इसके अलावा, क्या अधिकार है। एक क्षण आता है जब आप एक गहरी सांस ले सकते हैं और चारों ओर देख सकते हैं। अगर उस पल में मुझे दीवार पर कंपनी के अध्यक्ष का एक चित्र दिखाई देता है, जो उनके याट से कैमरे में खुशी से मुस्कुराता है, तो, सिद्धांत रूप में, यह स्पष्ट हो जाता है कि इस कंपनी में कोई सीडीसी नहीं था, नहीं, और सबसे अधिक संभावना अब नहीं होगी। हालांकि, चित्रों के लिए फैशन केवल राज्य संस्थानों में ही रहा, जो यह उम्मीद करता है कि किसी दिन रूस में व्यापार सभ्य हो जाएगा।

मामले के सार की ओर मुड़ते हुए, मैं कह सकता हूं कि जीवन में सीडीसी तकनीक का सबसे स्पष्ट अनुप्रयोग रिपोर्टिंग डेटाबेस को एक अलग डेटाबेस (तथाकथित ऑपरेशन डेटा स्टोर) में स्थानांतरित करके परिचालन डेटाबेस से लोड को दूर करना है। आप इसे एक उदाहरण के साथ समझा सकते हैं - मान लें कि हमारे पास एक डेटाबेस है जिसके साथ कई उपयोगकर्ता काम करते हैं। वे वहां एप्लिकेशन बनाते हैं, स्टेटस डालते हैं, निर्दिष्ट करते हैं कि ये एप्लिकेशन किस अवस्था में हैं, उन्हें बंद करें, सही, सामान्य रूप से, कई क्रियाएं करें। यह सीआरएम, ईआरपी, स्वचालित बैंकिंग प्रणाली, बिलिंग प्रणाली या यहां तक ​​कि पीओएस-टर्मिनल भी हो सकते हैं। व्यवसायों को इस प्रणाली में संग्रहीत अनुप्रयोगों या अन्य संस्थाओं की स्थिति को समझने की आवश्यकता है - खाते, जमा, उत्पादन, आदि। इसलिए, व्यवसाय आवधिक आधार पर एक रिपोर्ट तैयार करता है, जो सभी मुख्य संकेतकों को दर्शाता है जो व्यवसाय के लिए रुचि रखते हैं और अन्य प्रबंधन निर्णयों के लिए आवश्यक हैं। हालांकि, यह एक बुरी किस्मत है - रिपोर्टिंग के दौरान, सभी उपयोगकर्ता ध्यान देते हैं कि सिस्टम की गति काफी कम हो जाती है और काम के लिए असहज हो जाती है। और यहां सीडीसी तकनीक बचाव के लिए आती है - हम यह निर्धारित करते हैं कि हमारे लिए कौन से डेटा हित हैं, अर्थात्। हम कुछ तालिकाओं में परिवर्तन ट्रैक करते हैं और उन्हें दूसरे डेटाबेस (ODS) पर लागू करते हैं। और यह पहले से ही रिपोर्टिंग की प्रक्रिया शुरू कर देता है। नतीजतन, यह पता चलता है कि भेड़ और भेड़िये दोनों भरे हुए हैं - उपयोगकर्ता आवेदन प्रणाली के साथ काम कर सकते हैं, और प्रबंधन उन रिपोर्टों को प्राप्त कर सकता है जिन्हें उन्हें किसी भी सुविधाजनक समय पर प्रबंधन निर्णय लेने की आवश्यकता है।

सीडीसी प्रौद्योगिकी के दूसरे प्रकार के आवेदन पहले से निम्नानुसार हैं - हम इस तकनीक का उपयोग आपदा वसूली के मामले में डेटाबेस की एक समान प्रतिलिपि बनाए रखने के लिए कर सकते हैं। इसे निम्नानुसार लागू किया जाता है - हम पहले डेटा सेंटर में डेटाबेस में डेटा के साथ होने वाले सभी परिवर्तनों को ट्रैक करते हैं और उन्हें वास्तविक समय में दूसरे डेटा सेंटर में स्थित दूसरे डेटाबेस पर लागू करते हैं। इस प्रकार, एक तबाही की स्थिति में, हमारे पास हमेशा पहले डेटाबेस की एक समान प्रतिलिपि होती है, जिसके साथ हम बैकअप से डेटाबेस की बहाली को बाधित किए बिना काम करना जारी रख सकते हैं। उसी संदर्भ में सीडीसी तकनीक का उपयोग डीबीएमएस के नए संस्करणों में माइग्रेट करने के लिए या बिग एंडियन प्लेटफॉर्म से लिटिल एंडियन और इसके विपरीत में माइग्रेट करने के लिए किया जा सकता है। सीडीसी के उपयोग से यहां निर्विवाद लाभ होता है, जिसमें नए संस्करण या नए प्लेटफॉर्म पर माइग्रेशन जैसे संचालन करने के लिए व्यापार को बाधित करने की आवश्यकता को समाप्त करना शामिल है। चूंकि परिवर्तनों की निगरानी की जाती है और आवश्यक डेटा को वास्तविक समय में ट्रांसफ़्यूड किया जाता है, आवश्यक परीक्षण के बाद हम तुरंत DBMS के एक नए संस्करण में या किसी नए सर्वर पर स्विच कर सकते हैं, जिससे व्यवसाय बंद हो जाता है।

एक और दिलचस्प मामला है जहां सीडीसी तकनीक की मांग हो सकती है। कल्पना कीजिए कि कंपनी का एक केंद्रीय कार्यालय है और पूरे देश में कई शाखाएँ बिखरी हुई हैं। दोनों केंद्रीय कार्यालय और प्रत्येक शाखा का अपना स्वयं का कार्मिक विभाग है, जो कर्मचारियों की भर्ती करता है, बर्खास्त करता है और उनका रिकॉर्ड रखता है। इस कंपनी का प्रबंधन किसी भी समय जानना चाहता है कि कौन उनके लिए काम करता है और किस स्थिति में है। ऐसा करने के लिए, वे एमडीएम को लागू करने का निर्णय लेते हैं - एक एकल स्थान बनाने के लिए जहां इस कंपनी में काम करने वाले कर्मचारियों के बारे में जानकारी संग्रहीत की जाएगी। MDM_HR डेटाबेस बनाया जाता है, जिसमें केंद्रीय कार्यालय के डेटाबेस के साथ-साथ शाखा डेटाबेस से भी जानकारी प्रवाहित होती है। हालाँकि, MDM_HR डेटाबेस में जानकारी को अप-टू-डेट रखने के लिए, एक ऐसा तंत्र बनाना आवश्यक है, जो कर्मचारी डेटा को बदलते समय (उदाहरण के लिए, कोई पद, वेतन, उपनाम या कर्मचारी को छोड़ता है, और दूसरा व्यक्ति उसे बदलता है) उसी डेटा को बदलता है या MDM_HR डेटाबेस में नए जोड़े गए। इस तरह के एक तंत्र के रूप में, सीडीसी का उपयोग करके डेटा प्रतिकृति समाधान आदर्श हैं। अब कंपनी का प्रबंधन, साथ ही कार्मिक विभाग, किसी भी समय कंपनी में काम करने वाले कर्मचारियों की एक सही और वर्तमान रिपोर्ट प्राप्त कर सकता है। इस तरह से सीडीसी का उपयोग न केवल लेखांकन के कर्मियों से संबंधित हो सकता है - इसका उपयोग उन कार्यों के लिए किया जा सकता है जहां वितरित डेटा है, जो, फिर भी, कुछ तार्किक विशेषता द्वारा समूहीकृत हैं और आपको रिपोर्ट बनाने या कुछ विशेषताओं को ट्रैक करने की आवश्यकता है सामान्य डेटा, इसका एक अलग हिस्सा नहीं है। ये भौगोलिक रूप से वितरित किए जा सकने वाले गोदामों, विभिन्न सूचना प्रणालियों और इसी तरह, सही रिपोर्टिंग उत्पन्न करने के लिए डेटा के एकीकरण और समेकन की आवश्यकता होती है।

मैंने पिछले के लिए सीडीसी का सबसे दिलचस्प दायरा छोड़ दिया। मान लीजिए कि कंपनी में आईटी निदेशक कंपनी के पूर्ण बीआई को पेश करने की आवश्यकता के प्रबंधन को समझाने में कामयाब रहे। उन्होंने लंबे समय तक और आश्वस्त रूप से बताया कि कंपनी को वित्तीय क्षेत्र, वित्तीय नियोजन और नियंत्रण में सही और समय पर निर्णय लेने के लिए व्यावसायिक विश्लेषण आवश्यक है, मार्केटिंग और विज्ञापन कंपनियों की प्रभावशीलता को ट्रैक करने के लिए बीआई की आवश्यकता होती है, इसकी आवश्यकता होती है, जैसे विभिन्न KPI को स्थापित करने और निगरानी करने के लिए, हवा के साथ काम करने के लिए। भागीदार, रसद लागत, जोखिम प्रबंधन को कम करना आदि। अंत में, बोर्ड ने फैसला किया कि चीजें इतनी बुरी नहीं थीं और इसे क्यों नहीं दिया गया? BI को कई चरणों में कार्यान्वित करने का निर्णय लिया गया - एक कॉर्पोरेट डेटा वेयरहाउस का निर्माण, इसे डेटा से भरना, इस वेयरहाउस के आधार पर डेटा मर्ट्स का निर्माण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन। और इसलिए, उन्होंने एक कॉर्पोरेट डेटा वेयरहाउस का निर्माण किया, यह निर्धारित किया कि इसमें कौन सा डेटा रखा जाना चाहिए और यह सोचने लगा कि इस डेटा को डेटा वेयरहाउस में कैसे लोड किया जा सकता है। दो तरीके हैं - पहला है डेटा निकालने के लिए ईटीएल टूल्स का इस्तेमाल करना, इसे इंटरमीडिएट सर्वर पर बदलना और डेटा वेयरहाउस पर अपलोड करना। हालांकि, इस तरह से महत्वपूर्ण कमियां हैं - ईटीएल प्रक्रिया असंगत है और समय-समय पर चलती है, जो सबसे पहले, डेटा स्रोतों पर भार पैदा करती है, और दूसरी बात यह है कि डेटा वेयरहाउस में अधिकांश समय डेटा स्रोतों में नवीनतम डेटा के अनुरूप नहीं है। यह गंभीरता से व्यापार को बढ़ाता है - प्रतियोगियों को नींद नहीं आती है, और कल व्यवसाय को कल सुबह की खबर नहीं मिलनी चाहिए, लेकिन सचमुच आज रात, अर्थात्। शाम को, व्यवसाय पहले से ही जानना चाहता है कि कल क्या होगा। इस तरह के विश्लेषण के लिए, वास्तविक समय डेटा उपलब्धता आवश्यक है, हमें नवीनतम डेटा के आधार पर विश्लेषण करना चाहिए, केवल इस तरह से हम हमेशा बदलते पर्यावरण के साथ रख सकते हैं। – , . CDC – , , , – . ELT – Extract-Load-Transform. , , , , .

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