新闻稿




数据库阐述

数据库阐述探讨了建筑物的人体和管理数据库。讨论围绕数据建模作为语义过程,以及如何归一化只能在业务规则上下文中函数。沟通很难;一切的含义比我们想承认的更多流体。逻辑与物理或理论与实现之间的大差距始终值得反思。



在关系数据库管理系统中,主体持久数据结构被认为是一个逻辑关系。在RDBMS中对该数据执行的操作也会产生逻辑关系。换句话说,一切都是一个表。让我们从“表”这个词稍微离开一点,用“网格”这个词。

发表于2021年6月10日

任何值得做的东西,都是值得一次又一次的。正确的?在为数据仓库,集线器或其他分析区域构建和标准化新的主题领域或新来源时,通常最初忽略的任务是带来数据的逻辑。显然,每个人都知道必须处理新数据。许多人忽略是什么想法,即建立一个往往必须进行两次或更多的方式使数据带来数据。

发表于4月29日,2021年4月29日

所有数据架构师都应该将自己视为其工作所在组织的变更代理。但与此同时,企业也希望保持基本不变。当业务人员说希望改变,但他们的行动似乎集中在阻止改变时,这些发现可能会令人困惑。它可以让人想起阿尔伯特·爱因斯坦(Albert Einstein)的名言(或者拉姆·达斯(Baba Ram Dass)的名言,这是根据人们所认同的历史版本而定的):“我们不能用创造问题时使用的思维来解决问题。”

发布于2021年4月6日

仪表板用户在做不到不编程,很大程度上重复,运营报告和分析要求他们支持人员以简单的方式提供数据;他们要求他们的疑问表现快;他们需要快速提供新功能。虽然通常未明确说明,但“简单”数据呈现意味着几个特征。

发布于2021年3月1日

数据湖屋是将公司的数据湖和数据仓库合并为一个平台,消除了数据冗余和数据从一个地方移动到另一个地方的时间损失。这个最新的数据救世主真的比过去所有的数据救世主更好吗?

发表于2021年2月10日

体系结构的力量来自于事物实现方式的一致性级别。然而,这并不是说盲目地追求绝对的一致性是一件好事。当几乎任何规则的例外都是必要的时候,就会出现这种情况。在整个组织中应用决策以形成良好的数据体系结构的技能、艺术和平衡是基于对何时遵从和何时需要异常的谨慎使用。如果有太多的例外,观察员可以理当宣称没有规则,混乱横行。

发表于2021年1月07日

最近的一项研究表明,IT专业人员比其他行业的专业人士不同意其领导力的可能性三倍。识别三次 - 更多的意见差异似乎是一个重要的方差。我不知道学习到达的详细洞察力如何考虑到这种级别的不冶炼水平。也许这项研究认为它是众议员更受教育,更逻辑的,因此更加困难?

发表于2020年12月10日

数据建模与缩写有一个亲密的关系。自创建第一数据模型以来,有些情况,表格或列的完全读写的名称在一个工具或另一个工具内都太长了。偶尔偶尔进入一个无法想象这个星球上任何人都会以不同的方式缩写的人;但是,更多往往往往往往享受一致性,并且尽可能采用规则来支持一致的结果。缩写也不例外。

发表于2020年11月04日

许多分析环境都有着陆区域,许多有停机坪区域,有些两者都有。那么,着陆和准备是同一件事的同义词吗?对使用情况的调查将显示在实现中有很多重叠,甚至有些混淆。

发表于108年10月,2020年

为什么在将来的某个观点中设置陷阱失败?当您到达设计时,实体需要与几乎所有其他实体的关系,停止并思考正在发生的事情,并在进行之前审查您的推理。

发表于9月9日,2020年9月

IT管​​理通常可以屈服于重复的行为模式。其中一个重复的模式是指责开发人员是“完美主义者”。有问题的开发人员或开发人员将被告知他们不应该争取完美,因为环境不需要完美,更重要的是,完美的尝试太长。开发人员是壁橱完美主义者吗?也许,也许不是。

发表于2020年8月11日

企业概念数据模型经常被视为攀登的高山,这是一个持续一生的旅程。人们在企业办公室中有10英尺或更多的墙壁墙上的壁纸,与实体关系图[ERD]有大量的小小的,小盒子和更多的关系线,而不是所有迪士尼度假村的排队顾客的合并线。在这种情况下,企业概念数据模型是一种不轻易拍摄的令人生畏的任务。但在今天的世界中,企业概念数据模型可以简单地是主题领域的列表。

发布于2020年7月1日

随着速度尺寸(SCDS)的类型的数量增加,事情已经以0到7的类型结束,从而使它们基本上是八种。但目前目前尚不清楚当前从业者是否存在完全共识,以实际区分这八种SCD类型的实际情况。一些混淆可能是由于定义了前三种SCD类型时,每个事实都可以等同于维度属性的结果。类型1具有与尺寸值相关的事实,因为它们当前或始终是电流,类型2具有与执行事实的当前值相关的尺寸值相关的事实,类型3具有与当前值相关的事实和处理时的值。

发表于2020年6月10日

在构建星形模式时,人们创建一些有趣的异常的可能性,其中事实表包含未来日期的指标,并且任何尺寸都是类型2.类型2维度跟踪到其内包含的数据项的变化。有效地,每个维度包含代理密钥,具有启动和停止日期的自然键,以及其他描述符列。如果任何描述符列值更改,现有维度行具有填充的停止日期,而新行插入相同的自然键,新的开始日期和新描述符值。

发表于5月13日2020年

正如我们使用API​​和MicroServices向前移动,每个组织都有更多的数据存储来管理和更多要考虑的数据来源。通过数据结构进行排序,由于许多供应商缺乏细节,因此由于各种各样,甚至令人沮丧,可以变得令人心碎。源系统不再是他们曾经的巨石。

发布于2020年4月8日

从首席执行官到总统,VPS,董事,到任何数量的中低位经理,层次结构的概念在组织中是普遍存在的。但是,如果一个人处理关系DBMS,则层次结构仍然是一个尴尬的概念。

发布于2020年3月05日

一个好的数据建模器必须知道用户需要分析的东西,即使是什么不一定明显。一个州内事物之间的微妙差异,与创建或更改状态的动作,与州内的业务对象的持续时间与业务对象和包含它们的工作流程。这些微小中的每一个都驱动不同的使用不同的度量。

发表于2020年2月10日

当应用的实施努力不高效率时,效率低下,效率低下是由于被称为“搅拌”的Imp,即旋转的实施轮旋转而不是实际取得进展。流失很糟糕。流失是任何IT项目的最具破坏性的情况之一。流失可能会在项目要求或需要暂时的任何一点上升高其丑陋的头部。

发表于2020年1月02日

什么是数据架构?随着Zachman Framework很久以前暴露,不同的人寻找不同类型的细节和文档,以回答有关企业架构的基本问题。参与基础架构的某人需要了解所使用的工具以及用于移动数据的方法,并清楚地对安全的概念来执行。但这些方面只是整体架构的初始部分,因此,用于数据架构的全面视图,所使用的工具简单的工具图是不完整的。

发表于2019年12月1日

每个组织都需要数据仓库。数据仓库从未如此适合所有类型的解决方案。存在变化,应该被接受。

2019年10月31日发布

需要以特定方式解决数据建模中的某些问题。可能存在许多选项,但所有可能的选择都非常罕见。使用不太令人满意的路径的原因可能很多。他们可能包括误导关注速度或对问题存在的“在循环中”的控制领域的问题。这在很大程度上,这涉及沟通或更准确地说,缺乏通信。

发表于2019年10月1日

为了保护您的组织,关注已构建的元素至关重要,保持运行进程,并在更改之上。花费必要的时间和资源来正确维护您负责的解决方案。在这种努力中所花费的金额将减少时间,而不是试图在糟糕的事情导致后赶上太多变化的时间。

发表于2019年9月3日

处理和转换大型数据集的有效方法可能包括多个步骤。大数据可能会分开成几个较小的套装,也许甚至在几个不同的时尚中具有常见和可理解的主题。但不应该有太多的分裂变体;相反,与三只熊一样,它应该只是正确的小型数据集。然后,类似于解决Rubik的立方体,最终的扭曲或两个以完整和有组织的方式将所有新的和旧的DataPoint带到一起。

发表于2019年8月7日

数据虚拟化使能够拥有一个或多个中断银行处理的数据存储,因为它们可以物理存在,但在逻辑上存在于多个变换的结构中。偶尔,IT经理可以了解数据虚拟化是一个更通用的答案,假设如果它适用于大数据,它可以为所有数据工作。

发表于2019年7月18日

有时,需要在数据库中具有安全性比可用的更复杂。在特定表上,可能需要将对来自行的子集或特定用户的列子集限制访问。是的,实际上,视图始终存在,确实可以确定视图,可以建立限制行或显示的列。但是,视图只能到目前为止。

发表于2019年6月10日

CDC可以大大减少处理的数据量;但成本是流程本身变得更加复杂,整体存储可能更高。成本在左右移动,最终的处理水平集中在最小的变化上,并且这种最小化是获得效率。前进,使用数据变得标准化并最终简单。

发表于2019年5月01日

在进行多维设计时,应根据护理处理范围内的每个事实表。在理想的世界中,每个低级事实表代表与业务活动有关的指标。理想情况下,一个事实表的含义应该是基于表名和事实表的主要键的组成而显而易见的。决定事实表的主要键是一个重要的选择。

发布于2019年4月9日

愿景的清晰度绝对是数据库设计中最重要的部分。数据架构师必须了解正在建模的数据的形状和模式。当设计者理解主题区域,目标数据库的目标,所涉及的数据源的性质以及数据库对象的内部生命周期时,这种光线都会出现。

发表于2019年3月4日

在维度建模中,业务事件通常被指定为事实,而描述性信息元素是尺寸。但是,事件(或有关它们的信息)偶尔将作为尺寸以及事实。一个好的数据架构师必须观察他们的p和q,并且当它适用于一个事实时也可以肯定,或者当双重功能不合适时。

发表于2019年2月08日

通过让规划日期推动工作而不是让工作推动日期,对软件开发做得更好的弊。本规划日期驱动的方法导致更多的压力,更严重的决策,更多的返工,比所有其他原因更加替换,更失败的项目。

发表于2019年1月02日

数据集市建设者必须了解他们正在努力的工作。DBMS不会神奇地将它们引导到解决方案中。Builder负责了解尺寸技术如何工作,为什么它们工作以及维度框架内可能存在的选项。

发表于2018年12月4日

虽然关系数据库管理系统仍然是日常的工作,但我们现在正在向混合文档、柱状和图形数据存储及其变体中添加数据存储。每个数据存储都有它擅长的地方,也有它不擅长的地方。同样,根据所选平台的不同,组成数据结构时遵循的规则也有很大的不同。

发表于2018年11月01日

始终需要严格控制一些数据项,例如密码和社会安全号码。如今,随着令人担忧的令人担忧的令人担忧的信息(PII),必须控制一般数据保护条例(GDPR)和其他法律要求,必须控制更大的数据元素组。这些法律数据治理问题可能需要指导我们的手,因为我们建立数据库设计。

发表于2018年10月10日

在建立数据湖的暂存或着陆区域,数据集线器或古色古香的数据仓库环境中,需要建立结构,以模仿源数据,以支持两个非常基本的查询。第一个是:“电流数据集是什么样的?”第二个:“自上次询问以来,源发生了哪些变更活动?”

发表于2018年9月4日

在今天的大数据世界中,问题比比皆是。人们讨论结构化数据与非结构化数据;图与JSON与柱状数据存储;甚至批量处理与流。每种东西之间的差异很重要。它们是如何使用的,可以帮助指导如何最好地存储使用内容。因此,深入了解使用对于确定所采用的数据持久性的风味至关重要。

发布于2018年8月8日

当我们听到“盒子外面的思考”一词时,我们多久会真正检查一下真正意味着什么吗?首先,一个人需要一个盒子。这是在这个问题上,大多数人失败了。在一个人可以考虑“盒子外面”之前,必须清楚地了解“框内”究竟是什么意思。人们经常考虑随机接近“盒子外面”。但是,只是不同的是不够的。

发表于2018年7月02日

在通常情况下,单独的一对多或多种关系,驱动数据库模型中使用的模式。当然,逻辑数据库模型应该代表情况的适当业务语义。但是在物理方面,可能存在扩展的情况,这将导致数据建模器考虑包括一个多对多关系的关联表构造。

发表于2018年6月01日

全球许多组织都吹捧了项目的敏捷方法。IT商店对昂贵的项目令人沮丧,羞怯地对他们的目标令人沮丧的变化。这些焦虑的组织争夺敏捷作为他们的困境的解决方案。

发表于2018年5月8日

对于数据架构师来说,使用数据建模工具对现有解决方案的数据库进行逆向工程是很常见的。逆向工程可能是由于功能原因而发生的,例如收集信息以评估替换选项,或理解解决方案,试图找出应该提取哪些数据以满足下游业务智能需求。

发表于2018年4月12日

许多组织讨论了数据治理,而不是建立涉及每个项目的持续治理过程,该治理被视为一个人任务,以便通过和完成。这种近视方法只会导致失败。数据治理就像生活一样,它是旅程,而不是目的地.Proper数据治理为组织带来了共性;它引领了一个单一版本的真相之旅。一个版本的真相并不意味着每个人都必须kowtow到一个公制,但它确实意味着不同的子组独有的计算,即使这些命名差异是微妙的,也是在公司级别的不同特定名称。

发表于2018年3月7日

经常,商业用户似乎被他们处理的系统所消耗。这使得它们无法定义本组织的必要业务流程或需求。所有这些用户都可以确定他们的现成包裹提供的包裹。事实上,大多数用户在目前系统的“理解”中非常骄傲。

发表于2018年2月01日

不要让术语“非结构化数据”迷惑了您。结构以某种方式存在于非结构化源数据中。正是这种微妙的、甚至可能是加密的结构,蕴含着企业所寻求的知识宝石。有时,这些宝石只有在从其他数据源提取并与其他小宝石相结合时才会发光。

发表于2018年1月02日

不,我们没有出生在交火飓风中,也不是在我们背上的带子上学;我们有其他危机,混合优先事项和资源缺乏应对。但现在已经好了。事实上,这是一种天然气。那些希望在IT贸易中生存的人几乎没有选择。一个与不断变化的景观的警察,或者一个人搬到另一个行业。全国的技术商店,如果不是全世界,都在危机中。唯一的问题是,这场危机已经持续了几十年或以上。

发表于2017年12月1日

它的领导力可以是非常动态的。在一次或另一个时候,似乎任何人都可能对领导作用印象深刻。数据人员(DBA,数据架构师,数据建模器),通常最终被视为非官方领导者(很大程度上是因为它们是团队中的更智能的领导者)。领导者,无论是官方还是非官方,都有一些责任。

发表于2017年11月01日

操作系统是数据出生的地方。这些系统要么迫使人们输入他们的细节或从可信来源获取相同的信息。消耗名称,地址,商品选择和信用卡号。运营解决方案与用户和Compatriot应用程序互动以生出他们的Raison d'Etre,是它购买订单,工资支票或其他数千个其他文件和交易。

发布于2017年10月18日

每隔几年我们听到一个新的想法或产品,肯定会使关系数据库或死亡到数据仓库,或死亡到某事物。看来很多人更喜欢看到死亡,或者至少他们很大程度上享受计划。这些总结似乎从未到达过。

发布于2017年9月7日

有一个古老的笑话,纽约市的游客在观光时失去,并注意到一个留出租车的音乐家;他走到音乐家并问道,“你怎么去卡内基大厅?”音乐家回应,“练习,练习,练习。”显然,这种笑话被注定为默默无闻,因为人们现在将只是在手机上使用导航应用程序。但是,以自己的方式,建议本身将永远是相关的实践,练习,练习。

发表于2017年8月09日

对于每个人都归一化他们的设计,只需记住:没有作为部分外键的东西。当一个项目假装部分外语是一个有效的概念时,最终结果是一个数据库模型,它可以位于观看者,或者没有将必要的信息易于加入表格。

发表于2017年7月05日

更新Star Schema表中的事实行从来都不是最好的实践。即便如此,某些组织也会沿着这条道路进行旅行。

发表于2017年6月1日

在设计数据库时,选择是普遍存在的。数据建模师必须处理一系列问题:哪些想法是重要的?哪些物体突出?哪些概念可以退居次要地位?除了这些决策之外,还需要了解目标结构。一个规范化的设计可能向一个方向倾斜,而一个维度的设计可能向另一个方向倾斜。

发表于2017年5月05日

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