Veri ambarları ve OLAP teknolojisi

Abstract

Bu çalışmada, veri ambarları ve çevrim içi analitik işleme teknolojisi incelenmektedir. Teorik bilgilerin modellenmesi amacıyla, çok boyutlu veri modeli ve çevrim içi analitik işleme teknolojisi kullanılarak finans verilerinin analiz işlemi gerçekleştirilmektedir. Geleneksel veri tabanı sorgulama yöntemlerinden farklı olarak çok boyutlu veri modeli kullanımı ile verilerin hızlı ve değişik açılardan sorgulanması sağlanmaktadır. Bu kapsamda kart/işyeri talep süreci modellenmiş ve tanımlanan model için veri kaynağı tasarımı yapılmıştır. Farklı kaynaklarda yer alan veriler analiz edilerek veri ambarı ve çok boyutlu veri modeli yaratılmıştır. Veri ambarında çok boyutlu veri tabanı şeması olarak yıldız şema kullanılmıştır. Veri kaynaklarından veri ambarına aktarım için akış yaratılmış ve arka planda programcıklar çalıştırılarak aktarım işlemi gerçekleştirilmiştir. Veri ambarına aktarılan verilerin son kullanıcı tarafından sezgisel olarak analizinin sağlanması için sekiz boyut ve bir ölçü içeren veri kübü tasarımı yapılmıştır. Veri kübü sunucu tipi olarak çok boyutlu çevrim içi analitik işleme depolama yöntemi ve analiz işlemlerinin farklı açılardan yapılmasını sağlamak için çevrim içi analitik işleme operasyonları kullanılmıştır. Tanımlanan veri kübü üzerinde kullanıcının, bilgi işlem departmanından bağımsız olarak, ulaşmak istediği amaç doğrultusunda sorularına hızlı, dinamik ve esnek biçimde cevap alması ve sonucu değişik formlarda görselleştirebilmesi sağlanmaktadır. Yapılan çalışma sonucunda, farklı kaynaklarda yer alan veriler için çok boyutlu veri modeli ve çevrim içi analitik işleme teknolojisi yardımı ile sorgulama işleminin sezgisel olarak, hızlı ve interaktif biçimde, farklı bakış açılarına uygun, kesintisiz olarak yapılabilirliliği incelenmiş ve dinamik bir yaklaşım sunduğu gözlemlenmiştir.

In this study, data warehouses and on-line analytical processing are examined. For modelling theoretic data, the analyze of financial data are examined by the usage of multi dimensional data model and on-line analytical processing. By using multi dimensional data modelling, data were examined rapidly and from the different points of view conventional data warehouse comparing with the conventional data warehouse examining methods. In this context, credit cart/business request process was modelled and data source was designed for this model. Analyzing data in different sources, data ware house and multi dimensional model were designed. In data warehouse, star schema was used for multi dimensional data base schema. For transfering data sources to data ware house, a flow was formed and scripts were runned. For analysing the model by end user, a data cube designed which has eight dimension and a measure. Multi dimensional on-line analytical processing was used for data cube server type. The data warehouse and multi dimensional data model were designed by the usage of data which are placed in different resources and financial processes. The user can find answers for his/her target questions in a fast, dynamic and flexible way and can easily visualize in different forms on the defined data cube without any dependence on IT department. At the end of this study, it is observed that the examination function could be done intiutively, rapidly, interactive, variously and continuiously for the data placed in different resources, by using multi dimensional data model and on-line analytical processing technology and provided a dynamic point of view.