Non riesco a trovare chiare definizioni o spiegazioni di nessuno di questi. Entrambi sembrano decentralizzati. Sembra che in DWH federato i dati siano distribuiti e non integrati in un singolo repository e accessibili da fonti distribuite.
Durante l'implementazione decentralizzata di DWH, i dati sono integrati in un repository centrale.
Spiegare la differenza tra queste due implementazioni.
Risposte:
Un data warehouse decentralizzato è essenzialmente una raccolta di data warehouse gestiti da singole regioni o unità aziendali ma resi disponibili centralmente. Questi possono trovarsi sullo stesso server fisico, condividere strumenti di reporting o essere resi disponibili in tutta l'organizzazione in qualche altro modo. Potrebbero esserci anche componenti centralizzati come la gestione dei dati anagrafici. Ciò avviene normalmente perché i data warehouse centralizzati diventano ingombranti oltre una determinata dimensione dell'organizzazione. Un data warehouse deve rispondere ai cambiamenti e, se non risponde, i singoli dipartimenti inizieranno a costruire le proprie soluzioni.
Puoi vederlo nelle banche di investimento, dove la tendenza è quella di creare data warehouse per soddisfare requisiti specifici (ad esempio una particolare iniziativa normativa o un tipo di rendicontazione finanziaria) piuttosto che costruire un magazzino centralizzato in tutta l'azienda. Una società delle dimensioni di una grande banca è semplicemente troppo complessa per soddisfare i requisiti di un EDW completamente centralizzato in un periodo di tempo ragionevole.
Un data warehouse federato aggiunge un livello di consolidamento master tra i data warehouse decentralizzati. In genere, ciò ospiterà solo una porzione verticale ristretta dei dati, poiché il suo scopo è quello di consolidare le metriche chiave dell'intera attività per i report aziendali o di gruppo, piuttosto che fornire una piattaforma MI generalizzata per tutti i dipartimenti. I dipartimenti hanno il compito di produrre i propri sistemi EDW o MI ma sono tenuti a fornire i set di dati necessari per popolare il livello di consolidamento centrale.
Questa architettura offre il meglio di entrambi i mondi. La direzione centrale può vedere le loro metriche nell'intera organizzazione e i dipartimenti possono organizzare soluzioni di infortunio per soddisfare le loro esigenze. La direzione centrale deve solo imporre i requisiti relativi ai dati richiesti dall'analitica e dall'MI come feed forniti dai sistemi dipartimentali. Se necessitano di rapporti o analisi più approfonditi su un reparto specifico, ciò può essere fornito dai sistemi dipartimentali.
L'articolo collegato di seguito tratta i data warehouse federati in modo più approfondito.
http://www.zentut.com/data-warehouse/federated-data-warehouse-architecture/
Questo articolo illustra le topologie del data warehouse in modo più approfondito.
https://www.ibmbigdatahub.com/blog/data-warehouse-architectures-multinational-organizations-part-1
https://www.ibmbigdatahub.com/blog/data-warehouse-architectures-multinational-organizations-part-2