دسته: کامپیوتر و IT ﻳﻜﻲ از ﭼﺎﻟﺸﻬﺎی ﻋﺼﺮ ﺣﺒﺎﺑﻲ اﻣﺮوز postdotcomﻛﻪ ﺑﺴﻴﺎری از ﺳﺎزﻣﺎﻧﻬﺎ ﺑﺎ آن ﻣﻮاﺟﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ اﻳﻦاﺳﺖ ﻛﻪ اﻧﺘﻈﺎر ﻣﻲ رود ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ﺑﻬﺒﻮد ﺳﻮد و زﻳﺎن ﺷﺮﻛﺖ ﺑﺪون ﻫﻴﭻ ﺑﻮدﺟـﻪ ﻳـﺎ ﺑـﺎ ﺑﻮدﺟـﻪ ﻛﻤـﻲ ﻣﺤـﺼﻮل ﺑﻴﺸﺘﺮی را اراﺋﻪ دﻫﻨﺪ ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﺷﻤﺎ ﺑﻪ دﻧﺒﺎل روﺷﻬﺎی ﺟﺪﻳﺪی ﺑﺮای ﻛﺎﻫﺶ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎی ﺗﻜﻨﻮﻟـﻮژی ﺑﺎﺷـﻴد در ﺣﺎﻟﻴﻜﻪ در ﻫﻤﺎن زﻣﺎن از ﺗﻘﺎﺿﺎﻫﺎی ﺟﺪﻳﺪ و ﺑﻬﺒﻮد ﺑﻬﺮه وری ﺣﻤﺎﻳﺖ ﻛﻨﻴﺪ ﺑﻌ
قیمت فایل فقط 8,900 تومان
بررسی كاربردی مدل های داده چند بعدی(OLAP) واستفاده از الگوهای آماری
1.1 ﻣﻘﺪﻣﻪ ای ﺑﺮ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اوراﻛﻞ g10
1-1-1 اﺛﺮ ﺟﻮ اﻗﺘﺼﺎدی ﺑﺮ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮژی:
ﻳﻜﻲ از ﭼﺎﻟﺸﻬﺎی ﻋﺼﺮ ﺣﺒﺎﺑﻲ اﻣﺮوز post-dot-comﻛﻪ ﺑﺴﻴﺎری از ﺳﺎزﻣﺎﻧﻬﺎ ﺑﺎ آن ﻣﻮاﺟﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ اﻳﻦاﺳﺖ ﻛﻪ اﻧﺘﻈﺎر ﻣﻲ رود ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ﺑﻬﺒﻮد ﺳﻮد و زﻳﺎن ﺷﺮﻛﺖ ﺑﺪون ﻫﻴﭻ ﺑﻮدﺟـﻪ ﻳـﺎ ﺑـﺎ ﺑﻮدﺟـﻪ ﻛﻤـﻲ ﻣﺤـﺼﻮل ﺑﻴﺸﺘﺮی را اراﺋﻪ دﻫﻨﺪ. ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﺷﻤﺎ ﺑﻪ دﻧﺒﺎل روﺷﻬﺎی ﺟﺪﻳﺪی ﺑﺮای ﻛﺎﻫﺶ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎی ﺗﻜﻨﻮﻟـﻮژی ﺑﺎﺷـﻴد در ﺣﺎﻟﻴﻜﻪ در ﻫﻤﺎن زﻣﺎن از ﺗﻘﺎﺿﺎﻫﺎی ﺟﺪﻳﺪ و ﺑﻬﺒﻮد ﺑﻬﺮه وری ﺣﻤﺎﻳﺖ ﻛﻨﻴﺪ .ﺑﻌﻼوه ﺑﻪ دﻧﺒﺎل رﺳﻮاﻳﻲ ﻫﺎی اﺧﻴﺮ ﺣﺴﺎﺑﺪاری ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﻗﻮاﻧﻴﻦ ﺟﺪﻳﺪی ﺗﺪوﻳﻦ ﺷﺪ ﺗﺎ ﻣﺴﺌﻮﻟﻴﺖ ﺷـﺮﻛﺘﻬﺎ را ﺑﺎﻻ و ﺑﺒﺮد اﻓﺸﺎ ﺳﺎزی ﻣﺎﻟﻲ را ﺑﻬﺒﻮد ﺑﺨﺸﺪ و ﺑﺎ ﺟﺮاﺋﻢ ﻣـﺎﻟﻲ ﺷـﺮﻛﺖ ﻣﺒـﺎرزه ﻛﻨـﺪ . Sarbanes-Oxle ﺑـﻪ ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ اﻣﺮ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ﺗﺎ ﻛﻨﺘﺮل ﺟﺎﻣﻌﻲ ﺑﺮ ﻣﺪﻳﺮﻳﺖ داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ و اﻃﻼﻋﺎت ﻣﺎﻟﻲ ﺷﺮﻛﺖ را ﮔﺰارش ﻛﻨﻨﺪ و ﺑﺮایاﻧﺠﺎم اﻳﻦ ﻛﻨﺘﺮﻟﻬﺎ ﻣﺴﺌﻮﻟﻴﺘﻬﺎﻳﻲ را ﺑﺮروی ﻣﺪﻳﺮ ﻋﺎﻣﻞ و ﻣﺪﻳﺮ ارﺷﺪ ﻗﺮار ﻣﻲ دﻫﺪ.اﻳﻦ ﻋﻤﻞ ﺑﻪ ﻧﻮﺑﻪ ﺧﻮد ﻧﻴﺎزﻫﺎی ﺟﺪﻳﺪی را ﺑﺮ ﺳﺎزﻣﺎنIT ﺗﺤﻤﻴﻞ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ. ﺑﻨﺎﺑﺮاﻳﻦ ﭼﮕﻮﻧﻪ ﻗﺎدرﻳﺪ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎ را ﻗﻄﻊ و در ﻫﻤـﺎن زﻣـﺎن دﻳـﺪﮔﺎه ﻛﻠـﻲ از اﻃﻼﻋـﺎت ﻣﻬـﻢ ﺗﺠـﺎری راﮔﺴﺘﺮش دﻫﻴﺪ ؟ ﭼﮕﻮﻧﻪ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻴﺪ از اﻃﻼﻋﺎﺗﺘﺎن ﺑﺮای اﺳﺘﻔﺎده ﺑﻬﺘـﺮ از ﻓﺮﺻـﺘﻬﺎی ﺑﺮاﺑـﺮ ﺗـﺎﺛﻴﺮ اﺟـﺮا ﺑﻬﺒـﻮد ﺗﺼﻤﻴﻢ ﮔﻴﺮی ﺑﺪﺳﺖ آوردن ﻣﺮز رﻗﺎﺑﺖ اﻓﺰاﻳﺶ ﺳﻮد و ﺗﻬﻴﻪ ﮔﺰارش ﻣﺎﻟﻲ ﺑﻬﺮه ﺑﺒﺮﻳﺪ؟
2-1-1 ﻳﻜﭙﺎرﭼﮕﻲ:
اﻣﻜﺎن ﻳﻚ ﭘﺎﺳﺦ ﺑﺮای ﻳﻜﭙﺎرﭼﮕﻲ وﺟﻮد دارد. ﺑﺴﻴﺎری از ﺷـﺮﻛﺘﻬﺎ ﻓﻌﺎﻟﻴﺘﻬﺎﻳـﺸﺎن را ﺑـﺎ ﻳﻜﭙﺎرﭼـﻪ ﺳـﺎزی ﺳﺨﺖ اﻓﺰار اﻃﻼﻋﺎت و ﺗﻘﺎﺿﺎ ﻫﺎ ﺗﺴﻬﻴﻞ ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪ و ﻓﻌﺎﻟﻴﺘﻬﺎی ﺗﺠﺎری ﺧﻮد را ﺑﻪ ﺗﻌﺪاد ﻛﻮﭼﻜﺘﺮی از ﺳﻴـﺴﺘﻢﻫﺎی ﻣﺘﻤﺮﻛﺰ ﺳﺎده ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪ ﺳﭙﺲ ، ﺳﺎدﮔﻲ از ﻃﺮﻳﻖ ﻳﻚ ﺷﺎﻟﻮده ﻣﺸﺘﺮك ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺪ ﺑﺪﺳﺖ آﻳـﺪ ﺗﻮاﻧـﺎﻳﻲ ﺑﺮای ﺟﻤﻊ آوری اﻃﻼﻋﺎت ﻫﺮ ﺑﺨﺶ از ﺷﺮﻛﺖ دﻳﺪ ﺳﺎزﻣﺎﻧﻲ ﻗﺎﺑﻞ ﻗﺒـﻮﻟﻲ را ﺑـﻪ ﻫﻤـﺮاه دارد. در اﻳـﻦ ﻳﻜﭙﺎرﭼـﻪﺳﺎزی اﻧﺒﺎر داده ﻧﻘﺶ ﺑﺴﺰاﻳﻲ دارد.
3-1-1 ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺳﺨﺖ اﻓﺰار:
در ﮔﺬﺷﺘﻪ ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﻣﻌﻤﻮﻻ ﺑﺮای ﻫﺮ ﺗﻘﺎﺿﺎی ﺟﺪﻳﺪ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی اﺧﺘﺼﺎﺻﻲ ﺧﺮﻳﺪاری ﻣـﻲ ﻛﺮدﻧـﺪ. اﻳـﻦ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎ ﻻزم ﺑﻮد ﺑﻪ اﻧﺪازه ای ﺑﺎﺷﻨﺪ ﻛﻪ ﺗﻘﺎﺿﺎﻫﺎی زﻳﺎدی را ﺟﻮاﺑﮕﻮ ﺑﺎﺷﻨﺪ ﺑﻪ اﻳﻦ ﻣﻌﻨﺎ ﻛﻪ ﺑﻌـﻀﻲ ﻣﻨـﺎﺑﻊ درزﻣﺎن ﻫﺎی دﻳﮕﺮ ﺑﻴﻬﻮده ﺑﻮدﻧﺪ .آﻳﺎ ﺑﻬﺘﺮ ﻧﺒﻮد اﻳﻦ ﻣﻨﺎﺑﻊ در ﻛﺎرﺑﺮدﻫﺎی دﻳﮕﺮی ﻛﻪ ﺑﻪ آﻧﻬﺎ ﻧﻴﺎز ﺑـﻮد ﺑﻜـﺎر ﮔﺮﻓﺘـﻪ می شدند؟
ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺷﺎﻣﻞ اﺳﺘﻔﺎده ﻣﺠﺪد از ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ﻣﻮﺟـﻮد و ﻫـﻢ ﺧﺮﻳـﺪﻫﺎی ﺟﺪﻳـﺪ اﺳـﺖ . اﻣـﺮوزه ﺑﺴﻴﺎری از ﻓﺮوﺷﻨﺪﮔﺎن ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ﻗﻄﻌﺎت ﺳﺮﻳﻊ و ارزان ﻗﻴﻤﺖ ﺗﺮی ﻣﺎﻧﻨﺪ ﺳـﺮوﻳﺲ دﻫﻨـﺪه ﻫـﺎ و ﺗﺠﻬﻴـﺰات ﺷﺒﻜﻪ ای را ﻋﺮﺿﻪ ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪ . ﺻﺮﻓﻪ ﺟﻮﻳﻲ در ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺪ از ﻃﺮﻳﻖ ﺗﻐﻴﻴﺮ ﺟﻬﺖ ﺳﺨﺖ اﻓﺰار اﺧﺘـﺼﺎﺻﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻋﺎﻣﻞ ﺑﻪ ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ارزان ﺗﺮ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﭘﺮدازﺷﮕﺮﻫﺎی اﻳﻨﺘﻞ ﻛﻪ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻋﺎﻣﻞ ﻟﻴﻨﻮﻛﺲ را اﺟﺮا ﻣﻲﻛﻨﻨﺪ ﺑﺪﺳﺖ آﻳﺪ . ﻣﺰﻳﺖ ﻫﺰﻳﻨﻬﺎی ﻛﻪ ﺑﺮ روی ﻟﻴﻨﻮﻛﺲ اﺳﺖ در ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﺑﺎ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﭼﻨﺪ ﭘﺮدازﺷـﻲ ﻛـﻪ ﺑـﺮ روی ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻋﺎﻣﻞ اﺧﺘﺼﺎﺻﻲ اﺳﺖ دارای اﻫﻤﻴﺖ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﺪ.
ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎی ذﺧﻴﺮه ﺳﺎزی در ﻫﺮ ﺳﺎل در ﺣﺎل ﻛﺎﻫﺶ اﺳﺖ و اﻳﻦ اﻣﻜـﺎن وﺟـﻮد دارد ﺗـﺎ ﻣﻨﺒـﻊ ذﺧﻴـﺮه ﺳﺎزی را ﺑﺎ ﭘﻮل ﻛﻤﺘﺮی ﺑﺨﺮﻳﻢ .ﭼﺮا ﺑﺎﻳﺪ ﺑﺮای ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻣﻴﻠﻴﻮﻧﻬﺎ دﻻر ﻫﺰﻳﻨـﻪ ﺷـﻮد در ﺣـﺎﻟﻲ ﻛـﻪ ﻣﻴﺘﻮاﻧﻴـﺪ ﻫﻤﺎن ﻗﺎﺑﻠﻴﺖ ﻫﺎ را ﺑﺎ ﺻﺪﻫﺎ دﻻر ﺑﺪﺳﺖ آورﻳﺪ؟
ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺑﺮای ﺷﺮﻛﺘﻬﺎی ﺑﺰرگ ادﻏﺎم ﻣﺮاﻛﺰ اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﻏﻴﺮ ﻣﺘﻤﺮﻛﺰ ﺑﻪ ﻣﺮاﻛﺰ اﻃﻼﻋﺎت ﻣﺤﺪود ﺑﺎﺷﺪ . در ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ی وﺟﻮد ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎی ﻛﻤﺘﺮی ﺟﻬﺖ ﺳﺎﻣﺎﻧﺪﻫﻲ ﻧـﺮم اﻓـﺰار ﺟﻬﺖ ﻧﺼﺐ و ﺗﻌﻤﻴﻴﺮ و اﻣﻨﻴﺖ و ﻛﺎﻫﺶ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎ را ﺑﺪﻧﺒﺎل دارد.
4-1-1 ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی داده ﻫﺎ از دﻳﺪ ﻳﻚ ﺷﺮﻛﺖ ﻣﻌﻤﻮﻟﻲ :
ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ داده ﻫﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻨﺪ در ﻳﻚ ﻣﻜﺎن ، اﻏﻠﺐ در ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﻫﺎ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺷـﻮﻧﺪ . ﺣﺬف داده ﻫﺎی اﺿﺎﻓﻲ ﺑﺎﻋﺚ ﺑﻬﺒﻮد ﻛﻴﻔﻴﺖ و ﻗﺎﺑﻞ دﺳﺘﺮس ﺑﻮدن اﻃﻼﻋﺎت ﻣﻲ ﺷﻮد. ﺑﺴﻴﺎری از ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﺷـﻤﺎر ﻗﺎﺑﻞ ﺗﻮﺟﻬﻲ از ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اوراﻛﻞ و دﻳﮕﺮ ﻓﺮوﺷﻨﺪه ﻫﺎ را ﺑﺪﺳﺖ ﻣﻲ آورﻧﺪ. ﺑﺎ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﻛﺮدن اﻳـﻦ ﻣـﻮارد و ﺑـﺎ ﻛﺎﻫﺶ ﺗﻌﺪاد ﻣﺪﻳﺮان ﻣﻮرد ﻧﻴﺎز ﺑﺮای ﭘﺸﺘﻴﺒﺎﻧﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎ ﻣﻲ ﺗﻮان در ﻫﺰﻳﻨﻪ ﺻﺮﻓﻪ ﺟﻮﻳﻲ ﻛﺮد .
5-1-1 ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی :
ﺑﺎ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی داده ﻫﺎ،ﻛﺎرﺑﺮدﻫﺎی ﺧﻮدﻛﺎر اﻣﻜﺎن ﭘﺬﻳﺮ ﻣﻲ ﺷـﻮد و ﺑـﻪ ﻛـﺎرﺑﺮان اﺟـﺎزه ﻣـﻲ دﻫـﺪ ﺗـﺎ اﻃﻼﻋﺎت ﺷﺨﺼﻲ ﺧﻮدﺷﺎن را ﺑﺮوزﻛﻨﻨﺪ.ﻫﻤﺎﻧﻄﻮر ﻛﻪ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺗﻘﺎﺿﺎﻫﺎی ﻛﺎری )ﺗﺠﺎری( ﺑﻪ ﻃﺮف وب ﭘﻴﺶ رﻓﺘـﻪ اﻧﺪ درﮔﺎﻫﻬﺎ ﺑﻪ ﻛﺎرﺑﺮان اﻣﻜﺎن دﺳﺘﺮﺳﻲ ﺑﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﻫﺎی ﻣﺮﻛﺰی ﺑﺎ ﻳﻚ ﻣﺮورﮔﺮ وب و ﻳﺎ ﺗﻠﻔﻦ ﻫﻤﺮا ه را ﻣـﻲ دﻫﺪ ﻛﻪ ﻧﻴﺎز ﺑﻪ ﺧﺮﻳﺪاری وﻧﺼﺐ ﻧﺮم اﻓﺰارﻫﺎی دﺳﻚ ﺗﺎپ ﺧﺎص را ازﺑﻴﻦ ﻣﻲ ﺑﺮد.
ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی ﺧﻮدﻛﺎر در ﻛﺎﻫﺶ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎی ﻋﻤﻠﻲ ﺑـﺎ ﺣـﺬف ﺑـﺴﻴﺎری از ﻓﺮآﻳﻨـﺪ ﻫـﺎی اﺟﺮاﻳـﻲ،ﻛﺎﻫﺶ ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎی ﺷﺨﺼﻲ و دﺳﺘﺮﺳﻲ 42 ﺳﺎﻋﺘﻪ ﺳﻮدﻣﻨﺪ ﻫﺴﺘﻨﺪ. ﻋﻼوه ﺑﺮ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی ﻣﺎﻧﻨﺪfronts storeﺑﺴﻴﺎری از ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی back-officeﻫﻢ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻨﺪ ﺧﻮدﻛﺎر ﺑﺎﺷـﻨﺪ ﻣﺎﻧﻨـﺪ ﻣـﺴﺎﻓﺮت، ﺻـﻮرت ﺣﺴﺎب ، و ﻣﻨﺎﺑﻊ اﻧﺴﺎﻧﻲ.
6-1-1 Gridدر ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اوراﻛﻞ 10g:
ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﻣﺮﺣﻠﻪ ای ﺑﺮای اﻧﺠﺎم ﻣﺤﺎﺳﺒﺎت ﺷﺒﻜﻪ ﻓﺮاﻫﻢ ﻣـﻲ آورد.ﻣﺤﺎﺳـﺒﺎت ﺷـﺒﻜﻪ اوراﻛـﻞ ﻳـﻚ ﺷﺎﻟﻮده ﺑﻬﻢ ﭘﻴﻮﺳﺘﻪ از ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اوراﻛﻞ 10gﺳﺮوﻳﺲ دﻫﻨﺪه ﻛﺎرﺑﺮدی اوراﻛﻞ 10gوﻣﺪﻳﺮ ﺳـﺎزﻣﺎﻧﻲ اوراﻛـﻞ اﺳﺖ .ﺑﺎ ﻣﺤﺎﺳﺒﺎت ﺷﺒﻜﻪ،ﻣﺨﺎزن ﻣﺮﻛﺰی از ﻣﻨﺎﺑﻊ ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﻲ اﻳﺠﺎد ﻣﻲ ﺷﻮد ﻛﻪ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺪ ﺑﺎ ﺑﺴﻴﺎری از ﺗﻘﺎﺿـﺎﻫﺎ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺷﻮد.اﺻﻄﻼح ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ ﺷﺒﻜﻪ از ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﺑﺎ ﺷﺒﻜﻪ اﻧﺮژی اﻟﻜﺘﺮﻳﻜﻲ ﺳﺮﭼﺸﻤﻪ ﮔﺮﻓﺘـﻪ ﺷـﺪه اﺳـﺖ. ﻣﻨـﺎﺑﻊ ﻣﺘﻨﻮﻋﻲ در اراﺋﻪ اﻧﺮژی ﺑﻪ ﻣﺨﺰن ﻣﺸﺘﺮك ﻫﻤﻜﺎری دارﻧﺪ ﻛﻪ ﺑﺴﻴﺎری از ﻣﺼﺮف ﻛﻨﻨﺪﮔﺎن در ﺻﻮرت ﻧﻴﺎز ﺑـﻪ آن دﺳﺘﺮﺳﻲ دارﻧﺪ. ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ ﺷﺒﻜﻪ روﺷﻲ ﺑﺮای ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﺳﺎزی ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ﺑﺮای ﺑﻬﺒﻮد اﺳـﺘﻔﺎده و ﻛـﺎرآﻳﻲ ﻣﻨـﺎﺑﻊ اﺳﺖ . ﺑﺪون ﻧﻴﺎز ﺑﻪ داﻧﺴﺘﻦ اﻳﻨﻜﻪ اﻃﻼﻋﺎت در ﻛﺠـﺎ ﻗـﺮار دارﻧـﺪ ﻳـﺎ ﻛـﺪام ﻛـﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ درﺧﻮاﺳـﺖ داده ﺷـﺪه را ﭘﺮدازش ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ، ﺑﺮای ﻛﺎرﺑﺮ ﻣﻨﺎﺑﻊ ﻣﻮد ﻧﻴﺎز در دﺳﺘﺮس اﺳﺖ .
ﻫﻤﺎﻧﻄﻮر ﻛﻪ در اﻳﻨﺘﺮﻧﺖ آﻣﺪه ،ﻣﺤﺎﺳﺒﺎت ﺷﺒﻜﻪ در ﻣﺠﺎﻣﻊ ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺗﻲ وآﻛﺎدﻣﻴﻚ ﺑﻮﺟﻮد آﻣﺪ.ﻳﻜـﻲ از اﺟﺮاﻫﺎی اوﻟﻴﻪ ﻳﻚ ﺷﺒﻜﻪ،ﭘﺮوژه SETI@homeاﺳﺖ ﻛﻪ ﺗﺤﻘﻴﻖ ﺑﺮای ﻫﻮش ﻣﺎورا اﺳﺖ ﻛـﻪ در ﺳـﺎل 1991 درداﻧﺸﮕﺎه ﺑﺮﻛﻠﻲ ﻛﺎﻟﻴﻔﻮرﻧﻴﺎ آﻏﺎز ﺷﺪ.ﻧﻮﺳﺎﻧﺎت ﺳـﻴﮕﻨﺎل رادﻳـﻮﻳﻲ از ﺗﻠـﺴﻜﻮپ رادﻳـﻮﻳﻲ Arecibonvدر Puerto Rico ﺟﻤﻊ آوری ﺷﺪ .اﻳﻦ ﻧﻮﺳﺎﻧﺎت ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﻋﻼﺋﻤﻲ از زﻧﺪﮔﻲ ﻫﻮﺷﻤﻨﺪ در ﻓﻀﺎ ﺑﺎﺷـﺪ .ﻫـﺮ روزه داده ﻫـﺎی ﺑﻴﺸﺘﺮ از آﻧﭽﻪ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎ در داﻧﺸﮕﺎﻫﻬﺎ ﻣـﻲ ﺗﻮاﻧﻨـﺪ ﭘـﺮدازش ﻛﻨﻨـﺪ ﺑﺪﺳـﺖ ﻣـﻲ آﻳـﺪ ﺑﻨـﺎﺑﺮاﻳﻦ از داوﻃﻠﺒـﺎن درﺧﻮاﺳﺖ ﻣﻲ ﺷﻮد زﻣﺎن ﺑﻴﻜﺎری ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎی ﺧﺎﻧﮕﻲ ﺧﻮد را ﻣﺸﺨﺺ ﻛﻨﻨﺪ.ﺑﻴﺸﺘﺮ از 5 ﻣﻴﻠﻴـﻮن ﻧﻔـﺮ از 622 ﻛﺸﻮر ﻧﺮم اﻓﺰاری را داﻧﻠﻮد ﻛﺮدﻧﺪ ﻛﻪ ﻫﺮ وﻗﺖ ﺑﻴﻜﺎر ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﺷﺎن در دﺳﺘﺮس ﺑﺎﺷﺪ و ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﺷﻤﺎ ﻗﺒﻼ ﭼﻴﺰی ﻣﺸﺎﺑﻪ اﻳﻦ ﻛﺎر را اﻧﺠﺎم داده ﺑﺎﺷﻴﺪ ،ﻣﻨﺎﺑﻊ ذﺧﻴﺮه ﺳﺎزی را در زﻣﺎﻧﻬﺎی off-peakﭘﻴﻚ ﺧﺎﻣﻮﺷـﻲ ﭘﺎك ﻛﺮده ﺑﺎﺷﻴﺪ و آﻧﻬﺎ را ﺑﺮای ﺗﻘﻮﻳﺖ ﭘﺮدازش ﺑﺮای ﻳﻚ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻛﺎرﺑﺮدی ﻳﺎ ﺑﻴﺸﺘﺮ اﺳﺘﻔﺎده ﻛﻨﻴﺪ. در ﺣﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﻧﻈﺮﻳﻪ ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ ﺧﺪﻣﺎﺗﻲ ﻳﺎ ﺷﺒﻜﻪ ای ﺟﺪﻳﺪ ﻧﻴﺴﺖ اﻣﺎ اﻣﻜﺎن ﭘﻴﺸﺮﻓﺘﻬﺎﻳﻲ را ﻫـﻢ در ﺳـﺨﺖ اﻓﺰار و ﻫﻢ در ﻧﺮم اﻓﺰار داده اﺳﺖ . Blade farms ﻳﺎ ﮔﺮوﻫﻬﺎﻳﻲ از ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎی ﭘﺮ ﺳـﺮﻋﺖ اﺳـﺎس ﻣﺤﺎﺳـﺒﺎت ﺷﺒﻜﻪ را ﺗﺸﻜﻴﻞ ﻣﻲ دﻫﻨﺪ.ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی ﺧﻮﺷـﻪ ای اوراﻛـﻞ RACﺑـﻪ ﻋﻨـﻮان ﭘﺎﻳـﻪ ای ﺑـﺮای ﺷـﺒﻜﻪ ﺳﺎزﻣﺎﻧﻲ ﺑﻜﺎر ﻣﻲ رود ﻛﻪ اﻳﻦ ﺳﻜﻮﻫﺎی ﺳﺨﺖ اﻓﺰاری ارزان ﻗﻴﻤﺖ را ﻗﺎدر ﻣﻲ ﺳﺎزد ﺑﺎﻻﺗﺮﻳﻦ ﻛﻴﻔﻴﺖ ﺧﺪﻣﺎت را از ﻧﻈﺮ دﺳﺘﺮس ﺑﻮدن و ﻣﻘﻴﺎس ﭘﺬﻳﺮی اراﺋﻪ دﻫﺪ. ﺷﻤﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻴﺪ ﺑـﺮای ﻧﻴﺎزﻫـﺎی اوﻟﻴـﻪ ﺳﻴـﺴﺘﻢ ﻓﻘـﻂ ﻣﻘـﺪار ﻇﺮﻓﻴﺖ ﻛﺎﻓﻲ ﺳﺨﺖ اﻓﺰار را ﺧﺮﻳﺪاری ﻛﻨﻴﺪ ،در ﺣﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ داﻧﻴﺪ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻴﺪ ﺳﺮوﻳﺲ دﻫﻨﺪه ﻫﺎی اﺿـﺎﻓﻲ ﺑـﺎ ﺣﺪاﻗﻞ ﻫﺰﻳﻨﻪ را وﺻﻞ ﻛﻨﻴﺪ ﺗﺎ ﻧﻮﺳﺎﻧﺎت ﺗﺮاﻓﻴﻜﻲ ﻣﻮﻗﺖ ﻳﺎ داﺋﻤﻲ را ﻛﻨﺘﺮل ﻛﻨـﺪ. وﻗﺘـﻲ ﻳـﻚ ﺳـﺮوﻳﺲ دﻫﻨـﺪه ﺟﺪﻳﺪ ﺑﻪ ﮔﺮوه اﺿﺎﻓﻪ ﺷﺪ ﺑﻄﻮر اﺗﻮﻣﺎﺗﻴﻚ ﻧﻤﺎﻳﺎن ﻣﻲ ﺷﻮد و ﻇﺮﻓﻴﺖ ﻛﺎر ﺑﺮای ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺳﻴـﺴﺘﻢ ﺟﺪﻳـﺪ ﻣﺘﻌـﺎدل ﻣﻲ ﺷﻮد . اﮔﺮ ﻧﻮدی در ﮔﺮوه(ﻛﻼﺳﺘﺮ) دﭼﺎر ﺧﺮاﺑﻲ ﺷﻮد ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻛﺎرﺑﺮدی ﻫﻨﻮز ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺪ ﺑﺎ ﻧﻮد ﺑﺎﻗﻲ ﻣﺎﻧﺪه ﻛﻪ از ﻇﺮﻓﻴﺖ ﻛﺎری ﻧﻮد ﺧﺮاب اﺳﺖ ،ﻛﺎر ﻛﻨﺪ .
درﺳﺖ ﻫﻤﺎﻧﻄﻮر ﻛﻪ ﺷﺮﻛﺘﻬﺎی اﻣﺮوزی ﻫﻢ اﻳﻨﺘﺮاﻧﺖ داﺧﻠﻲ و ﻫﻢ اﻳﻨﺘﺮﻧﺖ ﺧﺎرﺟﻲ دارﻧﺪ، ﻣﻤﻜﻦ اﺳت ﺷﺮﻛﺘﻬﺎدر آﻳﻨﺪه ﺷﺒﻜﻪ داﺧﻠﻲ و ﺧﺎرﺟﻲ داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ ﺑﺪون اﻳﻨﻜﻪ ﺑﺨﻮاﻫﻨﺪ ﺗﻤـﺎم ﺗﻜﻨﻮﻟـﻮژی ﻫـﺎ را ﺧﺮﻳـﺪاری ﻛﻨﻨﺪ . در ﻣﺮﻛﺰ داده ﻫﺎ در آﻳﻨﺪه ﺷﻤﺎ ﻗﺎدر ﺑﻪ ﺧﺮﻳﺪ ﻧﻴﺮوی ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﻲ ﻛﻪ ﻧﻴﺎز دارﻳﺪ ﺧﻮاﻫﻴﺪ ﺑﻮد و ﺗﻨﻬـﺎ ﺑـﺮای آﻧﭽﻪ ﻛﻪ اﺳﺘﻔﺎده ﻣﻲ ﻛﻨﻴﺪ ﭘﺮداﺧﺖ ﻣﻲ ﻛﻨﻴﺪ.
2-1 اﻧﺒﺎر داده ﭼﻴﺴﺖ؟
ﺣﺎل ﭘﺲ از ﻫﻤﻪ اﻳﻦ ﻣﻮارد ﻳﻚ اﻧﺒﺎر داده ﭼﻴﺴﺖ ؟ ﻳﻚ اﻧﺒﺎر داده ،ﻳﻚ ﺑﺎﻧﻚ اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ اﺳﺖ ﻛﻪ ﺣـﺎوی داده ﻫﺎ از ﭼﻨﺪﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻋﻤﻠﻴﺎﺗﻲ اﺳﺖ ﻛﻪ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ،ﺑﻪ ﻫﻢ ﭘﻴﻮﺳﺘﻪ ، ﻣﺮﻛﺐ و ﺳﺎزﻣﺎن ﺑﻨﺪی ﺷـﺪه اﺳـﺖ ﺑـﻪ ﻃﻮری ﻛﻪ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺪ ﺑﺮای ﺣﻤﺎﻳﺖ ﻓﺮآﻳﻨﺪ ﺗﺤﻠﻴﻞ و ﺗﺼﻤﻴﻢ ﮔﻴﺮی ﻳﻚ ﻓﺮاﻳﻨﺪ ﺗﺠﺎری ﺑﻜﺎر ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﻮد .
1-2-1 ﭼﺮا ﺑﻪ ﻳﻚ اﻧﺒﺎر داده ﻧﻴﺎز دارﻳﺪ؟
آﻳﺎ ﺗﻤﺎم اﻃﻼﻋﺎت ﻣﻮرد ﻧﻴﺎز ﺑﺮای اﺟﺮای ﻛﺎرﻫﺎی ﺗﺠﺎرﻳﺘﺎن زﻣﺎﻧﻲ ﻛﻪ ﺑﻪ آن ﻧﻴﺎز اﺳﺖ ﺑﺎ ﺟﺰﺋﻴﺎت ﻛﺎﻓﻲ ﺑﺮﻣﺒﻨﺎی ﺗﺼﻤﻴﻤﺎت در دﺳﺘﺮس اﺳﺖ .؟ ﻳﺎ آﻳـﺎ اﻳـﻦ ﻛـﻪ ﭼﮕﻮﻧـﻪ ﻣـﻲ ﺷـﻮد 2 ﻛـﺎرﺑﺮ وارد ﺟﻠـﺴﻪ ای ﺷـﻮﻧﺪ ﻛـﻪ ﮔﺰارﺷﻬﺎﻳﺸﺎن ﺑﺎ ﻫﻢ ﻣﻨﻄﺒﻖ ﻧﻴﺴﺖ؟ ﻳﻜﻲ از آﻧﻬﺎ ﻓﻜﺮ ﻣﻲ ﻛﻨـﺪ ﻓـﺮوش ﻣـﺎه ﻣـﺎرس 500 ﻣﻴﻠﻴـﻮن دﻻر اﺳـﺖ و دﻳﮕﺮی ﻣﻲ ﮔﻮﻳﺪ 524 ﻣﻴﻠﻴﻮن دﻻر اﺳﺖ . ﭘﺲ از ﺑﺮرﺳﻲ ﻫﺎی زﻳﺎد ﻣﻲ ﻓﻬﻤﻴﺪ ﻛـﻪ داده ﻫـﺎی ﻣﺘﻔـﺎوﺗﻲ ﺑـﺮای
ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ ﻓﺮوش در ﻫﺮ ﮔﺰارش اﺳﺘﻔﺎده ﺷﺪه اﺳﺖ و ﺷﻤﺎ زﻣﺎن زﻳﺎدی را ﺑﺮای ﻓﻬﻤﻴﺪن ﻋﻠـﺖ آن و اﺻـﻼح اﻳـﻦ ﻣﺸﻜﻞ ﺻﺮف ﻣﻲ ﻛﻨﻴﺪ.
آﻳﺎ ﺷﺮﻛﺖ ﺷﻤﺎ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﮔﻮﻧﺎﮔﻮﻧﻲ ﺑﺮای ﻳﻚ وﻇﻴﻔﻪ دارد، ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺻﻮرت ﺑﺮداری ﻗﺪﻳﻤﻲ و ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺟﺪﻳﺪی ﻛﻪ ﻣﻴﻠﻴﻮﻧﻬﺎ دﻻر ﺻﺮف ﺳﺎﺧﺖ آن ﻛﺮده اﻳﺪ؟ آﻳﺎ ﻧﻴﺎز دارﻳﺪ داده ﻫﺎ را از ﻫﺮ دو روی اﻳـﻦ ﺳﻴـﺴﺘﻢ ﻫـﺎ ﺑﺪﺳﺖ آورﻳﺪ ﺗﺎ ﺑﻨﺎ ﺑﻪ اﻫﺪاف ﮔﺰارﺷﻲ آﻧﻬﺎ را ادﻏﺎم ﻛﻨﻴﺪ ؟ﭼﮕﻮﻧﻪ اﻳﻦ روش ﺑﻪ ﺧﻮﺑﻲ اﻧﺠﺎم ﻣﻲ ﺷـﻮد ؟آﻳـﺎ ﻧﻴـﺎز اﺳﺖ ﻛﺎرﺑﺮان ﺗﻔﺎوت ﺑﻴﻦ اﻳﻦ دو ﺳﻴﺴﺘﻢ را ﺑﺮای ﭘﺮس و ﺟﻮی آن ﻻﻳﻦ ﺑﻔﻬﻤﻨﺪ؟ ﻣﻤﻜﻦ اﺳـﺖ اﻳـﻦ زﻣﻴﻨـﻪ ای ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ ﺑﺨﻮاﻫﻴﺪ ﻳﻜﭙﺎرﭼﻪ ﻛﻨﻴﺪ.آﻳﺎ ﺑﺮای اﻫﺪاف ﺗﺤﻠﻴﻠﻲ ﺟﺰﺋﻴﺎت ﻛﺎﻓﻲ در دﺳﺖ دارﻳﺪ؟ ﭼﻪ ﻣﺎﻫﻬﺎﻳﻲ از ﺗﺎرﻳﺦ را ﻗـﺎدر ﻫـﺴﺘﻴﺪ آن ﻻﻳـﻦ ﻧﮕﻪ دارﻳﺪ؟آﻳﺎ ﺳﻄﺢ درﺳﺖ ﺟﺰﺋﻴﺎت را ذﺧﻴﺮه ﻛﺮده اﻳﺪ؟ آﻳﺎ ﺗﺎ ﻛﻨﻮن ﺗﻤﺎم داده ﻫﺎی ﺗـﺎرﻳﺨﻲ را ذﺧﻴـﺮه ﻛـﺮده اﻳﺪ؟ آﻳﺎ ﻗﺎدرﻳﺪ ﻓﺮوش ﻫﺮ ﻣﺤﺼﻮل در ﻫﺮ ﻣﻨﻄﻘﻪ ﺟﻐﺮاﻓﻴﺎﻳﻲ را ﻗﺒـﻞ و ﺑﻌـﺪ از ﺳـﺎزﻣﺎﻧﺪﻫﻲ ﻣﺠـﺪد از ﺳـﺎﺧﺘﺎر ﮔﺰارش ﻧﻴﺮوی ﻓﺮوش ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻛﻨﻴﺪ؟ اﻧﺒﺎر داده ﺑﺮای ﻛﻤﻚ ﺑﻪ ﺣﻞ اﻳﻦ ﻧﻮع ﻣﺸﻜﻼت ﺳﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪه اﺳﺖ.
3-1 ﭼﺸﻢ اﻧﺪاز ﺗﺎرﻳﺨﻲ:
در دﻫﻪ 1970 اوﻟﻴﻦ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی ﺗﺠﺎری ﺳﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪ ﺗﺎ ﻋﻤﻠﻴﺎت روزﻣﺮه ﻣـﺸﺎﻏﻞ را ﻛـﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮی ﻛﻨﺪ . اﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺮ روی ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﻫﺎی ﺑﺰرگ و ﮔﺮان ﻗﻴﻤﺖ ﺳـﺎﺧﺘﻪ ﺷـﺪﻧﺪ ﺗﻨﻬـﺎ ﺗﺠﺎرﺗﻬـﺎی ﺑـﺰرگ ﻣـﻲ ﺗﻮاﻧﺴﺘﻨﺪ از ﻋﻬﺪه ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ،ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﺳﺎزاﻧﻲ ﺑﺮای ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ رﻳـﺰی آﻧﻬـﺎ ،و ﻛﺎرﻛﻨـﺎن ﻋﻤﻠﻴـﺎﺗﻲ ﺑـﺮای ﺑـﻪ ﺟﺮﻳـﺎن اﻧﺪاﺧﺘﻦ آﻧﻬﺎ ﺑﺮآﻳﻨﺪ. اﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺮ اﺳﺎس ﻗﺮار دادن داده ﻫﺎی ﺟﺪﻳﺪ و ﺧﻮاﻧﺪن آﻧﻬﺎ ﺑﻄﻮر ﻣﺘﻮاﻟﻲ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﻧﻮارﻫﺎی ﻣﻐﻨﺎﻃﻴﺴﻲ ﻋﻤﻞ ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪ.
ﺑﺎ اﺧﺘﺮاع دﻳﺴﻜﻬﺎی ذﺧﻴﺮه ﺳﺎزی، داده ﻫﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺴﺘﻨﺪ ﻣﺴﺘﻘﻴﻤﺎ در دﺳﺘﺮس ﺑﺎﺷﻨﺪ .اﻳﻦ اﻣﺮ ﻣﻨﺠـﺮ ﺑـﻪ ﺗﻮﻟﻴﺪ اوﻟﻴﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﻣﺪﻳﺮﻳﺘﻲ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﺷﺪ ﻛﻪ داده ﻫﺎ را ﻳﺎ ﺑﻄﻮر ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮاﺗﺐ ﻳﺎ در ﺷﺒﻜﻪ ﺳﺎزﻣﺎﻧﺪﻫﻲ ﻣﻲ ﻛﺮد. اﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﺧﻴﻠﻲ ﭘﻴﭽﻴﺪه ﺑﻮدﻧﺪ . ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﺳﺎزان ﺑﺎﻳﺪ درك ﻣﻲ ﻛﺮدﻧﺪ ﭼﮕﻮﻧﻪ داده ﻫﺎ در دﻳﺴﻚ ذﺧﻴﺮه ﺷﺪه اﻧﺪ و از ﻃﺮﻳﻖ داده ﺑﻪ ﮔﺰارﺷﺎت اﻳﺠﺎد ﺷﺪه ﻫﺪاﻳﺖ ﺷـﻮﻧﺪ. ﺑﺮﻧﺎﻣـﻪ ﺳـﺎزان ﺑﺮﻧﺎﻣـﻪ ﻫـﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی از Cobolﺑﺮای اﻳﺠﺎد ﮔﺰارﺷﻬﺎی اﺧﺘﺼﺎﺻﻲ اﺳﺘﻔﺎده ﻣﻲ ﻛﺮدﻧﺪ. ﺑﺮای ﻧﻮﺷﺘﻦ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﺑﺮای ﻫﺮ ﮔـﺰارش ﺟﺪﻳﺪ روزﻫﺎ و ﻳﺎ ﺣﺘﻲ ﻫﻔﺘﻪ ﻫﺎ زﻣﺎن ﻣﻲ ﺑﺮد. ﮔﺰارﺷﺎت ﺑﺮ روی ﺑﺮﮔﻪ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮی ﭼﺎپ و ﺑﻴﻦ ﻛﺎرﺑﺮان ﺑﺎ دﺳـﺖ ﺗﻮزﻳﻊ ﻣﻲ ﺷﺪ .ﻫﺮﮔﺰ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﺳﺎزان ﺑﻪ ﻣﻘﺪار ﻛـﺎﻓﻲ وﺟـﻮد ﻧﺪاﺷـﺘﻨﺪ ﺑﻨـﺎﺑﺮاﻳﻦ ﻫﻤﻴـﺸﻪ اﻧﺒﺎﺷـﺘﮕﻲ ﻳـﻚ ﺑﺮﻧﺎﻣـﻪ ﻛﺎرﺑﺮدی وﺟﻮد داﺷﺖ .وﻗﺘﻲ داده ﻫﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺴﺘﻨﺪ ﻣﺴﺘﻘﻴﻤﺎ در دﺳﺘﺮس ﺑﺎﺷﻨﺪ اوﻟﻴﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫـﺎی ﭘﺮدازﺷـﮕر ﺗﺮاﻛﻨﺸﻲ آن ﻻﻳﻦ (OLTP) ﺳﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪ. در اواﺧﺮ دﻫﻪ 1970 و اواﻳﻞ 1980ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎی ﻛﻮﭼﻜﻲ ﻣﺎﻧﻨـﺪ 11- Digital's PDPو 780/11 VAX ﻫﺰﻳﻨﻪ ﻫﺎی ﺳﺨﺖ اﻓﺰار را ﭘﺎﻳﻴﻦ آوردﻧﺪ . داده ﻫﺎ اﻏﻠﺐ در ﭘﺎﻳﮕﺎه داده CODAYSLذﺧﻴﺮه ﻣﻲ ﺷﺪﻧﺪ،ﻛﻪ ﺑﺮای ﺗﻐﻴﻴﺮ ﺑﻲ ﻧﻬﺎﻳﺖ ﻣﺸﻜﻞ و ﺑﺮای درك و ﻃﺮاﺣﻲ ﺳﺨﺖ ﺑﻮدﻧﺪ. ﺑﺎ ﻣﻌﺮﻓﻲ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده راﺑﻄﻪ ای ﺗﻤـﺎم اﻳﻨﻬـﺎ ﺗﻐﻴﻴـﺮﻛﺮد . در ﺳﺎل 1979 ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اوراﻛﻞ اوﻟﻴﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ راﺑﻄﻪ ای ﻣﻮﺟﻮد از ﻧﻈﺮ ﺗﺠﺎری ﺷﻨﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪ . ﺑـﺎ ﻣـﺪل راﺑﻄﻪ ای ،داده ﻫﺎ ﺑﺮ اﺳﺎس ﺳﺘﻮن و ردﻳﻒ در ﺟﺪوﻟﻬﺎﻳﻲ ﺳﺎزﻣﺎﻧﺪﻫﻲ ﺷﺪﻧﺪ . ﺑﺠﺎی اﺳﺘﻔﺎده از ﻧﺸﺎﻧﻪ روﻫﺎ ﺑﺮای ﺣﻔﻆ راﺑﻄﻪ ﺑﻴﻦ داده ﻫﺎ ، ﻳﻚ ﺷﻤﺎره ﻣﻨﺤﺼﺮ ﺑﻪ ﻓﺮد ﻣﺎﻧﻨﺪ ﺷﻤﺎره ﻣﺸﺘﺮی ﻳﺎ ﺷﻤﺎره ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻳﻚ داﻧﺸﺠﻮ در ﺟﺪوﻟﻬﺎی ﭼﻨﺪﮔﺎﻧﻪ ﺑﺮای ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺳﻄﺮ ذﺧﻴـﺮه ﻣـﻲ ﺷـﺪﻧﺪ.ﻓﻬﻤﻴـﺪن ﻣـﺪل راﺑﻄﻪ ای آﺳﺎن ﺗﺮ ﺑﻮد واز زﺑﺎن SQLﺑﺮای دﺳﺘﺮﺳﻲ ﺑﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اﺳﺘﻔﺎده ﻣﻲ ﺷﺪ، ﻧﻴﺎزﻣﻨﺪ آﮔـﺎﻫﻲ ﺑـﻪ اﻳـﻦ ﻣﻮﺿﻮع ﻧﺒﻮد ﻛﻪ ﭼﮕﻮﻧﻪ داده ﻫﺎی زﻳﺮﻳﻦ از ﻧﻈﺮ ﻓﻴﺰﻳﻜـﻲ ذﺧﻴـﺮه ﺷـﺪه اﻧـﺪ.. ﻫﻤﭽﻨـﻴﻦ ﺳـﺎﺧﺘﻦ ﺑﺮﻧﺎﻣـﻪ ﻫـﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی ﻛﻪ ﻣﻨﺠﺮ ﺑﻪ اﺳﺘﻔﺎده ﮔﺴﺘﺮده از ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﻣﺪﻳﺮﻳﺘﻲ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﺷﺪ آﺳﺎن ﺗﺮ ﺑـﻮد . ﭘـﺲ از آﻣـﺎده ﺳﺎزی اوﻟﻴﻪ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﺑﻪ ﻫﻢ ﻣﺮﺗﺒﻂ، ﺑﺴﻴﺎری از ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﺑﺮای دﺳﺘﻴﺎﺑﻲ ﺑﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﻫﺎی راﺑﻄﻪ ای ﻣﺎﻧﻨـﺪ ﭘﺮس و ﺟﻮی وﻳﮋه ،ﮔﺰارش و اﺑﺰارﻫﺎی ﺗﺤﻠﻴﻠﻲ اﻗﺪام ﺑﻪ ﺗﻮﺳﻌﻪ ﻣﺤﺼﻮﻻت ﺑﻜﺎر رﻓﺘﻪ ﻛﺮدﻧﺪ.
ﺑﺎ ﻣﻌﺮﻓﻲ PCﻣﺤﺎﺳﺒﻪ از ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺑﺰرگ ﺑﻪ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﺳﺮوﻳﺲ دﻫﻨـﺪه/ ﮔﻴﺮﻧـﺪه ﭘـﻴﺶ رﻓﺖ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی اوراﻛﻞ در اواﺧﺮ دﻫﻪ 1980 ﻣﻌﺮﻓﻲ ﺷﺪﻧﺪ. ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﺑﻪ ﻃـﻮر ﻃـﻮﻻﻧﻲ ﻣـﺪت ﻣﺠﺒـﻮر
ﻧﺒﻮدﻧﺪ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی ﺳﻔﺎرﺷﻲ ﺧﻮدﺷﺎن را ﺑﺴﺎزﻧﺪ ﺑﻠﻜﻪ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﺴﺘﻨﺪ ﻧﺮم اﻓﺰاری را ﺧﺮﻳﺪاری ﻛﻨﻨـﺪ ﻛـﻪ ﻛﺎرﺑﺮدﻫﺎی ﻣﺒﻨﺎﻳﻲ ﻣﺎﻧﻨﺪ اوراﻛﻞ ، PeopleSoftو SAPرا ﻓﺮاﻫﻢ آورد.
ﻫﻨﮕﺎﻣﻲ ﻛﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﻫﺎی راﺑﻄﻪ ای در دﻫﻪ 1980 ﺗﻜﻤﻴﻞ ﺷﺪ ،ﺳﻴـﺴﺘﻢ ﻫـﺎی OLTPﺑـﺎ اﺳـﺘﻔﺎده از ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎی راﺑﻄﻪ ای ﺑﺮای اﺗﻮﻣﺎﺗﻴﻚ ﻛﺮدن ﺟﻨﺒﻪ ﻫﺎی ﻋﻤﻠـﻲ ﺗﺠـﺎرت ﺳـﺎﺧﺘﻪ ﺷـﺪﻧﺪ.اﻳـﻦ ﺳﻴـﺴﺘﻢ ﻫﺎﺷـﺎﻣﻞ سیستم هایی مانند پردازشگر دستو،ورود دستور، انبار،دفتر کل عمومی و حسابداری بود.
OLTPﺑﻄﻮراﺗﻮﻣﺎﺗﻴﻚ ﭘﺮدازش ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪو وﺿﻌﻴﺖ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ رادرﻳﻚ زﻣـﺎن درﻳـﻚ ﺣﺎﻟـﺖ راﻳـﺞ اراﺋـﻪ ﻣـﻲ دﻫﻨﺪ.در ﻳﻚ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻛﺎرﺑﺮدی ﺻﻮرت ﺑﺮداری،ﺗﺮاﻛﻨﺶ ﻫﺎﻳﻲ وﺟﻮد داردﺗﺎاﻗﻼم ﺟﺪﻳﺪ راﺑـﻪ اﻧﺒـﺎر وارد ﻛﻨـﺪواﻗﻼم ﻓﺮوﺧﺘﻪ ﺷﺪه راﺣﺬف ﻛﻨﺪو ﻣﻘﺪارﻣﻮﺟﻮد را ﺑﻪ روز ﻧﮕﻪ دارد در ﺣـﺎﻟﻲ ﻛـﻪ ﻫﻤﻴـﺸﻪ ﺗﻌـﺎدل ﻣﻮﺟـﻮدراﺣﻔﻆ ﻣـﻲ ﻛﻨﻨﺪ.ﻣﻘﺪار ﻣﺤﺪودی از ﺗﺎرﻳﺦ ﻫﻢ ﺣﻔﻆ ﻣﻲ ﺷﻮد.ﺑﻪ ﻋﻨﻮان ﻣﺜﺎل ﺗﻌﻌﻴﻦ اﻳﻦ ﻛﻪ ﭼـﻪ ﺗﻌـﺪاداز ﻣﺤـﺼﻮل 222-95-111 ﻣﻮﺟﻮد اﺳﺖ ﻳﺎ اﻳﻦ ﻛﻪ در ﻛﺪام ﺗﺎرﻳﺦ دﺳﺘﻮر ﺷﻤﺎره 45321 ﻓﺮﺳﺘﺎده ﺷـﺪه اﺳـﺖ ،آﺳـﺎن اﺳـﺖ. درﻃﻲ اﻳﻦ ﻣﺪت ﻓﺮوﺷﻨﺪﮔﺎن ﭘﺎﻳﮕﺎه داده راﺑﻄﻪ ای ﺑﺮروی ﺑﻬﺒﻮد اﺟﺮای ﺑﺮای ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ ﻫﺎی ﻛﺎرﺑﺮدی OLTPﺗﻤﺮﻛـز ﻛﺮده و ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﮔﻮاﻫﻴﻨﺎﻣﻪ ﻫﺎی اﺳﺘﺎﻧﺪارد ﺻﻨﻌﺘﻲ TCP-Cﺑﺎ ﻳﻜﺪﻳﮕﺮ رﻗﺎﺑﺖ ﻣﻲ ﻛﺮدﻧﺪ.
1-3-1- ﻇﻬﻮر اﻧﺒﺎر داده:
وﻗﺘﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی OLTPﺳﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪﻧﺪ ﺗﺎ ﺑﻄﻮر ﻣﻮﺛﺮ داده ﻫﺎ را ﺟﻤﻊ آوری ﻛﻨﺪ، ﺑﺮای ﺑﻬﺘﺮﻳﻦ ﺗﻔـﺴﻴﺮآن ﭼﺎﻟﺶ اﻳﺠﺎد ﺷﺪ . در اواﺧﺮ دﻫﻪ 1980 و اواﻳﻞ دﻫﻪ1990 در ﺗﻼﺷﻲ ﺑﺮای ﺑﻴﻨﺶ ﮔﺴﺘﺮده در ﺳﺮاﺳﺮ ﺑـﺎزارﺗﺠﺎرت اوﻟﻴﻦ ﺑﺎﻧﻜﻬﺎی اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﺑﺰرگ (اﺻﻄﻼﺣﻲ ﻛﻪ ﺗﻮﺳﻂ ﺑﻴﻞ اﻳﻨﻤﻮن ،ﭘﺪر ﺑﺎﻧﻚ اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﺑﻨﺎ ﻧﻬـﺎده ﺷـﺪ) ﺳﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪﻧﺪ. اﻃﻼﻋﺎت از ﺑﺴﻴﺎری از ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﻋﻤﻠﻴﺎﺗﻲ ﺑﺮای اﺟﺮای ﻋﻤﻠﻴـﺎت ﺗﺠـﺎری روزﻣـﺮه ﺑـﻪ ﻣﻨﻈـﻮر ﻓﺮاﻫﻢ آوردن دﻳﺪ ﮔﺴﺘﺮده ﻫﻤﻜﺎری ﺟﻤﻊ آوری ﺷﺪﻧﺪ. ﺑﺎﻧﻚ اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﺳﺎﺧﺘﻪ ﺷﺪ ﺗﺎ ﺗﺠﺎرت را در ﻃﻮل زﻣﺎن ﻣﺸﺎﻫﺪه و ﺧﻮاﺳﺘﻪ ﻫﺎ را در ﻧﻈﺮ ﺑﮕﻴﺮد. ﺑﺴﻴﺎری از ﺗﺼﻤﻴﻤﺎت ﺑﻪ ﺗﻮاﻧﺎﻳﻲ در دﻳﺪن ﻣﺎوراء ﺟﺰﺋﻴﺎت ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻣﺮوزه ﻧﻴﺎز دارﻧﺪ و دﻳﺪ ﮔﺴﺘﺮده ﺗـﺮی از ﺗﺠـﺎرت دارﻧـﺪ. ﭘﺮس و ﺟﻮﻫﺎی ﺑﺎﻧﻚ اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﮔﺰارش ﺑﺮ روی ﻓﺮوش ﻣﺤﺼﻮﻻت را ﺑﺎﻟﻎ ﺑﺮ دو ﺳﺎل ﮔﺬﺷﺘﻪ در ﺑﺮ دارد . ﻳـﺎ در ﺗﺎﺛﻴﺮ ﺗﻐﻴﻴﺮات اﺳﺎﺳﻲ در ﻓﺮوﺷﻬﺎی ﺟﺰﺋﻲ در ﻣﻘﺎﺑﻞ ﻓﺮوﺷﻬﺎی اﻳﻨﺘﺮﻧﺘﻲ دﻗﺖ دارد.ﭘﺮس و ﺟﻮﻫﺎ ﺷﺎﻣﻞ دﻗـﺖ دراﻳﻦ ﻛﻪ ﭼﮕﻮﻧﻪ ارزﺷﻬﺎ در ﻃﻮل زﻣﺎن ﺗﻐﻴﻴﺮ ﻛﺮده اﻧﺪ و ﭼﻪ ﭼﻴﺰ دﻳﮕﺮی ﻫﻢ ﺑﺎﻳﺪ ﺗﻐﻴﻴﺮ ﻛﻨﺪ و اﺣﺘﻤﺎﻻ ارﺗﺒﺎﻃـﺎت را ﻛﺸﻒ ﻛﻨﻨﺪ،ﺑﻮد.ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر اﻧﺠﺎم اﻳﻦ ﻧﻮع ﺗﺤﻠﻴﻞ ،داده در اﻧﺒﺎر داده ﻧﻴﺎز دارد ﺗﺎ ﺑﺮای دوره ﻫﺎی ﻃﻮﻻﻧﻲ ﻣـﺪت 5 ﺗﺎ 10 ﺳﺎل ﻧﮕﻬﺪاری ﺷﻮﻧﺪ. اﻧﺒﺎر داده ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ﺑﺮرﺳﻲ ﻣﺎوراء در داده ﻫﺎ ﺟﻬﺖ ﻳﺎﻓﺘﻦ اﻃﻼﻋﺎت اﺳﺘﻔﺎده ﻣﻲ ﺷﻮد در ﻳﻚ اﻧﺒﺎر داده ﻓﻌﺎﻟﻴﺖ اوﻟﻴﻪ ،ﭘﺮس و ﺟﻮ ﻳﺎ ﺧﻮاﻧﺪن داده ﻫﺎ اﺳﺖ . وﻗﺘﻲ داده ﻫﺎی ﺟﺪﻳـﺪ ﺑﺎرﮔـﺬاری ﺷﻮﻧﺪ ﺗﻨﻬﺎ ﻓﻌﺎﻟﻴﺖ ﺑﻪ روزرﺳﺎﻧﻲ روی ﻣﻲ دﻫﺪ . ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎی ﭘﺸﺘﻴﺒﺎﻧﻲ از ﺗﺼﻤﻴﻢ[1] ﻣﺎﻧﻨﺪ ﻛﺸﻒ ﻛﻨﻨـﺪه اوراﻛﻞ[2]، ﭘﺮس و ﺟﻮی ﺗﻌﺎﻣﻠﻲ، ﻧﻤﻮدار ﮔﻴﺮی، ﮔﺮاف ﻫﺎ و ﻗﺎﺑﻠﻴﺘﻬﺎی ﮔﺰارش دﻫـﻲ را ﻓـﺮاﻫﻢ ﻣـﻲ آورد اوراﻛـﻞ اﻧﻮاع ﺧﺎﺻﻲ از ﺳﺎﺧﺘﺎرﻫﺎی دﺳﺘﺮﺳﻲ ﻣﺎﻧﻨﺪ ﺷﺎﺧﺼﻬﺎی ﻧﻘﺶ ﺑﻴﺘﻲ ،ﺷﺎﺧﺼﻬﺎی ﻣﺘﺼﻞ ﻧﻘﺶ ﺑﻴﺘﻲ1 و ﻣـﺸﺎﻫﺪات ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ رﻳﺰی ﺷﺪه ﺑﺮای ﺑﻬﺒﻮد اﺟﺮای ﭘﺮس و ﺟﻮ دارد .ﻧﺮم اﻓﺰار OLAPﺑﺮای ﺗﺤﻠﻴﻞ داده ﻫﺎی ﺗﺠﺎری در ﻳﻚ روش ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮاﺗﺒﻲ از ﺑـﺎﻻ ﺑـﻪ ﭘـﺎﻳﻴﻦ اﺳـﺘﻔﺎده ﺷﺪه اﺳﺖ . ﺑﻪ ﻧﻈﺮ ﻣﻲ رﺳﺪ ﭘﺮس و ﺟﻮﻫﺎ ﻣﻜﺮرا ﻣﻄﺮح ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ ﻛﻪ در ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻳﻚ ﭘﺮﺳﺶ ﻣﻨﺠﺮ ﺑﻪ ﭘﺮﺳـﻴﺪن ﺳﻮاﻻت ﺑﻴﺸﺘﺮی ﻣﻲ ﺷﻮد داﻧﺴﺘﻦ اﻳﻨﻜﻪ ﺳﻮد اﻣﺴﺎل ﭼﻘﺪر ﺑﻮده اﺳﺖ ﻛﺎﻓﻲ ﻧﻴﺴﺖ،ﺗﺤﻠﻴﻞ ﭘـﺮ ﻫﺰﻳﻨـﻪ ای ﻧﻴـﺎز دارد ﻛﻪ ﺳﻮد ﻫﺮ ﻣﺤﺼﻮل را در ﻃﻮل زﻣﺎن ﺑﺮای ﻫﺮ ﻣﻨﻄﻘﻪ ﺟﻐﺮاﻓﻴﺎﻳﻲ ﺑﺪاﻧﻨﺪ. اﻳﻦ ﻳﻚ ﭘﺮس و ﺟﻮی ﺳﻪ ﺟﺎﻧﺒﻪ از اﺑﻌﺎد ﻣﺤﺼﻮﻻت زﻣﺎن و ﻣﻨﻄﻘﻪ ﺟﻐﺮاﻓﻴﺎﻳﻲ اﺳﺖ. ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﻳﻚ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﮔﺮ ﻧﻴﺎز داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ ﻓﺮوش اﻳـﻦ ﻣـﺎه را ﺑـﺎ ﻣـﺎه ﺳـﺎل ﮔﺬﺷـﺘﻪ در ﺑﺮاﺑـﺮ ﺳـﺎﻳﺖ اﻳﻨﺘﺮﻧﺘﻲ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﻛﻨﺪ.ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ او ﺑﻪ ﺳﻄﺢ ﻣﻔﺼﻠﺘﺮی در ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮاﺗﺐ ﺑﺮﺳﺪ ﺗـﺎ ﻓـﺮوش را در ﻓﺮوﺷـﮕﺎﻫﺎی ﻣﺸﺨﺼﻲ ﺑﺪﺳﺖ آورد و ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻛﻨﺪ ﻛﺪام ﻳﻚ ﭘﺮ ﺑﺎزده ﺗﺮ و ﻛﺪام ﻳﻚ ﺑﺎﻋﺚ از دﺳﺖ دادن ﭘﻮل ﻣﻲ ﺷﻮد.
اﻧﺒﺎر داده ﻧﻴﺎز ﺑﻪ ﻃﺮاﺣﻲ ﻳﻚ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﻣﺘﻔﺎوت دارد :
ﭘﺎﻳﮕﺎه ﻫﺎی داده ﺑﺮای ﺑﺎزﻳﺎﺑﻲ ﺳﺮﻳﻊ زﻣﺎﻧﻲ ﻛﻪ ﻣﺴﻴﺮ دﺳﺘﻴﺎﺑﻲ از ﻗﺒﻞ ﻣﺸﺨﺺ ﻧﻴﺴﺖ ﻃﺮاﺣﻲ ﺷﺪه اﻧـﺪ .اﻃﻼﻋﺎت اﻏﻠﺐ از دﻳﮕﺮ داده ﻫﺎ ﺑﺎ ﺧﻼﺻﻪ ﻛﺮدن داده ﻫﺎ و ﺑﺪﺳﺖ آوردن ﺟﺰﺋﻴﺎت ﺑﻴـﺸﺘﺮ ﻳـﺎ دﻗـﺖ در اﻟﮕﻮﻫـﺎ و روﻧﺪﻫﺎ ﺑﺪﺳﺖ ﻣﻲ آﻳﺪ. در ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ OLTP ﺷﻴﻮه ﻫﺎی ﻧﻤﻮدار ﺳﺎزی ارﺗﺒﺎط ﻣﻮﺟﻮدﻳﺘﻬـا (E-R)ﺑـﺮای ﻃﺮاﺣـﻲ ﭘﺎﻳﮕـﺎه داده اﺳﺘﻔﺎده ﻣﻲ ﺷﻮد. ﻫﺮ ﻣﻮﺟﻮدﻳﺖ ﻳﻚ ﺟﺪول ﻣﻲ ﺷﻮد،و ﻫﺮ ﺻﻔﺖ ﻣﺸﺨﺼﻪ ﺳﺘﻮﻧﻬﺎ را ارزﻳﺎﺑﻲ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ و رواﺑﻂ ﺑﺎ اﺗﺼﺎل ﻛﻠﻴﺪ اﺑﺘﺪاﻳﻲ و ﺳﺘﻮﻧﻬﺎی ﻛﻠﻴﺪ ﺧﺎرﺟﻲ ﺑﻪ ﻳﻜﺪﻳﮕﺮ در زﻣﺎن اﺟﺮا اراﺋﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﻳﻚ ﻃﺮاﺣﻲ ﻣﺘﻌﺎرف اﺟﺮای ﺑﻬﻴﻨﻪ ای را ﺑﺮای ﺳﻴـﺴﺘﻢ ﻫـﺎی OLTPﻓـﺮاﻫﻢ ﻣـﻲ آورد از ﺣﺠـﻢ ﺑـﺎﻻی ﺗﺮاﻛﻨﺸﻬﺎﻳﻲ ﻛﻪ دادن داده ﻫﺎی ﻣﺮﺑﻮﻃﻪ در ﻳﻚ ﺟﺪول و ﺣﺬف اﻓﺰوﻧﮕﻲ ﺷـﻜﻞ ﮔﺮﻓﺘـﻪ اﻧـﺪ ﺗﻨﻬـﺎ ﺑـﺎ در دﺳـﺖ داﺷﺘﻦ ﻳﻚ ﻧﺴﺨﻪ از داده ﻫﺎ ،از ﺗﺮﺗﻴﺐ ﻫﺎی ﻧﺎدرﺳﺖ ﺟﻠﻮﮔﻴﺮی و ﺛﺒﺎت ﺣﻔﻆ ﻣﻲ ﺷﻮد ﭘﺲ از ﻣﺘﻌـﺎرف ﺳـﺎزی داده ﻫﺎ ،ﺑﻌﻀﻲ اﻓﺰوﻧﮕﻲ ﻫﺎ ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﺑﺮ روی ﺳﺘﻮﻧﻬﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﺑﺮای ﺑﻬﺒﻮد اﺟﺮا ﺑﻪ روز ﺷﺪه اﻧﺪ . دوﺑﺎره ﻣﻌﺮﻓـﻲ شوند. ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ﺑﻬﻴﻨﻪ ﺳﺎزی ﻋﻤﻠﻜﺮد ﺑﺮای ﻳﻚ اﻧﺒﺎرداده ﻛﻪ ﻓﻌﺎﻟﻴﺖ اوﻟﻴﻪ ﭘﺮس وﺟﻮ از داده ﻫﺎﺳﺖ ﻳﻚ ﻣﺪل ﺟﺪﻳﺪ داده ﻣﻮرد ﻧﻴﺎز اﺳﺖ . راﻟﻒ ﻛﻴﻤﺒﻞ[3] اوﻟﻴﻦ ﺳـﺨﻨﮕﻮی ﺻـﻨﻌﺘﻲ ﺑـﺮای ﻣـﺪل ﺳـﺎزی اﺑﻌـﺎد و ﻧﻮﻳـﺴﻨﺪه انبار داده ﺗﻮﻟﻜﻴﺖ[4] ﻧﻤﻮدار ﺳﺘﺎره ای ، روش ﺟﺪﻳـﺪی ازﻃﺮاﺣـﻲ ﭘﺎﻳﮕـﺎه داده را ﺑـﺮای ﺗـﺴﻬﻴﻞ ﻛـﺮدن ﭘﺮدازش OLAPﻣﻌﺮﻓﻲ ﻛﺮد . ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮرﺑﻬﻴﻨﻪ ﻛﺮدن اﺟﺮا ﺑﺮای ﻳﻚ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده . ﺷﻴﻮه ﻫﺎی ﻣﺪﻟـﺴﺎزی اﺑﻌـﺎدی اﺳﺘﻔﺎده ﺷﺪه اﺳﺖ .ﺷﻴﻮه اﺑﻌﺎدی ﺑﺮای ﻣﺪﻟـﺴﺎزی . داده ﻫـﺎ را ﺑـﻪ ﺷـﻜﻞ ﺣﻘﻴﻘـﻲ وﺟـﺪوﻟﻬﺎی اﺑﻌـﺎدی ﺳـﺎزﻣﺎن دﻫـﻲ ﻣـﻲ ﻛﻨﺪ.دادﻫﺎ را در روﺷﻲ اراﺋﻪ ﻣﻲ دﻫﺪ ﻛﻪ ﺗﻮﺳﻂ ﻛﺎﺑﺮان ﺑﻪ راﺣﺘﻲ ﻓﻬﻤﻴﺪه ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ.ﻛـﺎرﺑﺮان اﻏﻠـﺐ ﺑـﻪ دﻧﺒـﺎل ﮔﺰارﺷﻬﺎﻳﻲ ازﻧﺘﺎﻳﺞ ﻓﺮوش ﺑﺼﻮرت ﻫﺮ ﺳﻪ ﻣﺎه ﻳﻜﺒﺎر و ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨـﺪی ﺑـﺼﻮرت ﻓﺮوﺷـﮕﺎﻫﻲ و ﻣﻨﻄﻘـﻪ ﺟﻐﺮاﻓﻴـﺎﻳﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ. ﺗﻌﺪاد ﻓﺮوش ﺣﻘﺎﻳق(facts) ﻫﺴﺘﻨﺪ. ﻓﺮوﺷﮕﺎه، ﻣﻨﻄﻘﻪ و ﻓﺼﻞ اﺑﻌﺎد داده ﻫﺎ ﻫـﺴﺘﻨﺪ ﻛـﻪ ﺑـﺮ اﺳـﺎس آن ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ و ﺑﺮای ﺳﺎزﻣﺎن دﻫﻲ داده ﻫﺎ اﺳﺘﻔﺎده ﻣﻲ ﺷﻮد. ﺑﺎ ﻣﺪل ﺳﺎزی اﺑﻌﺎدی ﻧﺪاﺷﺘﻦ ﻧﺮﻣﺎل ﺳﺎزی[5] و ﻣﺠﻮد اﻓﺰوﻧﮕﻲ[6] ﻣﻌﺮﻓﻲ ﻣﻲ ﺷﻮد. در ﻓﺼﻞ های بعد ﺧﻮاﻫﻴﻢ دﻳﺪ ﭼﮕﻮﻧﻪ ﺑﺮای ﻳﻚ ﻓﺮوﺷﮕﺎه اﻳﻨﺘﺮﻧﺘـﻲ ﻳـﻚ ﻃﺮاﺣـﻲ واﻗﻌﻲ اﻳﺠﺎد ﻛﻨﻴﻢ اﻳﻦ ﻧﻤﻮﻧﻪ ﺷﺮﻛﺘﻲ اﺳﺖ ﻛﻪ در ﺳﺮاﺳﺮ اﻳﻦ ﻛﺘﺎب اﺳﺘﻔﺎده ﺧﻮاﻫﺪ ﺷﺪ. اوراﻛﻞ ﺑﺮای ﺣﻤﺎﻳﺖ ازﻃﺮﺣﻬﺎی اﺑﻌﺎدی ﺗﺮﻛﻴﺒﺎت زﻳﺎدی را اﺿﺎﻓﻪ ﻛﺮده اﺳﺖ .ﺑﻬﻴﻨﻪ ﺳﺎز ﻣـﻲ ﺗﻮاﻧـﺪ ﻳـﻚ ﻧﻤﻮدار ﺳﺘﺎره ای راﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻛﻨﺪ. ﺷﻤﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻴﺪ ﻋﻼوه ﺑﺮ اﻳﺠﺎد ﺟﺪوﻟﻬﺎ و ﺳﺘﻮﻧﻬﺎ ، اﺑﻌﺎد را ﻫﻢ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﻛﻨﻴﺪ تا ﺑﻪ ﺗﺤﻠﻴﻞ داده ﻫﺎی ﺷﻤﺎ در روﺷﻬﺎی ﮔﻮﻧﺎﮔﻮن ﻛﻤﻚ ﻛﻨﺪ.
در ادامه طراحی یک انبار را بررسی می کنیم، پیشنهاداتی که در این زمینه مطرح است عبارتست از:
1)هرگز از قبل یک پایگاه داده طراحی نکنید.
2)یک پایگاه داده با سیستمی با نوع پردازش تراکنش طراحی کنید.
3)یک سیستم پایگاه داده بسازید.
ﮔﺰﻳﻨﻪ آﺧﺮ را ﺷﻤﺎ در ﻧﻈﺮ ﻧﮕﻴﺮﻳﺪ ﻳﺎ از آن ﺑﻪ ﻋﻨﻮان ﻛﻤﻚ اﺳﺘﻔﺎده ﻛﻨﻴﺪ، ﺑﻮﻳﮋه اﮔﺮ از آﺧﺮﻳﻦ ﭘﺎﻳﮕﺎه اوراﻛﻞ اﺳﺘﻔﺎده ﻛﺮده ﺑﺎﺷﻴﺪ . ﺑﻨﺎﺑﺮ اﻳﻦ ، این موضوع ﺧﻮاﻧﻨﺪﮔﺎﻧﻲ را ﻣﻮرد ﻫﺪف ﻗﺮار ﻣﻲ دﻫﺪ ﻛﻪ در داده ﺟﺮﻳﺎن ﻳﻚ ﻳﺎ دو ﻣﻘﻮﻟﻪ ﻗﺮار ﮔﻴﺮﻧﺪ ،ﻛﻪ ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﺷﺨﺼﻲ را ﻛﻪ ﻗﺒﻼ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﻳﻚ ﻣﺨﺰن ﺑﺪون داده راﻃﺮاﺣﻲ ﻛﺮده اﺳﺖ ﻣﺘﻌﺠﺐ ﺳﺎزد ،ﭼﺮا؟ زﻳﺮا ﻣﻬﺎرﺗﻬﺎ و ﺗﻜﻨﻴﻚ ﻫﺎی ﻻزم ﺑﺮای اﻳﺠﺎد ﻳﻚ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﺑﺮای ﻳﻚ ﻣﺨﺰن داده ﻣﺘﻔﺎوت از آﻧﻬﺎﻳﻲ اﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﺮای ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺑﺎ ﻧﻮع ﭘﺮدازﺷﮕﺮ ﺗﺮاﻛﻨﺶ ﻣﻮرد ﻧﻴﺎز اﺳﺖ در ﻧﺘﻴﺠﻪ اﮔﺮ ﺷﻤﺎ ﺑﻪ ﺧﺎﻃﺮ ﺑﻌﻀﻲ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﻣﺜﻞ ﻫﻢ ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻳﻚ ﺷﺮوع اﺻﻠﻲ[7] را ﺧﻮاﻫﻴﺪ داﺷﺖ ، اﻳﻦ ﻣﻬﻢ اﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﻪ ﺧﻮد ﺑﮕﻮﻳﻴﺪ : ﻣﻦ ﻧﻮﻋﻲ ﻣﺘﻔﺎوت از ﻣﺨﺰن را ﻃﺮاﺣﻲ ﻛﺮده ام . ﺑﻨﺎﺑﺮاﻳﻦ ﺗﻔﺎوت در ﻃﺮاﺣﻲ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده در ﻳﻚ ﻣﺨﺰن داده ﭼﻴﺴﺖ ؟ در ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺑﺎ ﻧﻮع ﭘﺮدازش ﺗﺮاﻛﻨﺶ ﻫﺪف ﻃﺮاح اﻳﻦ اﺳﺖ ﺗﺎ ﺗﺮاﻛﻨﺶ را ﺧﻴﻠﻲ ﺳﺮﻳﻊ و ﻛﺎﻣﻞ ﺑﺴﺎزد و ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﻃﺮاح ﺑﺎ اﻣﻴﺪواری ﻣﻲداﻧﺪ ﭼﮕﻮﻧﻪ ﺷﺮﻛﺘﻬﺎی ﺑﺎزرﮔﺎﻧﻲ از داده ﭘﺮس و ﺟﻮ و از آن اﺳﺘﻔﺎده ﻛﻨﺪ . ﻋﻤﺪﺗﺎَ ، ﺗﻐﻴﻴﺮ داده ﻓﻘﻂ رﻛﻮرد ﻫﺎی ﻓﺮدی ﺧﺎص ﺑﺮای ﺗﺮاﻛﻨﺶ اﺳﺖ و ﮔﺰارﺷﺎت ﺗﻨﻬﺎ ﺑﻪ روز، ﻫﻔﺘﻪ ﻳﺎ ﻣﺎه ﺟﺎری اﺳﺖ. ﻧﻘﻄﻪ ﻣﻘﺎﺑﻞ ﻳﻚ ﻣﺨﺰن داده اﮔﺮ ﭼﻪ ﭘﺮس و ﺟﻮ ﻫﺎ ﺑﺎﻳﺪ ﺑﺎ ﺳﺮﻋﺖ ﻣﻤﻜﻦ ﺗﻜﻤﻴﻞ ﺷﻮد ،آﻧﻬﺎ ﻣﻲ ﺗﻮاﻧﻨﺪ ﺳﺎﻋﺖ ﻫﺎ ﺑﻪ ﻃﻮل ﺑﻴﻨﺠﺎﻣﻨﺪ. در ﻳﻚ ﻣﺨﺰن داده ، ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ﺗﻜﻤﻴﻞ اﻧﻮاع ﭘﺮس و ﺟﻮﻫﺎی ﻫﻮﺷﻤﻨﺪ ، ﺣﺠﻢ زﻳﺎد داده ﺑﻪ دو ﺻﻮرت ﻣﺘﺪاول و ﻗﺪﻳﻤﻲ ﺑﺎ دﻗﺖ ﻣﻮرد ﺑﺮرﺳﻲ ﻗﺮار ﻣﻲ ﮔﻴﺮﻧﺪ. ﻣﺸﻜﻞ ﻋﻤﺪه دﻳﮕﺮ اﻳﻦ اﺳﺖ ﻛﻪ ﭼﻪ اﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﺑﺎﻳﺪ در ﻣﺨﺰن ﻗﺮار ﺑﮕﻴﺮد و در ﭼﻪ ﺳﻄﺢ ﻣﺠﺰاﻳﻲ ﺑﺎﻳﺪ ﺣﻔﻆ ﺷﻮد . اﻳﻦ ﻛﺘﺎب ،ﺗﻜﻨﻴﻚ ﻫﺎﻳﻲ ﺑﺮای ﺗﻌﻴﻴﻦ آﻧﭽﻪ ﻛﻪ ﺑﺎﻳﺪ در ﻣﺨﺰن ﻗﺮارﮔﻴﺮد و ﻳﺎ ﭼﮕﻮﻧﻪ آن اﻃﻼﻋﺎت را ﺟﻤﻊ آوری ﻛﻨﺪ ﻣﻮرد ﺑﺤﺚ ﻗﺮار ﻧﻤﻲ دﻫﺪ ، زﻳﺮا ﻗﺒﻼ ﻛﺘﺎﺑﻬﺎﻳﻲ ﺑﻮده اﻧﺪ ﻛﻪ ﺑﻪ ﻃﻮر ﺟﺎﻣﻊ اﻳﻦ ﻣﻮﺿﻮع را ﻣﻮرد ﺑﺮﺳﻲ ﻗﺮار داده اﻧﺪ . ﺑﺎ اﻳﻦ وﺟﻮد ،اﻫﻤﻴﺖ ﺗﻼس در ﺗﻌﻴﻴﻦ اﻳﻨﻜﻪ ﭼﻪ ﭼﻴﺰی ﺑﺎﻳﺪ در ﻣﺨﺰن داده ﻗﺮار ﮔﻴﺮد ﻧﻤﻲ ﺗﻮاﻧﺪ ﻓﺸﺎر زﻳﺎدی وارد ﻛﻨﺪ . اﻳﻦ ﺧﻴﻠﻲ ﻣﻬﻢ اﺳﺖ زﻳﺮا ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ، ﻳﻚ ﺳﺎل ﺑﻌﺪ ﻛﻪ ﻣﺨﺰن ﻣﻮرد اﺳﺘﻔﺎده ﻗﺮار ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﻮد ، ﻧﺎﮔﻬﺎن ﻣﺘﻮﺟﻪ ﺷﻮﻳﺪ ﻛﻪ اﻃﻼﻋﺎت وﺟﻮد ﻧﺪارد و ﻳﺎ در ﺳﻄﺢ ﻧﺎدرﺳﺘﻲ ﻗﺮار دارد و در اﻳﻦ ﻣﻮرد اﻧﻮاع ﭘﺮس و ﺟﻮﻫﺎﻳﻲ را ﻛﻪ ﻣﻴﺘﻮاﻧﻴﺪ ﺑﺮ روی ﻣﺨﺰﻧﺘﺎ ن اﺟﺮا ﻛﻨﻴﺪ را ﻣﺤﺪود و ﻳﺎ ﻣﻤﻨﻮع ﻣﻲ ﻛﻨﺪ .ﺑﻪ ﻋﻨﻮان ﻣﺜﺎل ، ﻳﻚ ﺷﺮﻛﺖ ﻣﺨﺎﺑﺮاﺗﻲ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻣﻴﮕﻴﺮد ﺗﺎ ﻫﺮ ﺗﻠﻔﻨﻲ را در ﭘﺎﻳﮕﺎه داده اش ﻗﺮار ﻧﺪﻫﺪ ،و در ﻋﻮض، ﻣﺠﻤﻮع آﻧﭽﻪ را ﻛﻪ ﻣﺸﺘﺮی در ﻃﻮل روز ﺻﺮف ﻛﺮده اﺳﺖ را ﺣﻔﻆ ﻛﻨﺪ . ﺳﭙﺲ ﻓﺮدی در ﺷﺮﻛﺖ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻣﻴﮕﻴﺮد وﻗﺘﻲ ﺷﻤﺎره ﻫﺎی ﺧﺎص ﮔﺮﻓﺘﻪ ﻣﻴﺸﻮد ﺑﻪ ﻣﺸﺘﺮی ﺗﺨﻔﻴﻒ دﻫﺪ . اﻛﻨﻮن اﮔﺮ ﻣﺨﺰن ، ﻫﺮ ﺷﻤﺎره ای ﻛﻪ ﺗﻮﺳﻂ ﻣﺸﺘﺮﻳﺎﻧﺶ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪ را ، ﺷﺎﻣﻞ ﻣﻲ ﺷﺪ ﺷﺮﻛﺖ ﻗﺎدر اﺳﺖ دﻗﻴﻘﺎ ﺑﻔﻬﻤﺪ اﻳﻦ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ اﮔﺮ در 12ﻣﺎه ﮔﺬﺷﺘﻪ اﻧﺠﺎم ﻣﻲ ﺷﺪ ﭼﻪ ﻫﺰﻳﻨﻪ ای را در ﺑﺮ ﻣﻲ ﮔﺮﻓﺖ . در ﻋﻮض اﻳﻦ ﺷﺮﻛﺖ ﻫﻴﭻ داده ﻗﺎﺑﻞ اﺳﺘﻔﺎده را ﻧﺪارد و ﻳﺎ ﺑﺎﻳﺪ ﺣﺪس ﻣﻴﺰد ﭼﻪ ﻫﺰﻳﻨﻪ ای دارد و ﻳﺎ اﻳﻨﻜﻪ ﻃﺮاﺣﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺟﺪﻳﺪ را ﺑﻪ ﺗﻌﻮﻳﻖ اﻧﺪازد ﺗﺎ اﻳﻨﻜﻪ
داده ﻛﺎﻓﻲ در دﺳﺘﺮس ﺑﺎﺷﺪ ﺗﺎ ﺑﻪ ﻃﻮر دﻗﻴﻖ ﻫﺰﻳﻨﻪ واﻗﻌﻲ ﺷﺮﻛﺖ را ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻛﻨﺪ .ﻳﻜﻲ از ﻣﺸﻜﻼت ﻃﺮاﺣﻲ اﻳﻦ اﺳﺖ ﻛﻪ ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ داده در ﭼﻪ ﺳﻄﺤﻲ در ﻣﺨﺰن ذﺧﻴﺮه ﺧﻮاﻫﺪ ﺷﺪ.اﻏﻠﺐ ، ذﺧﻴﺮه ﺳﺎزی ﻫﺮ ﺗﺮاﻛﻨﺶ ﻣﺎﻧﻨﺪ ﻣﺜﺎل ﺗﻠﻔﻦ ، ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﺑﻴﺶ از اﻧﺪازه ﺑﻪ ﻧﻈﺮ ﺑﺮﺳﺪ و از آﻧﺠﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﻣﻴﺘﻮاﻧﺪ ﺑﻪ ﻣﻌﻨﺎی رﺷﺪ ﻣﺨﺰن ﺑﻪ اﻧﺪازه ﺗﺮاﺑﺎﻳﺘﻬﺎ ﺑﺎﺷﺪ ، وﺳﻮﺳﻪ ای ﺑﺮای ﺳﺎزﻣﺎن ﻫﺎی داده ﺑﻪ وﺟﻮد ﻣﻲ آورد . اداره ﻛﺮدن ﻣﺨﺰن ﻳﻚ ﺗﺮاﺑﺎﻳﺘﻲ ﺑﻪ رواﻟﻬﺎی ﻛﻨﺘﺮل ﺷﺪه و دﻗﻴﻖ ﻧﻴﺎزدارد ﻛﻪ ﺑﺎﻳﺪ دﻧﺒﺎل ﺷﻮد . ﻫﺮ ﭼﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎه داده ﺑﺰرﮔﺘﺮ ﺷﻮد،ﻣﺪﻳﺮﻳﺖ ﭘﺮس و ﺟﻮی آن ﺳﺨﺖ ﺗﺮ ﻣﻲ ﺷﻮد . ﺑﻪ ﻫﺮ ﺣﺎل ﺑﺎ دﺳﺘﺮﺳﻲ آﺳﺎﻧﺘﺮ ﺑﻪ ﺷﻴﻮه ﻫﺎی ذﺧﻴﺮه ﺳﺎزی ارزان، ﺣﻔﻆ ﻣﻘﺎدﻳﺮ زﻳﺎدی از داده ﻫﺎ در ﺳﻄﺢ ﺟﺰﺋﻲ اﻣﻜﺎن ﭘﺬﻳﺮ و ارزﺷﻤﻨﺪﺗﺮ ﻣﻲ ﺷﻮد .از آﻧﺠﺎﻳﻲ ﻛﻪ اﻧﺒﺎﺷﺘﮕﻲ[8] ﻳﻚ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻣﻬﻢ ﻃﺮاﺣﻲ اﺳﺖ ، ﻃﺮاﺣﻲ ﺑﺎﻳﺪ دﻗﻴﻖ ﺑﺎﺷﺪ و ﻗﺒﻞ از آﻧﻜﻪ ﻳﻚ ﭼﻨﻴﻦ اﺳﺘﺮاﺗﮋی را ﺑﭙﺬﻳﺮد ﺑﻪ دﻧﺒﺎل ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻛﺎرﺑﺮان ﻣﺨﺰن ﺑﺎﺷﺪ . ﻫﻤﭽﻨﺒﻦ ﺑﺎﻳﺪ ﺑﻪ اﻳﻦ ﻛﺎرﺑﺮان ﺑﻪ ﻃﻮر واﺿﺢ ﻣﺤﺪودﻳﺖ ﻫﺎﻳﻲ را ﻛﻪ اﺣﺘﻤﺎﻻ ﺑﻪ ﺧﺎﻃﺮ اﻧﺒﺎﺷﺘﮕﻲ داده روی ﻣﻴﺪﻫﺪ ﺗﻮﺿﻴﺢ داد . ﺑﺎ دﺳﺘﺮس ﺑﻮدن ﺣﺎﻓﻈﻪ ، ﺑﺴﻴﺎری از ﺳﺎﻳﺖ ﻫﺎ ﺗﻤﺎم داده ﻫﺎﻳﻲ را ﻛﻪ ﻧﻴﺎز دارﻧﺪ ذﺧﻴﺮه ﺧﻮاﻫﻨﺪ ﻛﺮد
جهت دریافت فایل بررسی كاربردی مدل های داده چند بعدی(OLAP) واستفاده از الگوهای آماری لطفا آن را خریداری نمایید
قیمت فایل فقط 8,900 تومان
برچسب ها : بررسی كاربردی مدل های داده چند بعدی(OLAP) واستفاده از الگوهای آماری , استفاده از الگوهای آماری , OLAP , فضاهای کاری آنالیزی , مشتری سازنده انبار اراکل , اﻧﺒﺎر داده , ﭘﻴﻜﺮ ﺑﻨﺪی ﻫﺎی ﺳﺨﺖ اﻓﺰار ﺑﺮای ﻳﻚ اﻧﺒﺎر , کامپیوتر , زبان برنامه نویسی , نرم افزار , سخت افزار , وب سایت , اینترنت , دانلود بررسی كاربردی مدل های داده چند بعدی(OLAP) واستفاده از الگوهای آماری , م