KKV Adattárház. Presented to: Adattárház Fórum 2014 Date: Június 5, Presented by: Csippán János IT Director

Hasonló dokumentumok
BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA

Döbrönte Zoltán. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt. DMS Consulting Kft.

Adattárház tiszta alapokon Oracle Day, Budapest, november 8.

Adatbázis Rendszerek II. 8. Gyakorló környezet

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft.

Adatbázis-kezelés. Harmadik előadás

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő február 20.

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Bevezetés: az SQL-be

Adattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel. Németh Rajmund Vezető BI Szakértő március 28.

Data Vault 2.0 és az Oracle DW/BD referencia architektúra. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Nézetek és indexek. AB1_06C_Nézetek_Indexek - Adatbázisok-1 EA (Hajas Csilla, ELTE IK) - J.D. Ullman elıadásai alapján

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS

8. Gyakorlat SQL. DDL (Data Definition Language) adatdefiníciós nyelv utasításai:

B I T M A N B I v: T M A N

Adatbázis Rendszerek I. 10. SQL alapok (DML esettanulmány)

SQL- Utasítások csoportosítása Definíció: DDL: - objektum létrehozás CREATE - objektum megszüntetés DROP - objektum módosítás ALTER

Data Vault adatmodellezés.

Kővári Attila, BI projekt

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban

A relációs adatbáziskezelés szabványos nyelve Két fő csoportba sorolhatók az utasításai

SQL jogosultság-kezelés. Privilégiumok Grant és Revoke Grant Diagrammok

Vizuális programozás gyakorlat

Célkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK BEVEZETÉS

HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP

OO PDO. Tehát PDO használatával, könnyen átállhatunk egy másik adatbáziskezelőre, anélkül hogy a kódot teljes egészében újraírnánk.

Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon

Self service reporting fogások, technikák és megoldások controllereknek, nem csak Excel alapon

A gyakorlat során MySQL adatbázis szerver és a böngészőben futó phpmyadmin használata javasolt. A gyakorlat során a következőket fogjuk gyakorolni:

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás

SQL haladó. Külső összekapcsolások, Csoportosítás/Összesítés, Beszúrás/Törlés/Módosítás, Táblák létrehozása/kulcs megszorítások

Seacon Access and Role Management

Eseményvezérelt alkalmazások fejlesztése II 12. előadás. Objektumrelációs adatkezelés (ADO.NET) Giachetta Roberto

GEIAL Kovács László. GEIAL Kovács László GEIAL Kovács László

SQL. 1.rész. 1.elıadás // Adatbázisok-1 elıadás // Ullman-Widom (Stanford) tananyaga alapján // Hajas Csilla (ELTE IK) 1

Táblakezelés: Open SQL Internal table. Tarcsi Ádám: Az SAP programozása 1.

5. téma XML DB. Az adatkezelés és XML kapcsolata. Miért fontos az XML használata az adatbázis kezelésben?

BIRDIE. Business Information Reporter and Datalyser. Előadó: Schneidler József

Adattípusok. Max. 2GByte

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok

Adatbázisok* tulajdonságai

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Bevezetés az SQL-be. Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

Adattárház automatizálási tapasztalatok a Generali Biztosítóban

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető október 4.

Adatbázis rendszerek SQL nyomkövetés

Adatbázis Rendszerek II. 5. PLSQL Csomagok 16/1B IT MAN

Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS

Adatbázis rendszerek tervezése

30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.

Adatbázis rendszerek I

SQL ALAPOK. Bevezetés A MYSQL szintaxisa Táblák, adatok kezelésének alapjai

Alkalmazás technológiai frissítés migrációs és üzemeltetési tapasztalatok

ADATBÁZIS-KEZELÉS FÉLÉVES FELADAT

Készítette: Szabóné Nacsa Rozália

Hálózatok állapotfelmérése - Integrált informatikai rendszer bevezetése az ELMŰ ÉMÁSZ társaságcsoportnál

Adatbázis Rendszerek II. 3. SQL alapok

Dr. Pál László, Sapientia EMTE, Csíkszereda WEB PROGRAMOZÁS 4.ELŐADÁS. Adatbázis alapú alkalmazások készítése PHP-ben

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék 1. Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2

AutoCAD MAP DWG mapobject TOPOBASE konvertáló program dokumentáció

Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft.

Tranzakciókezelés PL/SQL-ben

NETinv. Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások

Folyamatok rugalmas irányítása. FourCorm Kft.

Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása. Rákosi Péter és Lányi Árpád

Az Oracle Fusion szakértői szemmel

Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése. Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009

A projektgenerálás módszertana a klaszterekben

Újdonságok. Jancsich Ernő Ferenc

Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Control és 11g Grid Control összehasonlítás

A könyv tartalomjegyzéke

Webfejlesztés 4. alkalom

Adattípusok. Max. 2GByte

Titkok. Oracle adatbázisok proaktív es reaktív védelmi eszközei. Mosolygó Ferenc, vezetı technológiai tanácsadó. <Insert Picture Here>

ADATBÁZIS RENDSZEREK I BEADANDÓ

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1

SQL*Plus. Felhasználók: SYS: rendszergazda SCOTT: demonstrációs adatbázis, táblái: EMP (dolgozó), DEPT (osztály) "közönséges" felhasználók

Egészítsük ki a Drupal-t. Drupal modul fejlesztés

Magyar cégeknek van esélyük a 4. ipari forradalomban? MAGYAROK A PIACON KLUB Essősy Zsombor elnök

MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4

Adatbázisok. 8. gyakorlat. SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 17

Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon

Tanúsítványkérelem készítése, tanúsítvány telepítése Lotus Domino szerveren

Adatbázis Rendszerek II. 2. Gyakorló környezet

Viczián István IP Systems JUM XIX szeptember 18.

Oracle E-Business Suite üzemeltetés a Rába Járműipari Holding Nyrt.-nél

Adatbázis-kezelés alapok Adatbázisok című tárgyhoz, ismétlés kapcsán

Adatbázis Rendszerek I. 9. SQL alapok (DDL esettanulmány)

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

Programozási technikák Pál László. Sapientia EMTE, Csíkszereda, 2009/2010

Adatbáziskezelés php-ben MySQL adatbáziskezelı rendszert használva

Átírás:

KKV Adattárház Presented to: Adattárház Fórum 2014 Date: Június 5, 2014. Presented by: Csippán János IT Director 1

Tartalom Bemutatkozás KKV Adattárház Nézzük meg közelebbről Megvalósítás és üzemeltetés 2

Partner in Pet Food Csoport Alap adatok Mennyiség Gyárak Disztribúció Vevők Dolgozók 400,000 tonna 8 gyár 4 országban 33 ország Vezető európai kereskedelmi láncok ~1,000 munkavállaló Európában Piaci pozició Legjobb No.1 Private kisállateledel Label pet gyártó food company Európában in Europe a következők when measuring: szerint Minőség/ár Kiváló vevő-kiszolgálási színvonal (>98%) Kategória menedzsment Innováció: gyors követés Európai gyártóhálózat 1. No.1/2 vagy 2. market piaci pozíció position az by 5 volume kulcs piacon in 6 core markets No.1 HU, CZ, SK No.2 - PL, RO A Partner in Pet Food vezető sajátmárkás kisállateledel gyártó Európában amelyik teljes termékportfóliót kínál kutyáknak és macskáknak. 3

Európai gyártó hálózat Netherlands DRY and WET plants PPF az egyetlen sajátmárkás kisállat eledel gyártó európai gyártóhálózattal Erős jelenlét Nyugat és Közép-Kelet Európában Czech Republic DRY and WET plants Száraz és nedves termékek gyártásával teljes portfóliót nyújtunk vásárlóinknak Szolgáltatási színvonalunkat a rugalmasan allokálható gyártás biztosítja. Szolgáltatási színvonal 98% felett. 2012-ben beruházás alutasakos gyártási technológiába, majd 2013-ban kapacitás bővítés 2013-ban beruházás alutálkás termékek gyártásába felvásárlással Slovakia DRY plant Hungary DRY and WET plants A PPF az egyetlen sajátmárkás kisállateledel gyártó integrált európai gyártókapacitással 4

Érintett rendszerek FORRÁS MS Navision (MS SQL Server 2005) Országonként külön adatbázis Adatbázisonként önálló törzsadat kezelés Lokális és regionális törzsadat attribútumok Regionális attribútumok értéklistái szinkronizáltak A Navision környezeteket technikailag konszolidáltuk egy adatközpontba. Egy virtuális szerveren 5 SQL Server példány fut. ETL MS SQL SSIS DW MS SQL Server 2008 DW ETL HU Navision CZ Navision SK Navision PL Navision NL Navision 5

KKV Adattárház Miért KKV egy ekkora cég? Állandó időhiány Belső erőforrások korlátozottak Gyorsan változó környezet és vállalat? Miért nagyvállalat egy ekkora cég? Különböző forrásrendszerek Egységes törzsadat igények A szervezet különböző szintjeiről igény a one version of the truth -ra Miért kell mégis adattárház? Kinőttük az XLS/Access-t Összekapcsoltuk a rendszereinket beszerzés, receptúra, felhasználás Szervezeti fejlődés, riportozási kultúra fejlődése, igények fejlődése Miben más egy KKV Adattárház? Professzionalizmus? NEM Méretek? IGEN Bevezetés gyorsasága? IGEN Technikai megvalósítás? Üzemeltetési környezet? IGEN IGEN 6 Mit és hogyan építsünk ilyen környezetben?

Nézzük meg közelebbről SSIS ETL folyamat Metaadat struktúra Új táblák felvétele a DW-be 7

8 SSIS ETL folyamat

Metaadat struktúra META_SOURCE_VIEW SOURCE_VIEW_ID DW_TABLE_ID COUNTRY_CODE SOURCE_VIEW_DATABASE SOURCE_VIEW_SCHEMA SOURCE_VIEW_NAME FULL_INCR_FLAG INCR_KEY_NAME INCR_KEY_VALUE_TYPE INCR_KEY_LAST_VALUE LAST_REFRESH_DATETIME VALID_FLAG... int int varchar(20) char(1) char(1) varchar(200) datetime tinyint SOURCE_VIEW_ID = SOURCE_VIEW_ID <pk> <fk> DW_TABLE_ID = DW_TABLE_ID META_DW_TABLE DW_TABLE_ID COUNTRY_CODE DW_TABLE_DATABASE DW_TABLE_SCHEMA DW_TABLE_NAME LAST_REFRESH_DATETIME... int varchar(20) datetime <pk> META_EXTRACT_LOG EXTRACT_LOG_ID COUNTRY_CODE SOURCE_VIEW_ID BATCH_START_DATETIME PROCESS_START_DATETIME PROCESS_END_DATETIME SUCCESS_FLAG PROCESS_DESCRIPTION EXTRACTED_ROW_COUNT... int varchar(10) int datetime datetime datetime tinyint varchar(4000) int <pk> <fk> META_SOURCE_VIEW: ország specifikus forrás nézetek Melyik szerveren érhető el az adat Teljes / Inkrementális töltés és paraméterei Utolsó STAGE-re töltés ideje META_DW_TABLE: ország specifikus DW táblák Utolsó DW frissítés ideje META_EXTRACT_LOG: futási napló Futás sikeressége Futás időpontja és hossza Töltött rekordok száma 9

A DW új adatkörrel való bővítéséhez szükséges lépések Excel automatizált objektum generálás és meta adat rögzítés Sárga mezők kitöltése, fehér mezők konstansok vagy kalkuláltak Képletekkel előkészített SQL parancsok futtatása Country SQL server name Database name HU HUSERVER HUINSTANCE View DW Table Name Primary key Increment key Increment Key Datatype (N - numeric, C - character) Incremen tal load DW_CurrencyExchangeRate HU_CurrencyExchangeRate Currency Code,Starting Date no DW_Customer HU_Customer No_ no DW_Item HU_Item No_ no DW_SalesInvoiceHeader HU_SalesInvoiceHeader No_ No_ C yes DW_SalesInvoiceLine HU_SalesInvoiceLine Document No_,Line No_ Document No_ C yes create script of STAGE tables create script of DW tables insert script to META_DW_TABLE insert script to META_SOURCE_VIEW select * into shu_dw_currencyexchangeraselect * into HU_CurrencyExchangeRatefroINSERT INTO META_DW_TABLE (COUNTRYINSERT INTO META_SOURCE_VIEW (DW_T select * into shu_dw_customerfrom [HUSselect * into HU_Customerfrom [HUSERVERINSERT INTO META_DW_TABLE (COUNTRYINSERT INTO META_SOURCE_VIEW (DW_T select * into shu_dw_itemfrom [HUSERVEselect * into HU_Itemfrom [HUSERVER].HUINSERT INTO META_DW_TABLE (COUNTRYINSERT INTO META_SOURCE_VIEW (DW_T select * into shu_dw_salesinvoiceheader select * into HU_SalesInvoiceHeaderfrom [INSERT INTO META_DW_TABLE (COUNTRYINSERT INTO META_SOURCE_VIEW (DW_T select * into shu_dw_salesinvoicelinefromselect * into HU_SalesInvoiceLinefrom [HUINSERT INTO META_DW_TABLE (COUNTRYINSERT INTO META_SOURCE_VIEW (DW_T Kész A keretfolyamat automatikusan állítja elő és futtatja a töltőeljárásokat a meta adatok alapján. 10

A megoldás jellemzői Országonként külön ütemezett folyamat Metaadat vezérelt Könnyen bővíthető Milyen forrásadatot kell extraktálnia Teljes / inkrementális töltés Inkrementális esetben melyik kulcstól kezdődően kell kinyernie Hibatűrés A DW terület változatlan amíg az összes adatkinyerés sikeresen le nem fut Hiba esetén a folyamat mindig elölről indul Kalkulációk és további adatfeldolgozás csak sikeres DW frissítés után történik (konzisztencia) Naplózás A főfolyamat és az egyes kinyerő, DW töltő és kalkulációs folyamatok is naplózzák futásukat (futás sikeressége, futás ideje, érintett rekordok száma) Az egyes objektumok (stage, dw, calc) utolsó frissítési idejének naplózása 11

Megvalósítás és üzemeltetés Nagyon gyors bevezetés Tervezés és forrásadatok felmérése (2 nap) A keretrendszer néhány nap alatt elkészült (3 nap) Első riportok az indulás után 2 héttel elérhetők. Teszteléssel, automatizált frissítéssel együtt. Minimális DW/ETL tudással üzemeltethető Új táblák felvétele néhány perc Hibakeresés és teljesítmény elemzés a naplóból nagyon egyszerű Továbbfejleszthető Új adatkörök bevonása egyszerű A töltés után kalkulációk, továbbfeldolgozások egyszerűen hozzáadhatók Egyszerűbb mint a nagyvállalati környezetek, de a célnak megfelelő megoldás. A KKV-kre néha jellemző barkács megoldásokat meghaladó kialakítás és üzemeltetés. 12

Kérdések Köszönöm a figyelmüket! 13