Libro Blanco de Nueva IFPUG: La aplicación de Análisis de Puntos de Función de almacenamiento de datos a Analytics System

El Comité de Normas de dimensionamiento funcional IFPUG (FSSC) se complace en anunciar la disponibilidad de su libro blanco publicado recientemente: La aplicación de Análisis de Puntos de Función de almacenamiento de datos a Analytics System. Este papel, Co-escrito por Roopali Thapar, mi. Jay Fischer y Peter Thomas, se basa en el documento IFPUG: Puntos de función y contando Almacenes Enterprise Data, publicado en 2007.

Dado que el documento anterior fue publicado, la creciente popularidad de análisis de datos y Big Data ha impulsado una evolución en la tecnología de almacenamiento de datos. Los usuarios solicitan análisis de negocios más complejos y requisitos de información, junto con una creciente necesidad de simplificar el acceso a la información dentro de los almacenes de datos. Como resultado, nuevos componentes “fáciles de usar” han evolucionado para tirar de datos de almacenes de datos, con independencia de las estructuras de datos subyacentes. Uno de estos componentes es el Universo. El universo es una abstracción creada por el usuario para simplificar el acceso a la información requerida para el consumo o aguas abajo, sin necesidad de conocer los detalles de las implementaciones de bases de datos. Así, Universo facilita una consulta integrada, informes y análisis solución para los usuarios de negocio a través de la capa de abstracción para los datos de aplicación que representa funciones de negocio.

La aplicación de Análisis de Puntos de Función de almacenamiento de datos a Analytics System se centra en el dimensionamiento de la creación del universo y su mantenimiento en este entorno. Para establecer el escenario, este trabajo presenta primer material de contexto que describa los conceptos de análisis de datos, componentes y terminología. En el documento también ayuda a comprender los impactos sobre el dimensionamiento de los requisitos de información en el Universo está presente en el medio de almacenamiento de datos. En este trabajo actúa como una referencia para aquellos escenarios complejos en Business Analytics, que no están cubiertas en anteriores papel blanco IFPUG de Almacenamiento de Datos.

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