Hva er et virtuelt lager?

Et virtuelt lager er en annen betegnelse for et datavarehus. Et datavarehus er et dataverktøy utviklet for å forenkle beslutningstaking i bedriftsledelse. Den samler inn og viser forretningsdata knyttet til et spesifikt øyeblikk i tid, og skaper et øyeblikksbilde av tilstanden til virksomheten i det øyeblikket. Virtuelle varehus samler ofte inn data fra en lang rekke kilder.

Et virtuelt lager er egentlig en forretningsdatabase. Dataene som finnes i et virtuelt lager blir vanligvis kopiert fra flere kilder gjennom et produksjonssystem. Dette gjøres slik at relaterte data kan søkes raskt og uten tilgang til hele systemet. Å utføre et søk i et helt produksjonssystem på en gang kan potensielt kompromittere systemets ytelse. Bruk av et datavarehus fjerner denne driftsrisikoen og fremskynder den generelle tilgangsprosessen.

Avhengig av typen informasjon som lagres i et virtuelt lager, kan et enkelt lager bli overbelastet med data fra dusinvis av forskjellige kilder knyttet til en rekke potensialer emner. For å forhindre at lageret blir umulig å navigere, brukes noen ganger underavdelinger som kalles datamarts. Disse datamarsjene deler informasjonen som er lagret på lageret inn i kategorier som kan velges individuelt og søkes i basert på hva brukeren søker etter.

Datavarehus oppdateres vanligvis regelmessig for å sikre at de gjenspeiler den nåværende tilstanden til virksomheten hvis data de lagrer. De kan ofte settes til å oppdatere på en daglig, ukentlig eller tilpasset timeplan, avhengig av brukerens ønsker. Dataene som er lagret i et virtuelt lager er statiske. Dette betyr at nye data lagres sammen med eksisterende data i stedet for over dem, slik at du får tilgang til historisk informasjon så vel som aktuell informasjon.

En annen fordel med å bruke et virtuelt lager for å lagre og katalogisere data er integrasjon. I databehandlingsmessige termer er integrasjon når data hentet fra to eller flere kilder som merker informasjonen deres forskjellig, lagres ved å bruke en enkelt identifikasjon. Integrasjon er nyttig for datainnhenting, fordi det gjør det mulig å søke i alle lagrede data på én gang tid, i motsetning til å utføre individuelle søk på hver kilde diktert av kildens spesifikke identifikasjon metode.