จะเกิดอะไรขึ้นหากองค์กรประมวลผลข้อมูลทั้งหมดของตนเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ จะเกิดอะไรขึ้นหากพวกเขาใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะที่ทำหน้าที่นำเสนอข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว เราจะให้บ้าง ตัวอย่างคลังข้อมูล เพื่อตอบคำถามเหล่านี้.
ตัวอย่างคลังข้อมูล
ประการแรก การแยกความแตกต่างระหว่างคำศัพท์สองคำเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากตัวย่อสามารถทำให้เราสับสนได้ง่าย และตั้งแต่เริ่มต้น ผู้ใช้มีจุดประสงค์เพื่อให้รู้ว่าจะคาดหวังอะไรและรู้แนวคิดพื้นฐานที่พวกเขากำลังดำเนินการอยู่ เผชิญหน้า ที่นี่เราจะแสดงตัวอย่างที่ไม่สิ้นสุดที่ให้บริการเพื่อให้บุคคลมีเครื่องมือในการแยกแยะองค์ประกอบเหล่านี้
คำนิยาม
ด้วยความแตกต่างระหว่างสองคำนี้ เราจะดำเนินการกำหนดคำเหล่านั้นอย่างเป็นทางการ เนื่องจากเป็นกระบวนการที่แยก แปลง รวบรวม และรวมข้อมูลขององค์กรทั้งภายในและภายนอก เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้และมีประโยชน์ในการตัดสินใจ - การทำ .
ในทำนองเดียวกัน คลังข้อมูลยังสามารถกำหนดเป็นฐานที่มีข้อมูลระบบไฟล์อิเล็กทรอนิกส์ ซึ่งจัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ ความแตกต่างคือเป็นเชิงธุรกิจ บูรณาการ เปลี่ยนแปลงเวลาและไม่ผันผวน
โดยทั่วไป Data Warehousing (DWH) เป็นกระบวนการและ Data Warehouse (DW) เป็นฐานข้อมูล
คุณสมบัติ
มีหลายแง่มุมที่แสดงถึงลักษณะเฉพาะของคลังข้อมูลซึ่งมีเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางที่ตั้งโปรแกรมไว้ซึ่งสร้างเครื่องมือสำหรับการใช้งานในลักษณะที่ดีที่สุด เราจะให้รายละเอียดเกี่ยวกับคุณสมบัติของ Data Warehouse:
เชิงธุรกิจ
เฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้นที่ป้อนลงในคลังข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ กล่าวคือไม่พิจารณาข้อมูลที่ไม่มีค่าวิเคราะห์ เช่น ที่อยู่ห้อง รหัสไปรษณีย์ ที่อยู่อีเมล เป็นต้น แต่มีความน่าสนใจหลากหลาย เช่น ประเภทลูกค้า ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ อายุ ฯลฯ
เอนทิตีระดับสูงได้รับการจัดการ เช่น ลูกค้า ผลิตภัณฑ์ สินค้า พื้นที่ และอื่นๆ ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบหลายมิติ กล่าวคือ ในความเป็นจริงและตารางมิติ
Integrada
ข้อมูลทั้งหมดจากแหล่งที่ต่างกันถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อรับประกันคุณภาพและความสะอาด แหล่งข้อมูลหลักคือ:
ตามประเภทของผู้ใช้
-
- การปฏิบัติงาน: ข้อมูลรายวันสร้างข้อมูลจำนวนมาก แต่โดยตัวมันเองมีความเกี่ยวข้องเพียงเล็กน้อยสำหรับการวิเคราะห์ที่จำเป็น เช่น การขายสินค้า
- ปานกลาง: สร้างข้อมูลโดยนัยในระยะสั้นและระยะกลาง โดยยึดตามข้อมูลการปฏิบัติงาน ตัวอย่างที่ดีของแนวคิดนี้คือการสร้างสินค้าคงคลัง
- การจัดการ: ใช้ข้อมูลที่เป็นผลมาจากกระบวนการบูรณาการและการเปลี่ยนแปลง ในทางกลับกันก็สร้างข้อมูลใหม่ โดยทั่วไปหมายถึงผู้ใช้ Data Warehouse
ตามพื้นที่หรือหน่วยงานขององค์กร
-
- พื้นที่: แต่ละคนมีความรับผิดชอบที่กำหนดไว้อย่างดี พวกเขาสร้างข้อมูลของตนเองที่แชร์กับพื้นที่อื่น
- เขตการปกครอง: พวกเขามักจะเป็นภูมิศาสตร์ พวกเขาให้ข้อมูลตำแหน่งซึ่งจะต้องรวมเข้าด้วยกันกับผู้อื่น
ตามแหล่งที่มา
-
- ภายใน: พวกเขาสร้างข้อมูลของตนเองซึ่งมาจากกิจกรรมประจำวันของบริษัท
- ภายนอก: เสริมข้อมูลภายใน เช่น สำมะโนและสถิติ
แปรผันตามกาลเวลา
อนุญาตให้เข้าถึงเวอร์ชันต่างๆ ของสถานการณ์เดียวกัน เนื่องจากข้อมูลปัจจุบันถูกจัดเก็บร่วมกับข้อมูลในอดีต ในตัวอย่างคลังข้อมูล
ไม่ระเหย
รับประกันความเสถียรของข้อมูล เนื่องจากเมื่อข้อมูลเข้ามาแล้ว จะไม่เปลี่ยนแปลง กล่าวคือ ข้อมูลจะถูกจัดการเฉพาะเมื่อมีการป้อนและเมื่อพิจารณาแล้วเท่านั้น
โดยสรุป คุณสมบัติหลักของ Data Warehouse คือ:
คุณภาพ
โดยจะจัดการข้อมูลในปริมาณมาก ซึ่งเป็นผลมาจากการสะสมของข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน และแบบรวม จากแหล่งต่างๆ
มันวางปริมาณข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูลส่วนกลางเดียว จัดโครงสร้างข้อมูลในลักษณะหลายมิติ
ผลประโยชน์
เนื่องจากลักษณะและคุณภาพ Data Warehouse นำเสนอประโยชน์ดังต่อไปนี้:
- ช่วยลดเวลาขั้นต่ำที่จำเป็นในการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในหัวข้อเฉพาะ
- มีเครื่องมือวิเคราะห์
- รายงานและการวิเคราะห์จำนวนมากถูกกำหนดโดยผู้ใช้
- ช่วยให้คุณเข้าถึง วิเคราะห์ และตรวจสอบตัวบ่งชี้ขององค์กรได้โดยตรง
- ช่วยในการระบุปัจจัยที่มีผลต่อการดำเนินงานของบริษัท
- ช่วยให้ก้าวหน้าและกำหนดพฤติกรรมในอนาคตของสถาบันได้
- ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
กล่าวโดยย่อ Data Warehouse ช่วยให้องค์กรตอบคำถามที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจ สิ่งนี้บรรลุผลประโยชน์ในการแข่งขันที่ปรับตำแหน่งของพวกเขาในตลาดที่พวกเขาดำเนินการอย่างเหมาะสม บางคำถามเหล่านี้คือ:
- โปรไฟล์ของลูกค้าคืออะไร?
- พฤติกรรมของพวกเขาเป็นอย่างไร?
- การทำกำไรของธุรกิจคืออะไร?
- ความเสี่ยงต่อองค์กรคืออะไร?
- คุณใช้บริการและผลิตภัณฑ์ใดบ้าง และจะเพิ่มได้อย่างไร?
ขอบเขตการสมัคร
คลังข้อมูลสามารถปรับให้เข้ากับองค์กรใดก็ได้ โดยไม่คำนึงถึงขนาดและความซับซ้อน นี่เป็นผลมาจากวาระการประชุมของสถาบัน บริษัท หรือองค์กรใด ๆ เมื่อทำการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับข้อมูลที่ผลิต
ความเสี่ยงในการสมัคร
ต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมากในส่วนขององค์กร ประโยชน์ของการนำไปปฏิบัติไม่ได้เห็นในระยะสั้น แต่เห็นได้ในระยะกลางและระยะยาว
การจัดการข้อมูลคุกคามการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
ด้านที่ต้องคำนึงถึง
ดังที่ได้กล่าวไว้ในตอนต้น มีหลายแง่มุมที่ต้องนำมาพิจารณาสำหรับการประยุกต์ใช้องค์ประกอบเหล่านี้สำหรับการใช้เซิร์ฟเวอร์ ในหมู่พวกเขา เราสามารถพูดถึงสิ่งต่อไปนี้:
ค่าสมัคร
คลังข้อมูลดำเนินการก่อสร้าง ดำเนินการ และสนับสนุนต้นทุน ค่าก่อสร้างแสดงถึงต้นทุนของทรัพยากรมนุษย์ เวลา และเทคโนโลยี ในขณะที่ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและการบำรุงรักษา จะพิจารณาถึงต้นทุนของวิวัฒนาการ การเติบโต และต้นทุนที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงที่มาของข้อมูล
ผลกระทบต่อคน
การประยุกต์ใช้ Data Warehouse มักจะสร้างความคาดหวังให้กับผู้ใช้ ซึ่งจำเป็นจะต้องได้รับทักษะใหม่ๆ ความสำเร็จของข้อมูลประเภทนี้ขึ้นอยู่กับการใช้งานและการตอบรับจากผู้ใช้
ผลกระทบต่อกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจ
ด้วยการประยุกต์ใช้ Data Warehouse ข้อบกพร่องบางประการในกระบวนการทางธุรกิจสามารถเปิดเผยได้ แต่ในขณะเดียวกันความมั่นใจในการตัดสินใจตามผลลัพธ์ที่ได้รับจะเพิ่มขึ้น
สถาปัตยกรรม
สถาปัตยกรรมทั่วไปของคลังข้อมูลตัวอย่างแสดงในรูปด้านบน ดังที่เห็นได้ ระบบนี้เกี่ยวข้องกับชุดของการโต้ตอบระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ในเรื่องนี้และโดยสรุป การดำเนินการสามารถอธิบายได้ดังนี้:
- ข้อมูลนำมาจากแหล่งต่างๆ เช่น บริการเว็บ ไฟล์ และฐานข้อมูลอื่นๆ ทั้งภายในและภายนอก
- เมื่อดึงข้อมูลแล้ว จะมีการผสานรวม แปลงและทำความสะอาด เพื่อโหลดเข้าสู่ Data Warehouse ในภายหลัง
- เพื่อสร้างข้อมูลทางยุทธวิธีและเชิงกลยุทธ์ รายงานและการวิเคราะห์จะได้รับจากการโหลดข้อมูล
- สุดท้าย ผู้ใช้สามารถปรึกษาและสำรวจรายงานและการวิเคราะห์ที่สร้างขึ้น
องค์ประกอบ
ตอนนี้เราจะอธิบายองค์ประกอบบางอย่างที่สามารถประเมินได้ใน Data Warehouse ที่ควรพิจารณา
แหล่งข้อมูลคลังข้อมูล
โดยทั่วไปแล้วเป็นผลจากกิจกรรมประจำวันของบริษัท ซึ่งในกรณีนี้เรียกว่าแหล่งข้อมูลภายใน เมื่อข้อมูลถูกดึงมาจากเว็บเซิร์ฟเวอร์ จะถือว่าเป็นแหล่งข้อมูลภายนอก ต่างกันเนื่องจากขึ้นอยู่กับที่มา รูปแบบ ฟังก์ชัน ฯลฯ
การสกัด การแปลง และการโหลด
เรียกว่า ETL เป็นกระบวนการที่รวมงานทั้งหมดที่ดำเนินการตั้งแต่ได้รับข้อมูลจนถึงโหลดลงใน Data Warehouse การแยกข้อมูล การจัดการ การควบคุม การรวม การล้างข้อมูล การโหลดและการอัปเดต
การสกัด
ประกอบด้วยเทคนิคที่เน้นไปที่การรับจากแหล่งต่างๆ เฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเก็บไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลภายใน การจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลได้โดยไม่แทรกแซงหรือเปลี่ยนแปลงแหล่งที่มาหรือ Data Warehouse ที่มีข้อมูลเพิ่มเติม สร้างชั้นการแยกระหว่างการอ่านและการโหลด จัดเก็บและจัดการข้อมูลเมตาที่สร้างขึ้นในกระบวนการ และอำนวยความสะดวกในการผสานรวม
การสกัดจะขึ้นอยู่กับความต้องการของผู้ใช้และข้อกำหนดที่กำหนดไว้สำหรับโซลูชัน
การแปลง
เหล่านี้เป็นเทคนิคที่รับผิดชอบในการทำให้รูปแบบต่างๆเข้ากันได้ รวมถึงการกรองและจัดประเภทข้อมูลและแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ฟังก์ชันนี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการใช้คำสั่งที่เหมาะสมทั้งหมดที่สัมพันธ์กับข้อมูล เพื่อส่งเสริมคำสั่งเหล่านี้อย่างเข้มงวดและสมเหตุสมผลซึ่งเข้ากันได้และสอดคล้องกับ Data Warehouse นอกจากนี้ยังรับผิดชอบความสะอาดและคุณภาพของข้อมูล
ภาระ
เกี่ยวกับเทคนิคการโหลดข้อมูลเบื้องต้นและการอัปเดตคลังข้อมูลเป็นระยะ
- การโหลดเริ่มต้นหมายถึงการโหลดข้อมูลครั้งแรกที่ Data Warehouse ได้รับ โดยทั่วไปจะใช้เวลานานมากเนื่องจากมีบันทึกจำนวนมากในช่วงเวลาที่ยาวนาน
- การอัปเดตเป็นระยะหมายถึงการแทรกข้อมูลปริมาณน้อย เป้าหมายของคุณคือการเพิ่มคลังข้อมูลตัวอย่างเฉพาะข้อมูลที่สร้างขึ้นจากการอัพเดทครั้งล่าสุด ขึ้นอยู่กับความต้องการและความต้องการของผู้ใช้
กล่าวโดยสรุป ผ่านกระบวนการโหลดข้อมูล การบำรุงรักษาคลังข้อมูลได้รับการรับประกัน
โดยสรุป อาจกล่าวได้ว่ากระบวนการ ETL ดำเนินการดังนี้:
- เมื่อดึงข้อมูลจากแหล่งที่เกี่ยวข้องแล้ว จะถูกฝากไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลภายใน
- แม้ว่าข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลภายใน แต่จะมีการรวมและแปลงข้อมูล
- เมื่อข้อมูลถูกล้าง หลังจากขั้นตอนก่อนหน้า ข้อมูลจะถูกส่งไปยังคลังข้อมูล
รายงาน
รายงานเป็นเครื่องมือแบบกราฟิกที่อนุญาตให้ผู้ใช้รับรายงานโดยละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลของบริษัทของคุณ วิธีการโต้ตอบกับรายงานเหล่านี้ค่อนข้างง่ายสำหรับผู้ใช้ เนื่องจากเป็นคำแนะนำที่ง่ายต่อการปฏิบัติตาม โดยพื้นฐานแล้ว คุณต้องเลือกตัวเลือกจากเมนู โดยอ้างอิงจากเงื่อนไขและข้อกำหนดของหัวข้อที่นำเสนอ
สพป
เป็นองค์ประกอบที่ทรงพลังที่สุดของ Data Warehouse เนื่องจากมีเอ็นจิ้นการสืบค้นหลายมิติเฉพาะของระบบ
ช่วยให้สามารถวิเคราะห์องค์กรจากสถานการณ์ทางประวัติศาสตร์ต่างๆ มันแสดงพฤติกรรมและวิวัฒนาการจากวิสัยทัศน์หลายมิติ กล่าวคือ โดยการรวมมุมมอง หัวข้อที่น่าสนใจหรือมิติต่างๆ เข้าด้วยกัน ซึ่งช่วยให้สรุปแนวโน้มได้โดยการค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างมุมมองที่ยากจะค้นหาได้ในแวบแรก
การทำเหมืองข้อมูล
เป็นเครื่องมือทางสถิติเป็นหลัก ซึ่งสามารถคาดการณ์ได้ มันเกี่ยวกับการอนุมานพฤติกรรม โดยไม่มีกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มันสร้างรายงานในรูปแบบของตารางและกราฟ ซึ่งส่งเสริมการตัดสินใจในเชิงรุก ทำงานบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับการประมวลผลอย่างสมบูรณ์แล้ว
ความแตกต่างระหว่าง OLAP และการทำเหมืองข้อมูล
เมื่อพิจารณาประเด็นหลักของ OLAP และ Data Minig แล้ว จะสามารถสร้างความแตกต่างพื้นฐานระหว่างกันได้
- เมื่อใช้ OLAP สถานการณ์ปัจจุบันของบริษัทจะถูกตีความ ให้คำตอบที่รวดเร็วซึ่งอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจ
- Data Minig ทำนายสถานการณ์โดยอิงจากการศึกษาความรู้ที่ซ่อนอยู่ซึ่งกระตุ้นพฤติกรรมบางประเภท
ดังนั้น ทั้งสองระบบจึงจัดการกับการแก้ไขสถานการณ์การวิเคราะห์ประเภทต่างๆ
Data Minig และความสัมพันธ์กับ Data Warehouse
ระบบ Data Minig เป็นเทคโนโลยีสนับสนุนสำหรับผู้ใช้ปลายทาง โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูลของบริษัท กล่าวอีกนัยหนึ่ง ที่มาของข้อมูลที่ใช้โดยอัลกอริธึม Data Minig มักจะเป็นข้อมูลในอดีตที่มีอยู่ในคลังข้อมูล
จะต้องมีการบูรณาการระหว่างเทคนิค Data Minig และกระบวนการที่เกี่ยวข้องใน Data Warehouse กล่าวอีกนัยหนึ่ง เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ธุรกิจ จะต้องมีข้อตกลงระหว่าง Data Minig, Data Warehouse และเซิร์ฟเวอร์ OLAP
ทุกครั้งที่ Data Warehouse ให้ผลลัพธ์ใหม่ บริษัทสามารถใช้ Data Minig อีกครั้งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ
กล่าวโดยย่อ Data Minig และ Data Warehouse เป็นเครื่องมือที่เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์ Data Warehouse จัดเตรียมหน่วยความจำและ Data Minig intelligence
ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเทียบกับคลังข้อมูล
การวิเคราะห์แง่มุมต่างๆ ที่เปิดเผยจนถึงตอนนี้ ทำให้เราเข้าใจว่าคลังข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลที่สนับสนุนธุรกรรมรายวันขององค์กร นี่คือความแตกต่างพื้นฐาน
- ในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ข้อมูลจะถูกจัดระเบียบเพื่อให้สามารถดึงและอัปเดตได้ง่าย Data Warehouse ได้รับการจัดระเบียบและมุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้ปลายทาง ซึ่งสามารถสอบถามเท่านั้น
- ฐานข้อมูลธุรกรรมดูแลการประมวลผลข้อมูลแบบวันต่อวัน Data Warehouse ทำงานกับข้อมูลในอดีต กล่าวคือ สอดคล้องกับช่วงเวลาที่ยาวนาน
- มีการเข้าถึงฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมหลายครั้งในวันทำการ ในคลังข้อมูล การอ่านและการสืบค้นข้อมูลจะน้อยที่สุด เนื่องจากมีการเข้าถึงเป็นระยะๆ
- ปริมาณข้อมูลที่ Data Warehouse จัดการนั้นมากกว่าที่มีการจัดการในฐานข้อมูลแบบเดิมมาก
- โครงสร้างของฐานธุรกรรมมีเสถียรภาพ โครงสร้างของคลังข้อมูลจะแตกต่างกันไปตามวิวัฒนาการและการใช้งานของตัวเอง
ต่อไปเราจะสร้างบางอย่าง ตัวอย่างคลังข้อมูล
ตัวอย่างคลังข้อมูล
บริษัททั่วประเทศซึ่งทุ่มเทให้กับการขายอุปกรณ์ทำความสะอาดทั้งในระดับขายส่งและขายปลีก ซึ่งถือว่าขนาดกลางด้วยเนื่องจากปริมาณการขาย มีเป้าหมายหลักในการเพิ่มผลกำไรสูงสุด ในทำนองเดียวกัน เพื่อให้ได้ลูกค้ามากขึ้น คุณต้องการขยายไปสู่ระดับใหม่ของตลาดและขยายสายผลิตภัณฑ์ของคุณในภายหลัง หนึ่งในนโยบายหลักคือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ได้ตำแหน่งที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับคู่แข่งของกลุ่มตัวอย่างคลังข้อมูล
การประยุกต์ใช้ Data Warehouse มีประโยชน์ต่อองค์กรดังต่อไปนี้
- ช่วยให้ผู้ใช้มีภาพรวมของธุรกิจ
- แปลงข้อมูลการดำเนินงานเป็นข้อมูลเชิงวิเคราะห์ เน้นการตัดสินใจ
- สร้างรายงานแบบไดนามิกที่อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ของคุณ
- อำนวยความสะดวกในการสร้างกลยุทธ์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายขององค์กร
- เป็นประโยชน์ต่อความมั่นคงของโครงสร้างบริษัท
อีกตัวอย่างหนึ่งของคลังข้อมูลรายวันหมายถึงการจัดการสถาบันการศึกษาซึ่งมีข้อบกพร่องในด้านการสื่อสารกับนักเรียน ในทำนองเดียวกัน ขาดศูนย์ข้อมูลแบบครบวงจรที่มีข้อมูลทั้งหมด วัตถุประสงค์ของสถาบันคือเพื่อติดตามนักศึกษาในระหว่างการทำงานและหลังจากสำเร็จการศึกษา เพื่อเสนอข้อเสนอใหม่ที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรและการพัฒนานักศึกษา
ด้วยแอพพลิเคชั่น Data Warehouse เราพยายามที่จะตอบสนองความต้องการของมหาวิทยาลัย โดยหลักการแล้ว ขจัดความซ้ำซ้อนของข้อมูลและการแสดงรายละเอียดที่ผิดพลาดเกี่ยวกับนักเรียน ตลอดจนข้อมูลทั้งหมดที่โดยทั่วไปถือว่ามีคุณภาพต่ำและไม่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ ข้อมูลทั้งหมดยังถูกรวมเข้าด้วยกัน โดยสร้างบันทึกรวมของนักเรียนที่ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาโครงการของสถาบันอย่างเหมาะสม
สุดท้ายส่งเสริมกิจกรรมการตลาด ให้มหาวิทยาลัยได้รับประโยชน์มากขึ้นและช่วยให้มหาวิทยาลัยเติบโตผ่านการจัดการข้อมูลที่ถูกต้อง
โดยสรุป ในตัวอย่างคลังข้อมูล เปิดโอกาสให้ทราบว่าเกิดอะไรขึ้นในองค์กร เกิดอะไรขึ้น อะไรเกิดขึ้นได้ และเพราะเหตุใด สามารถดูบทความ ประเภทของไวรัสคอมพิวเตอร์