DWH építés folyamata

DWH építés folyamata 

1. Üzleti és technikai felmérés

Cél: Meghatározni az üzleti igényeket, az adatforrásokat és az adattárház architektúrát.

1.1 Üzleti igények azonosítása

• Kik a felhasználók? (Pl. kockázatkezelés, marketing, fraud detection, szabályozói riporting)

• Milyen riportokat, elemzéseket szeretnének készíteni?

• Milyen granularitású adatokra van szükség (pl. tranzakció szintű, napi aggregált)?

1.2 Forrásrendszerek elemzése

• Milyen bankkártya-rendszerek érintettek? (Pl. Mastercard, Visa, saját belső kártyarendszer)

• Adatok elérhetősége, formátuma (pl. SQL, flat file, XML, JSON, API)

• Milyen gyakran érkeznek az adatok? (Pl. real-time, napi, heti)

• Milyen adattisztításra van szükség? (Pl. duplikációk, inkonzisztens rekordok kezelése)

1.3 Adattárház architektúra és modellezési elvek kiválasztása

• Data Vault vs. Dimenzió-Modell (Kimball) vs. 3NF modell

• Data Vault esetén:

  • HUB: Kártya, Ügyfél, Tranzakció, Terminál

  • LINK: Kártya-Ügyfél, Kártya-Tranzakció, Tranzakció-Terminál

  • SAT: Metaadatok, állapotváltozások, egyéb attribútumok

---

2. Adattárház betöltési folyamatának tervezése

Cél: Az ETL (Extract, Transform, Load) folyamat megtervezése.

2.1 ETL komponensek meghatározása

• Extract (Kinyerés): Adatok beolvasása a forrásrendszerekből.

• Transform (Átalakítás): Normalizálás, tisztítás, Data Vault HUB, LINK, SAT transzformációk.

• Load (Betöltés): Adatok betöltése az adattárházba.

2.2 Adattárház betöltési szintek

1. Stage réteg (Forrásadatok nyers betöltése)

2. Data Vault réteg (HUB, LINK, SAT táblák feltöltése)

3. Adatpiac réteg (Data Mart) (Kimball vagy denormalizált adattár)

---

3. Implementáció és fejlesztés

Cél: Az adattárház és az adatpiac megvalósítása.

3.1 Adatbázis implementáció

• Táblastruktúrák létrehozása (Data Vault HUB, LINK, SAT táblák, indexek, particionálás)

• Oracle hash alapú optimalizálás a keresési teljesítmény növelésére

3.2 ETL fejlesztés

• Adatkivonás: PL/SQL, Python, vagy ETL eszköz (pl. Informatica, Talend, SSIS, DataStage)

• Adattisztítás: Duplikációk kezelése, formátum-konverziók

• Data Vault töltési logika:

  • HUB betöltés: Új kártyák, ügyfelek azonosítása

  • LINK betöltés: Kártya és ügyfél kapcsolatok rögzítése

  • SAT betöltés: Attribútumváltozások tárolása

3.3 Teljesítmény-optimalizálás

• Indexek, particionálás, hash kulcsok alkalmazása

• Oracle tuning: Execution Plan, Materialized View, Parallel Query

---

4. Riportok és adatpiac építése

Cél: Üzleti riportok és elemzések elkészítése.

4.1 Adatpiac kialakítása

• Kockázatkezelésnek: Kártyacsalás detektálás (pl. tranzakciók frekvenciája)

• Marketingnek: Ügyfélkártya használati szokások

• Szabályozói riportok: Tranzakciók összesítése

4.2 Riporting és dashboard fejlesztés

• SQL + BI eszközök (Power BI, Tableau, Oracle BI)

• OLAP kockák kialakítása

---

5. Tesztelés és minőségbiztosítás

Cél: Biztosítani az adatok pontosságát és teljesítményét.

5.1 Adatellenőrzések

• Rekordszám-egyezés ellenőrzése

• Konszisztencia vizsgálat (összegző riportok, tranzakciók egyensúlya)

• Perfomancia-tesztelés (nagy mennyiségű adat esetén)

---

6. Üzemeltetés és utógondozás

Cél: Az adattárház fenntartása és továbbfejlesztése.

6.1 Monitoring és karbantartás

• ETL folyamatok naplózása

• Automatizált adatminőség-ellenőrzések

• Indexek, particionálás felülvizsgálata

6.2 Jövőbeli fejlesztések

• Real-time adatbetöltés API-kon keresztül

• Machine learning modellek beépítése a fraud detection érdekében