Meer werfstatistieke in jou klein bewaarplek

Deur werfstatistieke te ontleed, kry ons 'n idee van wat daarmee gebeur. Ons vergelyk die resultate met ander kennis oor die produk of diens en verbeter daardeur ons ervaring.

Wanneer die ontleding van die eerste resultate voltooi is, die inligting begryp is en gevolgtrekkings gemaak is, begin die volgende fase. Idees ontstaan: wat sal gebeur as jy na die data van die ander kant af kyk?

Daar is beperkings van die analise-instrumente op hierdie stadium. Dit is een van die redes waarom Google Analytics nie vir my genoeg was nie, naamlik vanweë die beperkte vermoë om my data te sien en te manipuleer.

Ek wou altyd basiese data (meesterdata) vinnig laai, nog 'n vlak van samevoeging byvoeg, of bestaande waardes anders interpreteer.

Dit is maklik om in te doen in jou stoorkamertjie gebaseer op die access.log-lêer en die SQL-taal is hiervoor voldoende.

So, watter vrae wou ek beantwoord hê?

Wat en wanneer verander op die webwerf

Die geskiedenis van veranderinge in die onderliggende data (meesterdata) is altyd van belang.

SQL-verslag navraag

SELECT
	1 as 'SideStackedBar: Content Updates by Months',
	strftime('%m/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS 'Day',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_TITLE != 'n.a.' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Web page updates',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'IMAGES' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Image uploads',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'VIDEO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Video uploads',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'AUDIO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Audio uploads'
FROM DIM_REQUEST
WHERE PAGE_TITLE != 'n.a.' OR PAGE_DESCR != 'n.a.'
GROUP BY strftime('%m/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch'))
ORDER BY UPDATE_DT

Byvoorbeeld, op 'n stadium is soekenjinoptimalisering uitgevoer of nuwe inhoud is by die webwerf gevoeg, en daarom word 'n toename in verkeer verwag.

Groep gebruikers

Die eenvoudigste voorbeeld van 'n groep is die gebruikersagent of die naam van die bedryfstelsel.

Die gebruikersagentdimensie het ongeveer duisend rekords opgehoop en ek was geïnteresseerd om die dinamika van die verspreiding van agente binne die groep te sien.

SQL-verslag navraag

SELECT
	1 AS 'SideStackedBar: User Agents',
	AGENT_OS AS 'OS',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT = 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'User Agent of Users',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT != 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'User Agent of Bots'
FROM DIM_USER_AGENT
WHERE DIM_USER_AGENT_ID != -1
GROUP BY AGENT_OS
ORDER BY 3 DESC

Die meeste verskillende kombinasies van agente kom na die webwerf vanaf die Windows-wêreld. Onder die ongeïdentifiseerde was WhatsApp, PocketImageCache, PlayStation, SmartTV, ens.

Gebruikersgroepaktiwiteit per week

Deur sommige groepe te kombineer, kan jy die verspreiding van hul aktiwiteit waarneem.

Byvoorbeeld, Linux-groepgebruikers verbruik meer webwerfverkeer as almal anders.

SQL-verslag navraag

SELECT
1 as 'StackedBar: Traffic Volume by User OS and by Week',
strftime('%W week', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Week',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Android', 'Linux') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Android/Linux Users',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Windows') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Windows Users',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Macintosh', 'iOS') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Mac/iOS Users',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('n.a.', 'BlackBerry') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Other'
FROM
  FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD FCT,
  DIM_USER_AGENT USG,
  DIM_HTTP_STATUS HST
WHERE FCT.DIM_USER_AGENT_ID=USG.DIM_USER_AGENT_ID
  AND FCT.DIM_HTTP_STATUS_ID = HST.DIM_HTTP_STATUS_ID
  AND USG.AGENT_BOT = 'n.a.' /* users only */
  AND HST.STATUS_GROUP IN ('Successful') /* good pages */
  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') > date('now', '-3 month')
GROUP BY strftime('%W week', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch'))
ORDER BY FCT.EVENT_DT

Intensiewe verkeersverbruik

Die tabel toon die mees aktiewe gebruikersgroepe en die dag van hul aktiwiteit.
Die mees aktiewe behoort aan die Linux-groepering.

SQL-verslag navraag

SELECT
1 AS 'Table: User Agent with Havy Usage',
strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Day',
ROUND(1.0*SUM(FCT.BYTES)/1000000, 1) AS 'Traffic MB',
ROUND(1.0*SUM(FCT.IP_CNT)/SUM(1), 1) AS 'IPs',
ROUND(1.0*SUM(FCT.REQUEST_CNT)/SUM(1), 1) AS 'Requests',
USA.DIM_USER_AGENT_ID AS 'ID',
MAX(USA.USER_AGENT_NK) AS 'User Agent',
MAX(USA.AGENT_BOT) AS 'Bot'
FROM
FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD FCT,
DIM_USER_AGENT USA
WHERE FCT.DIM_USER_AGENT_ID = USA.DIM_USER_AGENT_ID
  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') >= date('now', '-30 day')
GROUP BY USA.DIM_USER_AGENT_ID, strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) 
ORDER BY SUM(FCT.BYTES) DESC, FCT.EVENT_DT
LIMIT 10

Deur die dag- en agent-ID-kenmerke te gebruik, word dit moontlik om vinnig statistieke oor die dae van individuele gebruikersgroepe te vind en op te spoor. Indien nodig, kan jy vinnig gedetailleerde inligting in die verhoogtabel vind.

Hoe om inligting te kry?

Inligting van die access.log-lêer kan selfs meer doeltreffend gemaak word deur bykomende databronne te integreer en nuwe vlakke van samevoeging en groepering in te stel.

Basiese data en entiteite

Basiese data sluit inligting oor entiteite in: webblaaie, prente, video- en oudio-inhoud, in die geval van 'n winkel - produkte.

Die entiteite self tree op as metings, en die proses om veranderinge in eienskappe te stoor, word historisering genoem. In 'n databasis word hierdie proses dikwels geïmplementeer in die vorm van stadig variërende dimensies (SCD).

Die brondata kan van 'n verskeidenheid stelsels af kom, so hulle moet byna altyd geïntegreer word.

Stadig verander dimensie

Die DIM_REQUEST-dimensie sal inligting oor versoeke op die webwerf in historiese vorm bevat.

Tabel SCD2

CREATE TABLE DIM_REQUEST ( /* scd table for user requests */
  DIM_REQUEST_ID      INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  DIM_REQUEST_ID_HIST INTEGER NOT NULL DEFAULT -1,
  REQUEST_NK          TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.', /* request without ?parameters */
  PAGE_TITLE          TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.',
  PAGE_DESCR          TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.',
  PAGE_KEYWORDS       TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.',
  DELETE_FLAG         INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
  UPDATE_DT           INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
  UNIQUE (REQUEST_NK, DIM_REQUEST_ID_HIST)
);
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID) VALUES (-1);

Benewens dit, sal ons een aansig skep wat altyd alle rekords in die nuutste toestand vertoon. Nodig vir die laai van die meting self.

Huidige voorstelling van SCD2

/* Content: actual view on scd table */
SELECT HI.DIM_REQUEST_ID,
  HI.DIM_REQUEST_ID_HIST,
  HI.REQUEST_NK,
  HI.PAGE_TITLE,
  HI.PAGE_DESCR,
  HI.PAGE_KEYWORDS,
  NK.CNT AS HIST_CNT,
  HI.DELETE_FLAG,
  strftime('%d.%m.%Y %H:%M', datetime(HI.UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS UPDATE_DT
FROM
  ( SELECT REQUEST_NK, MAX(DIM_REQUEST_ID) AS DIM_REQUEST_ID, SUM(1) AS CNT
    FROM DIM_REQUEST
    GROUP BY REQUEST_NK
  ) NK,
  DIM_REQUEST HI
WHERE 1 = 1
  AND NK.REQUEST_NK = HI.REQUEST_NK
  AND NK.DIM_REQUEST_ID = HI.DIM_REQUEST_ID;

En 'n aansig waar historiese inligting vir elke inskrywing ingesamel word. Dit is nodig om 'n histories korrekte verband met die feite te bou.

Historiese aanbieding van SCD2

/* Content: actual view on scd table */
SELECT SCD.DIM_REQUEST_ID,
  SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST,
  SCD.REQUEST_NK,
  SCD.PAGE_TITLE,
  SCD.PAGE_DESCR,
  SCD.PAGE_KEYWORDS,
  SCD.DELETE_FLAG,
  CASE
    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL
    THEN 1
    ELSE 0 END ACTIVE_FLAG,
  SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST AS ID_FROM,
  SCD.DIM_REQUEST_ID AS ID_TO,
  CASE
    WHEN SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST=-1
    THEN 3600
    ELSE IFNULL(SCD.UPDATE_DT,3600)
  END AS TIME_FROM,
  CASE
    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL
    THEN 253370764800
    ELSE HIS.UPDATE_DT
  END AS TIME_TO,
  CASE
    WHEN SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST=-1
    THEN STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(3600, 'unixepoch'))
    ELSE STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(IFNULL(SCD.UPDATE_DT,3600), 'unixepoch'))
  END AS ACTIVE_FROM,
  CASE
    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL
    THEN STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(253370764800, 'unixepoch'))
    ELSE STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(HIS.UPDATE_DT, 'unixepoch'))
  END AS ACTIVE_TO
FROM
  DIM_REQUEST SCD
  LEFT OUTER JOIN DIM_REQUEST HIS
  ON SCD.REQUEST_NK = HIS.REQUEST_NK AND SCD.DIM_REQUEST_ID = HIS.DIM_REQUEST_ID_HIST;

Datasamevoeging

Kompressie (aggregasie) laat jou toe om data op 'n hoër vlak te evalueer en anomalieë en neigings op te spoor wat nie in gedetailleerde verslae sigbaar is nie.

Voeg byvoorbeeld 'n groep by die dimensie met versoekstatuskodes DIM_HTTP_STATUS:

STATUS/GROEP
0xx/na
1xx/Inligting
2xx/Suksesvol
3xx/Herleiding
4xx/kliëntfout
5xx/bedienerfout

Die gebruikeragent-dimensie DIM_USER_AGENT sal die AGENT_OS- en AGENT_BOT-kenmerke bevat wat vir groepe verantwoordelik is. Dit kan tydens die ETL-proses ingevul word:

Laai tans DIM_USER_AGENT

/* Propagate the user agent from access log */
INSERT INTO DIM_USER_AGENT (USER_AGENT_NK, AGENT_OS, AGENT_ENGINE, AGENT_DEVICE, AGENT_BOT, UPDATE_DT)
WITH CLS AS (
	SELECT BROWSER
	FROM STG_ACCESS_LOG WHERE LENGTH(BROWSER)>1
	GROUP BY BROWSER
)
SELECT
	CLS.BROWSER AS USER_AGENT_NK,
	CASE
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Macintosh')>0
		THEN 'Macintosh'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPhone')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'iPad')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'iPod')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Apple TV')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Darwin')>0
		THEN 'iOS'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android')>0
		THEN 'Android'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'X11;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Wayland;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'linux-gnu')>0
		THEN 'Linux'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'BB10;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'BlackBerry')>0
		THEN 'BlackBerry'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Windows')>0
		THEN 'Windows'
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_OS, -- OS
	CASE
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'AppleCoreMedia')>0
		THEN 'AppleWebKit'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,') ')>1 AND LENGTH(CLS.BROWSER)>INSTR(CLS.BROWSER,') ')
		THEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,') ')+2, LENGTH(CLS.BROWSER) - INSTR(CLS.BROWSER,') ')-1), 'N/A')
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_ENGINE, -- Engine
	CASE
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPhone')>0
		THEN 'iPhone'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPad')>0
		THEN 'iPad'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPod')>0
		THEN 'iPod'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Apple TV')>0
		THEN 'Apple TV'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')>0 AND INSTR(CLS.BROWSER,'Build')>0
		THEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,'Android '), INSTR(CLS.BROWSER,'Build')-INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')), 'n.a.')
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')>0 AND INSTR(CLS.BROWSER,'MIUI')>0
		THEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,'Android '), INSTR(CLS.BROWSER,'MIUI')-INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')), 'n.a.')
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_DEVICE, -- Device
	CASE
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'yandex.com')>0
		THEN 'yandex'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'googlebot')>0
		THEN 'google'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'bingbot')>0
		THEN 'microsoft'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'ahrefsbot')>0
		THEN 'ahrefs'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'jobboersebot')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'jobkicks')>0
		THEN 'job.de'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'mail.ru')>0
		THEN 'mail.ru'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'baiduspider')>0
		THEN 'baidu'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'mj12bot')>0
		THEN 'majestic-12'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'duckduckgo')>0
		THEN 'duckduckgo'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'bytespider')>0
		THEN 'bytespider'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'360spider')>0
		THEN 'so.360.cn'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'compatible')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'http')>0
		OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'libwww')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'spider')>0
		OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'java')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'python')>0
		OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'robot')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'curl')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'wget')>0
		THEN 'other'
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_BOT, -- Bot
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM CLS
LEFT OUTER JOIN DIM_USER_AGENT TRG
ON CLS.BROWSER = TRG.USER_AGENT_NK
WHERE TRG.DIM_USER_AGENT_ID IS NULL

Data-integrasie

Sluit die organisering van die oordrag van data van die bedryfstelsel na die verslagdoeningstelsel in. Om dit te doen, moet jy 'n verhoogtabel skep met 'n struktuur soortgelyk aan die bron.

Inligting oor webblaaie kom na die verhoog vanaf die CMS-rugsteun in die vorm van invoegversoeke.

Die laai van die historiese tabel DIM_REQUEST met basiese data vind plaas in drie stappe: die laai van nuwe sleutels en eienskappe, die opdatering van bestaandes, en die pleeg van geskrap rekords.

Laai tans nuwe SCD2-opnames

/* Load request table SCD from master data */
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)
WITH CLS  AS ( -- prepare keys
	SELECT
	'/' || NAME AS REQUEST_NK,
	TITLE       AS PAGE_TITLE,
	CASE WHEN DESCRIPTION = '' OR DESCRIPTION IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE DESCRIPTION
	END AS PAGE_DESCR,
	CASE WHEN KEYWORDS = '' OR KEYWORDS IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE KEYWORDS
	END AS PAGE_KEYWORDS
	FROM STG_CMS_MENU
	WHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages
	  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense
)
/* new records from stage: CLS */
SELECT
	-1 AS DIM_REQUEST_ID_HIST,
	CLS.REQUEST_NK,
	CLS.PAGE_TITLE,
	CLS.PAGE_DESCR,
	CLS.PAGE_KEYWORDS,
	0 AS DELETE_FLAG,
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM CLS
LEFT OUTER JOIN
 (
	SELECT
	DIM_REQUEST_ID,
	REQUEST_NK,
	PAGE_TITLE,
	PAGE_DESCR,
	PAGE_KEYWORDS
	FROM DIM_REQUEST_V_ACT
) TRG ON CLS.REQUEST_NK = TRG.REQUEST_NK
WHERE TRG.REQUEST_NK IS NULL -- no such record in data mart

Opdatering van SCD2-kenmerke

/* Load request table SCD from master data */
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)
WITH CLS  AS ( -- prepare keys
	SELECT
	'/' || NAME AS REQUEST_NK,
	TITLE       AS PAGE_TITLE,
	CASE WHEN DESCRIPTION = '' OR DESCRIPTION IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE DESCRIPTION
	END AS PAGE_DESCR,
	CASE WHEN KEYWORDS = '' OR KEYWORDS IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE KEYWORDS
	END AS PAGE_KEYWORDS
	FROM STG_CMS_MENU
	WHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages
	  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense
)
/* updated records from stage: CLS and build reference to history: HIST */
SELECT
	HIST.DIM_REQUEST_ID AS DIM_REQUEST_ID_HIST,
	HIST.REQUEST_NK,
	CLS.PAGE_TITLE,
	CLS.PAGE_DESCR,
	CLS.PAGE_KEYWORDS,
	0 AS DELETE_FLAG,
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM CLS,
     DIM_REQUEST_V_ACT TRG,
     DIM_REQUEST HIST
WHERE CLS.REQUEST_NK = TRG.REQUEST_NK
  AND TRG.DIM_REQUEST_ID = HIST.DIM_REQUEST_ID
  AND ( CLS.PAGE_TITLE != HIST.PAGE_TITLE /* changes only */
     OR CLS.PAGE_DESCR != HIST.PAGE_DESCR
     OR CLS.PAGE_KEYWORDS != HIST.PAGE_KEYWORDS )

Geskrap SCD2 opnames

/* Load request table SCD from master data */
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)
WITH CLS  AS ( -- prepare keys
	SELECT
	'/' || NAME AS REQUEST_NK,
	TITLE       AS PAGE_TITLE
	FROM STG_CMS_MENU
	WHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages
	  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense
)
/*  deleted records in data mart: TRG */
SELECT
	TRG.DIM_REQUEST_ID AS DIM_REQUEST_ID_HIST,
	TRG.REQUEST_NK,
	TRG.PAGE_TITLE,
	TRG.PAGE_DESCR,
	TRG.PAGE_KEYWORDS,
	1 AS DELETE_FLAG,
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM (
	SELECT
	DIM_REQUEST_ID,
	REQUEST_NK,
	PAGE_TITLE,
	PAGE_DESCR,
	PAGE_KEYWORDS
	FROM DIM_REQUEST_V_ACT
	WHERE PAGE_TITLE != 'n.a.' -- track master data only
	  AND DELETE_FLAG = 0 -- not already deleted
) TRG
LEFT OUTER JOIN CLS ON TRG.REQUEST_NK = CLS.REQUEST_NK
WHERE CLS.REQUEST_NK IS NULL -- no such record in stage

Elke databron moet vergesel word van 'n formele beskrywing, byvoorbeeld in die readme.txt-lêer:

Ontvanger van die data formeel/tegnies: naam, e-posadres
Dataverskaffer formeel/tegnies: naam, e-posadres
Databron: lêerpad, diensname
Datatoegangsinligting: gebruikers en wagwoorde

Die datavloeidiagram sal help met die proses van instandhouding en opdatering, byvoorbeeld in teksvorm:

Skuif 'n lêer. Bron: ftp.domain.net: /logs/access.log Teiken: /var/www/access.log
Lees op die verhoog. Teiken: STG_ACCESS_LOG
Laai en transformasie. Teiken: FCT_ACCESS_REQUEST_REF_HH
Laai en transformasie. Teiken: FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD
Rapporteer. Teiken: /var/www/report.html

Output

Die artikel beskryf dus meganismes soos die integrasie van onderliggende data en die bekendstelling van nuwe vlakke van samevoeging. Hulle word benodig wanneer datapakhuise gebou word om bykomende kennis te bekom en die kwaliteit van inligting te verbeter.

Bron: will.com