Více statistik webu ve svém malém úložišti

Analyzováním statistik webu získáváme přehled o tom, co se s ním děje. Výsledky pak porovnáváme s dalšími znalostmi o produktu nebo službě a tím zlepšujeme naši zkušenost.

Když je analýza prvních výsledků dokončena, po uvážení informací a vyvození závěrů začíná další fáze. Objevují se nápady: co kdybychom se na data podívali z jiné perspektivy?

V této fázi existují omezení analytických nástrojů. To je jeden z důvodů, proč mi nestačil nástroj Google Analytics, právě kvůli omezené možnosti vidět svá data a manipulovat s nimi.

Vždy jsem chtěl rychle načíst základní data (master data), přidat jinou úroveň agregace nebo jinak interpretovat stávající hodnoty.

To lze snadno udělat v svém malém úložišti na základě souboru access.log a k tomu stačí jazyk SQL.

Takže, na jaké otázky jsem chtěl najít odpověď?

Co a kdy se na webu měnilo

Historie změn základních dat (master dat) vždy představuje zájem.

SQL dotaz zprávy

SELECT
	1 jako 'SideStackedBar: Obsahové aktualizace podle měsíců',
	strftime('%m/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS 'Den',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_TITLE != 'n.a.' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Aktualizace webové stránky',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'IMAGES' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Nahrání obrázků',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'VIDEO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Nahrání videí',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'AUDIO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Nahrání audia'
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

Například v určitém okamžiku byla provedena optimalizace pro vyhledávače nebo přidán nový obsah na web, v důsledku toho se očekává zvýšení provozu.

Skupiny uživatelů

Nejjednodušším příkladem skupiny může být uživatelský agent nebo název operačního systému.

Měření uživatelských agentů shromáždilo přibližně tisíc záznamů a zajímalo mě vidět dynamiku rozložení agentů v rámci skupiny.

SQL dotaz zprávy

SELECT
	1 AS 'SideStackedBar: Uživatelští agenti',
	AGENT_OS AS 'OS',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT = 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'Uživatelský agent uživatelů',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT != 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'Uživatelský agent robotů'
FROM DIM_USER_AGENT
WHERE DIM_USER_AGENT_ID != -1
GROUP BY AGENT_OS
ORDER BY 3 DESC

Nejvíce různých kombinací agentů přichází na web ze světa Windows. V počtu neurčitých se objevily například WhatsApp, PocketImageCache, PlayStation, SmartTV atd.

Aktivita skupin uživatelů podle týdnů

Spojením některých skupin lze pozorovat rozložení jejich aktivity.

Například uživatelé Linux klastru spotřebovávají více provozu na webu než ostatní.

SQL dotaz zprávy

SELECT
1 as 'StackedBar: Objem Provozu podle OS Uživatele a podle Týdne',
strftime('%W week', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Týden',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Android', 'Linux') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Uživatelé Android/Linux',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Windows') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Uživatelé Windows',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Macintosh', 'iOS') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Uživatelé Mac/iOS',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('n.a.', 'BlackBerry') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Ostatní'
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.' /* pouze uživatelé */
  AND HST.STATUS_GROUP IN ('Úspěšné') /* dobré stránky */
  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

Intenzivní spotřeba provozu

Z tabulky lze vidět nejaktivnější uživatelské skupiny a den jejich aktivity.
Nejaktivnější patří k Linux klastru.

SQL dotaz zprávy

SELECT
1 AS 'Tabulka: Uživatel s Vysokou Spotřebou',
strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Den',
ROUND(1.0 * SUM(FCT.BYTES) / 1000000, 1) AS 'Provoz MB',
ROUND(1.0 * SUM(FCT.IP_CNT) / SUM(1), 1) AS 'IP',
ROUND(1.0 * SUM(FCT.REQUEST_CNT) / SUM(1), 1) AS 'Požadavky',
USA.DIM_USER_AGENT_ID AS 'ID',
MAX(USA.USER_AGENT_NK) AS 'Uživatelský 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

Použitím atributů den a ID agenta vzniká možnost rychle nalézt a sledovat statistiky jednotlivých skupin uživatelů podle dnů. V případě potřeby lze rychle najít podrobné informace v stěžejní tabulce.

Jak získat informace?

Informace z souboru access.log mohou být ještě efektivnější, pokud integrujeme další zdroje dat, zavádíme nové úrovně agregace a skupinování.

Základní data a entity

Mezi základní data patří informace o entitách: webové stránky, obrázky, video a audio obsah, v případě obchodu — produkty.

Sami entity plní roli měření, a proces uchovávání změn atributů se nazývá historizace. V databázi je tento proces často realizován ve formě pomalu se měnících měření (SCD).

Zdrojem základních dat mohou být nejrůznější systémy, proto je téměř vždy nutné je integrovat.

Pomalu se měnící měření

Měření DIM_REQUEST bude obsahovat informace o dotazech na webu v historické podobě.

Tabulka SCD2

CREATE TABLE DIM_REQUEST ( 
  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.', 
  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);

Dále vytvoříme jedno zobrazení, které vždy zobrazuje všechny záznamy v posledním stavu. To je potřebné pro načtení samotného měření.

Aktuální zobrazení 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;

A zobrazení, kde jsou pro každý záznam shromážděny historické informace. To je potřebné pro vytvoření historicky přesné vazby na fakta.

Historické zobrazení 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;

Agregace dat

Kompresní (agregační) proces umožňuje hodnotit data na vyšší úrovni a odhalit anomálie a trendy, které nejsou viditelné v podrobných zprávách.

Například do měření s kódy stavů dotazů DIM_HTTP_STATUS přidáme skupinu:

STATUS / GROUP
0xx / n.a.
1xx / Informační
2xx / Úspěšné
3xx / Přesměrování
4xx / Chyba klienta
5xx / Chyba serveru

Měření uživatelských agentů DIM_USER_AGENT bude obsahovat atributy AGENT_OS a AGENT_BOT, které odpovídají za skupiny. Ty lze vyplnit během procesu ETL:

Načítání 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

Integrace dat

Zahrnuje organizaci přenosu dat z operačního systému do zprávy. K tomu je nutné vytvořit střední tabulku se strukturou podobnou zdroji.

Do střední tabulky se informace o webových stránkách dostanou z zálohy CMS ve formě vkládacích dotazů.

Načítání historické tabulky DIM_REQUEST s základními daty probíhá ve třech krocích: načtení nových klíčů a atributů, aktualizace existujících a zaznamenání odstraněných záznamů.

Načítání nových záznamů SCD2

/* 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

Aktualizace atributů SCD2

/* 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 )

Odstraněné záznamy SCD2

/* 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

Každý zdroj dat je třeba doprovodit formálním popisem, například v souboru readme.txt:

Příjemce dat formálně/technicky: jméno, e-mailová adresa
Poskytovatel dat formálně/technicky: jméno, e-mailová adresa
Zdroj dat: cesta k souboru, názvy služeb
Informace o přístupu k datům: uživatelé a hesla

Schéma toku dat pomůže v procesu sledování a aktualizace, například v textové podobě:

Přesun souboru. Zdroj: ftp.domain.net: /logs/access.log Cíl: /var/www/access.log
Čtení ve stadiu. Cíl: STG_ACCESS_LOG
Nahrávání a transformace. Cíl: FCT_ACCESS_REQUEST_REF_HH
Nahrávání a transformace. Cíl: FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD
Zpráva. Cíl: /var/www/report.html

Výstup

Článek popisuje mechanismy, jako je integrace základních dat a zavádění nových úrovní agregace. Ty jsou potřebné při vytváření datových skladů za účelem získání dodatečných znalostí a zlepšení kvality informací.

Zdroj: habr.com