Сховища даних мають вирішальне значення для організацій, щоб ефективно звітувати та аналізувати великі обсяги даних на різних рівнях, включаючи обслуговування клієнтів, інтеграцію партнерів та прийняття виконавчих рішень. Важливо розуміти ці поняття.
Давайте розглянемо деякі ключові концепції сховищ даних у цій статті, щоб зрозуміти важливість зберігання даних.
Що таке сховище даних?
Сховище даних – це місце, де компанія або інша організація зберігає конфіденційні електронні дані. Діяльність організації можна краще зрозуміти, використовуючи історичні дані, які збирає та систематизує сховище даних.
Крім того, ключовим елементом бізнес-аналітики є сховище даних. Цей ширший термін включає інформація інфраструктура, яку сучасні підприємства використовують, щоб стежити за своїми попередніми успіхами та невдачами та керувати майбутніми рішеннями.
Зауважте, що:
- Сховище даних – це місце, де компанія чи інша організація зберігає інформацію протягом тривалого часу.
- Люди з різних важливих відділів, зокрема відділів маркетингу та продажів, періодично додають нові дані.
- Склад перетворюється на сховище історичних даних, які можна переглядати та аналізувати, щоб допомогти в прийнятті бізнес-рішень.
- Визначення інформації, яка є важливою для організації, і місцезнаходження джерел інформації є ключовими компонентами створення успішного сховища даних.
- База даних призначена для надання даних у реальному часі. Сховище даних створюється як сховище старих даних.
Як працює сховище даних?
Сховища даних, представлені в 1988 році дослідниками IBM Баррі Девліном і Полом Мерфі, є інструментом для аналізу історичних даних з різних джерел. Він дає змогу користувачам виконувати запити й аналізувати транзакційні дані, надаючи розуміння ефективності компанії.
Зауважте, що дані, які додаються до сховища, є статичними та незмінними. Крім того, сховище служить джерелом даних для історичної аналітики з акцентом на модифікаціях протягом багатьох років. Дані, які зберігаються, потрібно зберігати безпечно, надійно, доступно для пошуку та керування.
Типи сховищ даних
#1. Enterprise Data Warehouse (EDW):
Централізоване сховище, яке називається корпоративним сховищем даних (EDW), пропонує послуги підтримки прийняття рішень для всієї організації. Крім того, EDW зазвичай складаються з кількох баз даних, які забезпечують уніфікований метод для класифікації та організації даних за темами.
#2. Сховище операційних даних (ODS):
Центральна база даних корпоративного сховища даних для оперативного звітування та прийняття рішень відома як ODS (EDW). Крім того, хоча EDW підтримує тактичні та стратегічні рішення, він є додатковим компонентом, який пропонує оновлення в реальному часі для рутинних завдань, як-от облікові записи співробітників.
#3. Data Mart:
Вітрина даних — це підмножина сховища даних, яка зосереджується на певній команді чи бізнес-напрямку. Крім того, він надає швидкий доступ до конкретних даних, дозволяючи користувачам отримувати критичну інформацію, не витрачаючи час на пошук у всьому сховищі даних.
Які 3 етапи сховища даних?
#1. Офлайн база даних:
У цей момент дані переміщуються із систем, які використовуються для щоденних операцій, на зовнішній сервер для резервного копіювання. Дані не заважають поточним операціям, таким як завантаження та звітування.
- Офлайн-сховище даних:
Не завжди гарантується актуальність даних на даний момент. З оперативної бази дані оновлюються регулярно (щотижня, щомісяця тощо).
#2. Сховище даних у реальному часі:
На цьому етапі кожного разу, коли в операційній базі даних відбувається транзакція, сховища даних оновлюються. Крім того, тригери на основі подій використовуються для збору даних і сповіщення сховища даних, коли записи потрібно оновити. Ілюстрацією є бронювання авіаквитка.
#3. Інтегроване сховище даних:
На цьому етапі кожного разу, коли операційна система виконує операцію, сховища даних отримують оновлення. Щоб надати найновіші дані та уникнути збоїв у зборі даних, вони також передають їх назад до операційних систем. Зверніть увагу, що цей етап даних є найбільш оновленим і безпечним. В результаті цей крок вважається найбільш надійним.
Як побудувати просте сховище даних?
Крок 1: Визначте бізнес-цілі
Бізнес швидко розширюється і потребує добре збалансованої команди адміністративного, торгового, виробничого та допоміжного персоналу. Ключові особи, які приймають рішення, повинні оцінювати ефективність збільшення кількості штатних працівників, покращення торгового персоналу та збалансування національного та регіонального фокусу.
Це включає власника, президента та чотирьох ключових менеджерів, які діляться ресурсами, контактами, можливостями продажу та персоналом, одночасно контролюючи центри прибутку. Крім того, система повинна співвідносити більше інформації, такої як розмір контракту, з факторами, які призводять до більших контрактів, і приймати обґрунтовані рішення. Організація керується ключовими показниками ефективності, такими як продані одиниці, валовий прибуток, чистий прибуток, витрачені години, кількість студентів, які навчаються, і повторна реєстрація студентів.
Крок 2: Зберіть і проаналізуйте інформацію
Керівники повинні отримувати інформацію про продуктивність за допомогою запитань і збору даних з різних джерел, включаючи бухгалтерське програмне забезпечення, програмне забезпечення CRM і системи відстеження часу. Аналітики, менеджери та адміністративні помічники можуть створювати аналітичні та зведені звіти, які містять дані, які не враховуються. Розробникам сховищ даних може бути важко зібрати цю інформацію, але важливо розуміти її існування та те, як вона збирається й обробляється.
Крім того, розуміння процесу та його призначення має важливе значення для розробки сховища даних, оскільки це дозволяє автоматизувати завдання звітності без визначення та розуміння залучених осіб.
Крок 3: Визначте основні бізнес-процеси:
Знайдіть сутності, які взаємодіють, щоб створити індикатори для кореляції ключових показників продуктивності в сховищі даних. Наприклад, навчальний продаж передбачає численні людські та комерційні фактори, включаючи клієнтів, інструкторів, представлення нових продуктів, рекламні акції та наймання нових продавців. Ключові показники ефективності зберігаються для певного бізнес-процесу в сховищі даних, яке також співвідносить їх із факторами, що призвели до них.
Крім того, ці показники зберігаються в таблицях фактів, а таблиці розмірів створюються, щоб зв’язати їх із розмірами, які їх створили.
Крок 4. Побудуйте концептуальну модель даних:
Після визначення бізнес-процесів можна створити концептуальну модель даних. Ви обираєте предмети, які будуть представлені як таблиці фактів, і параметри, які будуть пов’язані з фактами. Детально встановіть формат зберігання інформації та ключові показники ефективності для кожного бізнес-процесу. Зауважте, що оскільки дані будуть об’єднані для формування кубів OLAP, вони повинні бути в узгодженій одиниці вимірювання.
Крім того, хоча це може здатися легким, цей процес не є таким. Необхідно вибрати валюту, наприклад, якщо організація міжнародна і зберігає готівку в касі. Наступним кроком буде вирішити, коли і за яким курсом обміну ви будете конвертувати інші валюти у вибрану вами валюту.
Крок 5. Знайдіть джерела даних і сплануйте перетворення даних:
Щоб ефективно керувати даними в сховищі даних, визначте критичні джерела інформації та перемістіть їх у консолідовану послідовну структуру. Крім того, це передбачає кореляцію інформації між внутрішньою CRM і базами даних звітів про час, а також очищення даних для забезпечення точного аналізу. Це можна зробити, коли ви:
- Переконайтеся, що вихідні дані повні, перш ніж використовувати їх програмно чи вручну.
- Визначте найбільш економічно ефективний спосіб виправлення даних і спрогнозуйте ці витрати як частину вартості системи.
- Виконуйте перетворення даних за допомогою таких інструментів, як Data Transformation Services (DTS), і враховуйте вартість навчання та обслуговування.
- Плануйте вилучення даних, щоб мінімізувати вплив на користувачів системи та забезпечити цілісність даних.
Крок 6. Встановіть тривалість відстеження:
Архівація даних повинна бути послідовною протягом тривалого часу, оскільки сховища даних потребують багато місця для зберігання. За допомогою спільних розмірів можна пов’язувати різні структури даних з різною зернистістю. Дані, узагальнені за певний час, можна зберігати в різних форматах, включаючи день, тиждень або місяць.
Крім того, залежно від давності даних, аналітичні інструменти можуть працювати з різними розмірами зерен, а імпортовані старіші історичні дані можна конвертувати у правильний формат.
Крок 7: Реалізація плану:
Розробіть план проектів сховищ даних для оцінки роботи та планування етапів. Впровадьте вітрину даних, щоб продемонструвати можливості системи, інтегруючи нові структури даних, коли вони складаються разом, як пазл. Такий підхід забезпечує успіх проекту та підтримує обсяг великих проектів сховищ даних.
Крім того, особи, які приймають рішення, можуть отримати доступ до консолідованих узгоджених історичних даних про діяльність своєї організації завдяки системам сховищ даних. Завдяки ретельному плануванню система може надати важливу інформацію про те, як змінні взаємодіють, приносячи користь або загрожуючи організації. Витратами можна керувати, і цей потужний інструмент може стати реальністю за допомогою добре продуманого плану.
10 найкращих інструментів для сховищ даних у 2023 році
Існує багато інструментів для зберігання даних, які базуються на хмарі. Тому вибір найкращих інструментів сховища даних для нашого проекту стає складним завданням. 10 найкращих інструментів для сховищ даних:
#1. Червоне зміщення Amazon:
Amazon Redshift — це хмарне сховище даних, здатне обробляти петабайти даних і пропонувати швидке надсилання запитів за допомогою клієнтів на основі SQL та інструментів BI. Крім того, він інтегрується з AWS і підтримує експорт відкритих даних, що полегшує адаптацію платформи та адаптацію до неї.
#2. Microsoft Azure:
Корпорація Майкрософт почала Створення, тестування, розгортання та керування додатками та службами – усе це можливо на публічній платформі хмарних обчислень, відомій як Azure. Серед понад 200 продуктів і послуг Azure надає інфраструктуру як послугу (IaaS), платформу як послугу (PaaS) і програмне забезпечення як послугу (SaaS).
Крім того, він пропонує портативність, інтеграцію та безпечну основу як для операційної безпеки, так і для фізичної інфраструктури. Програми Azure можуть розміщувати та керувати веб-додатками, службами та API Restful.
#3. Google BigQuery:
BigQuery — це безсерверне сховище даних із можливостями ANSI SQL і машинного навчання, розроблене в 2010 році. Крім того, це хмарна служба аналітики, яка підходить для великих наборів даних лише для читання, і пропонує послуги автоматичного масштабування для бездоганної інтеграції з існуючими програмами та інвестиціями в ІТ. .
#4. Сніжинка:
Хмарна платформа сховища даних під назвою Snowflake створюється за допомогою Microsoft Azure або Amazon Web Services. Обробка даних SQL спрощується завдяки можливостям незалежного зберігання та масштабування обчислень. Крім того, Snowflake забезпечує масштабовану, динамічну обчислювальну потужність із платою за використання. З обсягом пам’яті, порівнянним з Amazon S3, він пропонує окремі обчислення та зберігання.
Крім того, Snowflake дозволяє клонувати бази даних, таблиць і схеми без використання місця. Однак покажчики на збережені дані можуть бути створені.
#5. Micro Focus Vertica:
Для великих обсягів даних Micro Focus Vertica — це база даних MPP із самоконтролем, яка забезпечує масштабованість, гнучкість і розширену аналітику. Крім того, його орієнтована на стовпці методологія та уніфіковане аналітичне сховище полегшують такі операції, як оптимізація мережі, розпізнавання клієнтів, прогнозне технічне обслуговування та економічна відповідність.
#6. Amazon DynamoDB:
Amazon DynamoDB — це власна служба сховища даних NoSQL, яка підтримує структури даних «ключ-значення» та документи. Він є частиною Amazon Web Services і пропонує високу доступність, надійність і прогресивну масштабованість.
Крім того, DynamoDB розроблено для випадків використання OLTP і аналітичних запитів і узгоджено з такими цінностями безсерверних програм, як автоматичне масштабування, оплата за те, що ви використовуєте, простота та відсутність серверів для керування. Зверніть увагу, що він широко використовується для безсерверних програм, що працюють на AWS.
#7. PostgreSQL:
Надійною системою керування базами даних, яку спільнота розробляє понад 20 років, є PostgreSQL. Він служить основним сховищем даних для геопросторових, аналітичних, мобільних і веб-додатків. Більш складна версія SQL, PostgreSQL, підтримує такі функції, як тригери, підзапити та зовнішні ключі.
Крім того, він також підходить для сховищ даних і програм аналізу, програмного забезпечення бізнес-аналітики та систем OLTP і OLAP, які потребують швидких операцій читання та запису.
#8. Amazon S3:
Amazon S3 — це служба зберігання NoSQL, яка забезпечує стабільність, доступність, продуктивність, безпеку та необмежену масштабованість за низькими цінами. Крім того, він підтримує об’ємні, неструктуровані та напівструктуровані дані, дозволяє організувати користувачів і пропонує доступ за підпискою до подібних систем. Хоча він повільніший за DynamoDB, він встановлює стандарт для хмарного сховища для бізнесу.
#9. Teradata:
Teradata — це популярна система керування реляційними базами даних, яка використовує паралелізм і архітектуру MPP для сховищ великих даних, щоб полегшити навантаження та отримати глибокі результати. Крім того, він задовольняє вимоги інтеграції та ETL, надаючи, обробляючи та керуючи даними через інтуїтивно зрозумілий інтерфейс.
#10. Amazon RDS:
Масштабування реляційних баз даних у хмарі AWS стало можливим завдяки RDS, хмарній службі зберігання даних PaaS. Він також надає доступне апаратне забезпечення для керування складними завданнями, такими як інсталяція програмного забезпечення, зберігання, реплікація та аварійне відновлення.
Крім того, RDS підтримує шість механізмів баз даних: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Information і SQL Server, а також три класи екземплярів.
Що таке сховище даних SQL?
SQL Data Warehouse — це корпоративне сховище даних (EDW), яке швидко виконує складні запити над петабайтами даних завдяки масовій паралельній обробці (MPP).
Крім того, як важливий елемент рішення для великих даних, використовуйте сховище даних SQL. Стовпцеве зберігання даних використовується SQL Data Warehouse для зберігання даних у реляційних таблицях, що знижує витрати на зберігання даних і підвищує продуктивність запитів. Зауважте, що для розподілу обробки даних між декількома вузлами SQL Data Warehouse використовує архітектуру масштабування.
Що таке сховище даних в ETL?
ETL, що розшифровується як Extract, Transform, and Load, — це процес, який використовується в сховищах даних для збору даних із різних джерел, їх форматування для завантаження в сховище, а потім завантаження туди.
Що таке поняття Etl?
Процес ETL можна розбити на такі три етапи:
#1. Видобуток:
Вилучення даних з різних джерел, включаючи транзакційні системи, електронні таблиці та плоскі файли, є першим кроком у процесі ETL. Частиною цього кроку є зчитування інформації з вихідних систем і розміщення її в робочій зоні.
#2. Трансформувати:
Витягнуті дані поміщаються в цей процес у формат, який можна завантажити в сховище даних. Це може передбачати перетворення типів даних, об’єднання даних із різних джерел, очищення та перевірку даних, а також створення нових полів даних.
#3. навантаження:
Дані завантажуються в сховище даних після їх перетворення. На цьому етапі створюються фізичні структури даних і дані завантажуються в сховище.
Яка різниця між базою даних і сховищем даних?
На відміну від сховища даних, яке використовується для зберігання як поточних, так і історичних даних для однієї або кількох систем із попередньо визначеною та фіксованою схемою з метою аналізу, бази даних зберігають дані, необхідні для запуску програми сьогодні.
База даних — це заплановане групування даних, які організовано та зазвичай зберігаються в електронному вигляді на комп’ютері. Зверніть увагу, що система керування базами даних (СУБД) зазвичай контролює базу даних.
Які концепції сховищ даних?
Ось деякі ключові поняття, пов’язані зі сховищами даних:
#1. Джерела даних:
Дані з оперативних баз даних, зовнішніх джерел даних, плоских файлів та інших джерел часто поєднуються в сховищах даних. Зауважте, що ETL (extract, transform, and load) використовується для завантаження цих даних у сховище даних.
#2. Моделювання даних:
Процес створення схеми, яка позначає дані в сховищі даних, відомий як моделювання даних. Таким чином, створення параметрів (таких як час, продукт і клієнт) і таблиць фактів із показниками (наприклад, продажі, дохід і прибуток)
#3. Інтеграція даних:
Метод інтеграції даних із кількох джерел в єдине уніфіковане подання відомий як інтеграція даних. Крім того, невідповідності в даних можна виправити, а дані можна очистити та змінити відповідно до моделі даних.
#4. Зберігання даних:
Система управління реляційною базою даних (RDBMS) часто використовується в сховищах даних для зберігання даних. Для ефективного створення запитів дані індексуються та організовуються в таблиці.
#5. Доступ до даних:
Для доступу до даних у сховищі даних можна використовувати інструменти бізнес-аналітики (BI), такі як програмне забезпечення для звітності та аналітики. Зверніть увагу, що користувачі цих інструментів можуть запитувати дані, створювати звіти та відображати статистичні дані.
#6. Управління даними:
Управління даними стосується процесів, політик і контрольних показників, які забезпечують надійність, узгодженість і відповідність даних у сховищі даних. Зауважте, що перевірка конфіденційності даних, захист даних і безпека даних включені в це.
#7. Data Mart:
MART даних — це частина сховища даних, створена для підтримки певного організаційного підрозділу чи підрозділу. Вибирається частина даних зі сховища даних, а потім для створення вітрин даних застосовуються додаткові перетворення, унікальні для бізнес-функції.
Що таке Cloud Data Warehousing?
Хмарне сховище даних — це керована служба бази даних, підготовлена для масштабованої бізнес-аналітики та аналітики в загальнодоступній хмарі.
Крім того, хмарне сховище даних забезпечує динамічне зростання та скорочення сховищ даних відповідно до мінливих бізнес-бюджетів і вимог. Він зберігає інформацію з різноманітних джерел, таких як IoT, CRM і фінансові системи, надаючи структуровані уніфіковані дані для різних випадків використання бізнес-аналітики та аналітики.
Що таке сховище даних Azure?
Дані з різних джерел, як-от транзакції клієнтів або бізнес-додатки, зазвичай зберігаються в базах даних OTP, спільних мережевих ресурсах, Azure Storage Blobs або озерах даних. Рівень сховища аналітичних даних використовується для задоволення запитів аналітики та звітності щодо сховища даних.
Крім того, Azure пропонує можливості аналітичного сховища через Synapse, HDInsight, Hive або Interactive Query. Оркестровка потрібна для переміщення даних або копіювання зі сховища в сховище даних за допомогою Azure Data Factory або Oozie.
Що таке сховище даних Snowflake?
Хмара даних Snowflake поєднує в собі високу продуктивність, високий рівень паралелізму, простоту та доступність у такому ступені, який неможливий з іншими сховищами даних. Його створено на основі нової запатентованої архітектури для обробки всіх аспектів даних і аналітики.
Крім того, Snowflake об’єднує сховище, обчислення та служби, що дозволяє незалежне розширення та згортання, що робить його більш чуйним та адаптованим. Крім того, він використовує центральне постійне сховище даних і обчислювальні кластери MPP, причому кожен вузол локалізує частину набору даних.
Чи потребує кодування сховище даних?
Програмування, тестування та налагодження сховищ даних є обов’язками фахівця з програмування сховищ даних на додаток до кодування та документування процедур. Необхідний ступінь бакалавра. Крім того, менеджер або керівник підрозділу чи відділу зазвичай керує спеціалістом із програмування сховищ даних.
ДАНІ СПОЖИВАЧА: визначення, типи та способи їх використання
АНАЛІТИК ДАНИХ ПРОТИ АНАЛІТИКА ДАНИХ: повне порівняння 2023
ЩО ТАКЕ НАУКА ДАНИХ: Посібник із науки та аналітики даних
ЩО ТАКЕ APACHE: розуміння поглибленого огляду веб-сервера Apache
Список використаної літератури:
