Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это фундаментальный компонент современных систем бизнес-анализа. Оно представляет собой безопасное электронное хранилище информации для предприятия или организации. Основная цель хранилища данных — создать хранилище исторических данных, которые можно извлекать и анализировать, чтобы получить ценные сведения о деятельности организации.
Как работает хранилище данных?
Концепция хранилища данных возникла, когда предприятия стали полагаться на компьютерные системы для создания, хранения и извлечения важных деловых документов. Хранилища данных позволяют анализировать исторические данные, объединяя информацию из множества разрозненных источников, что дает ценные сведения о деятельности компании. Хранилища данных предназначены для того, чтобы пользователи могли выполнять запросы и анализировать исторические данные.
Данные, добавляемые в хранилище данных, обычно статичны и неизменяемы. Хранилище служит основным источником для проведения аналитики прошлых событий и выявления тенденций и закономерностей во времени. Важно, чтобы хранимые данные были безопасными, надежными и удобными для извлечения и управления.
Обслуживание хранилища данных
Ведение хранилища данных включает в себя несколько важных этапов. Первый шаг — извлечение данных, которое предполагает сбор больших объемов данных из различных источников внутри организации. После того как данные собраны, они проходят процесс очистки, в ходе которого выявляются ошибки и несоответствия, исправляются или исключаются.
После очистки данные преобразуются из формата базы данных в формат хранилища. Это преобразование включает в себя сортировку, консолидацию и обобщение данных, чтобы сделать их более доступными и удобными для пользователей. Со временем, по мере обновления различных источников данных организации, в хранилище данных добавляются дополнительные данные.
Стоит отметить, что «Создание хранилища данных» У. Х. Инмона — это широко известная книга, в которой дается практическое руководство по созданию хранилищ данных. В современную эпоху предприятия также могут инвестировать в облачные программные услуги по созданию хранилищ данных, предоставляемые такими компаниями, как Microsoft, Google, Amazon и Oracle.
Добыча данных
Добыча данных — одна из основных причин, по которой предприятия хранят данные. Он включает в себя процесс поиска закономерностей и идей в хранимых данных для улучшения бизнес-процессов и принятия решений. Хорошо продуманная система хранения данных обеспечивает беспрепятственный доступ к данным различных отделов компании. Например, отдел маркетинга может использовать данные отдела продаж для принятия обоснованных решений о корректировке кампаний по продажам.
Процесс поиска данных обычно включает пять этапов:
- Сбор и загрузка данных в хранилище данных.
- Хранение и управление данными на собственных серверах или в облачном сервисе.
- Доступ к данным и их организация бизнес-аналитиками, управленческими командами и ИТ-специалистами.
- Сортировка и анализ данных с помощью прикладного программного обеспечения.
- Представление проанализированных данных в наглядном и доступном для просмотра формате, например в виде графиков или таблиц.
Архитектура хранилища данных
Проектирование хранилища данных предполагает создание архитектуры хранилища данных, которая может варьироваться в зависимости от конкретных потребностей. Как правило, существует три общих варианта архитектуры:
- Одноуровневая архитектура: Эта конструкция редко используется в системах реального времени, но находит применение в пакетной обработке и обработке в реальном времени. Она состоит из одного уровня аппаратного обеспечения, направленного на минимизацию пространства данных.
- Двухуровневая архитектура: В этой архитектуре аналитический процесс отделен от бизнес-процесса. Это позволяет повысить контроль и эффективность.
- Трехуровневая архитектура: Эта архитектура включает в себя три уровня: исходный уровень, согласованный уровень и уровень хранилища данных. Она подходит для систем с длительным жизненным циклом и предполагает дополнительный уровень проверки и анализа изменений данных для обеспечения их точности.
Независимо от архитектурного дизайна, все хранилища данных должны обладать такими ключевыми свойствами, как разделение, масштабируемость, расширяемость, безопасность и управляемость.
Хранилище данных против базы данных
Важно проводить различие между хранилищем данных и базой данных:
База данных — это транзакционная система, которая отслеживает и обновляет данные в режиме реального времени, предоставляя самую свежую информацию. Хранилище данных, напротив, предназначено для агрегирования структурированных данных, хранящих историческую информацию.
Например, база данных может содержать только последний адрес клиента, в то время как в хранилище данных хранятся все адреса клиентов за последнее десятилетие.
Добыча данных в значительной степени опирается на данные, хранящиеся в хранилищах данных, поскольку они позволяют анализировать тенденции и закономерности в бизнесе за длительные периоды времени.
Хранилище данных против озера данных
Хотя и хранилища данных, и озера данных служат хранилищами данных, они различаются по своему назначению и структуре:
В озере данных хранятся сырые и нефильтрованные данные, не имеющие заранее определенной цели. В хранилище данных, напротив, хранятся уточненные и отфильтрованные данные, предназначенные для конкретного использования.
Озера данных обычно используются специалистами по анализу данных, в то время как хранилища данных — преимущественно бизнес-профессионалами. Озера данных обеспечивают более легкий доступ и обновления, в то время как хранилища данных обеспечивают более структурированную среду, хотя изменения могут быть более дорогостоящими.
Хранилище данных и март данных
Хранилище данных — это уменьшенная версия хранилища данных, ориентированная на конкретный отдел или бизнес-функцию организации. В то время как хранилище данных консолидирует данные из различных источников по всей организации, март данных предназначен для удовлетворения специфических потребностей конкретного отдела или группы пользователей.
Карты данных часто создаются для обеспечения более быстрого и целенаправленного доступа к данным для конкретных аналитических целей. Они могут быть получены из хранилища данных или созданы самостоятельно. Карты данных обычно меньше по масштабу и объему по сравнению с хранилищами данных, что делает их более гибкими и простыми в управлении.
Плюсы и минусы хранилищ данных
Как и любая другая технология или система, хранение данных имеет свои преимущества и недостатки. Вот несколько основных плюсов и минусов, которые следует учитывать:
Плюсы:
- Централизованные данные: Хранилище данных обеспечивает централизованное хранение всех исторических данных, что делает их легкодоступными для анализа и отчетности.
- Интеграция данных: Консолидируя данные из различных источников, хранилище данных позволяет интегрировать данные и получить целостное представление о деятельности организации.
- Улучшенное принятие решений: Поиск и анализ хранимых данных позволяют организациям принимать обоснованные решения на основе исторических тенденций и закономерностей.
- Масштабируемость: Хранилища данных можно масштабировать, чтобы учесть растущие объемы данных и поддержать рост организации.
- Качество данных: Процессы очистки и преобразования данных в хранилище данных помогают обеспечить точность и согласованность данных.
Cons:
- Стоимость: Создание и обслуживание хранилища данных может потребовать значительных инвестиций, включая расходы на оборудование, программное обеспечение и персонал.
- Требует много времени: Создание хранилища данных требует тщательного планирования, моделирования данных и реализации, что может отнимать много времени.
- Сложность данных: интеграция данных из различных источников может быть сложной задачей из-за различий в форматах, структуре и качестве данных.
- Управление данными: Правильное управление данными необходимо для поддержания целостности и безопасности данных в хранилище данных.
- Обслуживание хранилища данных: Регулярное обслуживание и обновления необходимы для того, чтобы хранилище данных оставалось актуальным и релевантным.
Часто задаваемые вопросы о хранилище данных
Здесь представлены некоторые часто задаваемые вопросы о хранилищах данных:
- Почему хранение данных важно для бизнеса?
Хранилища данных предоставляют предприятиям централизованное и организованное хранилище исторических данных, что позволяет им анализировать тенденции, принимать обоснованные решения и получать конкурентные преимущества. - Каким типам предприятий может быть полезно хранение данных?
Хранилища данных полезны для предприятий всех размеров и отраслей. Оно особенно полезно для организаций с большими объемами данных и сложными требованиями к анализу данных. - Как хранение данных способствует бизнес-анализу?
Хранилища данных составляют основу бизнес-аналитики, обеспечивая надежный и структурированный источник данных для составления отчетов, анализа и добычи данных. - Какие технологии обычно используются в хранилищах данных?
К общим технологиям, используемым в хранилищах данных, относятся средства интеграции данных, процессы ETL (Extract, Transform, Load), программное обеспечение для моделирования данных и средства онлайновой аналитической обработки (OLAP). - Является ли облачное хранение данных жизнеспособным вариантом?
Да, облачные хранилища данных завоевали популярность благодаря своей масштабируемости, экономичности и простоте внедрения. Поставщики облачных услуг предлагают управляемые услуги по хранению данных, которые избавляют от необходимости управлять инфраструктурой.
Итоги
Хранилище данных играет важнейшую роль в современной бизнес-аналитике, позволяя организациям хранить, анализировать и извлекать полезные сведения из исторических данных. Консолидируя данные из различных источников и предоставляя структурированную среду для анализа, хранилища данных позволяют компаниям принимать решения на основе данных и получать конкурентные преимущества. Однако создание и поддержка хранилища данных требует тщательного планирования, инвестиций и постоянного обслуживания, чтобы обеспечить его эффективность и актуальность с течением времени.
Вопросы и ответы
Почему хранение данных важно для бизнеса?
Хранилища данных важны для бизнеса, поскольку они обеспечивают централизованное и организованное хранение исторических данных. Это позволяет предприятиям анализировать тенденции, принимать обоснованные решения и получать конкурентные преимущества.
Какие типы предприятий могут получить выгоду от хранения данных?
Хранилища данных могут быть полезны предприятиям любого размера и отрасли. Оно особенно полезно для организаций с большими объемами данных и сложными требованиями к их анализу.
Как хранение данных способствует бизнес-анализу?
Хранилища данных составляют основу бизнес-аналитики, обеспечивая надежный и структурированный источник данных для отчетности, анализа и добычи данных. Это позволяет предприятиям получать глубокие знания и принимать решения на основе данных.
Какие технологии обычно используются в хранилищах данных?
В хранилищах данных обычно используются такие технологии, как средства интеграции данных, процессы ETL (Extract, Transform, Load), программное обеспечение для моделирования данных и средства онлайновой аналитической обработки (OLAP). Эти технологии помогают извлекать, преобразовывать и анализировать данные, хранящиеся в хранилище.
Является ли облачное хранение данных жизнеспособным вариантом?
Да, облачное хранение данных стало популярным вариантом для многих компаний. Оно обеспечивает масштабируемость, экономическую эффективность и простоту внедрения. Поставщики облачных услуг предлагают управляемые услуги по хранению данных, которые устраняют необходимость в управлении инфраструктурой.
Как хранение данных может повысить качество данных?
Хранилище данных повышает качество данных благодаря процессам очистки и преобразования данных. В хранилище данных данные тщательно проверяются на наличие ошибок и несоответствий, что обеспечивает точность и согласованность данных. Это приводит к повышению качества данных для анализа и принятия решений.
Какие проблемы возникают при внедрении хранилища данных?
Внедрение хранилища данных может быть сопряжено с такими проблемами, как стоимость создания и обслуживания инфраструктуры, сложность интеграции данных из различных источников, необходимость надлежащего управления данными, а также требование регулярного обслуживания и обновления для поддержания актуальности и точности хранилища данных.