- Хранилището за данни централизира структурирани и оптимизирани данни, за да улесни вземането на стратегически решения и бизнес анализа.
- Изборът на инструмент зависи от оперативната съвместимост със съществуващите системи, цената, модела на внедряване и стратегията на доставчика.
- Съществуват фундаментални разлики между хранилищата за данни, езерата за данни и големите данни по отношение на структурата на данните, гъвкавостта и сигурността.
- Миграцията към облак подобрява оперативната гъвкавост, намалява разходите за инфраструктура и ускорява обработката на информация.
Днес данните са се превърнали в най-ценния актив на всяка организация, почти като петрола на 21-ви век. За да предотвратят изпадането на цялата тази информация в абсолютен хаос, компаниите трябва... солидни и здрави конструкции които ви позволяват да организирате и анализирате огромни обеми от данни, без да се претоварвате в процеса.
Ако тепърва започвате в света на анализите, вероятно сте се сблъсквали с концепцията за хранилище за данни. По принцип това е централизирана система, използвана за... управлявайте информация от множество източнициТя се различава от обикновените бази данни, защото не се стреми да обработва ежедневни транзакции, а по-скоро да оптимизира изпълнението на задълбочени заявки и подробни анализи.
Какво точно е хранилище за данни и как работи?
Можем да дефинираме хранилището за данни като унифицирано хранилище, където се съхранява информация от различни системи в рамките на една компания. Това хранилище, което може да бъде физическо или логическо, има основната мисия да... събиране на данни за аналитични целипозволявайки на мениджърите да разбират по-добре бизнеса си и да вземат решения въз основа на доказателства, а не на предчувствия.
В исторически план тази концепция е популяризирана през 1988 г. от експерти на IBM като Бари Девлин и Пол Мърфи, въпреки че Уилям Х. Инмон, смятан за баща на тази дисциплина, я определя като съвкупност от данни. фокусиран върху конкретна темаинтегриран, енергонезависим и променлив във времето.
За да работи всичко това, системата разчита на няколко основни компонента:
- ETL процес (Извличане, Трансформиране, Зареждане): Това е сърцето на системата; то е отговорно за извличането на данните, почистването им и трансформирането им, така че да имат еднакъв формат преди зареждането им.
- Централна база данни: Мястото, където се намира информация, която вече е консолидирана и оптимизирана за бързи заявки.
- Метаданни: Информация, която описва структурата и използването на данните, функционираща като речник, за да се избегне загуба.
- Инструменти за отчитане: Софтуерът, който ви позволява да създавате визуализации и табла за управление, така че крайните потребители да могат да разберат резултатите.
Архитектура и еволюция на хранилищата за данни
Структурата на хранилището за данни не е твърда и може да се адаптира към специфични нужди. В най-простия модел, плоските файлове и операционните системи изпращат сурови данни и метаданни. Могат обаче да се добавят допълнителни функции. зона за подготовка да се почистят данните, преди да бъдат съхранени за постоянно, предотвратявайки замърсяването на анализите с „боклук“.
Освен това съществуват и т.нар. информационни мрежови складовеТова са по същество миниатюризирани, специализирани версии на склада за конкретен отдел, като например продажби или инвентаризация. Това позволява на всеки екип да има достъп само до това, от което се нуждае, без да се налага да се ориентира в целия океан от фирмени данни.
С течение на времето тези инструменти са се развили. Преди това те обработваха само структурирани данни (редове и колони), но сега са способни да интегрират контекстуална информация за неструктурирани данни, като например имейли или коментари от анкети, благодарение на възможността за контекстуализиране, което позволява много по-богат и по-естествен анализ.
Склад за данни срещу езерото на данните и големите данни
Много е често срещано хората да бъркат тези термини, но те не са едно и също нещо. Хранилището за данни е предназначено да... структурирани и чисти данниВ скрипт схемата се дефинира при запис. За разлика от това, Data Lake е много по-гъвкав: приема сурови данни, независимо дали са изображения, видеоклипове или текст, и схемата се дефинира само когато данните се четат.
Въпреки че хранилището за данни е зрял и много сигурен инструмент, езерото с данни е идеалният вариант за... експеримент с изкуствен интелект и машинно обучение поради неговата гъвкавост. Те обаче не са взаимно изключващи се; всъщност те често работят заедно: езерото данни се използва за откриване на въпроси, а хранилището данни за оптимизиране на отговорите.
От друга страна, Големите данни се отнасят до огромни обеми от данни с удивителна скорост и сложност. За разлика от хранилището за данни, Големите данни обикновено обработват нерелационна информация извън корпоративната среда традиционни, като например емисии в социалните медии или сървърни лог файлове, позволяващи анализ в реално време.
Накрая, бизнес разузнаването (BI) действа като последен слой. BI е положително „пречка“ който трансформира обработените данни от хранилището за данни в полезна и визуална информация за изпълнение на корпоративни стратегии.
Ключове за избор на правилния инструмент
Не е достатъчно да купите най-скъпия софтуер; трябва да видите дали инструментът е... оперативно съвместим със съществуващата екосистемаВажно е да се запитаме дали софтуерът е оптимизиран за типа данни, които обработваме, и дали техническият екип има капацитета да го поддържа безпроблемно.
Дилемата между на собствени (локални инсталации) и облакът изглежда почти решен, тъй като тенденцията е към облака, но много големи корпорации предпочитат хибриден модел поради причини, свързани със сигурността или контрола на хардуера. В тези случаи класическата система за управление на бази данни (СУБД) остава жизнеспособен вариант.
Що се отнася до цената, това е неясна област. Директното сравнение на цените е невъзможно, защото един доставчик може да начислява същата почасова ставка като друг, но да предлага различни цени. функционалности за машинно обучение много по-мощен. Възвръщаемостта на инвестицията зависи от това доколко стратегията на доставчика се вписва в тази на компанията.
Облачната революция и бъдещето на съхранението на данни
Мигрирането на съхранението на данни към облака не е просто тенденция; това е необходимост за постигане на гъвкавост. Това позволява на ИТ отделите да реагират по-бързо на търсенето. нарастващо търсене на исторически данни и да улеснят създаването на нови тестови среди за специалисти по данни, без да е необходимо да купуват физически сървъри всеки път.
В допълнение, облакът предлага по-ефективен контрол на разходите и a облачна сигурност и защита на данните Подобрено, тъй като актуализациите на защитата се извършват прозрачно. Друго предимство е колокацията: ако вашите приложения за продажби вече са в облака, поставянето на хранилището за данни заедно с тях драстично ускорява зареждането на данни.
В рамките на тази екосистема се открояват решения като следните: Azure Synapse AnalyticsТова комбинира големи данни и складиране, или Azure Data Factory, за управление на сложни работни процеси. Тези инструменти позволяват много по-бързо и по-ефективно монетизиране на информация.
Внедряването на такава система изисква строги стъпки: дефиниране на изисквания, проектиране на модела на данните, избор на технология, разработване на ETL процеса и най-вече извършване на цялостна проверка на точността на данните. Само по този начин може да се гарантира, че информацията е надеждна за вземане на решения.