- Andmeladu koondab struktureeritud ja optimeeritud andmed, et hõlbustada strateegiliste otsuste tegemist ja ärianalüüsi.
- Tööriista valik sõltub koostalitlusvõimest olemasolevate süsteemidega, maksumusest, juurutamismudelist ja müüja strateegiast.
- Andmeladude, andmejärvede ja suurandmete vahel on andmestruktuuri, paindlikkuse ja turvalisuse osas põhimõttelisi erinevusi.
- Pilveteenustele üleminek suurendab operatiivset paindlikkust, vähendab taristukulusid ja kiirendab infotöötlust.
Tänapäeval on andmetest saanud iga organisatsiooni kõige väärtuslikum vara, peaaegu nagu 21. sajandi naftast. Et kogu see teave ei langeks absoluutsesse kaosesse, peavad ettevõtted kindlad ja vastupidavad konstruktsioonid mis võimaldavad teil korraldada ja analüüsida tohutul hulgal andmeid ilma protsessi käigus hulluks minemata.
Kui oled analüütikamaailmas alles alustamas, oled ilmselt kokku puutunud andmelao kontseptsiooniga. Põhimõtteliselt on see tsentraliseeritud süsteem, mida kasutatakse... hallata teavet mitmest allikastSee erineb tavalistest andmebaasidest selle poolest, et selle eesmärk ei ole igapäevaste tehingute töötlemine, vaid pigem süvapäringute ja detailsete analüüside teostamise optimeerimine.
Mis täpselt on andmeladu ja kuidas see töötab?
Andmelao saab defineerida kui ühtset hoidlat, kuhu salvestatakse ettevõtte eri süsteemide teavet. Sellel laol, mis võib olla füüsiline või loogiline, on peamine eesmärk... analüüsi eesmärgil andmete koguminevõimaldades juhtidel oma äri paremini mõista ja teha otsuseid pigem tõendite kui sisetunnetuse põhjal.
Ajalooliselt propageerisid seda kontseptsiooni 1988. aastal IBM-i eksperdid nagu Barry Devlin ja Paul Murphy, kuigi selle distsipliini isaks peetav William H. Inmon defineeris seda kui andmete kogumit. keskendunud kindlale teemaleintegreeritud, püsiv ja ajas muutuv.
Selleks, et see kõik toimiks, tugineb süsteem mitmele olulisele komponendile:
- ETL protsess (väljavõte, teisendus, laadimine): See on süsteemi süda; see vastutab andmete ekstraheerimise, puhastamise ja teisendamise eest, et need enne laadimist ühtsesse vormingusse saaksid.
- Keskne andmebaas: Koht, kus asub teave, mis on juba koondatud ja kiirete päringute jaoks optimeeritud.
- Metaandmed: Teave, mis kirjeldab andmete struktuuri ja kasutamist ning toimib sõnastikuna, et vältida äraeksimist.
- Aruandlustööriistad: Tarkvara, mis võimaldab teil luua visualiseeringuid ja armatuurlaudu, et lõppkasutajad saaksid tulemusi mõista.
Andmeladude arhitektuur ja areng
Andmelao struktuur ei ole jäik ja seda saab kohandada vastavalt konkreetsetele vajadustele. Lihtsamas mudelis saadavad lamefailid ja operatsioonisüsteemid toorandmeid ja metaandmeid. Siiski saab lisada täiendavaid funktsioone. peatuspaik andmete puhastamiseks enne nende jäädavat salvestamist, vältides analüüside saastumist "prügi" poolt.
Lisaks on olemas nn. andmemäedNeed on sisuliselt miniatuursed ja spetsialiseeritud versioonid laost konkreetse osakonna, näiteks müügi või laonduse jaoks. See võimaldab igal meeskonnal pääseda ligi ainult sellele, mida nad vajavad, ilma et nad peaksid läbi elama kogu ettevõtte andmete ookeani.
Aja jooksul on need tööriistad arenenud. Varem käsitlesid need ainult struktureeritud andmeid (ridu ja veerge), kuid nüüd on need võimelised integreerima struktureerimata andmete kontekstuaalne teave, näiteks e-kirjad või küsitluste kommentaarid, tänu kontekstualiseerimise võimalusele, mis võimaldab palju rikkalikumat ja loomulikumat analüüsi.
Andmeladu vs. andmejärv ja suurandmed
On väga tavaline, et inimesed ajavad need terminid segi, aga need ei ole sama asi. Andmeladu on loodud selleks, et struktureeritud ja puhtad andmedSkriptis defineeritakse skeem kirjutamisel. Seevastu andmejärv on palju paindlikum: see aktsepteerib toorandmeid, olgu need siis pildid, videod või tekst, ja skeem defineeritakse alles andmete lugemisel.
Kuigi andmeladu on küps ja väga turvaline tööriist, on andmejärv ideaalne valik eksperimenteeri tehisintellektiga ja masinõpe tänu oma paindlikkusele. Siiski ei välista need teineteist; tegelikult töötavad nad sageli koos: andmejärve kasutatakse küsimuste avastamiseks ja andmelattu vastuste optimeerimiseks.
Teisest küljest viitab suurandmed tohututele andmemahtudele, millel on hämmastav kiirus ja keerukus. Erinevalt andmelaost tegeleb suurandmetega tavaliselt mitterelatsiooniline teave väljaspool ettevõtte keskkonda traditsioonilised, näiteks sotsiaalmeedia kanalid või serverilogid, mis võimaldavad reaalajas analüüsi.
Lõpuks toimib viimase kihina ärianalüüs (BI). BI on positiivne "kitsaskoht" mis teisendab andmelaost pärit töödeldud andmed kasulikuks ja visuaalseks teabeks ettevõtte strateegiate elluviimiseks.
Õige tööriista valimise võtmed
Kõige kallima tarkvara ostmisest ei piisa; tuleb vaadata, kas tööriist on... koostalitlusvõimeline olemasoleva ökosüsteemigaOluline on küsida, kas tarkvara on optimeeritud meie töödeldavate andmete tüübi jaoks ja kas tehnilisel meeskonnal on võimekus seda hallata ilma katses ebaõnnestumata.
Dilemma vahel kohapeal (kohalikud installatsioonid) ja pilv tundub peaaegu paigas olevat, kuna trend on pilve poole, kuid paljud suurettevõtted eelistavad hübriidmudel turvalisuse või riistvara kontrollimise eesmärgil. Sellistel juhtudel jääb klassikaline andmebaasihaldussüsteem (DBMS) elujõuliseks valikuks.
Mis puutub hindadesse, siis see on segane valdkond. Otsene hinnavõrdlus on võimatu, sest üks pakkuja võib küsida sama tunnihinda kui teine, aga pakkuda erinevaid hindu. masinõppe funktsioonid palju võimsam. Investeeringutasuvus sõltub sellest, kui hästi tarnija strateegia ettevõtte omaga sobib.
Pilverevolutsioon ja salvestusruumi tulevik
Andmesalvestuse pilve migreerimine pole lihtsalt trend; see on vajadus paindlikkuse suurendamiseks. See võimaldab IT-osakondadel nõudlusele kiiremini reageerida. kasvav nõudlus ajalooliste andmete järele ja hõlbustada andmeteadlastele uute testimiskeskkondade loomist ilma iga kord füüsilisi servereid ostmata.
Lisaks pakub pilv järgmist: tõhusam kulude kontroll ja pilveturvalisus ja andmekaitse Täiustatud, kuna kaitsevärskendused tehakse läbipaistvalt. Teine tugevus on ühispaiknemine: kui teie müügirakendused on juba pilves, kiirendab andmelao nende kõrvale paigutamine andmete laadimist märkimisväärselt.
Selles ökosüsteemis paistavad silma sellised lahendused nagu järgmised: Azure Synapse AnalyticsSee ühendab suurandmete ja andmeladustamise ehk Azure Data Factory keerukate töövoogude haldamiseks. Need tööriistad võimaldavad teabe palju kiiremat ja tõhusamat monetiseerimist.
Sellise süsteemi juurutamine nõuab rangeid samme: nõuete määratlemine, andmemudeli kujundamine, tehnoloogia valimine, ETL-protsessi väljatöötamine ja ennekõike a täpsuse põhjalik valideerimine andmetest. Ainult sel viisil saab tagada teabe usaldusväärsuse otsuste langetamiseks.