- Skladište podataka centralizira strukturirane i optimizirane podatke kako bi se olakšalo strateško donošenje odluka i poslovna analiza.
- Izbor alata ovisi o interoperabilnosti s trenutnim sustavima, cijeni, modelu implementacije i strategiji dobavljača.
- Postoje temeljne razlike između skladišta podataka, jezera podataka i velikih podataka u smislu strukture podataka, agilnosti i sigurnosti.
- Migracija u oblak poboljšava operativnu agilnost, smanjuje troškove infrastrukture i ubrzava obradu informacija.
Danas su podaci postali najvrjednija imovina svake organizacije, gotovo poput nafte 21. stoljeća. Kako bi se spriječilo da sve te informacije padnu u potpuni kaos, tvrtkama su potrebne čvrste i robusne strukture koje im omogućuju organiziranje i analizu ogromnih količina podataka bez pretjeranog rada u tom procesu.
Ako tek počinjete u svijetu analitike, vjerojatno ste naišli na koncept skladišta podataka. U osnovi, to je centralizirani sustav koji se koristi za upravljanje informacijama iz više izvora . Razlikuje se od običnih baza podataka jer se ne fokusira na obradu svakodnevnih transakcija, već na optimizaciju dubinskih upita i detaljnih analiza.
Što je točno skladište podataka i kako funkcionira?
Skladište podataka možemo definirati kao jedinstveno spremište u kojem se pohranjuju informacije iz različitih sustava unutar tvrtke. Ovo skladište, koje može biti fizičko ili logičko, ima primarnu misiju prikupljanja podataka u analitičke svrhe , omogućujući menadžerima da bolje razumiju svoje poslovanje i donose odluke na temelju dokaza, a ne slutnji.
Povijesno gledano, ovaj su koncept 1988. godine promovirali IBM-ovi stručnjaci poput Barryja Devlina i Paula Murphyja, iako ju je William H. Inmon, koji se smatra ocem ove discipline, definirao kao skup podataka orijentiranih na određenu temu , integriranih, nepromjenjivih i vremenski promjenjivih.
Da bi sve ovo funkcioniralo, sustav se oslanja na nekoliko bitnih komponenti:
- ETL proces (Isključivanje, Transformacija, Učitavanje): To je srce sustava; odgovorno je za izdvajanje podataka, njihovo čišćenje i transformaciju tako da imaju ujednačen format prije učitavanja.
- Centralna baza podataka: Mjesto gdje se nalaze informacije koje su već konsolidirane i optimizirane za brze upite.
- Metapodaci: Informacije koje opisuju strukturu i korištenje podataka, funkcionirajući kao rječnik kako se ne biste izgubili.
- Alati za izvještavanje: Softver koji vam omogućuje izradu vizualizacija i nadzornih ploča kako bi krajnji korisnici mogli razumjeti rezultate.
Arhitektura i evolucija skladišta podataka
Struktura skladišta podataka nije kruta i može se prilagoditi specifičnim potrebama. U najjednostavnijem modelu, ravne datoteke i operativni sustavi šalju sirove podatke i metapodatke. Međutim, može se dodati područje za pripremu podataka kako bi se podaci očistili prije nego što se trajno pohrane, sprječavajući da "smeće" kontaminira analize.
Osim toga, postoje i skladišta podataka , koja su u biti minijaturizirane i specijalizirane verzije skladišta podataka za određeni odjel, poput prodaje ili zaliha. To omogućuje svakom timu pristup samo onome što mu je potrebno bez potrebe za navigacijom kroz cijeli ocean podataka tvrtke.
Tijekom vremena, ovi su se alati razvijali. Prije su obrađivali samo strukturirane podatke (retke i stupce), ali sada su u stanju integrirati kontekstualne informacije iz nestrukturiranih podataka , poput e-pošte ili komentara u anketama, zahvaljujući svojim mogućnostima kontekstualizacije, omogućujući tako puno bogatiju i prirodniju analizu.
Skladište podataka u odnosu na jezero podataka i velike podatke
Vrlo je uobičajeno da ljudi brkaju ove pojmove, ali nisu isti. Skladište podataka dizajnirano je za strukturirane i čiste podatke , gdje se shema definira prilikom pisanja. Nasuprot tome, jezero podataka je mnogo fleksibilnije: prihvaća sirove podatke, bilo da se radi o slikama, videozapisima ili tekstu, a shema se definira tek kada se podaci čitaju.
Iako je skladište podataka zreo i vrlo siguran alat, jezero podataka idealna je opcija za eksperimentiranje s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem zbog svoje agilnosti. Međutim, oni se međusobno ne isključuju; zapravo, često rade zajedno: jezero podataka koristi se za otkrivanje pitanja, a skladište podataka za optimizaciju odgovora.
S druge strane, Big Data odnosi se na ogromne količine podataka sa zapanjujućom brzinom i složenošću. Za razliku od skladišta podataka, Big Data obično obrađuje nerelacijske informacije izvan tradicionalnog korporativnog okruženja, kao što su feedovi društvenih medija ili zapisnici poslužitelja, omogućujući analizu u stvarnom vremenu.
Konačno, poslovna inteligencija (BI) djeluje kao završni sloj. BI je pozitivno "usko grlo" koje transformira obrađene podatke iz skladišta podataka u korisne i vizualne informacije za izvršavanje korporativnih strategija.
Ključevi za odabir pravog alata
Nije dovoljno jednostavno kupiti najskuplji softver; potrebno je provjeriti je li alat interoperabilan s postojećim ekosustavom . Ključno je zapitati se je li softver optimiziran za vrstu podataka koje obrađujete i ima li tehnički tim kapacitet održavati ga bez preopterećenja.
Dilema između lokalnih instalacija i clouda čini se gotovo riješenom, budući da je trend prema cloudu, ali mnoge velike korporacije preferiraju hibridni model iz sigurnosnih ili hardverskih razloga. U tim slučajevima, tradicionalni sustav za upravljanje bazama podataka (DBMS) ostaje održiva opcija.
Što se tiče troškova, to je nezgodna tema. Izravna usporedba cijena nije moguća jer jedan pružatelj usluga može naplaćivati istu satnicu kao i drugi, ali nuditi znatno snažnije mogućnosti strojnog učenja . Povrat ulaganja ovisi o tome koliko je strategija pružatelja usluga usklađena sa strategijom tvrtke.
Revolucija u oblaku i budućnost pohrane podataka
Migracija pohrane podataka u oblak nije samo trend; to je nužnost za agilnost. Omogućuje IT odjelima da brže reagiraju na rastuću potražnju za povijesnim podacima i olakšava stvaranje novih testnih okruženja za podatkovne znanstvenike bez potrebe za kupnjom fizičkih poslužitelja svaki put.
Nadalje, oblak nudi učinkovitiju kontrolu troškova i poboljšanu sigurnost i zaštitu podataka u oblaku , jer se ažuriranja zaštite isporučuju besprijekorno. Još jedna ključna prednost je kolokacija: ako su vaše prodajne aplikacije već u oblaku, postavljanje skladišta podataka uz njih dramatično ubrzava učitavanje podataka.
Unutar ovog ekosustava ističu se rješenja poput Azure Synapse Analyticsa , koji kombinira velike podatke i skladištenje, te Azure Data Factoryja za upravljanje složenim tijekovima rada. Ovi alati omogućuju puno bržu i učinkovitiju monetizaciju informacija.
Implementacija takvog sustava zahtijeva rigorozne korake: definiranje zahtjeva, dizajniranje modela podataka, odabir tehnologije, razvoj ETL procesa i, prije svega, provođenje temeljite validacije točnosti podataka . Samo na taj način može se zajamčiti pouzdanost informacija za donošenje odluka.