- Az Adattárház központosítja a strukturált és optimalizált adatokat a stratégiai döntéshozatal és az üzleti elemzés megkönnyítése érdekében.
- Az eszköz kiválasztása a jelenlegi rendszerekkel való interoperabilitástól, a költségektől, a telepítési modelltől és a szállító stratégiájától függ.
- Alapvető különbségek vannak az adattárházak, az adattavak és a big data között az adatstruktúra, az agilitás és a biztonság tekintetében.
- A felhőmigráció növeli a működési rugalmasságot, csökkenti az infrastrukturális költségeket és felgyorsítja az információfeldolgozást.
Napjainkban az adat minden szervezet legértékesebb eszközévé vált, szinte olyan, mint a 21. század olaja. Annak érdekében, hogy megakadályozzák, hogy ez az információ teljes káoszba fulladjon, a vállalatoknak szilárd és robusztus struktúrákra van szükségük , amelyek lehetővé teszik számukra, hogy hatalmas adatmennyiségeket rendszerezzenek és elemezzenek anélkül, hogy a folyamat őrültségbe menne.
Ha most ismerkedsz az analitika világával, valószínűleg találkoztál már az adattárház fogalmával. Alapvetően egy központosított rendszer, amelyet több forrásból származó információk kezelésére használnak . Abban különbözik a hagyományos adatbázisoktól, hogy nem a napi tranzakciók feldolgozására összpontosít, hanem a mélyreható lekérdezések és a részletes elemzések optimalizálására.
Mi is pontosan az az adattárház, és hogyan működik?
Az adattárházat úgy definiálhatjuk, mint egy egységes adattárház, ahol a vállalat különböző rendszereiből származó információkat tárolják. Ennek a raktárnak, amely lehet fizikai vagy logikai, elsődleges küldetése az adatok rögzítése analitikai célokra , lehetővé téve a vezetők számára, hogy jobban megértsék üzleti tevékenységüket, és bizonyítékok, ne pedig megérzések alapján hozzanak döntéseket.
Történelmileg ezt a koncepciót 1988-ban olyan IBM szakértők támogatták, mint Barry Devlin és Paul Murphy, bár William H. Inmon volt a tudományág atyja, aki egy adott témára orientált , integrált, nem illékony és időfüggő adatgyűjteményként határozta meg.
Ahhoz, hogy mindez működjön, a rendszer számos alapvető összetevőre támaszkodik:
- ETL folyamat (kinyerés, átalakítás, betöltés): Ez a rendszer lelke; felelős az adatok kinyeréséért, tisztításáért és átalakításáért, hogy egységes formátumúak legyenek a betöltés előtt.
- Központi adatbázis: Az a hely, ahol az információk találhatók, amelyeket már összevontak és gyors lekérdezésekhez optimalizáltak.
- Metaadatok: Az adatok szerkezetét és felhasználását leíró információk, amelyek szótárként működnek az eltévedés elkerülése érdekében.
- Jelentéskészítő eszközök: A szoftver, amely lehetővé teszi vizualizációk és irányítópultok létrehozását, hogy a végfelhasználók megérthessék az eredményeket.
Az adattárházak architektúrája és fejlődése
Az adattárház szerkezete nem merev, és az igényekhez igazítható. A legegyszerűbb modellben a lapos fájlok és az operációs rendszerek nyers adatokat és metaadatokat küldenek. Azonban hozzáadható egy átmeneti terület , amely megtisztítja az adatokat a végleges tárolás előtt, megakadályozva, hogy a „szemét” szennyezze az elemzéseket.
Ezenkívül léteznek adattárházak is , amelyek lényegében az adattárház miniatürizált és specializált változatai egy adott részleg, például az értékesítés vagy a készletgazdálkodás számára. Ez lehetővé teszi, hogy minden csapat csak a szükséges adatokhoz férjen hozzá anélkül, hogy a vállalati adatok teljes tengerében kellene navigálnia.
Idővel ezek az eszközök fejlődtek. Korábban csak strukturált adatokat (sorokat és oszlopokat) kezeltek, de most már képesek integrálni a kontextuális információkat strukturálatlan adatokból , például e-mailekből vagy felmérésekhez fűzött megjegyzésekből, a kontextualizációs képességeiknek köszönhetően, így sokkal gazdagabb és természetesebb elemzést tesznek lehetővé.
Adattárház vs. Data Lake és Big Data
Nagyon gyakori, hogy az emberek összekeverik ezeket a kifejezéseket, de nem ugyanazok. Az adattárház strukturált és tiszta adatokhoz készült , ahol a séma írás közben definiálódik. Ezzel szemben az adattó sokkal rugalmasabb: nyers adatokat fogad el, legyenek azok képek, videók vagy szöveg, és a séma csak az adatok olvasásakor kerül definiálásra.
Míg az adattárház egy kiforrott és rendkívül biztonságos eszköz, az adattó az ideális megoldás a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással való kísérletezésre az agilitása miatt. Ezek azonban nem zárják ki egymást; sőt, gyakran együtt is működnek: az adattó a kérdések feltárására, az adattárház pedig a válaszok optimalizálására szolgál.
Másrészről a Big Data hatalmas mennyiségű adatot jelent, amelyek elképesztő sebességgel és összetettséggel dolgoznak fel. Az adattárházakkal ellentétben a Big Data jellemzően a hagyományos vállalati környezeten kívülről származó, nem relációs információkat kezel , például közösségi média hírfolyamokat vagy szervernaplókat, lehetővé téve a valós idejű elemzést.
Végül az üzleti intelligencia (BI) az utolsó rétegként működik. A BI az a pozitív „szűk keresztmetszet” , amely az adattárházból származó feldolgozott adatokat hasznos és vizuális információkká alakítja a vállalati stratégiák végrehajtásához.
A megfelelő eszköz kiválasztásának kulcsai
Nem elég egyszerűen a legdrágább szoftvert megvenni; ellenőrizni kell, hogy az eszköz interoperábilis-e a meglévő ökoszisztémával . Fontos megkérdezni magunktól, hogy a szoftver optimalizálva van-e a kezelt adattípushoz, és hogy a műszaki csapat rendelkezik-e a kapacitással a karbantartásához anélkül, hogy kiégne.
A helyszíni (helyi telepítések) és a felhő közötti dilemma szinte megoldódottnak tűnik, mivel a trend a felhő felé halad, de sok nagyvállalat biztonsági vagy hardvervezérlési okokból a hibrid modellt részesíti előnyben . Ezekben az esetekben a hagyományos adatbázis-kezelő rendszer (DBMS) továbbra is életképes lehetőség.
Ami a költségeket illeti, ez egy nehéz kérdés. A közvetlen ár-összehasonlítás nem lehetséges, mivel az egyik szolgáltató ugyanazt az óradíjat számíthatja fel, mint a másik, de lényegesen erősebb gépi tanulási képességeket kínálhat . A befektetés megtérülése attól függ, hogy a szolgáltató stratégiája mennyire illeszkedik a vállalat stratégiájához.
A felhőforradalom és a tárolás jövője
Az adattárolás felhőbe migrálása nem csupán trend, hanem az agilitás szükségessége is. Lehetővé teszi az informatikai részlegek számára, hogy gyorsabban reagáljanak a historikus adatok iránti növekvő igényre , és megkönnyíti új tesztelési környezetek létrehozását az adatkutatók számára anélkül, hogy minden alkalommal fizikai szervereket kellene vásárolniuk.
Továbbá a felhő hatékonyabb költségellenőrzést , valamint jobb felhőbiztonságot és adatvédelmet kínál , mivel a védelmi frissítések zökkenőmentesen érkeznek. Egy másik fontos előny a közös elhelyezés: ha az értékesítési alkalmazásai már a felhőben vannak, az adattárház melléjük helyezése drámaian felgyorsítja az adatok betöltését.
Ezen az ökoszisztémán belül olyan megoldások emelkednek ki, mint az Azure Synapse Analytics , amely a Big Data és a Warehousing technológiát ötvözi, valamint az Azure Data Factory az összetett munkafolyamatok kezelésére. Ezek az eszközök lehetővé teszik az információk sokkal gyorsabb és hatékonyabb monetizálását.
Egy ilyen rendszer telepítése szigorú lépéseket igényel: a követelmények meghatározását, az adatmodell megtervezését, a technológia kiválasztását, az ETL folyamat kidolgozását és mindenekelőtt az adatok pontosságának alapos validálását . Csak így garantálható a döntéshozatalhoz szükséges információk megbízhatósága.