- Datu noliktava centralizēti apkopo strukturētus un optimizētus datus, lai atvieglotu stratēģisku lēmumu pieņemšanu un biznesa analīzi.
- Rīka izvēle ir atkarīga no sadarbspējas ar pašreizējām sistēmām, izmaksām, ieviešanas modeļa un pārdevēja stratēģijas.
- Starp datu noliktavām, datu ezeriem un lieldatiem pastāv būtiskas atšķirības datu struktūras, elastības un drošības ziņā.
- Mākoņmigrācija uzlabo darbības elastību, samazina infrastruktūras izmaksas un paātrina informācijas apstrādi.
Mūsdienās dati ir kļuvuši par jebkuras organizācijas vērtīgāko resursu, gandrīz kā 21. gadsimta nafta. Lai novērstu visas šīs informācijas nonākšanu pilnīgā haosā, uzņēmumiem ir nepieciešamas stabilas un spēcīgas struktūras , kas ļauj tiem organizēt un analizēt milzīgus datu apjomus, nepārspīlējot.
Ja jūs tikai sākat darboties analītikas pasaulē, jūs droši vien esat saskāries ar datu noliktavas koncepciju. Būtībā tā ir centralizēta sistēma, ko izmanto informācijas pārvaldībai no vairākiem avotiem . Tā atšķiras no parastajām datubāzēm, jo tā nekoncentrējas uz ikdienas darījumu apstrādi, bet gan uz padziļinātu vaicājumu un detalizētu analīžu optimizēšanu.
Kas īsti ir datu noliktava un kā tā darbojas?
Datu noliktavu var definēt kā vienotu krātuvi, kurā tiek glabāta informācija no dažādām uzņēmuma sistēmām. Šīs noliktavas, kas var būt fiziska vai loģiska, galvenais uzdevums ir apkopot datus analītiskiem nolūkiem , ļaujot vadītājiem labāk izprast savu uzņēmējdarbību un pieņemt lēmumus, pamatojoties uz pierādījumiem, nevis intuīciju.
Vēsturiski šo koncepciju 1988. gadā popularizēja IBM eksperti, piemēram, Barijs Devlins un Pols Mērfijs, lai gan tieši Viljams H. Inmons, kurš tika uzskatīts par šīs disciplīnas tēvu, to definēja kā datu kopumu, kas orientēts uz konkrētu tēmu , integrētu, nemainīgu un laika ziņā mainīgu.
Lai tas viss darbotos, sistēma balstās uz vairākiem būtiskiem komponentiem:
- ETL process (izvilkšana, pārveidošana, ielāde): Tā ir sistēmas sirds; tā ir atbildīga par datu ieguvi, attīrīšanu un pārveidošanu, lai tiem būtu vienots formāts pirms ielādes.
- Centrālā datubāze: Vieta, kur atrodas informācija, kas jau ir konsolidēta un optimizēta ātriem vaicājumiem.
- Metadati: Informācija, kas apraksta datu struktūru un izmantošanu, darbojoties kā vārdnīca, lai neapmaldītos.
- Ziņošanas rīki: Programmatūra, kas ļauj izveidot vizualizācijas un informācijas paneļus, lai gala lietotāji varētu saprast rezultātus.
Datu noliktavu arhitektūra un evolūcija
Datu noliktavas struktūra nav stingra un to var pielāgot konkrētām vajadzībām. Vienkāršākajā modelī plakanie faili un operētājsistēmas nosūta neapstrādātus datus un metadatus. Tomēr var pievienot sagatavošanas zonu , lai attīrītu datus pirms to pastāvīgas glabāšanas, novēršot "atkritumu" piesārņošanu analīzēs.
Turklāt pastāv datu krātuves , kas būtībā ir miniaturizētas un specializētas datu noliktavas versijas konkrētai nodaļai, piemēram, pārdošanas vai krājumu nodaļai. Tas ļauj katrai komandai piekļūt tikai tam, kas tai nepieciešams, bez nepieciešamības pārskatīt visu uzņēmuma datu okeānu.
Laika gaitā šie rīki ir attīstījušies. Iepriekš tie apstrādāja tikai strukturētus datus (rindas un kolonnas), bet tagad, pateicoties kontekstualizācijas iespējām, tie spēj integrēt kontekstuālu informāciju no nestrukturētiem datiem , piemēram, e-pastiem vai aptauju komentāriem, tādējādi nodrošinot daudz bagātīgāku un dabiskāku analīzi.
Datu noliktava salīdzinājumā ar datu ezeru un lieldatiem
Cilvēki ļoti bieži jauc šos terminus, taču tie nav viens un tas pats. Datu noliktava ir paredzēta strukturētiem un tīriem datiem , kur shēma tiek definēta rakstīšanas laikā. Turpretī datu ezers ir daudz elastīgāks: tas pieņem neapstrādātus datus, neatkarīgi no tā, vai tie ir attēli, video vai teksts, un shēma tiek definēta tikai tad, kad dati tiek nolasīti.
Lai gan datu noliktava ir nobriedis un ļoti drošs rīks, datu ezers ir ideāla iespēja eksperimentiem ar mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, pateicoties tā elastībai. Tomēr tie nav savstarpēji izslēdzoši; patiesībā tie bieži darbojas kopā: datu ezers tiek izmantots, lai atklātu jautājumus, un datu noliktava, lai optimizētu atbildes.
No otras puses, lielie dati attiecas uz milzīgiem datu apjomiem ar pārsteidzošu ātrumu un sarežģītību. Atšķirībā no datu noliktavas, lielie dati parasti apstrādā nerelacionālu informāciju ārpus tradicionālās korporatīvās vides, piemēram, sociālo mediju plūsmas vai serveru žurnālus, nodrošinot analīzi reāllaikā.
Visbeidzot, biznesa analītika (BI) darbojas kā pēdējais slānis. BI ir pozitīva "sašaurinājums" , kas pārveido apstrādātos datus no datu noliktavas noderīgā un vizuālā informācijā korporatīvo stratēģiju īstenošanai.
Atslēgas pareizā rīka izvēlei
Nepietiek tikai iegādāties visdārgāko programmatūru; jums jāpārbauda, vai rīks ir savietojams ar esošo ekosistēmu . Ir svarīgi sev pajautāt, vai programmatūra ir optimizēta jūsu apstrādāto datu veidam un vai tehniskajai komandai ir iespējas to uzturēt, nepārdedzinot resursus.
Šķiet, ka dilemma starp lokālām instalācijām un mākoņpakalpojumiem ir gandrīz atrisināta, jo tendence ir mākoņpakalpojumu virzienā, taču daudzi lieli uzņēmumi drošības vai aparatūras kontroles apsvērumu dēļ dod priekšroku hibrīdmodelim . Šādos gadījumos tradicionāla datubāzes pārvaldības sistēma (DBMS) joprojām ir dzīvotspējīga iespēja.
Runājot par izmaksām, tas ir sarežģīts jautājums. Tieša cenu salīdzināšana nav iespējama, jo viens pakalpojumu sniedzējs var iekasēt tādu pašu stundas likmi kā cits, bet piedāvāt ievērojami jaudīgākas mašīnmācīšanās iespējas . Ieguldījumu atdeve ir atkarīga no tā, cik labi pakalpojumu sniedzēja stratēģija atbilst uzņēmuma stratēģijai.
Mākoņpakalpojumu revolūcija un krātuves nākotne
Datu glabāšanas migrēšana uz mākoni nav tikai tendence; tā ir nepieciešamība elastības nodrošināšanai. Tas ļauj IT nodaļām ātrāk reaģēt uz pieaugošo pieprasījumu pēc vēsturiskiem datiem un atvieglo jaunu testēšanas vides izveidi datu zinātniekiem, katru reizi neiegādājoties fiziskus serverus.
Turklāt mākonis piedāvā efektīvāku izmaksu kontroli un uzlabotu mākoņa drošību un datu aizsardzību , jo aizsardzības atjauninājumi tiek piegādāti nemanāmi. Vēl viena būtiska priekšrocība ir koplietošanās: ja jūsu pārdošanas lietojumprogrammas jau atrodas mākonī, datu noliktavas novietošana blakus tām ievērojami paātrina datu ielādi.
Šajā ekosistēmā izceļas tādi risinājumi kā Azure Synapse Analytics , kas apvieno lielo datu apstrādi un datu glabāšanu, un Azure Data Factory sarežģītu darbplūsmu pārvaldībai. Šie rīki ļauj daudz ātrāk un efektīvāk monetizēt informāciju.
Šādas sistēmas ieviešanai ir nepieciešami stingri soļi: prasību definēšana, datu modeļa izstrāde, tehnoloģijas izvēle, ETL procesa izstrāde un, pats galvenais, rūpīga datu precizitātes validācija . Tikai tādā veidā var garantēt informācijas ticamību lēmumu pieņemšanai.