- Datalageret sentraliserer strukturerte og optimaliserte data for å legge til rette for strategisk beslutningstaking og forretningsanalyse.
- Valget av verktøy avhenger av interoperabilitet med nåværende systemer, kostnader, distribusjonsmodell og leverandørens strategi.
- Det er grunnleggende forskjeller mellom datavarehus, datasjøer og stordata når det gjelder datastruktur, smidighet og sikkerhet.
- Skymigrering forbedrer driftsfleksibiliteten, reduserer infrastrukturkostnader og akselererer informasjonsbehandling.
I dag har data blitt den mest verdifulle ressursen i enhver organisasjon, nesten som oljen i det 21. århundre. For å forhindre at all denne informasjonen ender opp i fullstendig kaos, trenger bedrifter solide og robuste strukturer som lar dem organisere og analysere enorme datamengder uten å bli vanvittige i prosessen.
Hvis du akkurat har begynt i analyseverdenen, har du sannsynligvis kommet over konseptet med et datalager. I bunn og grunn er det et sentralisert system som brukes til å administrere informasjon fra flere kilder . Det skiller seg fra vanlige databaser fordi det ikke fokuserer på å behandle daglige transaksjoner, men snarere på å optimalisere dyptgående spørringer og detaljerte analyser.
Hva er egentlig et datalager, og hvordan fungerer det?
Vi kan definere et datalager som et samlet arkiv der informasjon fra ulike systemer i en bedrift lagres. Dette lageret, som kan være fysisk eller logisk, har som hovedoppgave å samle inn data for analytiske formål , slik at ledere bedre kan forstå virksomheten sin og ta beslutninger basert på bevis snarere enn anelser.
Historisk sett ble dette konseptet fremmet i 1988 av IBM-eksperter som Barry Devlin og Paul Murphy, selv om det var William H. Inmon, ansett som faren til denne disiplinen, som definerte den som en samling av data orientert mot et spesifikt tema , integrert, ikke-flyktig og tidsvariant.
For at alt dette skal fungere, er systemet avhengig av flere viktige komponenter:
- ETL-prosess (Uttrekk, Transformering, Last inn): Det er hjertet i systemet; det er ansvarlig for å trekke ut dataene, rense dem og transformere dem slik at de får et ensartet format før de lastes inn.
- Sentral database: Stedet der informasjon som allerede er konsolidert og optimalisert for raske spørringer, befinner seg.
- Metadata: Informasjon som beskriver strukturen og bruken av dataene, og fungerer som en ordbok for å unngå å gå seg vill.
- Rapporteringsverktøy: Programvaren som lar deg lage visualiseringer og dashbord slik at sluttbrukere kan forstå resultatene.
Arkitektur og utvikling av datalagre
Strukturen til et datavarehus er ikke rigid og kan tilpasses spesifikke behov. I den enkleste modellen sender flate filer og operativsystemer rådata og metadata. Imidlertid kan et oppsamlingsområde legges til for å rense dataene før de lagres permanent, slik at "søppel" ikke forurenser analysene.
I tillegg finnes det datamarts , som i hovedsak er miniatyriserte og spesialiserte versjoner av datalageret for en bestemt avdeling, for eksempel salg eller lager. Dette lar hvert team bare få tilgang til det de trenger uten å måtte navigere gjennom hele havet av bedriftsdata.
Over tid har disse verktøyene utviklet seg. Tidligere håndterte de bare strukturerte data (rader og kolonner), men nå kan de integrere kontekstuell informasjon fra ustrukturerte data , for eksempel e-poster eller kommentarer i undersøkelser, takket være kontekstualiseringsfunksjonene, noe som gir en mye rikere og mer naturlig analyse.
Datavarehus vs. Datasjø og stordata
Det er veldig vanlig at folk blander sammen disse begrepene, men de er ikke det samme. Et datalager er designet for strukturerte og rene data , der skjemaet defineres under skriving. I motsetning til dette er en datasjø mye mer fleksibel: den aksepterer rådata, enten det er bilder, videoer eller tekst, og skjemaet defineres bare når dataene leses.
Selv om et datalager er et modent og svært sikkert verktøy, er en datasjø det ideelle alternativet for å eksperimentere med kunstig intelligens og maskinlæring på grunn av dens smidighet. De utelukker imidlertid ikke hverandre; faktisk fungerer de ofte sammen: datasjøen brukes til å oppdage spørsmål, og datalageret til å optimalisere svarene.
På den annen side refererer stordata til enorme datamengder med forbløffende hastighet og kompleksitet. I motsetning til et datavarehus håndterer stordata vanligvis ikke-relasjonell informasjon utenfra det tradisjonelle bedriftsmiljøet, for eksempel sosiale medier-feeder eller serverlogger, noe som muliggjør sanntidsanalyse.
Til slutt fungerer Business Intelligence (BI) som det siste laget. BI er den positive «flaskehalsen» som omdanner bearbeidede data fra datalageret til nyttig og visuell informasjon for å gjennomføre bedriftsstrategier.
Nøkler til å velge riktig verktøy
Det er ikke nok å bare kjøpe den dyreste programvaren; du må sjekke om verktøyet er kompatibelt med det eksisterende økosystemet . Det er avgjørende å spørre deg selv om programvaren er optimalisert for den typen data du håndterer, og om det tekniske teamet har kapasitet til å vedlikeholde den uten å bli utslitt.
Dilemmaet mellom lokale installasjoner og skyen ser ut til å være nesten løst, ettersom trenden går mot skyen, men mange store selskaper foretrekker en hybridmodell av sikkerhets- eller maskinvarekontrollhensyn. I disse tilfellene er et tradisjonelt databasehåndteringssystem (DBMS) fortsatt et levedyktig alternativ.
Når det gjelder kostnader, er det et vanskelig tema. En direkte prissammenligning er ikke mulig fordi én leverandør kan ta samme timepris som en annen, men tilby betydelig kraftigere maskinlæringsfunksjoner . Avkastningen på investeringen avhenger av hvor godt leverandørens strategi samsvarer med selskapets.
Skyrevolusjonen og fremtidens lagring
Migrering av datalagring til skyen er ikke bare en trend; det er en nødvendighet for smidighet. Det lar IT-avdelinger reagere raskere på den økende etterspørselen etter historiske data og forenkler etableringen av nye testmiljøer for dataforskere uten å måtte kjøpe fysiske servere hver gang.
I tillegg tilbyr skyen mer effektiv kostnadskontroll og forbedret skysikkerhet og databeskyttelse , ettersom beskyttelsesoppdateringer leveres sømløst. En annen viktig fordel er samlokalisering: Hvis salgsapplikasjonene dine allerede er i skyen, vil plassering av datalageret ved siden av dem akselerere datainnlastingen dramatisk.
Innenfor dette økosystemet skiller løsninger som Azure Synapse Analytics , som kombinerer stordata og lagerstyring, og Azure Data Factory for håndtering av komplekse arbeidsflyter seg ut. Disse verktøyene muliggjør mye raskere og mer effektiv inntektsgenerering av informasjon.
Implementering av et slikt system krever grundige trinn: definering av krav, design av datamodell, valg av teknologi, utvikling av ETL-prosessen og, fremfor alt, utførelse av en grundig validering av datanøyaktigheten . Bare på denne måten kan påliteligheten til informasjonen for beslutningstaking garanteres.