- Podatkovno skladišče centralizira strukturirane in optimizirane podatke za lažje strateško odločanje in poslovno analizo.
- Izbira orodja je odvisna od interoperabilnosti s trenutnimi sistemi, stroškov, modela uvajanja in strategije prodajalca.
- Med podatkovnimi skladišči, podatkovnimi jezeri in velikimi podatki obstajajo temeljne razlike v strukturi podatkov, agilnosti in varnosti.
- Selitev v oblak izboljša operativno agilnost, zmanjša stroške infrastrukture in pospeši obdelavo informacij.
Danes so podatki postali najdragocenejše sredstvo vsake organizacije, skoraj kot nafta 21. stoletja. Da bi preprečili, da bi vse te informacije padle v popoln kaos, podjetja potrebujejo trdne in robustne strukture , ki jim omogočajo organiziranje in analizo ogromnih količin podatkov, ne da bi pri tem znorele.
Če šele začenjate s svetom analitike, ste verjetno že naleteli na koncept podatkovnega skladišča. V osnovi gre za centraliziran sistem, ki se uporablja za upravljanje informacij iz več virov . Od običajnih podatkovnih baz se razlikuje po tem, da se ne osredotoča na obdelavo vsakodnevnih transakcij, temveč na optimizacijo poglobljenih poizvedb in podrobnih analiz.
Kaj točno je podatkovno skladišče in kako deluje?
Podatkovno skladišče lahko opredelimo kot enotno repozitorij, kjer so shranjene informacije iz različnih sistemov znotraj podjetja. To skladišče, ki je lahko fizično ali logično, ima primarno poslanstvo zajemanja podatkov za analitične namene , kar omogoča menedžerjem boljše razumevanje njihovega poslovanja in sprejemanje odločitev na podlagi dokazov in ne slutnji.
Zgodovinsko gledano so ta koncept leta 1988 promovirali strokovnjaki IBM, kot sta Barry Devlin in Paul Murphy, čeprav jo je William H. Inmon, ki velja za očeta te discipline, opredelil kot zbirko podatkov, usmerjenih v določeno temo , integriranih, nehlapnih in časovno spremenljivih.
Da bi vse to delovalo, se sistem zanaša na več bistvenih komponent:
- Postopek ETL (izvleček, transformacija, nalaganje): Je srce sistema; odgovoren je za ekstrakcijo podatkov, njihovo čiščenje in preoblikovanje, tako da imajo enotno obliko pred nalaganjem.
- Centralna baza podatkov: Kraj, kjer se nahajajo informacije, ki so že konsolidirane in optimizirane za hitre poizvedbe.
- Metapodatki: Informacije, ki opisujejo strukturo in uporabo podatkov ter delujejo kot slovar, da se izognete izgubi.
- Orodja za poročanje: Programska oprema, ki omogoča ustvarjanje vizualizacij in nadzornih plošč, da lahko končni uporabniki razumejo rezultate.
Arhitektura in razvoj podatkovnih skladišč
Struktura podatkovnega skladišča ni toga in jo je mogoče prilagoditi specifičnim potrebam. V najpreprostejšem modelu ploščate datoteke in operacijski sistemi pošiljajo surove podatke in metapodatke. Vendar pa je mogoče dodati območje za pripravo podatkov, da se pred trajnim shranjevanjem očistijo podatki, s čimer se prepreči, da bi "smeti" kontaminirale analize.
Poleg tega obstajajo podatkovni skladišča , ki so v bistvu miniaturizirane in specializirane različice podatkovnega skladišča za določen oddelek, kot sta prodaja ali zaloga. To vsaki ekipi omogoča dostop le do tistega, kar potrebuje, ne da bi se morala prebijati skozi celoten ocean podatkov podjetja.
Sčasoma so se ta orodja razvila. Prej so obravnavala le strukturirane podatke (vrstice in stolpce), zdaj pa lahko zaradi svojih zmožnosti kontekstualizacije integrirajo kontekstualne informacije iz nestrukturiranih podatkov , kot so e-poštna sporočila ali komentarji v anketah, kar omogoča veliko bogatejšo in bolj naravno analizo.
Podatkovno skladišče v primerjavi s podatkovnim jezerom in velikimi podatki
Ljudje zelo pogosto zamenjujejo ta izraza, vendar nista ista stvar. Podatkovno skladišče je zasnovano za strukturirane in čiste podatke , kjer je shema definirana ob pisanju. Nasprotno pa je podatkovno jezero veliko bolj prilagodljivo: sprejema surove podatke, pa naj bodo to slike, videoposnetki ali besedilo, shema pa je definirana šele, ko so podatki prebrani.
Čeprav je podatkovno skladišče zrelo in zelo varno orodje, je podatkovno jezero zaradi svoje agilnosti idealna možnost za eksperimentiranje z umetno inteligenco in strojnim učenjem. Vendar se medsebojno ne izključujeta; pravzaprav pogosto delujeta skupaj: podatkovno jezero se uporablja za odkrivanje vprašanj, podatkovno skladišče pa za optimizacijo odgovorov.
Po drugi strani pa se veliki podatki nanašajo na ogromne količine podatkov z osupljivo hitrostjo in kompleksnostjo. Za razliko od podatkovnega skladišča veliki podatki običajno obdelujejo nerelacijske informacije izven tradicionalnega poslovnega okolja, kot so viri družbenih medijev ali dnevniki strežnikov, kar omogoča analizo v realnem času.
Končno poslovna inteligenca (BI) deluje kot zadnja plast. BI je pozitivno "ozko grlo" , ki preoblikuje obdelane podatke iz podatkovnega skladišča v uporabne in vizualne informacije za izvajanje korporativnih strategij.
Ključi za izbiro pravega orodja
Ni dovolj, da preprosto kupite najdražjo programsko opremo; preveriti morate, ali je orodje združljivo z obstoječim ekosistemom . Ključnega pomena je, da se vprašate, ali je programska oprema optimizirana za vrsto podatkov, ki jih obdelujete, in ali ima tehnična ekipa zmogljivosti za njeno vzdrževanje brez izgorevanja.
Dilema med lokalnimi namestitvami in oblakom se zdi skoraj rešena, saj se trend nagiba k oblaku, vendar številne velike korporacije zaradi varnosti ali nadzora strojne opreme raje uporabljajo hibridni model . V teh primerih tradicionalni sistem za upravljanje baz podatkov (SUB) ostaja izvedljiva možnost.
Kar zadeva stroške, je to zapletena tema. Neposredna primerjava cen ni mogoča, ker lahko en ponudnik zaračuna enako urno postavko kot drug, vendar ponuja bistveno zmogljivejše zmogljivosti strojnega učenja . Donosnost naložbe je odvisna od tega, kako dobro se strategija ponudnika ujema s strategijo podjetja.
Revolucija v oblaku in prihodnost shranjevanja
Selitev shranjevanja podatkov v oblak ni le trend, temveč nuja za agilnost. IT oddelkom omogoča hitrejši odziv na naraščajoče povpraševanje po zgodovinskih podatkih in olajša ustvarjanje novih testnih okolij za podatkovne znanstvenike, ne da bi morali vsakič znova kupiti fizične strežnike.
Poleg tega oblak ponuja učinkovitejši nadzor nad stroški ter izboljšano varnost in zaščito podatkov v oblaku , saj se posodobitve zaščite dostavljajo brezhibno. Druga ključna prednost je kolokacija: če so vaše prodajne aplikacije že v oblaku, namestitev podatkovnega skladišča skupaj z njimi močno pospeši nalaganje podatkov.
Znotraj tega ekosistema izstopata rešitve, kot sta Azure Synapse Analytics , ki združuje velike podatke in skladiščenje, ter Azure Data Factory za upravljanje kompleksnih delovnih procesov. Ta orodja omogočajo veliko hitrejšo in učinkovitejšo monetizacijo informacij.
Uvedba takšnega sistema zahteva stroge korake: opredelitev zahtev, načrtovanje podatkovnega modela, izbiro tehnologije, razvoj procesa ETL in predvsem temeljito preverjanje točnosti podatkov . Le na ta način je mogoče zagotoviti zanesljivost informacij za odločanje.