- Сховище даних централізує структуровані та оптимізовані дані для полегшення прийняття стратегічних рішень та бізнес-аналізу.
- Вибір інструменту залежить від сумісності з існуючими системами, вартості, моделі розгортання та стратегії постачальника.
- Існують фундаментальні відмінності між сховищами даних, озерами даних та великими даними з точки зору структури даних, гнучкості та безпеки.
- Міграція в хмару підвищує операційну гнучкість, зменшує витрати на інфраструктуру та пришвидшує обробку інформації.
Сьогодні дані стали найціннішим активом будь-якої організації, майже як нафта 21 століття. Щоб запобігти перетворенню всієї цієї інформації на повний хаос, компаніям потрібні надійні та надійні структури , які дозволять їм організовувати та аналізувати величезні обсяги даних, не божеволіючи при цьому.
Якщо ви тільки починаєте знайомитися зі світом аналітики, ви, ймовірно, стикалися з концепцією сховища даних. По суті, це централізована система, яка використовується для управління інформацією з кількох джерел . Вона відрізняється від звичайних баз даних тим, що не зосереджена на обробці щоденних транзакцій, а радше на оптимізації поглиблених запитів та детального аналізу.
Що ж таке сховище даних і як воно працює?
Ми можемо визначити сховище даних як єдине сховище, де зберігається інформація з різних систем компанії. Це сховище, яке може бути фізичним або логічним, має основну місію збору даних для аналітичних цілей , що дозволяє менеджерам краще розуміти свій бізнес і приймати рішення на основі доказів, а не здогадок.
Історично цю концепцію просували у 1988 році такі експерти IBM, як Баррі Девлін та Пол Мерфі, хоча саме Вільям Х. Інмон, якого вважають батьком цієї дисципліни, визначив її як сукупність даних, орієнтованих на певну тему , інтегрованих, незалежних та змінних у часі.
Щоб усе це працювало, система спирається на кілька важливих компонентів:
- Процес ETL (Вилучення, Перетворення, Завантаження): Це серце системи; воно відповідає за вилучення даних, їх очищення та перетворення, щоб вони мали однорідний формат перед завантаженням.
- Центральна база даних: Місце, де зберігається інформація, яка вже була консолідована та оптимізована для швидких запитів.
- Метадані: Інформація, що описує структуру та використання даних, функціонуючи як словник, щоб уникнути загуби.
- Інструменти звітності: Програмне забезпечення, яке дозволяє створювати візуалізації та інформаційні панелі, щоб кінцеві користувачі могли зрозуміти результати.
Архітектура та еволюція сховищ даних
Структура сховища даних не є жорсткою та може бути адаптована до конкретних потреб. У найпростішій моделі плоскі файли та операційні системи надсилають необроблені дані та метадані. Однак, для очищення даних перед їх постійним зберіганням можна додати проміжну область , що запобігає забрудненню аналізів "сміттям".
Крім того, існують сховища даних , які по суті є мініатюрними та спеціалізованими версіями сховища даних для певного відділу, такого як відділ продажів або інвентаризації. Це дозволяє кожній команді отримувати доступ лише до того, що їй потрібно, без необхідності орієнтуватися у всьому океані даних компанії.
З часом ці інструменти еволюціонували. Раніше вони обробляли лише структуровані дані (рядки та стовпці), але тепер вони здатні інтегрувати контекстну інформацію з неструктурованих даних , таких як електронні листи чи коментарі до опитувань, завдяки своїм можливостям контекстуалізації, що дозволяє проводити набагато багатший та природніший аналіз.
Сховище даних проти озера даних та великих даних
Люди дуже часто плутають ці терміни, але це не те саме. Сховище даних призначене для структурованих і чистих даних , де схема визначається під час запису. На противагу цьому, озеро даних набагато гнучкіше: воно приймає необроблені дані, будь то зображення, відео чи текст, а схема визначається лише під час зчитування даних.
Хоча сховище даних є зрілим та високобезпечним інструментом, озеро даних є ідеальним варіантом для експериментів зі штучним інтелектом та машинним навчанням завдяки своїй гнучкості. Однак вони не є взаємовиключними; насправді вони часто працюють разом: озеро даних використовується для пошуку питань, а сховище даних для оптимізації відповідей.
З іншого боку, великі дані (Big Data) стосуються величезних обсягів даних з вражаючою швидкістю та складністю. На відміну від сховища даних (Data Warehouse), великі дані (Big Data) зазвичай обробляють нереляційну інформацію з-за меж традиційного корпоративного середовища, таку як стрічки соціальних мереж або журнали серверів, що дозволяє проводити аналіз у режимі реального часу.
Зрештою, бізнес-аналітика (BI) виступає як останній рівень. BI є позитивним «вузьким місцем» , яке перетворює оброблені дані зі сховища даних на корисну та візуальну інформацію для виконання корпоративних стратегій.
Ключі до вибору правильного інструменту
Недостатньо просто купити найдорожче програмне забезпечення; потрібно перевірити, чи сумісний інструмент з існуючою екосистемою . Вкрай важливо запитати себе, чи оптимізовано програмне забезпечення для типу даних, які ви обробляєте, і чи має технічна команда можливості підтримувати його без вигорання.
Дилема між локальними інсталяціями та хмарою здається майже вирішеною, оскільки тенденція зосереджена на хмарі, але багато великих корпорацій віддають перевагу гібридній моделі з міркувань безпеки або контролю обладнання. У цих випадках традиційна система керування базами даних (СКБД) залишається життєздатним варіантом.
Що стосується вартості, то це складне питання. Пряме порівняння цін неможливе, оскільки один постачальник може стягувати таку ж погодинну ставку, як і інший, але пропонувати значно потужніші можливості машинного навчання . Окупність інвестицій залежить від того, наскільки добре стратегія постачальника відповідає стратегії компанії.
Хмарна революція та майбутнє сховищ даних
Перенесення сховища даних у хмару — це не просто тренд, це необхідність для гнучкості. Це дозволяє ІТ-відділам швидше реагувати на зростаючий попит на історичні дані та сприяє створенню нових середовищ тестування для фахівців з обробки даних без необхідності щоразу купувати фізичні сервери.
Крім того, хмара пропонує ефективніший контроль витрат та покращену хмарну безпеку й захист даних , оскільки оновлення захисту доставляються безперешкодно. Ще однією ключовою перевагою є спільне розміщення: якщо ваші програми продажів вже знаходяться в хмарі, розміщення сховища даних поруч із ними значно пришвидшує завантаження даних.
У цій екосистемі виділяються такі рішення, як Azure Synapse Analytics , що поєднує великі дані та сховище даних, а також Azure Data Factory для управління складними робочими процесами. Ці інструменти дозволяють набагато швидше та ефективніше монетизувати інформацію.
Розгортання такої системи вимагає ретельних кроків: визначення вимог, проектування моделі даних, вибір технології, розробка процесу ETL та, перш за все, проведення ретельної перевірки точності даних . Тільки таким чином можна гарантувати надійність інформації для прийняття рішень.