Co to jest Data Warehouse
Magazyn danych to scentralizowane repozytorium ustrukturyzowanych danych zintegrowanych, które pochodzą z jednego lub kilku różnych źródeł.
Celem hurtowni danych jest przechowywanie danych bieżących i historycznych w jednym miejscu. W rezultacie hurtownie danych mogą pełnić rolę "pojedynczego źródła prawdy" dla firmy. Magazyny danych różnią się od transakcyjnych baz danych, których używamy do codziennych operacji: zamiast tego, hurtownie danych są ustrukturyzowane pod kątem zapytań i analiz.
Magazyn danych to ustrukturyzowane repozytorium przeznaczone przede wszystkim do przechowywania danych przetworzonych i ustrukturyzowanych na potrzeby raportowania i analizy.
Koncentruje się na dostarczaniu jednego źródła prawdy dla Business Intelligence i podejmowania decyzji. Data Lakehouse jest natomiast elastycznym i skalowalnym rozwiązaniem do przechowywania, które może przetwarzać ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane.
Firmy wykorzystują hurtownie danych do wspierania takich celów, jak działania Business Intelligence (BI), raportowanie i ustrukturyzowane podejmowanie decyzji.
Magazyny danych umożliwiają wgląd w trendy, wzorce i relacje. To wszystko można odkryć w informacjach zawartych w magazynie danych. Pomaga organizacjom podejmować świadome decyzje w oparciu o dane.
Pierwsze kroki: ETL
Praca z magazynem danych obejmuje proces zwany ELT, który oznacza Extract, Transform i Load Balancer. Pierwszy etap polega na pobraniu danych z różnych systemów źródłowych. Mogą to być codzienne bazy danych transakcyjnych, CRM i zasoby zewnętrzne.
Następnie wyodrębnione dane zostają "przekształcone". To tutaj dane są czyszczone, standaryzowane i przekształcane w ustrukturyzowany i spójny format. Niektóre z zadań tutaj obejmują usuwanie duplikatów, a także poprawianie błędów. Częścią etapu transformacji jest również odwzorowanie danych z różnych źródeł na typową strukturę.
Po przekształceniu dane są ładowane. Przekształcone dane są ładowane do magazynu danych, ale wymaga to jeszcze większej organizacji, dzięki której dane mogą być skutecznie wyszukiwane i analizowane.
Kluczowe komponenty Hurtowni Danych
Jak wygląda hurtownia danych? Otóż strukturyzowany magazyn danych zawiera następujące elementy:
- Bazy danych/systemy źródłowe: Pierwotne źródła danych, takie jak operacyjne bazy danych, systemy ERP lub zewnętrzni dostawcy informacji.
- Obszar Przechowywania Danych: Tymczasowa przestrzeń przechowywania, na której przechowywane są wyodrębnione dane przed ich przekształceniem.
- Narzędzia ETL: Narzędzia programowe do automatyzacji procesów ekstrakcji, transformacji i ładowania w celu zapewnienia ustrukturyzowanej struktury danych.
- Baza Danych Magazynu Danych: Centralne repozytorium, w którym przechowywane są przekształcone dane w celu uzyskania dostępu.
- Data Marts: Mniejsze, podmiotowo zorientowane podzbiory hurtowni danych, często tworzone dla konkretnych działów lub funkcji biznesowych.
- Narzędzia BI: Narzędzia używane do wyszukiwania, raportowania i wizualizacji danych przechowywanych w magazynie, takie jak pulpity nawigacyjne i platformy raportowania.
Ostatnim elementem jest również tzw. repozytorium metadanych. Jest to scentralizowany magazyn informacji, który pomaga wyjaśnić dane wewnątrz magazynu. Dotyczy to również pochodzenia, struktury i transformacji, które mają sens w przypadku danych.
Magazyn danych vs. Jezioro Danych: Różnica w strukturze
Magazyn danych oraz jezioro danych to repozytoria służące do przechowywania dużych ilości danych w celu późniejszego dostępu, różnią się jednak znacznie pod względem struktury i celu.
Hurtownia danych to starannie zorganizowana biblioteka z danymi ustrukturyzowanymi. Dane są starannie katalogowane i strukturyzowane każdorazowo dla konkretnych celów, zazwyczaj Business Intelligence i raportowania. Jest to wyselekcjonowany zbiór wysokiej jakości danych gotowych do analizy.
A oto jak różne jest jezioro danych: jezioro danych jest mniej zorganizowane i bardziej podobne do ogromnego, naturalnego jeziora danych. Jezioro danych może zawierać wiele różnych danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, pochodzących z różnych źródeł.
Dane z jezior są często surowe i nieprzetworzone, tak jak różnorodne elementy ekosystemu jezior. Jeziora danych są elastyczne i skalowalne, dzięki czemu firmy mogą przechowywać ogromne ilości danych w jeziorze danych, nie martwiąc się o ich natychmiastowe wykorzystanie.
Zalety przechowywania danych
Dlaczego chcesz korzystać z hurtowni danych? Jedną z podstawowych korzyści jest korzystanie z magazynu danych, który wymusza standardowe formaty i rygorystyczne procesy czyszczenia. Jakość danych może w krótkim czasie podważyć ich użyteczność, a uzyskanie wyższej jakości informacji ma kluczowe znaczenie.
Jeśli wyeliminujesz niespójności, redundancje i błędy, zyskasz hurtownię danych, która zapewni Ci solidną podstawę do dokładnej analizy i raportowania. Lepsza jakość danych pomaga Twojej firmie podejmować właściwe decyzje - ponieważ informacje przechowywane w magazynie danych są zaufane, a dane są ustrukturyzowane.
Magazyny danych zapewniają również bardziej scentralizowany widok, co pomaga Ci lepiej zrozumieć wyniki biznesowe. Dotyczą one różnych punktów, od zachowań klientów i wydajności operacyjnej po trendy rynkowe.
Szybsze I Świadome Decyzje
Magazyny danych są zoptymalizowane pod kątem szybkiego przetwarzania zapytań. Ponieważ wiele organizacji pracuje w szybkim środowisku, warto zapewnić Ci dostęp do szybkiej analizy danych. Dzięki temu Twoi analitycy i decydenci mogą niezawodnie i szybko uzyskać dostęp do istotnych danych i je analizować.
Hurtownie danych o większej wydajności mogą nawet oferować dostęp do wstępnie obliczonych podsumowań i zagregowanych widoków, które umożliwiają jeszcze szybszą analizę danych. Przekłada się to na zwinność, dzięki której organizacje mogą szybko reagować na zmiany na rynku.
Magazyny danych z ustrukturyzowanymi danymi są również doskonałym sposobem na poznanie i zrozumienie wszelkich pojawiających się możliwości. Świadome decyzje podejmowane na podstawie dostępu do danych w odpowiednim czasie prowadzą do poprawy efektywności operacyjnej i przewagi konkurencyjnej.
Rodzaje magazynów danych
Magazyny danych występują w różnych typach. Każdy rodzaj hurtowni danych jest bardziej dostosowany do różnych celów związanych z dostępem do danych i do konkretnych potrzeb danej organizacji. Spójrzmy na trzy główne rodzaje.
Enterprise Data Warehouse (EDW)
EDW to scentralizowane repozytorium z narzędziami danych. Działa on jak hurtownia danych, ponieważ gromadzi dane z wielu źródeł w całym przedsiębiorstwie. Znajdujące się w nim dane zapewniają kompleksowy widok ustrukturyzowanych danych organizacji.
EDW mogą wspierać raportowanie, analizę i podejmowanie decyzji w całym przedsiębiorstwie. EDW są zazwyczaj złożone i mają duży rozmiar, stanowiąc pojedyncze źródło prawdy dla wszystkich działów i jednostek biznesowych.
Operacyjny magazyn danych (ODS)
Baza danych ODS umożliwia integrację danych z wielu systemów źródłowych w czasie prawie rzeczywistym. Oznacza to, że absorbowanie danych nie jest procesem etapowym, takim jak EDW. Ponadto, w przeciwieństwie do EDW, ODS przechowują głównie dane bieżące, wspierając tym samym raportowanie operacyjne i podejmowanie decyzji.
Dzięki ODS firma może monitorować wydajność operacyjną, monitorować kluczowe metryki i ostrzegać użytkowników o wyjątkach lub anomaliach.
Data Mart
Mart danych to podzbiór hurtowni danych koncentrującej się na określonym obszarze tematycznym lub dziale, takim jak sprzedaż, marketing lub finanse. Możesz postrzegać to prawie jak sklep z danymi do konkretnego celu.
Podczas gdy EDW mogą przechowywać ogromne ilości danych, data center są mniejsze i bardziej skoncentrowane. Zaletą takiego rozwiązania jest szybszy dostęp do informacji niezbędnych do realizacji konkretnych potrzeb biznesowych. Raportowanie i analiza przez ministerstwa są podstawowymi przykładami zastosowania dla data marts. Podejmowanie decyzji i umożliwianie indywidualnym zespołom pracy z funkcjami samoobsługowej analizy biznesowej to kolejny podstawowy przykład zastosowania.
Cloud Data Warehouse
Magazyn danych w chmurze to hurtownia danych hostowana w chmurze - to takie proste. Firmy mogą uzyskać dostęp do chmury i wyeliminować potrzebę korzystania ze sprzętu i oprogramowania w lokalnej infrastrukturze.
Magazyny danych w chmurze są popularne wśród firm, które chcą obniżyć koszty infrastruktury i uprościć wdrażanie. Magazyny danych w chmurze oferują również elastyczne skalowanie, dzięki czemu organizacje mogą w prosty sposób dostosowywać zasoby do potrzeb.
Budowa Hurtowni Danych: Kluczowe Zagadnienia
Pierwszym krokiem jest jasne określenie celów biznesowych i wymogów dotyczących dostępu do informacji, które będzie spełniał magazyn danych. Nie różni się to od żadnego projektu technologicznego, ale ma znaczenie podczas tworzenia magazynu danych, ponieważ wpływa na kluczowe etapy konfiguracji.
Kluczowy jest również wybór odpowiedniej technologii. Jednym z nich jest wybór odpowiedniego systemu zarządzania bazami danych (SGBD). Ponieważ będziesz kontynuować pobieranie danych, musisz uważnie wybrać narzędzia ETL. Wybierz do analizy narzędzia do modelowania danych i narzędzia raportowania, które odpowiedzą na Twoje potrzeby.
Monitorowanie zagrożeń
Niedokładne lub niekompletne dane z systemów źródłowych mogą podważyć integralność całego magazynu, prowadząc do błędnej analizy i podejmowania decyzji. Łączenie danych z różnych źródeł może być skomplikowane i wymaga przemyślanego planowania i solidnych procesów ETL w celu zapewnienia spójności danych.
Jak zawsze, należy uwzględniać luki w zabezpieczeniach, a scentralizowanie wrażliwych danych w jednym repozytorium dostępu zwiększa ryzyko. Zwiększ bezpieczeństwo i zapobiegaj nieupoważnionemu dostępowi oraz wyciekom danych.
Warto również zwracać uwagę na koszty i złożoność. Magazyny danych są uniwersalne, więc naturalnie można pomyśleć, że budowa i utrzymanie magazynu danych może być kosztowne i złożone. Nie lekceważ skali zadania i upewnij się, że zdobywasz specjalistyczne umiejętności oraz istotne inwestycje w infrastrukturę, których potrzebujesz.
Modelowanie danych i projektowanie ETL
Modelowanie danych, ETL (Extract, Transform, Load) i ELT (Extract, Load, Transform) to trzy narzędzia, które tworzą szkielet strukturyzowanej hurtowni danych; procesy te są ze sobą powiązane (chociaż ETL i ELT są alternatywami.
Najpierw omówimy modelowanie danych. Modelowanie danych dostarcza wskazówek dotyczących ich struktury i organizacji w hurtowni danych. Dane same się nie strukturyzują; do ich ustrukturyzowania potrzebne jest dokładne przyjrzenie się i analityczne myślenie. Proces ten obejmuje definiowanie jednostek, atrybutów, relacji i hierarchii. Te etapy są z kolei powiązane z pojęciami w Twojej firmie i wymaganiami dotyczącymi analizy danych.
Modelowanie danych jest skomplikowane, dlatego istnieją ustawione techniki, które pomagają. Popularne techniki obejmują modelowanie wymiarowe, modelowanie podmiotowo-relacyjne (modelowanie ER) oraz modelowanie skarbca danych. Kiedy praktykujesz modelowanie danych, zapewnia to optymalizację hurtowni danych. Prawidłowe modelowanie zapewnia wydajność i skalowalność zapytań. Pozwala również na zapewnienie łatwości utrzymania hurtowni danych.
ETL i ELT
Jak wyjaśniliśmy wcześniej, ETL to tradycyjny proces pozyskiwania danych z systemów źródłowych, przekształcania ich za każdym razem w spójny format i ładowania do hurtowni danych w celu uzyskania dostępu. Warto zauważyć, że transformacja zachodzi w oddzielnym obszarze stagingowym przed załadowaniem danych.
ETL sprawdza się w przypadku projektów, w których wymagane są złożone transformacje, jakość danych ma kluczowe znaczenie lub w których przepisy dotyczące zgodności narzucają ścisłą kontrolę nad przetwarzaniem danych.
Istnieje jednak alternatywne podejście zwane ELT. W tym podejściu firmy wykorzystują moc obliczeniową hurtowni danych do przeprowadzania przekształceń po załadowaniu danych.
Zaletą jest to, że firmy mogą za każdym razem wyeliminować potrzebę posiadania oddzielnego obszaru testowego, upraszczając jednocześnie data pipeline. Możecie zobaczyć, jak ELT jest szczególnie korzystny w przypadku dużych ilości danych. Firmy mogą wykorzystywać przetwarzanie równoległe za pomocą ELT, co lepiej wykorzystuje możliwości chmury.
ELT zapewnia również większą elastyczność. Za każdym razem możesz odroczyć transformację, aż będzie ona potrzebna.
Wybór między ETL i ELT wiąże się z uwzględnieniem ilości danych, złożoności transformacji i dostępnych zasobów. ETL jest często preferowany w przypadku systemów lub scenariuszy starszej daty, w których zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla funkcjonowania przetwarzania danych. W przypadku bardziej nowoczesnych systemów, ELT zyskuje na popularności, ponieważ jest bardziej skalowalny i dostosowany do rozwiązań przechowywania danych w chmurze.
Przyszłość przechowywania danych
Co możemy spodziewać się w przyszłości hurtowni danych? Na początek rozwiązania AI i machine learning mają szybko wprowadzić fale z narzędziami do przechowywania danych. Dzięki sztucznej inteligencji i ML, firmy rewolucjonizują magazynowanie danych, automatyzując ich przygotowanie, czyszczenie i analizę.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą identyfikować wzorce, anomalie i korelacje w obrębie ogromnych zbiorów danych, co pozwala organizacjom odkrywać ukryte informacje i podejmować decyzje oparte na danych. Dzięki algorytmom ML firmy mogą zoptymalizować wydajność zapytań i zautomatyzować modelowanie danych.
Pojawiła się również analityka predykcyjna, która wykorzystuje inteligencję maszynową do zwiększenia ogólnej wartości i użyteczności magazynów danych.
Uważamy również, że wzrośnie wykorzystanie hurtowni danych w czasie rzeczywistym. Tradycyjne hurtownie danych koncentrują się głównie na danych historycznych, ale zapotrzebowanie na informacje w czasie rzeczywistym gwałtownie rośnie.
Magazynowanie danych w czasie rzeczywistym wymaga gromadzenia i przetwarzania danych w momencie ich generowania, tak jak ma to miejsce w przypadku ODS. Proces ten ułatwia firmom monitorowanie zdarzeń, wykrywanie anomalii i reagowanie na zmieniające się warunki tak szybko, jak się zdarzają, a nie na reaktywność.
W krótkim czasie znaczenie narzędzi zapewniających bezpieczeństwo i zgodność z przepisami również wzrośnie. Przepisy prawne są coraz bardziej rygorystyczne, dlatego zarządzanie danymi i ich bezpieczeństwo mają coraz bardziej krytyczne znaczenie w przypadku przechowywania danych.
Najlepsze praktyki dotyczące sukcesu w dziedzinie hurtowni danych
Uruchomienie i utrzymanie odnoszącego sukcesy magazynu danych wymaga przestrzegania dobrych praktyk i świetnych narzędzi. Magazyny danych są zbyt złożone, a nieodpowiednie podejście oznacza, że firmy mają trudności z zapewnieniem optymalnej wydajności, integralności danych i adopcji danych przez użytkowników.
Zamiast próbować od początku budować kompleksowy magazyn danych, warto zacząć od projektu ukierunkowanego na konkretne potrzeby biznesowe. Metoda ta polega bardziej na stopniowym ustalaniu oferty, która gwarantuje, że firmy zaczynają od odpowiednich komponentów.
Etapowe podejście oznacza również szybkie wdrożenie i szybsze zwycięstwa. Po drodze firmy wyciągną cenne wnioski. Wraz ze zdobywaniem doświadczenia i zaufania, magazyn danych może stopniowo się rozszerzać, aby włączyć dodatkowe źródła danych i sprostać szerszym wymaganiom analitycznym.
Jakość danych ma kluczowe znaczenie: niedokładne, niespójne lub niekompletne dane mogą prowadzić do błędnych wniosków. Profilowanie, czyszczenie i standaryzacja danych to kwestie kluczowe, ale nawet gdy to robisz, nadal musisz zatwierdzić swoje dane.
W przeprowadzeniu tych operacji pomogą narzędzia szkoleniowe i edukacyjne zarówno dla użytkowników technicznych, jak i biznesowych. Poruszone zostaną tematy, takie jak modelowanie, procesy ETL i optymalizacja zapytań, a także skoncentrowane na wyposażeniu pracowników w sprzęt do obsługi administracji systemów.
OVHcloud i Data Warehouse
OVHcloud oferuje szereg usług i rozwiązań, które mogą usprawnić proces budowy i zarządzania magazynem danych, zaspokajając różne potrzeby biznesowe i wymagania techniczne.
Nasza chmura publiczna to skalowalna i elastyczna infrastruktura do hostowania magazynów danych. Dzięki szerokiej gamie wirtualnych maszyn i opcji przestrzeni dyskowej mamy rozwiązanie odpowiadające na różne potrzeby. Możesz dostosować środowisko magazynu danych do ich konkretnych obciążeń i potrzeb w zakresie wydajności.
Model płatności pay as you go gwarantuje rentowność. Bez względu na to, jaką opcję wybierzesz, zyskasz solidną infrastrukturę, która zapewnia wysoką dostępność i trwałość danych.
Jeśli chcesz otrzymać pomoc dotyczącą zarządzania bazami danych, zapoznaj się z ofertą Managed Databases. Rozwiązanie to oferuje pomoc zarówno w zakresie PostgreSQL, jak i MySQL. Obie funkcje są odpowiednie do działania bazy danych w hurtowni danych.
Kupując usługi zarządzane w OVHcloud, oszczędzasz czas, jaki potrzebujesz, aby zarządzać bazami danych. Możesz z kolei skupić się na kluczowych zadaniach, takich jak modelowanie, procesy ETL i analiza. Zajmiemy się resztą, w tym kopiami zapasowymi, aktualizacjami i bezpieczeństwem. Dzięki temu baza danych działa płynnie i bezpiecznie.
Data Analytics Platform od OVHcloud zapewnia kompleksowy pakiet narzędzi i usług do przetwarzania i analizy danych. Dzięki temu zestawowi narzędzi zyskujesz dostęp do technologii open source, takich jak Apache Hadoop i Apache Spark.
Łącząc te elementy, nasze rozwiązania oferują kompleksowe podejście do przechowywania danych, w tym infrastruktury, zarządzania bazami danych i analityki danych.
W OVHcloud zapewniamy elastyczność i skalowalność. Oznacza to, że Twoja firma może rozpocząć działalność na niewielką skalę i stopniowo rozszerzać magazyn danych w miarę rozwoju Twoich potrzeb. Zarządzane usługi pozwalają firmom skupić się na wydobywaniu wartości z danych.