Co to jest Magazyn Danych?
Magazyn danych to scentralizowana baza danych przygotowana specjalnie do analizy i raportowania. Gromadzi dane z wielu źródeł w organizacji, przekształca je w spójny format i przechowuje (często zawierające istotne dane historyczne).
Skonsolidowane dane różnią się od regularnej operacyjnej bazy danych. Stanowi on podstawę do podejmowania strategicznych decyzji na podstawie spostrzeżeń zgromadzonych za pośrednictwem platform analitycznych, raportowania i Business Intelligence.
Przechowywanie Danych: Zrozumieć podstawy
Firmy generują ogromne ilości informacji z różnych źródeł, które często przechowywane są w relacyjnych bazach danych. Bogactwo danych posiada cenną wiedzę, która pomaga w podejmowaniu strategicznych decyzji, jednak jego uwolnienie może stanowić poważne wyzwanie. Rozwiązaniem jest magazynowanie danych.
Magazyn danych to centralny hub, w którym dane z różnych wejść są czyszczone, przekształcane i integrowane. To skonsolidowane repozytorium informacji historycznych i bieżących zostało specjalnie zaprojektowane w celu ułatwienia analizy danych.
Umożliwia firmom stawianie złożonych pytań, odkrywanie trendów, identyfikację wzorców i pełne zrozumienie operacji.
Do czego służy hurtownia danych?
Magazyny danych są szkieletem inicjatyw Business Intelligence (BI) i analityki. Umożliwiają one organizacjom analizę ogromnych ilości danych w celu uzyskania odpowiedzi na krytyczne pytania.
Niektóre z zastosowań codziennych obejmują identyfikację trendów sprzedaży, optymalizację kampanii marketingowych, poprawę obsługi klienta i zrozumienie złożonych relacji w ramach jego działalności.
Magazyny danych umożliwiają firmom podejmowanie decyzji opartych na danych, które zwiększają wydajność, stymulują wzrost i zwiększają rentowność.
Działanie Magazynu Danych
Magazynowanie danych obejmuje trzy kluczowe etapy: ekstrakcja, transformacja i załadunek (ETL). Początkowo dane są pozyskiwane z różnych systemów źródłowych, w tym z operacyjnych baz danych, aplikacji opartych na chmurze i zewnętrznych źródeł danych.
Dane te są następnie przekształcane w proces, który obejmuje czyszczenie, deduplikację, normalizację i konwersję w celu zapewnienia spójności i jakości. Przetworzone dane są ładowane do hurtowni danych, porządkowane, przechowywane i udostępniane do analizy.
Architektura magazynu danych została zaprojektowana tak, aby skutecznie wspierać ten przepływ pracy, ułatwiając okresowe pobieranie danych, a jednocześnie zapewniając, że pozostają one optymalnym zasobem dla zapytań i analiz.
Zalety przechowywania danych
Magazynowanie danych przynosi korzyści, takie jak zwiększenie możliwości podejmowania decyzji i poprawa wydajności, co może przełożyć się na znaczącą przewagę konkurencyjną. Oferując scentralizowane i spójne źródło danych, hurtownie danych redukują ich złożoność i eliminują silosy danych, zapewniając wszystkim zainteresowanym stronom dostęp do tych samych informacji.
Zaawansowane narzędzia do analizy danych i Business Intelligence przynoszą również korzyści organizacjom, umożliwiając im odkrycie trendów, przewidywanie wyników i identyfikację możliwości poprawy. Dodatkowo, dane historyczne przechowywane w magazynach danych są nieocenione w analizie trendów i długoterminowym planowaniu, dostarczając firmom informacji o tym, jak skutecznie realizować strategie.
Architektura Magazynu Danych
Architektura magazynu danych służy do efektywnego przechowywania, przetwarzania i pobierania dużych ilości danych.
Zazwyczaj składa się ona z trzech głównych warstw: warstwy bazy danych, w której dane są fizycznie przechowywane; warstwy integracyjnej, która obsługuje procesy ETL; oraz warstwy prezentacji, w której dane są udostępniane użytkownikom końcowym za pośrednictwem różnych narzędzi analitycznych i aplikacji.
Architektura ta może również obejmować obszar stagingowy do przetwarzania danych surowych, operacyjny magazyn danych do przechowywania tymczasowego oraz repozytoria metadanych do zarządzania definicjami i strukturami danych.
Zaawansowana architektura hurtowni danych wykorzystuje techniki partycjonowania danych, indeksowania i przechowywania kolumnowego w celu optymalizacji wydajności i skalowalności. Jest to doskonałe rozwiązanie do obsługi aplikacji, takich jak AI oraz machine learning.
Krytyczne komponenty hurtowni danych
Baza danych
Centralnym magazynem danych jest zazwyczaj Data Lakehouse lub system zarządzania relacyjnymi bazami danych (SGBDR). Systemy zarządzania bazami danych organizują ustrukturyzowane dane, zapewniają ich integralność i umożliwiają skuteczne wykonywanie zapytań.
Narzędzia ETL
Oprogramowanie ETL (Extract, Transform, Load Balancer) tworzy szkielet procesów magazynowania danych. ETL gromadzi dane z różnych systemów źródłowych i czyści je, standaryzuje i konwertuje na spójny format odpowiedni dla analityki. Obejmuje to zadania, takie jak poprawianie błędów, rozwiązywanie niespójności i stosowanie reguł biznesowych.
Metadane
Metadane stanowią kompleksowy przewodnik po danych przechowywanych w magazynie. Opisuje pochodzenie, strukturę, relacje, transformacje i wytyczne dotyczące użytkowania danych. Jest to kluczowe dla zrozumienia kontekstu danych.
BI i narzędzia analityczne
Business Intelligence i analityka dostarczają użytkownikom interfejsu do interakcji z hurtownią danych. Narzędzia te umożliwiają raportowanie, w tym tworzenie raportów podsumowujących kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), dane dotyczące sprzedaży, metryki operacyjne i wiele innych.
Ewolucja magazynów danych
Magazyny danych powstały w latach 80. i 90. ubiegłego wieku, aby oddzielić dane analityczne od systemów transakcyjnych wykorzystywanych do codziennej działalności. Skoncentrowano się na danych ustrukturyzowanych w relacyjnych bazach danych.
Obok rozpowszechnienia Internetu, doprowadziło to ostatecznie do epoki danych. Ten wzrost ogromnych wolumenów i różnorodności danych (np. półstrukturalnych, nieustrukturyzowanych) doprowadził do powstania technologii takich jak Hadoop. Mimo że były one potężne, miały często ostre krzywe uczenia się.
Dominowały również hosty danych w chmurze. Skalowalność, elastyczność i efektywność kosztowa znalazły szerokie zastosowanie. Dzisiejsze magazyny są często hybrydowe, łącząc najlepsze cechy tradycyjnych struktur z mocą opartą na chmurze i gromadząc dużą liczbę danych. Napędzają zaawansowaną analitykę i zastosowania machine learning.
Tradycyjny vs. magazyn danych w chmurze
Tradycyjny magazyn danych to scentralizowane repozytorium hostowane on-premis, w którym dane z różnych źródeł są gromadzone, przekształcane i przechowywane do celów sprawozdawczych i analitycznych. Wymaga to znacznego kapitału początkowego na sprzęt i infrastrukturę oraz ciągłych kosztów konserwacji.
Z drugiej strony, magazyn danych w chmurze wykorzystuje cloud computing do oferowania usług przechowywania danych i analityki danych przez Internet. Dostawcy usług chmurowych dostarczają skalowalne modele pay as you go, które eliminują potrzebę znacznych inwestycji początkowych i zmniejszają koszty operacyjne związane z zarządzaniem sprzętem fizycznym.
Korzystanie z magazynów w chmurze często oznacza niezrównaną skalowalność, elastyczność i możliwość łatwej integracji z wieloma zbiorami danych i narzędziami analitycznymi. Migracja do chmury umożliwiła dostęp do wydajnych funkcji analizy danych, które stały się dostępne dla firm każdej wielkości.
Data Analytics
Ewolucja magazynów danych ma ogromny wpływ na Big Data i Analitykę Danych, umożliwiając bardziej złożone i zaawansowane analizy. Tradycyjne bazy danych położyły podwaliny pod operacje Business Intelligence (BI), wspierając analitykę opisową i raportowanie historyczne. Wraz ze wzrostem ilości danych i rosnącymi potrzebami biznesowymi ujawniły się jednak ograniczenia tradycyjnych magazynów w zakresie skalowalności i wydajności.
Dane w chmurze przekształciły procesy analizy danych, zapewniając zwinność i wydajność niezbędne do analizy w czasie rzeczywistym, modelowania predykcyjnego i przetwarzania big data.
Te nowoczesne platformy obsługują zaawansowane narzędzia i usługi analityczne, umożliwiając organizacjom uzyskanie głębszego wglądu w swoje dane. Integracja hurtowni danych z zaawansowanymi narzędziami analitycznymi, BI oraz platformami do wizualizacji danych pozwala firmom na wykonywanie bardziej zniuansowanych analiz, identyfikowanie trendów, przewidywanie wyników i podejmowanie bardziej efektywnych decyzji w oparciu o dane.
AI i machine learning:
Przejście od tradycyjnych magazynów danych do magazynów danych w chmurze odegrało zasadniczą rolę w procesie wdrażania i integracji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) w ramach analityki danych. Chociaż tradycyjne magazyny danych nie zostały zaprojektowane do obsługi nieustrukturyzowanych danych ani złożoności obliczeniowej wymaganej do trenowania modeli ML, gdyż są one skuteczne w przypadku ustrukturyzowanych danych i rutynowych analiz.
Dzięki zdolności skalowalnych obliczeń i przechowywania danych, magazyny danych stały się kluczowe w procesie tworzenia aplikacji AI i ML. Te nowoczesne platformy mogą przetwarzać i analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, co ułatwia trenowanie i wdrażanie modeli ML.
Ponadto wielu dostawców hurtowni danych oferuje zintegrowane usługi ML i AI, dzięki którym użytkownicy mogą stosować analitykę predykcyjną i uczenie maszynowe bezpośrednio do przechowywanych danych bez konieczności posiadania specjalistycznego sprzętu lub złożonych potoków danych. Integracja ta przyspieszyła wykorzystanie sztucznej inteligencji i sztucznej inteligencji w różnych branżach, poprawiając segmentację klientów, wykrywanie oszustw i możliwości konserwacji predykcyjnej.
Jak działają systemy OLAP i OLTP w hurtowniach danych
OLAP (Online Analytical Processing) i OLTP (Online Transaction Processing) to podstawowe pojęcia związane z zarządzaniem danymi biznesowymi.
Systemy OLTP koncentrują się na zarządzaniu transakcjami w czasie rzeczywistym, obsługując wiele małych transakcji za pomocą prostych, standardowych zapytań. Mają one na celu zapewnienie natychmiastowego rejestrowania działalności biznesowej i wsparcie niezbędnych operacji w czasie rzeczywistym. Systemy te charakteryzują się szybkim czasem odpowiedzi mierzonym w milisekundach, obsługują krótkie, szybkie aktualizacje danych inicjowane przez użytkowników i są wykorzystywane przez personel i pracowników zorientowanych na klienta.
Z drugiej strony, systemy OLAP są nastawione na analizę złożonych danych i przetwarzanie ich w przypadku złożonych zapytań. Koncentrują się one na agregacji danych z różnych źródeł, aby zapewnić informacje potrzebne do podejmowania decyzji i planowania strategicznego.
Systemy OLAP reagują wolniej i mają czas odpowiedzi wahający się od sekund do godzin, wymagają dużej przestrzeni dyskowej ze względu na agregację obszernych zbiorów danych. Są wykorzystywane przez analityków danych, menedżerów biznesowych oraz kadrę kierowniczą do wielowymiarowego wyświetlania danych przedsiębiorstwa.
Magazyn danych a baza danych, jezioro danych, centrum danych i jezioro danych
Hurtownie danych, bazy danych, jeziora danych i składnice danych to wszystko niezbędne narzędzia, ale mają też inne przeznaczenie. Zrozumienie ich kluczowych różnic pomoże Ci wybrać rozwiązanie najlepiej dopasowane do Twoich konkretnych potrzeb.
Magazyn danych a jezioro danych
Hurtownia danych to ustrukturyzowane repozytorium danych przetworzonych i wyczyszczonych na potrzeby konkretnych analiz. Przekształca i optymalizuje dane na potrzeby raportowania Business Intelligence i podejmowania decyzji.
Natomiast jezioro danych to ogromny system przechowywania, w którym przechowywane są surowe dane we wszystkich formatach ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Zapewnia elastyczność i jest idealny do zaawansowanej analizy, uczenia maszynowego i eksploracyjnej nauki o danych, gdzie przyszłe zastosowania mogą być niezdefiniowane.
Magazyn danych vs. data mart
Magazyn danych to scentralizowane repozytorium danych całej firmy, zapewniające historyczny i skonsolidowany widok. Smartr danych to podzbiór lub "wycinek" magazynu danych, który koncentruje się na określonym dziale, obszarze tematycznym lub linii biznesowej.
Rynki danych są mniejsze i bardziej zwinne niż hurtownie pełnowymiarowe. Uproszczony projekt umożliwia szybsze odpowiedzi na zapytania i oferuje informacje dostosowane do potrzeb konkretnych zespołów lub projektów.
Magazyn danych vs. baza danych
Chociaż zarówno przechowywanie danych, jak i bazy danych i hurtownie danych różnią się zasadniczo pod względem wyglądu i celu. Baza danych (często relacyjna) jest zoptymalizowana do obsługi transakcji online, takich jak dodawanie, aktualizowanie i usuwanie rekordów.
Jest to sieć szkieletowa aplikacji, która obsługuje codzienną działalność biznesową. Magazyn danych natomiast jest budowany do przetwarzania analitycznego. Gromadzi dane z różnych danych wejściowych, przekształca je w spójny format i strukturyzuje na potrzeby raportowania historycznego, analizy trendów i złożonych spostrzeżeń biznesowych.
Magazyn danych a magazyn danych
Data lakehouse to architektura zarządzania danymi, która łączy najlepsze cechy jezior danych (data lake) i magazynów danych (data warehouse). Zapewnia elastyczność, rentowność i skalowalność jezior danych oraz oferuje zarządzanie danymi, transakcje ACID i strukturę magazynów danych.
Rodzaje hurtowni danych
Specyficzny typ magazynu danych, który firma wybierze, zależy od unikalnych potrzeb, budżetu i infrastruktury technicznej firmy. Zanurzmy się w najczęstszych typach:
Magazyn danych w chmurze
Zaletą usługi Cloud Data Storage jest skalowalność, elastyczność i rentowność. Rozwiązanie to działa na infrastrukturze dostawcy, a migracja do chmury uwalnia firmy od konieczności utrzymywania sprzętu w lokalnej infrastrukturze.
Przechowywanie danych w chmurze może się szybko rozszerzać lub kurczyć w odpowiedzi na zmienne potrzeby w zakresie przechowywania i przetwarzania. Firmy zazwyczaj płacą zgodnie z bieżącymi potrzebami za rozwiązania chmurowe, co ułatwia zarządzanie kosztami.
Oprogramowanie dla datastore (on-premises/licencja)
Tradycyjne oprogramowanie dla hurtowni danych jest instalowane i uruchamiane na serwerach organizacji. Zapewnia to większą kontrolę i możliwość personalizacji, idealnie nadając się do złożonych scenariuszy wymogów bezpieczeństwa lub zgodności.
Wiąże się to zazwyczaj z opłatami licencyjnymi z góry, a Twoje wewnętrzne zespoły IT są odpowiedzialne za zarządzanie i aktualizację sprzętu i oprogramowania.
Urządzenie w hurtowni danych
Rozwiązanie dla hurtowni danych zapewnia wstępnie skonfigurowany pakiet ze sprzętem i oprogramowaniem zaprojektowanym do płynnej współpracy. Urządzenia usprawniają tworzenie i zarządzanie magazynem danych, minimalizując specjalistyczną wiedzę techniczną niezbędną we własnym zakresie.
Ich wadą może być ograniczona elastyczność w porównaniu do budowania rozwiązania z pojedynczych komponentów, a ponadto mogą one wiązać się z większymi inwestycjami początkowymi.
Modern Data Warehouse
Nowoczesne centrum danych jest ewolucją, która często opiera się na technologiach chmurowych i zapewnia większą szybkość, ciągłość działania oraz zdolność do obsługi nowych typów danych.
Wiele nowoczesnych rozwiązań obsługuje dane ustrukturyzowane i półustrukturyzowane (takie jak media społecznościowe i pliki logów) obok tradycyjnych źródeł ustrukturyzowanych. Mogą one obejmować funkcje, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie w czasie rzeczywistym, w celu uzyskania bardziej zaawansowanych informacji i podejmowania decyzji.
Dobre praktyki zarządzania magazynem danych
Udane magazynowanie danych zaczyna się od zrozumienia potrzeb biznesowych, którym ma służyć. Zaangażuj interesariuszy z całej organizacji, aby upewnić się, że projekt magazynu odpowiada celom strategicznym.
Podkreśl jakość danych w całym procesie, wdrażając rygorystyczne procedury czyszczenia i zatwierdzania, aby zagwarantować niezawodność Twoich danych. Prowadź szczegółową dokumentację źródeł danych, transformacji i architektury, aby wspierać długoterminową konserwację i transfer wiedzy.
Wybierz przemyślany zestaw architektury i technologii magazynu danych, z uwzględnieniem skalowalności, wydajności i suwerenności danych. Wdrożenie solidnych praktyk zarządzania danymi w celu zapewnienia bezpieczeństwa i zgodności danych.
Przyjęj zwinne, iteracyjne podejście do rozwoju, które pozwoli Ci na wczesne informacje zwrotne i ciągłe doskonalenie rozwiązania datastore.
Przestrzeganie tych najlepszych praktyk pomoże Ci zbudować magazyn danych, który będzie napędzać świadome podejmowanie decyzji i zapewnia wymierną wartość biznesową.
Technologie i narzędzia do przechowywania danych
Magazynowanie danych obejmuje różnorodne technologie i narzędzia wspierające cały proces, od gromadzenia danych po użyteczne informacje.
Podstawę infrastruktury stanowią platformy magazynów danych w chmurze lub rozwiązania on-premises. Platformy te zapewniają zoptymalizowane możliwości przechowywania i wyszukiwania ustrukturyzowanych danych, które możesz hostować na serwerze dedykowanym.
Narzędzia do integracji danych są niezbędne do wprowadzania danych do magazynu. Opcje cloud native oferują elastyczność, a rozwiązania dostawców, takie jak Informatica PowerCenter czy Talend, zapewniają solidne zestawy funkcji.
Obsługują one procesy "extract, transform, load" (ETL) lub nowsze procesy "extract, load, transform" (ELT), które przygotowują dane dla magazynu. Narzędzia do modelowania danych, takie jak ER/Studio lub PowerDesigner, pomagają zdefiniować relacje i struktury w danych, zapewniając ich organizację w celu optymalnej analizy.
Dla tych, którzy nie chcą zarządzać infrastrukturą i szukają usługi PaaS, Data Warehouse jest również zawarty w Data Platforms, które zapewniają ujednoliconą integrację danych, usługi zarządzania, przechowywania i analizy.
Jak wybrać rozwiązanie magazynu danych oparte na chmurze
Oszacuj aktualną i prognozowaną skalę danych oraz to, czy są to przede wszystkim dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane czy nie. Dzięki temu ma wpływ na potrzebną przestrzeń dyskową i możliwości przetwarzania.
Kolejną kwestią, którą należy wziąć pod uwagę, jest szybkość wykonywania zapytań oraz to, czy występują okresy zmiennego popytu. Rozwiązania chmurowe mają doskonałe parametry skalowania, ale dzięki nim dostawca może bez problemu obsłużyć wzrosty obciążenia.
Określ wrażliwość danych i wymagania prawne, które powinieneś spełnić. Różni dostawcy oferują różne poziomy szyfrowania, kontroli dostępu i certyfikatów branżowych.
Magazyny danych w chmurze oferują elastyczne modele cenowe. Przeanalizuj wzorce użytkowania, aby zrozumieć, jak wyglądają opcje płatności według zużycia w porównaniu do subskrypcji ryczałtowych i uniknąć nieoczekiwanych kosztów. Wreszcie, koszty zarządzania i łatwości użytkowania różnią się w zależności od rozwiązania, więc weź pod uwagę poziom umiejętności technicznych dostępnych w Twoim zespole.