Forestil dig, at du har data, der kommer ind fra forskellige kilder og afdelinger, såsom marketing, salg, økonomidatabaser og webanalyse. Hvordan træffer du dine beslutninger? Sidder du manuelt og kombinerer data fra hver kilde for at give mening ud af det?

Du kunne gøre det, hvis du har nogle få datakilder og en lille mængde data, men i dag, når du har store mængder data, der kommer ind fra venstre og højre, hvordan kombinerer du så overhovedet det? Det er her dataintegration og datavarehuset kommer ind. Det centraliserer alle dine data ét sted, så du nemt kan få indsigt, der er baseret på nøjagtige og holistiske data.

Lad os diskutere, hvad et datavarehus er, forstå dets processer, koncepter og fordele og udforske forskellige typer af datalager.

I denne blog lærer du:

• Hvad er et datavarehus
• Hvad er OLAP og OLTP
• Historien om datavarehuse
• Typer af datavarehuse
• Data Warehouse arkitekturer
• Skemaer i et datavarehus
• Data Warehouse Use Cases
• Fordele for organisationer
• Hvordan Astera Kan Data Warehouse Builder hjælpe?

Hvad er et datavarehus?

Et datavarehus er et relationelt databasesystem, som virksomheder bruger til at gemme data til forespørgsler og analyser og styring af historiske poster. Det fungerer som et centralt lager for data indsamlet fra transaktionsdatabaser.

Det er en teknologi, der kombinerer strukturerede, ustrukturerede og semi-strukturerede data fra enkelte eller flere kilder for at levere en samlet visning af data til analytikere og forretningsbrugere til forbedret BI. Derfor bruges den til analytiske og forretningsmæssige rapporteringsformål, som hjælper med at holde tidligere optegnelser og analysere data for at optimere forretningsdriften.

Et datavarehus forveksles ofte med en database. Der er dog en kæmpe forskel på de to.

Mens en database blot er en konventionel teknik til at lagre data, er et datavarehus specielt beregnet til dataanalyse. Det holder alt på et enkelt sted fra adskillige eksterne databanker.

Hvad er OLAP og OLTP?

Online analytisk behandling (OLAP) og Online transaktionsbehandling (OLTP) er to forskellige begreber inden for data warehousing. Hver tjener et bestemt formål og har forskellige egenskaber.

OLAP er et system, der understøtter multidimensionel dataanalyse ved høje hastigheder på massive datamængder. Disse data er generelt fra et datavarehus, en datamart, eller ethvert andet datalager. OLAP hjælper med at analysere og forstå historiske data og er nyttig til at udføre disse funktioner:

• Komplekse analytiske beregninger
• Salgsprognose business intelligence (BI)
• Data mining
• Finansiel analyse
• Salgsprognoser
• Budgettering

OLTP, på den anden side, bruges til transaktionsbehandling og involverer typisk simple forespørgsler og opdateringer på en stor mængde data i realtid af et stort antal brugere. Disse transaktioner foregår normalt over internettet.

Den understøtter behandling med høj samtidighed og er optimeret til hurtige opdaterings- og sletningshandlinger. OLTP er hovedprocessen bag pengeautomattransaktioner, køb i butikker og hotelreservationer.

Historien om datavarehuse

Konceptet med et datavarehus går tilbage til begyndelsen af ​​1980'erne. De tidlige datavarehuse var afhængige af en stor mængde redundans. De blev hovedsageligt brugt til dataanalyse, business intelligence og beslutningsstøttesystemer (DSS).

Virksomheder plejede at vedligeholde flere DSS-miljøer, der henvendte sig til forskellige brugere. Selvom disse DSS-systemer bruger de samme data, skal brugerne replikere rengørings-, indsamlings- og integrationsprocessen for hvert miljø.

Siden starten har konceptet med datavarehuse udviklet sig fra informationslagre og udvidet til brede analyseinfrastrukturer, der understøtter performance management og operationelle analyser. I dag er datavarehusprocesser udviklet sig til Enterprise Data Warehouse (EDW).

Typer af datavarehuse (DWH)

Typisk bruger virksomhedssystemer tre hovedtyper af datavarehuse (DWH):

1. Enterprise Data Warehouse (EDW): Som et centraliseret datavarehus tilbyder EDW en holistisk tilgang til organisering og præsentation af data.
2. Operational Data Store (ODS): Et Operational Data Store (ODS) er en type datalager, der er velegnet, når hverken OLTP eller DWH kan understøtte en virksomheds rapporteringskrav.
3. Data Mart: En datamart er designet til afdelingsdata, såsom salg, økonomi og forsyningskæde.

Data Warehouse arkitekturer

Et datavarehus er afhængig af en tre-lags arkitektur, der inkluderer:

• Nederste niveau (lagerlag): Dette lag omfatter lagringsmediet, meta-repository, data marts og databaseserver
• Mellemlag (Compute Layer): Det midterste niveau er OLAP-systemet (online analytical processing). Den behandler komplekse forespørgsler og præsenterer resultaterne i en passende form til dataanalyse og business intelligence.
• Topniveau (servicelag): Dette lag repræsenterer brugerens frontend med et visuelt dashboard for at aktivere analyser og rapportering.

Skemaer i et datavarehus

Et skema i et datavarehus definerer flere måder at organisere systemet på med databaseenheder såsom dimensionstabel, faktatabeller og deres logiske tilknytning. Der er tre hovedtyper af skemaer i et datavarehus.

Stjerneskema

A stjerneskema organiserer data i en central faktatabel og et sæt dimensionstabeller. Det bruges til at denormalisere dataene og tilføje redundante kolonner til dimensionstabeller for hurtigere dataforespørgsler.

Faktatabellen indeholder dataenes målinger eller metrics, mens dimensionstabellerne giver konteksten for dataene, såsom tid, placering eller produktdetaljer. Et stjerneskema tilpasser sig godt til at passe til OLAP-modeller for bedre forespørgselsydeevne sammenlignet med normaliserede data.

Snowflake

Et snefnugskema er en variation af stjerneskemaet, hvor faktatabellen er forbundet med flere normaliserede dimensionstabeller. Det betyder, at de er opdelt i flere underordnede tabeller. Sammenlignet med stjerneskema har snefnug fordel af begrænset dataredundans, hvilket hjælper med at forbedre dataintegritet men på bekostning af reduceret forespørgselsydeevne.

Fakta konstellation

Faktakonstellation involverer flere faktatabeller, der deler de samme dimensionstabeller. Den delte dimension i dette skema kaldes tilpassede dimensioner. En faktakonstellation er en hybrid af stjerne- og snefnugskemaet. Den bruger både normaliserede og denormaliserede dimensionstabeller.

Faktakonstellationsskema kaldes også galakseskema, da arrangementet af dimensioner og faktatabeller ligner en klynge stjerner i en galakse.

Data Warehouse Use Cases

Et datavarehus har adskillige applikationer i erhvervslivet for at lette forretningsbeslutninger. Lad os se på et par eksempler på, hvordan de bruges på tværs af forskellige brancher.

I detailhandel

For detailhandel, ville et godt eksempel være et detaildatamarked, der inkorporerer kundeoplysninger fra kasseapparater, postlister, websteder og feedbackkort.

I sundhedsvæsenet

In sundhedspleje, disse centrale datalagre bruges til at registrere patientinformation fra forskellige enheder i den medicinske enhed. Dette vil omfatte patientoplysninger, økonomiske transaktioner med hospitalet og forsikringsdata. Et datavarehus konsoliderer og forbinder alle disse data gennem databaseskemaet.

I byggeriet

På samme måde kræver byggefirmaer data om hvert køb, der foretages i byggetidslinjen. Dette køb skal tilskrives en kilde for at træffe økonomiske beslutninger. Det samme gælder overenskomstansattes løn.

Nøglebeslutningstagere kan bruge de data, der er registreret i et datalager, til business intelligence til at estimere virksomhedens samlede udgifter på en enkelt byggeplads.

I finansiering

Banker, forsikringsselskaber, handelsfirmaer og andre relateret til finanssektoren har til enhver tid brug for nøjagtige data. Korrekt datavalidering i databaser og passende forbindelse med andre tabeller i databasen giver mulighed for at opnå dette.

Dette er blot eksempler på, hvordan datavarehuse bruges bredt i forskellige brancher og til forskellige formål. Da de kun er en organiseret lager af rådata, kan de tjene mange formål for slutbrugeren.

Opdag de agile bedste praksisser til at udvikle et datavarehus

Download hvidbog

Fordele for organisationer

Nu hvor vi ved, hvordan datavarehuse fungerer, lad os se på fordelene ved datavarehuse, og hvordan de kan hjælpe din virksomhed med at vokse og skalere. Uanset om du ejer et digitalt marketingbureau eller har et traditionelt fysisk setup, kan data warehousing give flere fordele for din virksomhed.

Nedenfor er 7 vigtigste fordele ved data warehousing for din virksomhed:

1. Sparer tid

I den moderne, hurtige verden af ​​hård konkurrence er din evne som virksomhed til hurtigt at træffe raffinerede beslutninger afgørende for at overgå dine modstandere.

En DWH giver dig adgang til alle dine nødvendige data på få minutter, så du og dine medarbejdere ikke behøver at frygte en deadline, der nærmer sig. Du behøver kun at implementere din datamodel for at indhente data inden for få sekunder. De fleste lagerløsninger giver dig mulighed for at gøre det uden at bruge en kompleks forespørgsel eller maskinlæring.

Med data warehousing behøver din virksomhed ikke at være afhængig af en teknisk eksperts tilgængelighed døgnet rundt for at fejlfinde problemer i forbindelse med hentning af information. På denne måde kan du spare masser af tid.

2. Forbedrer datakvaliteten

Vedligeholdelse datakvalitet hjælper med at garantere, at din virksomheds politikker er baseret på præcise oplysninger om dine virksomheds anstrengelser.

Du kan transformere data fra flere kilder til et fælles arrangement ved at forstå data warehousing. Derfor kan du sikre pålideligheden og kvaliteten af ​​dine virksomhedsdata. På denne måde kan du identificere og fjerne replikerede, dårligt registrerede og andre fejl.

Foto taget fra intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/

Implementering af en datakvalitetsstyring program og forbedring af dataintegriteten kan være dyrt og besværligt for din virksomhed. Du kan nemt bruge et datavarehus til at eliminere mange af disse gener, samtidig med at du sparer penge og øger din organisations samlede effektivitet.

Når alt kommer til alt, er dårlig datakvalitet en byrde for din virksomhed og kan forringe den samlede effektivitet af dine planer.

3. Forbedrer Business Intelligence

Du kan bruge et datavarehus til at indsamle, assimilere og udlede data fra enhver kilde og opsætte en proces til at udnytte forretningsanalyse. Som et resultat vil din BI forbedres med stormskridt, på grund af evnen til ubesværet at integrere data fra forskellige kilder.

Lad os se det i øjnene: at krydstjekke adskillige databanker kan være udfordrende og nogle gange ubelejligt. Men med et datavarehus på plads kan alle i dit team have en integreret forståelse af alle relevante oplysninger til tiden.

Foto taget fra www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-responsibilities

En EDW giver dine salgs- og marketingteams mulighed for at spore og identificere, hvilke af dine mål der er dynamiske og har konti på sociale netværkswebsteder. Så hvis du kører en kampagne, der er målrettet mod kvinder i midten af ​​tyverne, der arbejder i skønhedsindustrien, kan dit team hente profiler af din målgruppe ved hjælp af din datasø inden for få sekunder. De behøver ikke engang at krydstjekke arbejdsark og databanker.

Udvikle og implementere store datavarehuse

Prøv det nu!

4. Fører til datakonsistens

En anden vigtig fordel ved at bruge centrale datalagre er jævnheden af ​​big data. Din virksomhed kan drage fordel af datalagring eller datamart i et lignende arrangement. Da data warehousing konsekvent lagrer store mængder data fra forskellige kilder, såsom et transaktionssystem, vil hver kilde generere resultater synkroniseret med andre kilder.

Dette garanterer forbedret kvalitet og konsistens af data. Derfor kan du og dit team føle sig sikre på, at dine data er korrekte, hvilket vil resultere i mere opmærksomme virksomhedsbeslutninger.

5. Forbedrer investeringsafkast (ROI)

Ifølge en rapport fra International Data Corporation (IDC) genererer brug af et datavarehus et gennemsnit 5-årig ROI på 112 procent med en gennemsnitlig tilbagebetalingstid på 1.6 år.

Det giver dig mulighed for at øge dit samlede investeringsafkast ved at udnytte værdien og indsigten, der er implanteret i adskillige databanker. Efterhånden som du i stigende grad bruger den information, der er konsolideret og organiseret i den centrale butik, opnår du mere ud af din investering.

Således kan du belyse, opregne og validere effektiviteten af ​​dine initiativer til højere ledelse i form af forbedret ROI.

6. Gemmer historiske data

Lagring af store mængder af historiske data fra databaser i et datavarehus giver mulighed for nem undersøgelse af forskellige tidsfaser og tendenser, hvilket kan have stor betydning for din virksomhed. Således kan du træffe overlegne virksomhedsbeslutninger vedrørende dine forretningsstrategier med de rigtige data i realtid.

Desuden er forudsigelse af resultaterne af dine forretningsprocesser et væsentligt aspekt af at være en ressourcestærk forretningsperson. At forudsige fremtiden uden en håndgribelig forståelse af dine historiske præstationer og svigt kan være udfordrende.

Antag for eksempel, at du ejer et modemærke. Du planlægger at lancere en salgsfremmende kampagne for din nye tøjserie. Opsætning af et centralt lager giver dig mulighed for at få adgang til og analysere historiske data fra dine tidligere kampagner for at identificere, hvilken tilgang der fungerede bedst, og hvordan du kan efterligne den i kommende kampagner.

Du kan ikke forvente at gemme og analysere sådanne omfattende tidligere data i nogen konventionel databank. Brug af EDW giver dig således en fordel i dine forretningsgange.

7. Øger datasikkerheden

Vidste du, at komplikationer relateret til data koster et stort antal virksomheder mere end en kæmpestor fem millioner dollars hvert år?

Men med data warehousing kan du spare dig selv for besværet med yderligere datasikkerhed.

Som en virksomhed, der beskæftiger sig med kundeoplysninger regelmæssigt, er din første og fremmeste prioritet at beskytte dine eksisterende og potentielle forbrugeres oplysninger. Derfor, for at undgå alle fremtidige gener, tager du alle de nødvendige handlinger for at undgå databrud. Ved at bruge en lagerløsning kan du holde alle dine datakilder konsoliderede og beskyttede. Dette vil reducere truslen om et databrud markant.

Design og start dit datavarehus fra bunden uden kodning

Tilmeld dig demo

Et datavarehus tillader forbedret sikkerhed ved at tilbyde banebrydende sikkerhedsegenskaber indbygget i dets opsætning. Forbrugerinformation er en værdifuld ressource for enhver virksomhed. Men når først sikkerhed bliver et problem, bliver disse oplysninger din største byrde.

Dette er blot nogle få fordele, som data warehousing tilbyder for din virksomhed. Det giver forbedret forretningsintelligens, robust beslutningsstøtte, overlegen forretningspraksis og effektiv analysebehandling.

Hvordan Astera Kan Data Warehouse Builder hjælpe?

En EDW kan virke som en enorm investering i dag. Det kan dog hjælpe dig med at høste maksimalt overskud i fremtiden.

Hvis du leder efter en nemmere måde at implementere et datavarehus på, så Astera's Data Warehouse Builder kan hjælpe med nemt at automatisere opbygningen af ​​et virksomhedsdatavarehus. Det fremskynder:

• Transformering og integration af forskellige data
• Modellering af skemastruktur
• Leverer et agilt datavarehus
• Gennem en samlet og intuitiv platform

Udnyt dette kraftfulde produkt og skab et agilt dataøkosystem i dag. Kontakt os i dag eller prøv vores produkt Astera Data Warehouse Builder.

Reducer udviklingstiden for datavarehus med op til 80 %