Hvad er data warehousing? Koncepter, funktioner og eksempler

I dagens forretningsmiljø skal en organisation have pålidelig rapportering og analyse af store mængder data. Virksomheder har brug for, at deres data indsamles og integreres til forskellige aggregeringsniveauer, fra kundeservice til partnerintegration til øverste ledelsesmæssige forretningsbeslutninger. Det er her, data warehousing kommer ind for at gøre rapportering og analyse nemmere. Denne stigning i data øger til gengæld brugen af datavarehuse at administrere forretningsdata.

For at forstå vigtigheden af ​​datalagring, lad os besøge de vigtige data warehousing-koncepter.

Hvad er data warehousing?

Data Warehousing er processen med at indsamle, organisere og administrere data fra forskellige datakilder for at give meningsfuld forretningsindsigt og prognoser til de respektive brugere.

Data lagret i DWH adskiller sig fra data fundet i driftsmiljøet. Det er organiseret, så relevante data er grupperet for at lette den daglige drift, dataanalyse og rapportering. Dette hjælper med at bestemme tendenserne over tid og giver brugerne mulighed for at oprette planer baseret på disse oplysninger. Derfor styrker vigtigheden af ​​datavarehusbrug for forretningsbeslutningstagere.

Metoder til at kombinere heterogene databaser

For at integrere forskellige databaser er der to populære tilgange:

• Forespørgselsdrevet: En forespørgselsdrevet tilgang i data warehousing er traditionel til at skabe integratorer og wrappers oven på forskellige databaser.
• Opdateringsdrevet: En opdateringsdrevet tilgang til integration af data er et alternativ til den forespørgselsdrevne tilgang og bruges hyppigere i dag. I denne tilgang kombineres eller integreres data fra forskellige kilder på forhånd og lagres i et datavarehus. Senere kan medarbejderne få adgang til disse data til forespørgsel og dataanalyse.

Datavarehusarkitektur

A data warehouse arkitektur bruger dimensionsmodeller til at identificere den bedste teknik til at udtrække og oversætte information fra rådata. Du bør dog overveje tre hovedtyper af arkitektur, når du designer et realtidsdatavarehus på forretningsniveau.

1. Single-tier arkitektur
2. To-lags arkitektur
3. Tre-lags arkitektur

Inddragelse af funktionerne

Nøglefunktionerne i et datavarehus inkluderer følgende:

• Fagorienteret: Det giver information, der henvender sig til et bestemt emne i stedet for organisationens igangværende drift. Eksempler på emner omfatter produktinformation, salgsdata, kunde- og leverandøroplysninger osv.
• Integreret: Det er udviklet ved at kombinere data fra flere kilder, såsom flade filer og relationelle databaser.
• Tidsvariant: Dataene i en DWH giver information fra et bestemt historisk tidspunkt. Derfor er dataene kategoriseret inden for en bestemt tidsramme.
• Ikke-flygtig: Ikke-flygtig refererer til historiske data, der ikke udelades, når nyere data tilføjes. En DWH er adskilt fra en operationel database. Det betyder, at eventuelle regelmæssige ændringer i driftsdatabasen ikke ses i datavarehuset.

Datapipelines' rolle i EDW

Der går en masse kræfter ind at låse op for den sande kraft af dit datavarehus. Du kan opbygge pålidelig, fleksibel, lav latency ETL rørledninger ved hjælp af en metadatadrevet ETL nærme sig.

Et datavarehus udfyldes vha datapipelines. De transporterer rådata fra forskellige kilder til et centraliseret datavarehus til rapportering og analyser. Undervejs bliver data transformeret og optimeret.

Imidlertid har stigningen i volumen, hastighed og variation gjort den traditionelle tilgang til at bygge datapipelines — involverer manuel kodning og omkonfiguration — ineffektiv og forældet.

Automation er en integreret del af opbygningen af ​​effektive datapipelines, der matcher dine forretningsprocessers smidighed og hastighed.

Data Pipeline Automation

Du kan problemfrit transportere data fra kilde til visualisering gennem datapipeline-automatisering. Det er en moderne tilgang til at udfylde datavarehuse og kræver design af funktionelle og effektive dataflows.

Som vi alle ved, er aktualitet et af de afgørende elementer i business intelligence af høj kvalitet. Automatiserede datapipelines hjælper dig med at gøre data tilgængelige i datavarehuset hurtigt.

Du kan fjerne forældede, trivielle eller duplikerede data ved at udnytte kraften i automatiserede og skalerbare datapipelines. Dette maksimerer datatilgængelighed og konsistens for at sikre analyser af høj kvalitet.

Med en metadatadrevet ETL-proces kan du problemfrit integrere nye kilder i din arkitektur og understøtte iterative cyklusser for at fremskynde din BI-rapportering og -analyse.

Du kan også følge med ELT nærme sig. I ELT kan du indlæse dataene direkte til lageret for at udnytte destinationssystemets computerkapacitet til at udføre datatransformationer effektivt.

Optimering af datapipelines

En virksomhed skal fokusere på at opbygge automatiserede datapipelines, der dynamisk kan tilpasse sig skiftende omstændigheder – for eksempel tilføjelse og fjernelse af datakilder eller ændring af transformationer.

Det kan selvfølgelig være meget ineffektivt at flytte hele databaser, når du har brug for data til rapportering eller analyse.

Den bedste praksis er at indlæse data trinvist ved hjælp af ændre datafangst at udfylde dit datavarehus. Det hjælper med at eliminere redundans og sikrer maksimal datanøjagtighed.

Andre væsentlige funktioner, der er nødvendige for at skabe automatiserede datapipelines, er trinvis indlæsning, jobovervågning og jobplanlægning.

• Inkrementel indlæsning sikrer, at du ikke behøver at kopiere alle data til dit datavarehus, hver gang kildetabellen ændres. Dette sikrer, at dit datavarehus altid er nøjagtigt og opdateret.
• Jobovervågning hjælper dig med at forstå eventuelle problemer med dit nuværende system og giver dig mulighed for at optimere processen.
• Jobplanlægning giver brugerne mulighed for at behandle data dagligt, ugentligt, månedligt eller kun når data opfylder specifikke triggere eller betingelser.

Orkestrering og automatisering af dine datapipelines kan eliminere manuelt arbejde, introducere reproducerbarhed og maksimere effektiviteten.

Eksempler på data warehousing i forskellige brancher

Big data er blevet afgørende for data warehousing og business intelligence på tværs af flere brancher. Lad os gennemgå nogle eksempler på data warehousing i forskellige sektorer.

Investerings- og forsikringssektoren

Virksomheder bruger primært et datavarehus til at analysere kunde- og markedstendenser og andre datamønstre i disse sektorer. Forex og aktiemarkeder er to store undersektorer. Her spiller datavarehuse en afgørende rolle, fordi en enkelt pointforskel kan føre til massive tab over hele linjen. DWH'er deles normalt i disse sektorer og fokuserer på datastreaming i realtid.

Detailkæder

Detailkæder bruger DWH'er til distribution og markedsføring. Almindelige anvendelser er sporing af varer, undersøgelse af prispolitikker, sporing af salgsfremmende tilbud og analyse af kundekøbstendenser. Detailkæder inkorporerer normalt EDW-systemer til business intelligence og prognosebehov.

Medicinal

Sundhedsvirksomheder bruger en DWH til at forudsige patientresultater. De bruger det også til at generere behandlingsrapporter og dele data med forsikringsudbydere, forskningslaboratorier og andre medicinske enheder. EDW'er er rygraden i sundhedssystemerne, fordi den seneste, opdaterede behandlingsinformation er afgørende for at redde liv.

Typer af datavarehuse

Der er tre hovedtyper af datavarehuse. Hver har sin specifikke rolle i datastyring operationer.

1- Enterprise Data Warehouse

Et enterprise data warehouse (EDW) er en central eller hoveddatabase til at lette beslutninger i hele virksomheden. De vigtigste fordele ved at have en EDW omfatter følgende:

• Adgang til tværorganisatorisk information.
• Evnen til at køre komplekse forespørgsler.
• Muliggørelsen af ​​beriget, fremsynet indsigt til datadrevne beslutninger og tidlig risikovurdering.

2- ODS (Operational Data Store)

I ODS opdaterer DWH i realtid. Derfor bruger organisationer det ofte til rutinemæssige virksomhedsaktiviteter, såsom lagring af optegnelser over medarbejdere. Forretningsprocesser bruger også ODS til at levere data til EDW.

3- Data Mart

Det er en delmængde af en DWH, der understøtter en bestemt afdeling, region eller forretningsenhed. Overvej dette: Du har flere afdelinger, herunder salg, marketing, produktudvikling osv. Hver afdeling vil have et centralt lager, hvor den gemmer data. Dette depot er en datamart.

EDW gemmer data fra datamart i ODS dagligt/ugentlig (eller som konfigureret). ODS'en fungerer som iscenesættelsesområde for dataintegration. Det sender derefter dataene til EDW for at gemme dem til BI-formål.

Hvorfor har virksomheder brug for data warehousing og Business Intelligence?

Mange erhvervsbrugere undrer sig over, hvorfor data warehousing er afgørende. Den enkleste måde at forklare dette på er gennem de forskellige fordele for slutbrugerne. Disse omfatter:

• Forbedret slutbrugeradgang til en bred vifte af virksomhedsdata
• Øget datakonsistens
• Yderligere dokumentation af data
• Potentielt lavere computeromkostninger og øget produktivitet
• Giver et sted til at kombinere relaterede data fra separate kilder
• Oprettelse af en computerinfrastruktur, der kan understøtte ændringer i computersystemer og forretningsstrukturer
• Bemyndigelse af slutbrugere til at udføre ad hoc-forespørgsler eller rapporter uden at påvirke driftssystemernes ydeevne

Data warehousing værktøjer og teknikker

Datainfrastrukturen i de fleste organisationer er en samling af forskellige systemer. For eksempel kan en organisation have ét system, der håndterer kunderelationer, menneskelige ressourcer, salg, produktion, økonomi, partnere osv. Disse systemer er ofte dårligt eller slet ikke integreret. Dette gør det svært at besvare simple spørgsmål, selvom informationen er tilgængelig "et sted" inden for forskellige datasystemer.

Virksomheder kan bruge DWH-værktøjer til at løse disse problemer ved at oprette en enkelt database med homogene data. Softwareværktøjer til udvinding og transformation af data til et homogent format til indlæsning i DWH er også vitale komponenter i et datavarehussystem.

Enterprise Data Warehousing Automation Tool af Astera Software

Astera Data Warehouse Builder fremskynder udviklingen af ​​et datavarehus fra bunden. Den understøtter adskillige integrationer, automatiserer datamodellering og leverer en højtydende DWH gennem en samlet, intuitiv platform.

ADWB er en metadata-drevet værktøj til automatisering af data warehousing med en rig datamodeller og inkluderer alle de vigtigste funktioner i et datavarehus nævnt ovenfor. Reverse-engineer-funktionaliteten giver brugerne mulighed for at oprette databaser med få klik uden at skrive koder. På samme måde kan brugere hurtigt udvikle skemaer fra bunden med den nemme træk-og-slip mulighed. Billederne nedenfor viser kort, hvordan ADWB fungerer.

Lær mere om hvordan du bygger dit datavarehus fra bunden med Astera Data Warehouse Builder, en højtydende løsning, der letter alle dine forretningsbehov.

Hvis du vil diskutere din use case eller se en live demo af produktet, lad os vide, og vores eksperter vil kontakte dig.