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Daten-Repository: Definition, Typen und Vorteile mit Best Practices

März 21st, 2024

Mit der Zeit werden Daten für die Entscheidungsfindung von Unternehmen immer wichtiger. Das bedeutet, dass Sie Lösungen zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten benötigen. Ein Datenrepository ist eine virtuelle Speichereinheit, die Ihnen helfen kann konsolidieren und kritische Unternehmensdaten verwalten.

In diesem Blog geben wir einen kurzen Überblick über ein Datenrepository, seine gängigen Beispiele und entscheidende Vorteile.

Was ist ein Datenrepository?

Daten-Repository

A Daten-Repository, oft als Datenarchiv oder Datenbibliothek bezeichnet, ist eine generische Terminologie, die sich auf einen segmentierten Datensatz bezieht, der für Berichte oder Analysen verwendet wird.

Als Datenspeicher dient ein Datenspeicher eine zentrale Speichereinrichtung zur Verwaltung und Speicherung verschiedener Datensätze. Es umfasst:

  • Große Datenbankverwaltungssysteme: Diese Systeme erfassen, organisieren und speichern umfangreiche Datensätze effizient.
  • Datenarchive: In diesen Archiven werden vertrauliche Datensätze sicher für Analyse-, Freigabe- und Berichtszwecke aufbewahrt.

Datenrepositorys erleichtern die Datenverwaltung und gewährleisten Zugänglichkeit, Sicherheit und Effizienz beim Umgang mit verschiedenen Datensätzen.

Es ist ein riesiges Datenbank Infrastruktur, die verschiedene Datensätze zur Analyse, Verteilung und Berichterstattung sammelt, verwaltet und speichert.

Arten von Datenrepositorys

Einige gängige Arten von Datenrepositorys sind:

Data Warehousing

A Data Warehouse ist ein großes zentrales Datenrepository, das Daten aus mehreren Quellen oder Geschäftsbereichen sammelt. Die gespeicherten Daten werden im Allgemeinen z Berichterstattung und Analyse um Benutzern zu helfen, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Aus einer breiteren Perspektive bietet ein Data Warehouse eine konsolidierte Ansicht entweder eines physischen oder logischen Datenspeichers, der aus zahlreichen Systemen gesammelt wurde. Das Hauptziel eines Data Warehouse ist es, eine Verbindung zwischen Daten aus aktuellen Systemen herzustellen, wie z. B. Produktkatalogdaten, die in einem System gespeichert sind, und Beschaffungsaufträgen für einen Kunden, die in einem anderen gespeichert sind.

Datensee

A Daten See ist ein einheitliches Datenrepository, das Ihnen die Speicherung ermöglicht strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten in jedem Maßstab. Daten können in Rohform vorliegen und für verschiedene Aufgaben wie Berichterstellung, Visualisierungen, erweiterte Analysen und maschinelles Lernen verwendet werden.

Datenmarkt

A Datamart ist ein themenorientiertes Datenrepository, häufig ein getrennter Abschnitt eines Data Warehouse. Es enthält eine Teilmenge von Daten, die normalerweise auf eine bestimmte Geschäftsabteilung ausgerichtet sind, beispielsweise Marketing, Finanzen oder Support.

Aufgrund seiner geringeren Größe kann ein Data Mart Geschäftsabläufe beschleunigen, da Sie innerhalb von Tagen statt Monaten problemlos auf relevante Daten zugreifen können. Da es nur die Daten enthält, die für einen bestimmten Bereich relevant sind, ist ein Data Mart eine kostengünstige Möglichkeit, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Metadaten-Repositorys

Während Metadaten Informationen über die Strukturen enthalten, die die eigentlichen Daten enthalten, enthalten Metadaten-Repositories Informationen über das Datenmodell, das diese Daten speichert und gemeinsam nutzt. Sie beschreiben, wo sich die Datenquelle befindet, wie sie gesammelt wurde und was sie bedeutet. Es kann die Anordnung beliebiger Daten oder Subjekte definieren, die in einem beliebigen Format hinterlegt sind.

Für Unternehmen sind Metadaten-Repositorys für das Verständnis administrativer Änderungen von entscheidender Bedeutung, da sie detaillierte Informationen zu den Daten enthalten.

Datenwürfel

Datenwürfel sind Datenlisten mit mehreren Dimensionen (normalerweise drei oder mehr Dimensionen), die als Tabelle gespeichert sind. Sie werden verwendet, um die zeitliche Abfolge der Daten eines Bildes zu beschreiben und helfen, die gesammelten Daten unter verschiedenen Gesichtspunkten zu bewerten.

Jede Dimension eines Datenwürfels steht für bestimmte Datenbankmerkmale wie Tages-, Monats- oder Jahresumsätze. Die Daten in einem Datenwürfel ermöglichen es Ihnen, alle Informationen für fast alle Kunden, Vertriebsmitarbeiter, Produkte und mehr zu analysieren. Folglich kann Ihnen ein Datenwürfel dabei helfen, Trends zu erkennen und die Geschäftsleistung zu untersuchen.

Warum brauchen Sie ein Datenrepository?

Ein Datenrepository kann Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen schneller zu treffen, indem es einen konsolidierten Speicherplatz zum Speichern von Daten bietet, die für Ihren Betrieb kritisch sind. Diese Segmentierung erleichtert den Datenzugriff und die Fehlerbehebung und optimiert die Berichterstellung und Analyse.

Wenn Sie beispielsweise herausfinden möchten, welcher Ihrer Arbeitsplätze die höchsten Kosten verursacht, können Sie eine Informationsdatenbank für Mietverträge, Energiekosten, Ausstattung, Sicherheit und Versorgungsunternehmen erstellen, die Mitarbeiter- oder Geschäftsfunktionsinformationen ausschließt. Die Speicherung dieser Daten an einem Ort kann Ihnen die Entscheidungsfindung erleichtern.

Daten verbinden, orchestrieren. laden und verbrauchen

Herausforderungen im Zusammenhang mit einem Datenrepository

Obwohl ein Informationsrepository viele Vorteile bietet, beinhaltet es auch mehrere Herausforderungen, die Sie effizient bewältigen müssen, um mögliche Datensicherheitsrisiken zu mindern.

Zu den Herausforderungen bei der Pflege von Datenrepositorys gehören:

  • Eine Zunahme der Datensätze kann die Geschwindigkeit Ihres Systems verringern. Um dieses Problem zu beheben, stellen Sie sicher, dass das Datenbankverwaltungssystem mit der Datenerweiterung skaliert werden kann.
  • Ein Systemabsturz kann sich negativ auf Ihre Daten auswirken. Am besten ist es, eine Sicherungskopie aller Daten zu erstellen Datenbanken und den Zugriff einschränken, um das Systemrisiko zu kontrollieren.
  • Unbefugte Betreiber können Zugriff auf sensible Daten schneller, wenn sie an einem einzigen Ort gespeichert werden, als wenn sie über zahlreiche Quellen verteilt sind. Im Gegensatz dazu ist die Implementierung von Sicherheitsprotokollen an einem einzigen Datenspeicherort zugänglicher als an mehreren.

Bewährte Methoden zum Erstellen und Verwalten von Datenrepositorys

Beim Erstellen und Verwalten von Software-Repositories müssen Sie mehrere Hardware- und Softwareentscheidungen treffen. Daher ist es am besten, alle Beteiligten während der Entwicklungs- und Nutzungsphase der Datenrepositorys einzubeziehen. Beim Aufbau einer Architektur für ein klinisches Datenarchiv ist es beispielsweise eine gute Idee, Ärzte, Datenexperten, Analysten und Datenpipeline-Ingenieure in die anfängliche Planungsphase einzubeziehen.

Im Folgenden finden Sie einige bewährte Methoden, mit denen Sie diese Speicherlösung optimal nutzen können:

1. Wählen Sie das richtige Werkzeug

Die richtigen ETL-Tools Durch die Erstellung eines Datenrepositorys und die Übertragung von Daten kann sichergestellt werden, dass die Datenqualität während des Prozesses erhalten bleibt. Beachten Sie jedoch, dass verschiedene Daten-Repository-Tools zusätzliche Funktionen zum Erstellen, Verwalten und Steuern des Repositorys bieten. Finden Sie also ein Tool, das die Funktionen bietet, die Ihre Geschäftsanforderungen unterstützen.

2. Begrenzen Sie den Bereich zunächst

Am besten grenzen Sie den Umfang Ihres Informationsspeichers in den ersten Tagen ein. Sammeln Sie kleinere Datensätze und begrenzen Sie die Anzahl der Themenbereiche. Steigern Sie nach und nach die Komplexität, wenn sich die Datenoperatoren mit dem System vertraut machen.

3. Automatisieren Sie so viel wie möglich

Die Automatisierung des Prozesses zum Laden und Verwalten des Datenrepository erspart dem Benutzer den manuellen Aufwand und verringert das Fehlerrisiko.

4. Flexibilität priorisieren

Das Datenrepository sollte skalierbar genug sein, um sich entwickelnden Datentypen gerecht zu werden und das Volumen zu erhöhen. Erstellen Sie also flexible Pläne, die Änderungen in der Technologie berücksichtigen.

Einpacken

Da immer mehr Unternehmen Datenrepositorys zum Speichern und Verwalten ihrer ständig wachsenden Datenmenge einsetzen, wird ein sicherer Ansatz für die Gesamtsicherheit Ihres Unternehmens unerlässlich. Das Erstellen umfassender Zugriffsregeln, die nur autorisierten Bedienern den Zugriff, die Änderung oder die Übertragung von Daten gestatten, trägt zum Schutz Ihrer Unternehmensdaten bei.

Astera Centerprise ist ein automatisiertes Datenintegrationstool, das beim Datenmanagement mit Funktionen wie Datenbereinigung, Profilerstellung und Transformation in einer einzigen Lösung hilft. Kontaktieren Sie unser Team für a personalisierte Demo.

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