Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Витрина данных против хранилища данных: осмысление хранилища данных
Компании полагаются на несколько систем хранения и технологий в своих инициативах бизнес-аналитики (BI). Двумя наиболее популярными технологиями, используемыми сегодня, являются хранилища данных и витрины данных. Эти централизованные системы хранения предоставляют организациям единый источник истины (SSOT) поскольку он хранит существующие и исторические данные для анализа и принятия решений на основе данных.
Но в чем разница между витриной данных и хранилищем данных?
В этом блоге рассказывается обо всем, что вам нужно, чтобы понять разницу между витриной данных и хранилищем данных.
Что такое хранилище данных?
A информационное хранилище является централизованным хранилище данных который хранит большие объемы структурированных и часто неструктурированных данных из различных источников внутри организации. Это универсальное решение для хранения данных, которое позволяет организациям из разных отраслей разрозненные хранилища данных и собирать полезную информацию, которая будет стимулировать стратегические инициативы.
Он предназначен для того, чтобы позволить предприятиям принимать обоснованные решения на основе исторических и текущих данных. Основная цель централизованного хранилища данных — обеспечить корреляцию между данными из разных систем источников данных, например, информацией о продукте, хранящейся в одной системе, и данными заказа на покупку, хранящимися в другой системе.
Хорошо продуманный архитектура хранилища данных способствует эффективному извлечение, преобразование и загрузка (ETL) процессов, обеспечивая плавную интеграцию разрозненных источников данных в централизованное хранилище для анализа данных. Например, в электронной коммерции хранилище данных может консолидировать данные на основе транзакций продаж, взаимодействия с веб-сайтом и отзывов клиентов и, в конечном итоге, обеспечить целостное представление о поведении клиентов и тенденциях рынка. Это позволяет компаниям персонализировать маркетинговые стратегии и улучшить общее качество обслуживания клиентов.
Обратите внимание, что хранилище данных и база данных — это два разных понятия. Хранилище данных действует как слой поверх базы данных и берет информацию из разных баз данных для создания слоя для аналитики.
Что такое витрина данных?
Витрина данных — это специализированное подмножество хранилища данных, ориентированное на конкретную бизнес-функцию, отдел или группу пользователей внутри организации. Он предназначен для того, чтобы предоставить различным отделам доступ к соответствующим данным, чтобы они могли независимо исследовать и извлекать информацию из данных, соответствующих их уникальным требованиям, что в конечном итоге способствует более информированному и целенаправленному принятию решений. Итак, витрина данных обычно ориентирована на бизнес-направление или команду и собирает информацию только из определенного источника.
Например, розничная компания, работающая в нескольких регионах, может реализовать витрины данных для каждого региона в своем более широком хранилище данных для анализа локализованных тенденций продаж и предпочтений клиентов. Это позволяет региональным менеджерам принимать решения на основе данных с учетом конкретной динамики рынка. Аналогичным образом можно создать витрину данных для управление рисками в финансовом учреждении, консолидируя данные, связанные с рыночными тенденциями и инвестиционными портфелями.
В зависимости от своих требований компании могут использовать несколько витрин данных для разных отделов и выбрать консолидацию витрин данных путем объединения различных витрин для последующего создания единого хранилища данных. Альтернативно, они могут сначала спроектировать хранилище данных, а затем при необходимости создать несколько витрин данных для каждого отдела. Эти два разных подхода называются Методологии хранения данных Кимбалла и Инмона. Из-за ограничений по времени и бюджету компании обычно выбирают подход Кимбалла.
Типы витрин данных
Есть три типы витрин данных:
Зависимые витрины данных
Зависимая витрина данных создается с использованием существующего хранилища данных. Он использует нисходящий подход, который начинается с сохранения всех бизнес-данных в одном центральном месте, а затем извлекает определенную часть данных, когда это необходимо для анализа. По сути, это подмножество более крупного хранилища данных, ориентированное на конкретный предмет или область бизнеса.
Независимые витрины данных
В отличие от зависимых витрин данных, независимые витрины данных представляют собой автономные объекты, которые не связаны напрямую с хранилищем данных. Вместо этого независимая архитектура витрины данных строится без хранилища данных. Легко развиваться ради краткосрочных целей. Однако каждая независимая витрина данных имеет свою отдельную Инструмент ETL и логика; поэтому ими становится трудно управлять по мере расширения бизнеса.
Гибридные витрины данных
Как видно из названия, гибридный подход сочетает в себе элементы как зависимых, так и независимых витрин данных. Этот подход особенно выгоден, когда определенным отделам требуются индивидуальные решения для обработки данных, при этом сохраняя при этом выгоду от согласованности и управления централизованной средой данных.
Он может иметь основной набор данных, полученных непосредственно из корпоративное хранилище данных обеспечить согласованность и согласованность с общей стратегией данных организации. Однако он также включает дополнительные данные из внешних или конкретных источников для удовлетворения уникальных требований в рамках конкретной бизнес-функции.
Витрина данных против хранилища данных
Витрины и хранилища данных — это сложные системы, которые служат критически важными хранилищами для хранения огромных объемов данных и извлечения значимой информации для принятия решений. Однако между хранилищем данных и витриной данных существуют важные различия, особенно когда речь идет о конкретных бизнес-требованиях.
В таблице ниже представлены витрины данных и хранилища данных:
Когда использовать витрину данных или хранилище данных
Витрины данных — это подмножества хранилища данных, которые удовлетворяют конкретные потребности бизнеса, в то время как хранилище данных удовлетворяет общие требования к данным организации.
Решение об использовании витрин данных или хранилища данных зависит от масштаба и специфики ваших аналитических потребностей. Все дело в поиске правильного баланса для удовлетворения разнообразных потребностей в данных в различных частях бизнеса.
Используйте хранилища данных для:
- Общекорпоративный анализ: Если вашей организации требуется всесторонний и углубленный анализ различных отделов и функций, хранилище данных — это то, что вам нужно. Он централизует данные из разных источников и обеспечивает единое представление для комплексной отчетности и анализа.
- Интеграция данных: Надежные процессы ETL хранилища данных приобретают решающее значение, если вы имеете дело с различными источниками данных, которые необходимо интегрировать и очистить. Это гарантирует, что данные согласованы и надежны во всей организации.
- Масштабируемость: Для крупномасштабного хранения и обработки данных хранилища данных предлагают масштабируемость для эффективной обработки огромных объемов данных. Они предназначены для поддержки сложных запросов и отчетов всей организации.
Используйте витрины данных для:
- Ведомственная направленность: Если аналитические потребности специфичны для конкретного отдела или команды, внедрение витрины данных позволяет использовать более целенаправленный и оптимизированный подход. Каждый отдел может иметь собственную витрину данных, адаптированную к его уникальным требованиям.
- Быстрое развертывание: Витрины данных развертываются быстрее по сравнению с крупномасштабными хранилищами данных. Если конкретному бизнес-подразделению требуется быстрый доступ к аналитике, не дожидаясь доступа ко всей инфраструктуре всей организации, витрина данных обеспечивает более гибкое решение.
- Эффективность затрат: Внедрение витрин данных может быть более рентабельным для небольших проектов. Вместо того, чтобы инвестировать в огромную инфраструктуру хранилища данных, вы можете создать целевые витрины данных, отвечающие конкретным потребностям, сокращая при этом время и затраты.
На практике организации часто используют комбинацию хранилищ данных и витрин данных. Таким образом, это на самом деле не вопрос «когда использовать одно вместо другого», а скорее сценарий «как они могут дополнять друг друга».
Витрина данных против хранилища данных: варианты использования
Хранилища данных лучше всего подходят для крупномасштабных операций в масштабах всего предприятия. Интеграция данных и анализ, в то время как витрины данных прекрасно подходят для сценариев, когда конкретным отделам или командам требуется целенаправленный и быстрый доступ к данным для своих специализированных нужд.
Варианты использования витрин данных
- Анализ маркетинговой кампании
- Сценарий: Отдел маркетинга хочет проанализировать эффективность недавней кампании.
- Роль витрины данных: Вы можете назначить витрину маркетинговых данных для хранения и анализа данных, имеющих непосредственное отношение к маркетинговой деятельности. Это может предоставить быструю и целенаправленную информацию о показателях, связанных с вовлечением клиентов и коэффициентами конверсии.
- Отслеживание эффективности продаж
- Сценарий: Отделу продаж нужны данные об эффективности продаж в режиме реального времени.
- Роль витрины данных: Вы можете создать витрину данных о продажах, чтобы обеспечить быстрый и целенаправленный доступ к соответствующим данным о продажах, включая показатели отдельных продавцов и региональные тенденции продаж.
- Финансовое планирование и анализ
- Сценарий: Финансовому отделу требуются подробные финансовые данные для составления бюджета и прогнозирования.
- Роль витрины данных: Внедрив витрину финансовых данных, вы можете хранить и предоставлять финансовому отделу конкретную информацию, необходимую им для планирования и анализа.
Варианты использования хранилищ данных
- Отчетность в масштабе предприятия
- Сценарий: Генеральный директор хочет получить исчерпывающий отчет об общей деятельности компании.
- Роль хранилища данных: Хранилище данных, объединяющее данные о продажах, финансах, маркетинге и производстве, представляет собой централизованное хранилище, необходимое для комплексного просмотра показателей деятельности компании.
- Анализ исторических тенденций
- Сценарий: Организация хочет проанализировать тенденции за последние 10 лет, чтобы принять долгосрочные стратегические решения.
- Роль хранилища данных: Хранилища данных эффективно хранят исторические данные, что позволяет проводить анализ тенденций и стратегическое планирование на основе комплексной исторической перспективы.
- Сложные запросы для бизнес-аналитики
- Сценарий: Бизнес-аналитикам приходится выполнять сложные запросы, предполагающие агрегирование и анализ данных из нескольких источников.
- Роль хранилища данных: Хранилища данных оптимизированы для сложных запросов, обеспечивая платформу для углубленной бизнес-аналитики.
Подводя итоги разницы
Хранилища данных предназначены для комплексной интеграции и анализа данных в масштабах всего предприятия. Они являются основой для организаций, стремящихся получить целостное и унифицированное представление своих данных, поддерживая принятие стратегических решений в масштабе предприятия. Их цель распространяется на предоставление комплексной отчетности, проведение анализа исторических тенденций и обработку сложных запросов для получения углубленной бизнес-аналитики. Используйте хранилище данных, если вам нужно гармонизировать данные из различных источников в организации и создать единый источник достоверной информации.
С другой стороны, витрины данных адаптированы для более конкретных, ориентированных на команду потребностей. В отличие от внедрения корпоративного хранилища данных, которое может растянуться на несколько месяцев или даже лет, витрины данных обеспечивают более гибкий и целенаправленный подход к доступу к данным для отдельных бизнес-подразделений. Используйте витрины данных в сценариях, когда отдельным отделам вашей организации требуется специализированная аналитика без необходимости использования полномасштабной инфраструктуры хранилища данных. Общие случаи использования витрины данных включают анализ маркетинговых кампаний, отслеживание эффективности продаж, а также финансовое планирование и анализ.
Организации часто находят гармоничный баланс, используя как хранилища данных, так и витрины данных. Вместе они образуют комплексную экосистему данных, предоставляющую как общую картину, так и подробную информацию, необходимую для эффективного принятия решений на различных уровнях внутри организации.
Astera Строитель хранилищ данных
Независимо от того, нужно ли вашей организации хранилище данных или витрина данных, Astera Построитель хранилищ данных (ADWB) автоматизирует процесс разработки от начала до конца, экономя ваше драгоценное время и усилия. Это комплексное решение, позволяющее проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать хранилища данных большого объема за дни, а не месяцы!
Доступно Astera Конструктор хранилищ данных вы можете:
- Создание моделей данных с нуля
- Создайте модель данных для существующей базы данных одним щелчком мыши
- Создайте свое хранилище данных, используя многомерное моделирование и моделирование хранилищ данных.
- Автоматизируйте процесс создания хранилища данных от начала до конца
И многое другое — и все это без написания единой строки кода. Готовы создать хранилище данных вашего предприятия? Подпишитесь на демоверсию. Альтернативно, вы можете скачать 14-дневная бесплатная пробная версия и дайте ему тестовый запуск.
