Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Репозиторий данных: определение, типы и преимущества с использованием передового опыта
Со временем данные становятся все более важными для принятия бизнес-решений. Это означает, что вам нужны решения для сбора, хранения и анализа данных. Репозиторий данных — это виртуальный объект хранения, который может помочь вам консолидировать и управлять критически важными корпоративными данными.
В этом блоге мы дадим краткий обзор репозитория данных, его типичные примеры и важные преимущества.
Что такое хранилище данных?
A хранилище данных, часто называемый архивом данных или библиотекой, представляет собой общий термин, обозначающий сегментированный набор данных, используемый для отчетности или анализа.
Хранилище данных служит централизованное хранилище для управления и хранения различных наборов данных. Он включает в себя:
- Большие системы управления базами данных: Эти системы эффективно собирают, систематизируют и хранят обширные наборы данных.
- Архивы данных: Эти архивы надежно сохраняют наборы конфиденциальных данных для анализа, обмена и составления отчетов.
Репозитории данных облегчают управление данными, обеспечивая доступность, безопасность и эффективность обработки разнообразных наборов данных.
Это огромный база данных инфраструктура, которая собирает, управляет и хранит различные наборы данных для анализа, распространения и составления отчетов.
Типы хранилищ данных
Некоторые распространенные типы хранилищ данных включают в себя:
Хранилище данных
A информационное хранилище — это большое центральное хранилище данных, которое собирает данные из нескольких источников или сегментов бизнеса. Сохраненные данные обычно используются для отчетность и анализ чтобы помочь пользователям принимать важные бизнес-решения.
В более широкой перспективе хранилище данных предлагает консолидированное представление физического или логического хранилища данных, собранного из многочисленных систем. Основная цель хранилища данных — установить связь между данными из текущих систем, такими как данные каталога продукции, хранящиеся в одной системе, и заказами на закупку для клиента, хранящимися в другой.
Озеро данных
A озеро данных представляет собой единое хранилище данных, позволяющее хранить структурированные, полуструктурированные и неструктурированные корпоративные данные в любом масштабе. Данные могут быть в необработанной форме и использоваться для различных задач, таких как отчетность, визуализация, расширенная аналитика и машинное обучение.
Магазин данных
A витрина данных представляет собой предметно-ориентированное хранилище данных, часто представляющее собой отдельный раздел хранилища данных. Он содержит подмножество данных, обычно связанных с конкретным бизнес-отделом, например маркетингом, финансами или поддержкой.
Благодаря своему меньшему размеру витрина данных позволяет ускорить бизнес-процедуры, поскольку вы можете легко получить доступ к нужным данным в течение нескольких дней, а не месяцев. Поскольку витрина данных включает только данные, относящиеся к определенной области, она является экономичным способом быстрого получения действенной информации.
Репозитории метаданных
В то время как метаданные включают информацию о структурах, включающих фактические данные, репозитории метаданных содержат информацию о модели данных, в которой эти данные хранятся и совместно используются. Они описывают, где находится источник данных, как он был собран и что он означает. Он может определять расположение любых данных или предметов, хранящихся в любом формате.
Для бизнеса репозитории метаданных необходимы, чтобы помочь людям понять административные изменения, поскольку они содержат подробную информацию о данных.
Кубы данных
Кубы данных — это списки данных с несколькими измерениями (обычно три или более измерений), хранящиеся в виде таблицы. Они используются для описания временной последовательности данных изображения и помогают оценить собранные данные с различных точек зрения.
Каждое измерение куба данных обозначает определенные характеристики базы данных, такие как ежедневные, ежемесячные или годовые продажи. Данные в кубе данных позволяют анализировать всю информацию практически о любом клиенте, торговом представителе, продуктах и т. д. Следовательно, куб данных может помочь вам выявить тенденции и тщательно изучить эффективность бизнеса.
Зачем вам нужен репозиторий данных?
Репозиторий данных может помочь компаниям ускорить принятие решений, предлагая консолидированное пространство для хранения данных, критически важных для вашей деятельности. Такая сегментация упрощает доступ к данным и устранению неполадок, а также оптимизирует отчетность и анализ.
Например, если вы хотите узнать, какое из ваших рабочих мест несет наибольшую стоимость, вы можете создать хранилище информации об аренде, расходах на электроэнергию, удобствах, безопасности и коммунальных услугах, исключая информацию о сотрудниках или бизнес-функциях. Хранение этих данных в одном месте может облегчить вам принятие решения.
Проблемы, связанные с хранилищем данных
Хотя хранилище информации предлагает множество преимуществ, оно также включает в себя несколько проблем, которые необходимо эффективно решать, чтобы снизить возможные риски безопасности данных.
Некоторые проблемы при обслуживании хранилищ данных включают в себя:
- Увеличение наборов данных может снизить скорость вашей системы. Чтобы устранить эту проблему, убедитесь, что система управления базами данных может масштабироваться при расширении данных.
- В случае сбоя системы это может негативно повлиять на ваши данные. Лучше всего сохранить резервную копию всех базы данных и ограничить доступ для контроля системного риска.
- Неавторизованные операторы могут получить доступ к конфиденциальным данным быстрее, если они хранятся в одном месте, чем если они рассредоточены по многочисленным источникам. Напротив, реализация протоколов безопасности в одном месте хранения данных более доступна, чем в нескольких.
Лучшие практики по созданию репозиториев данных и управлению ими
При создании и обслуживании репозиториев программного обеспечения вам необходимо принять несколько аппаратных и программных решений. Поэтому лучше всего привлечь все заинтересованные стороны на этапе разработки и использования хранилищ данных. Например, в случае создания архитектуры хранилища клинических данных на начальных этапах планирования рекомендуется привлечь врачей, экспертов по данным, аналитиков и инженеров конвейеров данных.
Вот несколько рекомендаций, которые помогут вам максимально эффективно использовать это решение для хранения данных:
1. Выберите правильный инструмент
. Инструменты ETL Создание хранилища данных и передача данных могут помочь обеспечить поддержание качества данных во время процесса. Но имейте в виду, что различные инструменты хранилища данных предлагают дополнительные функции для создания, обслуживания и управления хранилищем. Итак, найдите инструмент, который предоставляет функции, соответствующие требованиям вашего бизнеса.
2. Изначально ограничьте область применения
Лучше всего сузить объем вашего хранилища информации в первые дни. Собирайте меньшие наборы данных и ограничивайте количество предметных областей. Постепенно увеличивайте сложность по мере того, как операторы данных знакомятся с системой.
3. Максимально автоматизируйте
Автоматизация процесса загрузки и обслуживания хранилища данных избавляет пользователя от ручных усилий и снижает вероятность ошибок.
4. Отдавайте приоритет гибкости
Репозиторий данных должен быть достаточно масштабируемым, чтобы вмещать развивающиеся типы данных и увеличивать объемы. Итак, составляйте гибкие планы, учитывающие изменения в технологиях.
Итоги
Поскольку все больше и больше предприятий используют хранилища данных для хранения и администрирования своих постоянно растущих данных, безопасный подход становится обязательным для общей безопасности вашей компании. Создание комплексных правил доступа, позволяющих только авторизованным операторам получать доступ, изменять или передавать данные, поможет защитить ваши корпоративные данные.
Astera Centerprise — это автоматизированный инструмент интеграции данных, который помогает управлять данными с помощью таких функций, как очистка, профилирование и преобразование данных в одном решении. Свяжитесь с нашей командой для персонализированная демо.
