Что такое хранилище данных? Определение, пример и преимущества (полное руководство)

Представьте, что у вас есть данные, поступающие из различных источников и отделов, таких как маркетинг, продажи, финансовые базы данных и веб-аналитика. Как вы принимаете решения? Вы вручную сидите и комбинируете данные из каждого источника, чтобы разобраться в них?

Вы могли бы сделать это, если у вас есть несколько источников данных и небольшой объем данных, но сегодня, когда у вас есть большие объемы данных, поступающие слева и справа, как их вообще объединить? Это где Интеграция данных и на сцену выходит хранилище данных. Оно централизует все ваши данные в одном месте, поэтому вы можете легко получить ценную информацию, основанную на точных и целостных данных.

Давайте обсудим, что такое хранилище данных, поймем его процессы, концепции и преимущества, а также рассмотрим различные типы хранилище данных.

В этом блоге вы узнаете:

• Что такое хранилище данных
• Что такое OLAP и OLTP
• История хранилищ данных
• Типы хранилищ данных
• Архитектуры хранилищ данных
• Схемы в хранилище данных
• Варианты использования хранилища данных
• Преимущества для организаций
• Как Astera Построитель хранилищ данных может помочь?

 

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это реляционная система баз данных, которую предприятия используют для хранения данных для запросов, анализа и управления историческими записями. Он действует как центральное хранилище данных, собранных из транзакционных баз данных.

Это технология, которая объединяет структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные из одного или нескольких источников, чтобы предоставить аналитикам и бизнес-пользователям единое представление данных для улучшения бизнес-аналитики. Поэтому он используется в целях аналитики и деловой отчетности, что помогает вести прошлые записи и анализировать данные для оптимизации бизнес-операций.

Хранилище данных часто путают с базой данных. Однако между ними существует огромная разница.

Хотя база данных — это всего лишь традиционный метод хранения данных, хранилище данных специально предназначено для анализа данных. Он хранит в одном месте все данные из многочисленных внешних банков данных.

 

аспекты	Хранилище данных	База данных
Цель	Хранить исторические данные в организованной форме для облегчения анализа данных и составления отчетов.	Для обработки больших объемов запросов для хранения данных в реальном времени.
Метод обработки	OLAP	OLTP
Объем	Хранит данные из нескольких источников.	Обычно предназначен для конкретной бизнес-функции.
Структура таблицы	Таблицы денормализованы.	Таблицы нормализованы, т.е. разбиты на множество.
Актуальность данных	Углубляется в зависимости от частоты загрузки данных.	В реальном времени. Данные постоянно обновляются.
Легкость анализа	Проще проводить аналитику за счет организованности данных.	Анализ сложен из-за нормализованной структуры.

 

Что такое OLAP и OLTP?

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) и онлайн-обработка транзакций (OLTP) — это две разные концепции хранения данных. Каждый из них служит определенной цели и обладает разными характеристиками.

OLAP — это система, которая поддерживает высокоскоростной многомерный анализ больших объемов данных. Эти данные обычно берутся из хранилища данных, витрины данных или любого другого хранилища данных. OLAP помогает анализировать и понимать исторические данные и полезен для выполнения следующих функций:

• Сложные аналитические расчеты
• Прогнозирование продаж, бизнес-аналитика (BI)
• Сбор данных
• Финансовый анализ
• Прогноз продаж
• Бюджетирование

С другой стороны, OLTP используется для обработки транзакций и обычно включает в себя простые запросы и обновления большого объема данных в реальном времени большим количеством пользователей. Эти транзакции обычно происходят через Интернет.

Он поддерживает высокопараллельную обработку и оптимизирован для быстрых операций обновления и удаления. OLTP — это основной процесс, лежащий в основе транзакций через банкоматы, покупок в магазинах и бронирования отелей.

OLAP	OLTP
Проводит комплексный анализ данных для принятия разумных решений.	Проводит крупные транзакции несколькими пользователями в режиме реального времени.
Предназначен для использования учеными, работающими с данными, и работниками умственного труда.	Предназначен для сотрудников, работающих на переднем крае, таких как банковские кассиры, кассиры и сотрудники стойки регистрации.
Источник данных имеет несколько схем для поддержки сложных запросов к текущим и историческим данным.	Опирается на традиционные системы управления базами данных для обработки огромных объемов данных в транзакциях в реальном времени.
Требуются рабочие нагрузки с интенсивным чтением и задействованы большие наборы данных.	Рабочие нагрузки основаны на простых операциях чтения и записи с помощью языка структурированных запросов (SQL).

История хранилищ данных

Концепция хранилища данных возникла в начале 1980-х годов. Первые хранилища данных зависели от большого количества избыточности. В основном они использовались для анализа данных, бизнес-аналитики и систем поддержки принятия решений (DSS).

Раньше компании поддерживали несколько сред DSS, предназначенных для разных пользователей. Несмотря на то, что эти системы DSS используют одни и те же данные, пользователи должны повторять процесс очистки, сбора и интеграции для каждой среды.

С момента своего создания концепция хранилищ данных превратилась из информационных хранилищ в широкую аналитическую инфраструктуру, поддерживающую управление производительностью и операционную аналитику. Сегодня процессы хранения данных превратились в Корпоративное хранилище данных (EDW).

Типы хранилищ данных (DWH)

Обычно в корпоративных системах используются три основных типа хранилищ данных (СХД):

1. Хранилище корпоративных данных (EDW): Являясь централизованным хранилищем данных, EDW обеспечивает целостный подход к организации и представлению данных.
2. Хранилище оперативных данных (ODS): Хранилище операционных данных (ODS) — это тип хранилища данных, который подходит, когда ни OLTP, ни DWH не могут поддерживать требования к отчетности бизнеса.
3. Витрина данных: Витрина данных предназначена для данных отделов, таких как продажи, финансы и цепочка поставок.

Архитектуры хранилищ данных

Хранилище данных опирается на трехуровневую архитектуру, которая включает в себя:

• Нижний уровень (уровень хранения): Этот уровень включает в себя носители данных, метарепозиторий, витрины данных и сервер базы данных.
• Средний уровень (вычислительный уровень): Средний уровень — это система онлайн-аналитической обработки (OLAP). Он обрабатывает сложные запросы и представляет результаты в форме, подходящей для анализа данных и бизнес-аналитики.
• Верхний уровень (уровень услуг): Этот уровень представляет собой пользовательский интерфейс с визуальной панелью мониторинга, позволяющей осуществлять аналитику и отчетность.

Схемы в хранилище данных

Схема в хранилище данных определяет несколько способов организации системы с такими объектами базы данных, как таблица измерений, таблицы фактов и их логическая ассоциация. В хранилище данных существует три основных типа схем.

Схема звезды

A схема звезды организует данные в центральную таблицу фактов и набор таблиц измерений. Он используется для денормализации данных и добавления избыточных столбцов в таблицы измерений для ускорения запросов к данным.

Таблица фактов содержит измерения или показатели данных, а таблицы измерений предоставляют контекст для данных, например время, местоположение или сведения о продукте. Звездообразная схема хорошо адаптируется к моделям OLAP и обеспечивает лучшую производительность запросов по сравнению с нормализованными данными.

Снежинка

Схема «снежинка» — это вариант схемы «звезда», в которой таблица фактов связана с несколькими нормализованными таблицами измерений. Это означает, что они разбиты на несколько дочерних таблиц. По сравнению со схемой «звезда» снежинка выигрывает от ограниченной избыточности данных, что помогает улучшить целостность данных но за счет снижения производительности запросов.

Созвездие фактов

Созвездие фактов включает в себя несколько таблиц фактов, которые используют одни и те же таблицы измерений. Общее измерение в этой схеме называется согласованными измерениями. Созвездие фактов представляет собой гибрид схемы звезды и снежинки. Он использует как нормализованные, так и денормализованные таблицы измерений.

Схема созвездия фактов также называется схемой галактики, поскольку расположение измерений и таблиц фактов напоминает скопление звезд в галактике.

Варианты использования хранилища данных

Хранилище данных имеет множество приложений в корпоративном мире для облегчения принятия бизнес-решений. Давайте посмотрим на несколько примеров того, как они используются в различных отраслях.

В розницу

Для того, чтобы получить розничной торговлиХорошим примером может служить витрина данных розничной торговли, которая включает информацию о клиентах из кассовых аппаратов, списков рассылки, веб-сайтов и карточек обратной связи.

В здравоохранении

In здравоохранение, эти центральные хранилища данных используются для записи информации о пациентах из разных подразделений медицинской части. Сюда будет входить личная информация пациента, финансовые операции с больницей и данные страхования. Хранилище данных консолидирует и связывает все эти данные через схему базы данных.

В разработке

Аналогичным образом, строительные фирмы требуют данные о каждой покупке, сделанной во время строительства. Эту покупку необходимо отнести к источнику для принятия финансовых решений. То же самое касается и заработной платы контрактных работников.

Ключевые лица, принимающие решения, могут использовать данные, записанные в хранилище данных, для бизнес-аналитики, чтобы оценить общие расходы компании на одной строительной площадке.

В финансах

Банкам, страховым фирмам, торговым фирмам и другим лицам, связанным с финансовым сектором, всегда нужны точные данные. Правильная проверка данных в базах данных и соответствующее соединение с другими таблицами в базе данных позволяют добиться этого.

Это лишь примеры того, как хранилища данных широко используются в разных отраслях и для различных целей. Поскольку они представляют собой просто организованное хранилище необработанных данных, они могут служить конечному пользователю для многих целей.

Преимущества для организаций

Теперь, когда мы знаем, как работают хранилища данных, давайте посмотрим на преимущества хранилищ данных и на то, как они могут помочь вашему бизнесу расти и масштабироваться. Независимо от того, являетесь ли вы владельцем агентства цифрового маркетинга или у вас традиционная традиционная установка, хранилище данных может принести несколько преимуществ для вашего бизнеса.

Ниже приведены 7 ключевых преимуществ хранилища данных для вашего бизнеса:

1. Экономит время

В современном, быстро меняющемся мире ожесточенной конкуренции ваша способность как компании быстро принимать точные решения имеет важное значение для того, чтобы опередить своих оппонентов.

СХД предоставляет вам доступ ко всем необходимым данным за считанные минуты, поэтому вам и вашим сотрудникам не придется бояться приближающегося срока. Вам нужно всего лишь развернуть свою модель данных, чтобы получить данные за считанные секунды. Большинство складских решений позволяют сделать это без использования сложных запросов или машинного обучения.

Благодаря хранению данных вашему бизнесу не придется полагаться на круглосуточную доступность технического эксперта для устранения проблем, связанных с получением информации. Таким образом, вы сможете сэкономить много времени.

2. Улучшает качество данных

Сохранение Качество данных помогает гарантировать, что политика вашей компании основана на точной информации о вашей корпоративной деятельности.

Вы можете преобразовать данные из нескольких источников в общий механизм путем понимания хранилищ данных. Следовательно, вы можете гарантировать надежность и качество ваших корпоративных данных. Таким образом, вы сможете выявить и удалить повторяющиеся, плохо записанные и любые другие ошибки.

Реализация управление качеством данных Программа и улучшение целостности данных могут быть дорогостоящими и трудоемкими для вашей компании. Вы можете легко использовать хранилище данных, чтобы устранить многие из этих неудобств, сэкономив при этом деньги и повысив общую эффективность вашей организации.

В конце концов, низкое качество данных является бременем для вашего бизнеса и может снизить общую эффективность ваших планов.

3. Улучшает бизнес-аналитику

Вы можете использовать хранилище данных для сбора, ассимиляции и получения данных из любого источника, а также настроить процесс для использования бизнес-аналитики. В результате ваш BI улучшится не по дням, а по часам благодаря возможности легкой интеграции данных из разных источников.

Давайте посмотрим правде в глаза: перепроверка многочисленных банков данных может быть сложной, а иногда и неудобной задачей. Но благодаря наличию хранилища данных каждый член вашей команды может иметь комплексное понимание всей необходимой информации вовремя.

EDW позволяет вашим отделам продаж и маркетинга отслеживать и определять, какие из ваших целей являются динамичными и имеют учетные записи на веб-сайтах социальных сетей. Итак, если вы проводите рекламную акцию, ориентированную на женщин старше двадцати лет, работающих в индустрии красоты, ваша команда может получить профили вашей целевой аудитории, используя ваше озеро данных, за считанные секунды. Им даже не придется перепроверять рабочие таблицы и банки данных.

4. Обеспечивает согласованность данных

Еще одним важным преимуществом использования централизованных хранилищ данных является равномерность больших данных. Ваш бизнес может получить выгоду от хранения данных или витрины данных по аналогичной схеме. Поскольку в хранилищах данных последовательно хранятся большие объемы данных из различных источников, таких как транзакционная система, каждый источник будет генерировать результаты, синхронизированные с другими источниками.

Это гарантирует улучшенное качество и согласованность данных. Следовательно, вы и ваша команда можете быть уверены в том, что ваши данные верны, что приведет к более взвешенным корпоративным решениям.

5. Повышает рентабельность инвестиций (ROI)

Согласно отчету Международной корпорации данных (IDC), использование хранилища данных генерирует в среднем 5-летняя рентабельность инвестиций 112 процентов со средним сроком окупаемости 1.6 года.

Это дает вам возможность повысить общую рентабельность инвестиций за счет использования ценности и знаний, заложенных в многочисленных банках данных. Поскольку вы все чаще используете информацию, консолидированную и организованную в центральном хранилище, вы получаете больше от своих инвестиций.

Таким образом, вы можете объяснить, перечислить и подтвердить эффективность ваших инициатив для высшего руководства с точки зрения повышения рентабельности инвестиций.

6. Хранит исторические данные

Хранение больших объемов исторических данных из баз данных в хранилище данных позволяет легко исследовать различные временные этапы и тенденции, что может иметь большое значение для вашей компании. Таким образом, вы можете принимать превосходные корпоративные решения, касающиеся ваших бизнес-стратегий, используя правильные данные в режиме реального времени.

Более того, прогнозирование результатов ваших бизнес-процессов — важный аспект изобретательности делового человека. Прогнозирование будущего без реального понимания ваших исторических достижений и неудач может оказаться сложной задачей.

Например, предположим, что у вас есть модный бренд. Вы планируете запустить рекламную кампанию своей новой линии одежды. Настройка центрального хранилища позволяет вам получать доступ к историческим данным ваших предыдущих кампаний и анализировать их, чтобы определить, какой подход сработал лучше всего и как вы можете подражать ему в предстоящих рекламных акциях.

Вы не можете ожидать, что сможете хранить и анализировать такие полные прошлые данные в любом обычном банке данных. Таким образом, использование EDW дает вам преимущество в ваших бизнес-процессах.

7. Повышает безопасность данных

Знаете ли вы, что сложности, связанные с данными, обходятся большому количеству предприятий в более чем колоссальную сумму? пять миллионов долларов каждый год?

Но благодаря хранению данных вы можете избавить себя от хлопот, связанных с дополнительной безопасностью данных.

Как компания, которая регулярно имеет дело с информацией о клиентах, вашим первым и главным приоритетом является защита информации ваших существующих и потенциальных потребителей. Следовательно, чтобы избежать всех неприятностей в будущем, вы предпринимаете все необходимые действия для предотвращения утечки данных. Используя решение для хранения данных, вы можете консолидировать и защитить все свои источники данных. Это значительно снизит угрозу утечки данных.

Хранилище данных обеспечивает повышенную безопасность, предлагая передовые характеристики безопасности, заложенные в его структуру. Информация для потребителей является ценным ресурсом для любой компании. Но как только безопасность становится проблемой, эта информация становится вашим основным бременем.

Это лишь некоторые преимущества, которые хранилище данных предлагает вашему бизнесу. Оно обеспечивает улучшенный бизнес-аналитик, надежную поддержку принятия решений, превосходные методы ведения бизнеса и эффективную обработку аналитики.

Как Astera Построитель хранилищ данных может помочь?

Сегодня EDW может показаться огромной инвестицией. Однако это может помочь вам получить максимальную прибыль в будущем.

Если вы ищете более простой способ реализации хранилища данных, то AsteraData Warehouse Builder поможет легко автоматизировать создание корпоративного хранилища данных. Это ускоряет:

• Преобразование и интеграция разрозненных данных
• Моделирование структуры схемы
• Предоставляет гибкое хранилище данных
• Через единую и интуитивно понятную платформу

Воспользуйтесь преимуществами этого мощного продукта и создайте гибкую экосистему данных уже сегодня. Свяжитесь с нами сегодня или попробуйте наш продукт Astera Создатель хранилища данных.