Модернизация хранилища данных: полное руководство

Устаревшие системы часто глубоко укоренились в деятельности компании, особенно той, которая работает уже много лет. Организации часто продолжают полагаться на такие системы, как хранилища данных, поскольку любые изменения в ИТ-инфраструктуре сопряжены с потенциальными рисками. Однако сегодня модернизация хранилищ данных является абсолютной необходимостью, учитывая беспрецедентный рост объемов и сложности данных.

Этот блог станет вашим руководством по модернизации хранилища данных. Мы поговорим о ключевых факторах, стратегиях и факторах, которые необходимо учитывать перед модернизацией хранилища данных.

Что такое модернизация хранилища данных?

A информационное хранилище поможет вам принимать более правильные решения. Но давно прошли те времена, когда ежедневный отчет в конце дня был достаточно хорош для удовлетворения большинства потребностей вашего бизнеса. Теперь компаниям нужны ценные идеи и отчеты в в реальном времени, и устаревшие хранилища данных не могут удовлетворить современный спрос на данныеhttps://www.astera.com/solutions/technology-solutions/data-warehousing/ds; они также не были предназначены для этого.

Модернизация хранилища данных заключается в обновлении и расширении вашей инфраструктуры хранилища данных, чтобы воспользоваться преимуществами новых, более совершенных технологий. Это предполагает внедрение современных решений для хранения, обработки и анализа данных, часто включая облачные платформы, для улучшения масштабируемости, гибкости и общей производительности.

Это также влечет за собой миграцию и преобразование данных, оптимизацию производительности запросов, усиление управления данными и обеспечение соответствия требованиям, одновременно позволяя организациям использовать возможности больших данных, аналитики в реальном времени и расширенной бизнес-аналитики для более обоснованного принятия решений.

Проектирование, разработка и развертывание хранилищ данных большого объема с нулевым кодированием

Прочитать краткое описание решения

Ключевые факторы модернизации хранилищ данных

У каждого бизнеса есть свои причины для модернизации своего хранилища данных, но есть и некоторые общие причины, которые в равной степени применимы. К ним относятся:

Бизнес-драйверы

Наиболее важные движущие силы модернизации хранилищ данных часто связаны с бизнесом, и это правильно: истинная рентабельность инвестиций в хранилище данных измеряется его способностью поддерживать более эффективные бизнес-решения. Вот список наиболее распространенных из них:

• Новые требования бизнеса: По мере расширения бизнеса ему требуется все больше и больше данных для достижения своих бизнес-целей. Но по мере старения хранилища данных его способность поддерживать новые бизнес-требования становится ограниченной. В конечном итоге предприятиям становится важно двигаться в направлении модернизации, чтобы гарантировать, что они продолжают получать точную и своевременную информацию из своих данных.
• Улучшение сотрудничества между ИТ-пользователями и бизнес-пользователями: Часто бизнес-команды и ИТ-команды имеют разные, несогласованные цели, что приводит к задержкам в отчетности и аналитике. Представьте себе сценарий, в котором бизнес-пользователи хотят добавить новый KPI в один из своих отчетов, но ИТ-команда слишком занята обслуживанием устаревшего хранилища данных.
• Поддержка самообслуживания BI и аналитики: Инструменты бизнес-аналитики (BI) и аналитики За последние десятилетия они значительно изменились, упростив для бизнес-пользователей создание необходимых им отчетов и аналитической информации непосредственно на основе данных. Но если у вас все еще есть устаревшее хранилище данных на серверной стороне, может быть сложно обеспечить скорость и объем данных, которые ожидают бизнес-пользователи и которые необходимы для самообслуживания.
• Давление со стороны конкурентов: Информация в режиме реального времени — одна из самых умных тактик для победы над конкурентами. Аналитика в режиме реального времени позволяет предприятиям настраивать продажи и маркетинговые кампании, для реализации которых не предназначены устаревшие хранилища данных.

Технологические драйверы

Любая ИТ-команда, занимающаяся обслуживанием устаревшего хранилища данных, знает, насколько это может быть непросто. Вот некоторые из наиболее актуальных технологических драйверов модернизации DW:

• Поддержка современных платформ и систем: Для бизнеса важно оставаться в курсе технологических достижений, чтобы сделать ваши процессы более эффективными и надежными. Отличным примером этого является то, насколько далеко зашел нулевой код. Инструменты ETL, платформы самообслуживания BI и автоматизации DW появились в последнее десятилетие. От ручного кодирования данных и конвейеров отчетности до автоматизации почти всех аспектов хранилище данных Модернизация вашей архитектуры открывает пути к интеграции новых технологий для гибкого принятия решений, что приводит к более быстрым и точным решениям для отчетности и аналитики.
• Новые типы данных: Данные теперь доступны во всех размерах и формах (или, лучше сказать, «типах»). У нас есть структурированные данные, полуструктурированные данные и неструктурированные данные (которые хранятся в виде обычного текста или формата JSON), а также новые платформы, такие как NoSQL. Чтобы иметь возможность обрабатывать и хранить все эти данные, предприятия должны расширить свое хранилище данных для поддержки таких типов данных и платформ.

Стратегические драйверы

Стратегические стимулы заключаются в том, чтобы проявлять инициативу и смотреть в будущее, чтобы обеспечить вашему бизнесу масштабируемое и экономичное хранилище данных. Цель здесь — сэкономить время, деньги и усилия, которые затрачиваются на обслуживание, обновление и поддержание вашего хранилища данных. Некоторые из важных стратегических движущих сил:

Потребность в масштабируемой и гибкой архитектуре: Большинство устаревших хранилищ данных были разработаны с учетом единой и последовательной структуры отчетности. Однако такая архитектура жесткая в отношении включения новых требований. Это также требует большого капитала и предварительного планирования для масштабирования для обработки растущих объемов данных. По мере роста потребности в масштабируемости и гибкости компаниям необходимо обратить внимание на современную архитектуру хранилища данных, которая может расширяться и меняться по мере изменения бизнес-требований.

Улучшенная безопасность, конфиденциальность и управление: С момента введения GDPR компании стремились улучшить управление данными и принять меры по обеспечению безопасности для защиты своих данных. Одним из стратегических факторов модернизации является внедрение лучших практик обеспечения безопасности и соблюдение современных стандартов и правил для улучшения безопасности, конфиденциальности и управления вашим хранилищем данных. Например, модернизация вашей архитектуры дает вам возможность обнаруживать и документировать каждый аспект ваших данных, кто и как их использовал, а также все процессы, через которые они прошли, прежде чем достигли конечного пункта назначения. Это позволяет вам обеспечить лучшее управление и соблюдение условий быстрого отслеживания в случае возникновения каких-либо проблем.

Снижение цены:  Современные инструменты хранилища данных, такие как Astera DW Builder значительно упрощает создание и обслуживание хранилища данных, а также снижает затраты несколькими способами. Во-первых, эти удобные и интуитивно понятные инструменты дают вам преимущество работы с единой унифицированной платформой, которая обрабатывает все основные аспекты построения современного хранилища данных, такие как моделирование данных, генерация кода ETL, управление метаданными, управление качеством данных. , и профилирование, и некоторые другие. Кроме того, они предлагают среду разработки без кода или с низким уровнем кода, позволяющую вам работать с небольшой командой разработчиков, экономя затраты, связанные с наймом дополнительных ресурсов. Наконец, такие инструменты позволяют вам работать быстрыми итерациями, позволяя вашей команде вносить изменения в ваше хранилище данных со скоростью бизнеса.

«Создание хранилища данных больше не является исключительной задачей ИТ-кодеров и программистов».

Возьмите на себя инициативу сейчас!

Стратегии модернизации хранилищ данных

Как вы относитесь к модернизации хранилища данных? Вы удаляете все и перестраиваете с нуля или добавляете поверх существующего хранилища данных? Вы можете сделать и то, и другое. Вот три наиболее эффективных метода модернизации хранилища данных:

1. Облачное хранилище данных

Первый способ — переместить ваши локальные устаревшие системы на облачное хранилище данных. У такого подхода есть несколько преимуществ, в том числе:

• Ассоциация платить как-вы-гоуОблачная модель помогает значительно сократить расходы — вы платите только за используемое хранилище и вычислительные ресурсы.
• Более высокая эластичность, поскольку вы можете легко масштабировать хранилище данных в облаке по мере увеличения объема данных.
• Нулевые затраты на обслуживание и поддержку.
• Интеграция с другими облачными сервисами и приложениями становится намного проще и быстрее.

Принимая во внимание эти преимущества, мы рекомендовали этот подход компаниям, которые хотят снизить высокие затраты и сложность обслуживания локальной инфраструктуры. Более того, статистика даже показывает, что большинство хранилищ данных сейчас уже частично или полностью находятся в облаке.

2. Автоматизация хранилищ данных

Автоматизация хранилищ данных (DWA) играет важную роль в обеспечении и облегчении усилий по модернизации хранилищ данных. Инструменты DWA автоматизируют многие трудоемкие и повторяющиеся задачи, связанные с хранением данных, такие как процессы ETL, генерация кода и проектирование схемы, что ускоряет разработку и развертывание хранилищ данных.

Основная часть автоматизации хранилища данных предполагает реагирование на меняющиеся бизнес-требования и источники данных. DWA поддерживает гибкие методологии разработки, упрощая итерацию проектов хранилищ данных и адаптируясь к меняющимся потребностям.

3. Расширьте существующее хранилище данных

Иногда компании могут захотеть сохранить свои локальные и устаревшие системы по таким причинам, как соответствие требованиям и безопасность. Но это не означает, что они не могут воспользоваться плодами модернизации. В таких сценариях расширение существующего хранилища данных является рекомендуемым методом модернизации вашей экосистемы данных.

В этом методе вы интегрируете устаревшие источники с современными инструментами и облачными платформами, чтобы улучшить масштабируемость и гибкость вашего хранилища данных. Хотя некоторые устаревшие компоненты остаются нетронутыми, другие компоненты модернизируются, и вы на их основе добавляете новые функциональные возможности, используя современные инструменты интеграции и автоматизации.

Преимущества этого подхода:

• Дополнительная вычислительная мощность и емкость хранилища могут быть добавлены по требованию с помощью современной облачной платформы, что улучшает масштабируемость и снижает затраты на обновление оборудования.
• Позволяет вам иметь более контролируемую среду для экспериментов с современными платформами и облаком, поскольку у вас уже есть существующее хранилище данных.

4. Начать новый проект

Этот метод предполагает использование современных инструментов, платформ и практик для запуска новой инициативы по созданию хранилища данных. Например, если вы планируете запустить аналитическую инициативу для бизнес-подразделения, это может быть хорошей возможностью запустить новый проект с учетом модернизации.

В отличие от запуска нового аналитического проекта с использованием устаревших систем, преимуществами этого метода являются:

• Поддержка гибкой и гибкой разработки, поскольку современные инструменты и облачные платформы позволяют быстро экспериментировать, тестировать и развивать идеи без крупных инвестиций и длительного времени разработки.
• Лучшая поддержка Автоматизация ХДинструменты и решения, такие как Astera Конструктор DW позволяет масштабировать и расширять ваши аналитические усилия с минимальными усилиями.

Если вы еще не построить хранилище данных или вы чувствуете, что существующее хранилище данных не сможет поддержать вашу следующую аналитическую инициативу, рекомендуется использовать этот подход для обеспечения более высокой производительности и быстрых результатов.

Миграция на современное хранилище данных без программирования

Бесплатная пробная версия 14 дней

Как реализовать модернизацию хранилища данных

Модернизация хранилища данных — это сложная и важная задача, требующая принятия ряда мер для обеспечения успешного перехода. Вот некоторые ключевые факторы, которые следует иметь в виду:

1. Оцените текущую ситуацию

Составьте список всех источников данных и посмотрите, какие данные необходимо перенести. Вы не можете просто сбросить все данные в свое хранилище данных. Итак, выберите данные, необходимые для вашего анализа.

2. Выберите правильную технологию

Когда вы знаете цели своего бизнеса, вам нужно выбрать технологию/платформу для вашего хранилища данных. Вы можете выбрать Google BigQuery, Amazon Redshift или даже Snowflake. Все эти платформы поддерживают различную архитектуру хранения данных. Например, Snowflake имеет различные компоненты для хранения и вычислений, которые можно легко масштабировать. Другим может потребоваться дополнить их решением для хранения данных, например Amazon S3.

3. Data Integration

Когда у вас есть список источников данных, вам нужна стратегия для интеграции данных из всех этих источников. Вы можете выбрать инструмент интеграции данных со встроенными соединителями, чтобы было проще подключаться к этим источникам и извлекать из них данные.

4. Создание современных конвейеров ETL

Что мы подразумеваем под современными ETL-конвейерами? Раньше разработчики писали код для построения конвейеров ETL. Эти ручные конвейеры были склонны к ошибкам и не могли обрабатывать большие объемы данных. Современные конвейеры ETL устойчивы к сбоям и автоматизированы.

Вы можете использовать инструмент ETL с нулевым кодом, например Astera Centerprise строить ETL-конвейеры в визуальном интерфейсе.

Когда вы используете конвейеры ETL с Astera Centerprise, вы получаете встроенные механизмы проверки и проверки качества данных для выявления и устранения проблем с качеством данных в процессе ETL.

Более того, вы можете планировать и организовывать задания ETL, что упрощает управление и автоматизацию сложных рабочих процессов.

5. Обеспечение качества данных

Весь успех вашего проекта зависит от того, перенесли ли вы качественные данные в свое хранилище данных, поэтому важно внедрить строгие меры по обеспечению качества данных. Прежде чем что-либо делать, создайте надежную систему управления данными с четкими ролями и обязанностями. Назначьте распорядителей данных, которые будут отвечать за качество данных в своих соответствующих доменах. Как только вы закончите с этим, вы можете сделать еще несколько вещей:

• Определите правила проверки данных и бизнес-правила, чтобы обеспечить качество данных в источнике, а затем применяйте эти правила во время процессов ETL.
• Внедрите функции происхождения и отслеживания данных, чтобы отслеживать происхождение и преобразование данных, чтобы помочь вам определить, где возникли проблемы с качеством данных.
• Используйте преобразования данных для обработки нулевых значений, неточностей и стандартизации форматов данных.

6. Начать моделирование данных

Вам необходимо выбрать модель данных, которая соответствует требованиям вашего бизнеса. Например, выберите звездообразную схему, если вашей основной целью является оптимизация производительности запросов и упрощение получения данных для аналитических целей или целей отчетности. Если в ваших данных имеются сложные связи, лучше выбрать схему «Снежинка».

7. Внедрить управление затратами

Одним из наиболее важных факторов, которые необходимо учитывать, является управление затратами. Облачные хранилища данных предлагают модель оплаты по мере использования. Однако затраты могут быстро выйти из-под контроля. Поэтому обязательно выбирайте подходящие вычислительные ресурсы и ресурсы хранения в соответствии с вашими фактическими потребностями.

Избегайте чрезмерного выделения ресурсов, поскольку это может привести к ненужным затратам. Внедрите политики архивирования и хранения данных для эффективного управления историческими данными. Переместите менее часто используемые данные в более дешевые варианты хранения, такие как объектное хранилище, сохраняя при этом часто используемые данные в высокопроизводительном хранилище.

Рассмотрите возможность использования облачных многоуровневых данных и вариантов холодного хранения, чтобы еще больше снизить затраты на данные, к которым реже обращаются.

Модернизация хранилища данных: какой следующий шаг?

Переход на облачное хранилище данных — это лишь часть дела. Вам также необходимо помнить о последующем уходе и обслуживании вашей новой инфраструктуры. Вот что вам нужно сделать дальше:

1. Отслеживайте время, необходимое для выполнения запросов в хранилище данных.
2. Выявите медленно выполняющиеся запросы и определите причину задержки.
3. Настройте механизмы обработки ошибок и исключений для регистрации и мониторинга проблем, таких как сбои запросов и узкие места в производительности.
4. Внедрите механизмы кэширования для хранения часто используемых результатов запросов. Кэширование может снизить нагрузку на хранилище данных для часто запрашиваемых данных.
5. Внедрите стратегии секционирования данных для больших таблиц, чтобы повысить производительность запросов за счет уменьшения объема данных, которые необходимо сканировать.
6. Регулярно пересматривайте стратегии архивирования и многоуровневого хранения данных, чтобы гарантировать, что исторические данные хранятся надлежащим образом и доступны при необходимости.
7. Убедитесь, что соблюдаются политики хранения данных. Архивируйте или удаляйте данные, которые больше не нужны, и реализуйте стратегии очистки данных.

Революционное решение для модернизации хранилищ данных

Преимущества современного хранилища данных огромны, и вы не хотите ждать, пока ваши устаревшие системы сдадутся и перестанут приносить пользу, прежде чем предпринимать инициативу по модернизации. Если вы ищете надежное и мощное решение для модернизации хранилища данных, Astera DW Builder – это ответ.

Astera Построитель хранилища данных — это комплексный пакет хранилищ данных, который использует архитектуру на основе метаданных, помогающую создавать хранилище данных и управлять им. Независимо от того, хотите ли вы перенести архитектуру своих корпоративных данных на Snowflake, Microsoft Azure, Oracle или Amazon Redshift, вы можете положиться на платформу для модернизации вашего хранилища данных до нужного места назначения. Вы можете выполнять многомерное моделирование данных, получать данные из более чем 40 источников, строить конвейеры ETL, генерировать собственный код целевой платформы, применять более 600 преобразований и выполнять автоматизацию хранилища данных — и все это на одной платформе.

Astera DW Builder лежит в самом сердце современного хранилища данных, беря на себя всю низкоуровневую разработку, чтобы ваша ИТ-команда могла сосредоточиться на результатах (т. е. высококачественной аналитике и отчетах), а не на процессе. Узнайте, как обеспечить успех проекта модернизации хранилища данных с помощью Astera DW Builder от планирование демо-версии с нашими экспертами по продуктам сегодня