8 лучших инструментов хранилищ данных на 2024 год

Мировой рынок инструментов хранилищ данных затронул $ 31.85 млрд 2023по сравнению с 27.93 миллиарда долларов США в 2022 году. Цифры отражают важность и растущую распространенность хранилище данных в деловом мире. Так в чем же причина такого роста? Почему инструменты хранилищ данных внезапно оказались в центре внимания?

Основной причиной растущей популярности инструментов хранилищ данных является растущий объем данных. Инструменты хранилищ данных — лучшее решение для сдерживания роста объема и разнообразия данных. Они могут консолидировать и систематизировать огромные объемы данных из различных источников и облегчать расширенную аналитику.

В этой статье мы обсудим все об инструментах хранилища данных, их преимуществах и некоторых лучших вариантах на рынке.

Что такое инструменты хранилища данных?

Инструменты хранилища данных — это программные приложения или платформы, предназначенные для облегчения процесса сбора, хранения, управления и анализа больших объемов данных из различных источников, таких как базы данных, электронные таблицы, облачные сервисы и даже устройства Интернета вещей. Такая централизация упрощает управление данными и избавляет от необходимости перемещаться по нескольким разрозненные хранилища данных.

Основное назначение информационное хранилище заключается в том, что пользователям становится проще извлекать и анализировать данные. Инструменты хранилища данных позволяют определить уровень детализации или детализации хранения данных: от высокоагрегированных данных до детальных данных на уровне транзакций.

Вы также можете настроить витрину данных — подмножество хранилища данных, ориентированное на конкретную сферу бизнеса или отдел.

Как помогают инструменты хранилища данных?

Для реализации архитектура хранилища данных, важно выбрать правильный инструмент хранилища данных, чтобы оптимизировать и автоматизировать многие задачи. Начнем с основ:

1. Извлечение данных: Первое и главное, что делает инструмент хранилища данных, — это извлекает информацию из всех операционных источников организации, таких как базы данных клиентов.
2. Преобразование данных: Извлеченная информация затем очищается и проверяется, чтобы ее можно было отправить в хранилище данных. Инструменты хранилища данных предлагают ряд возможностей преобразования для очистки, стандартизации и обогащения данных.
3. Загрузка данных: Далее вы можете загрузить данные в место назначения. Вы можете выбрать любую стратегию загрузки, например полную загрузку, добавочную загрузку и потоковую передачу в реальном времени, в зависимости от того, что лучше всего соответствует вашим потребностям.
4. Моделирование данных: Как только ваши данные попадут в хранилище данных, вы сможете использовать функции инструментов для определения связей в ваших данных. Вы можете использовать схему «звезда» или схему «снежинка», которая состоит из таблиц фактов (содержащих показатели) и таблиц измерений (содержащих атрибуты). Например, фактом может быть «Доход от продаж», который представляет количественные данные, относящиеся к каждой транзакции продажи, такие как общая сумма денег, полученная от каждой продажи. С другой стороны, «Продукт» может представлять собой измерение, предоставляющее подробную информацию о проданных продуктах. Он включает в себя такие атрибуты, как «Название продукта», «Категория продукта», «Производитель» и т. д.
5. Запрос и анализ: Эти инструменты предоставляют возможности запросов и отчетов, которые позволяют извлекать ценную информацию из хранилища данных. Вы можете писать SQL-запросы или использовать графические интерфейсы для создания отчетов и визуализаций для анализа.

8 лучших инструментов для хранилищ данных

1. Astera Строитель хранилищ данных

Astera построитель хранилищ данных или ADWB — это гибкий инструмент хранилища данных на основе метаданных, который упрощает и автоматизирует все процессы хранения данных, от проектирования и разработки до развертывания и публикации данных, предоставляя вам единую платформу для создания локальных или облачные хранилища данных концы с концами. Вот некоторые важные особенности ADWB, которые делают его идеальным инструментом для хранения данных:

• Встроенные коннекторы для поддержки плавной интеграции с популярными базами данных, веб-приложениями и ведущими поставщиками облачных услуг, такими как Amazon, облако Azure, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana и другими, обеспечивая гладкий Интеграция данных на разных платформах.
• крепкий ETL и ELT ядра с расширенными возможностями для эффективной обработки обширных рабочих нагрузок и оптимизации производительности запросов, обеспечивая быструю и эффективную обработку данных.
• Моделирование данных, не зависящее от схемы, и интуитивно понятные функции разработки без написания кода значительно сокращают время, необходимое для ввода хранилища данных в эксплуатацию, что позволяет ускорить внедрение и развертывание.
• Комплексный модуль проверки моделей данных, который обеспечивает безошибочное развертывание многомерных моделей или хранилищ данных, гарантируя целостность данных и точность на протяжении всего процесса хранения данных.
• Унифицированная архитектура на основе метаданных, которая облегчает интеграцию структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных из различных источников, обеспечивая целостное представление данных и максимально эффективное понимание данных.
• Механизм детального контроля доступа на основе ролей, который обеспечивает детальный контроль над ролями пользователей, предоставление и ограничение доступа различным пользователям в зависимости от их конкретных потребностей, улучшение управления данными и меры безопасности.

2. снежинка

Snowflake — это облачная платформа для хранения данных, которая предлагает полностью управляемое и масштабируемое решение для хранения, обработки и анализа данных. Он предназначен для решения проблем традиционных локальных хранилищ данных путем предоставления современной облачной архитектуры. Вот ключевые особенности Snowflake:

• Снежинка создана с нуля для облака. Он полностью работает в облачных средах, таких как AWS, Azure и Google Cloud Platform (GCP).
• Платформа использует многокластерную архитектуру общих данных, что означает, что несколько пользователей и рабочих нагрузок могут одновременно получать доступ к одним и тем же данным и анализировать их без помех.
• Инструмент использует различные методы оптимизации, такие как автоматическое индексирование и кэширование, для ускорения выполнения запросов.
• Вы можете использовать собственные возможности загрузки данных Snowflake или Snowflake Snowpipe для приема данных в реальном времени.
• Snowflake также имеет функцию «Путешествие во времени» для управления версиями данных и отслеживания истории.

3. Облако хранилища данных SAP

SAP Data Warehouse Cloud — это облачное решение для хранения данных, разработанное SAP. Он предназначен для предоставления организациям современной, масштабируемой и интегрированной платформы для хранения данных, моделирования данных, интеграции данных и анализа. Вот ключевые функции и аспекты SAP Data Warehouse Cloud:

• Платформа позволяет интегрировать данные из широкого спектра источников, включая локальные базы данных, облачные приложения, электронные таблицы и многое другое.
• Облако хранилища данных имеет семантический уровень, который абстрагирует сложные структуры данных и обеспечивает удобное для бизнеса представление данных.
• Вы можете выполнять специальные запросы, создавать отчеты и визуализации с помощью интегрированных инструментов бизнес-аналитики.
• Вы можете использовать интерфейс перетаскивания, что позволяет им создавать модели данных, определять взаимосвязи и строить иерархии без необходимости тщательного написания кода.

4. Оракл Эксадата

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) — это облачная служба хранения данных, предлагаемая корпорацией Oracle. Он предназначен для упрощения задач управления данными и анализа за счет автоматизации многих традиционно сложных и трудоемких процессов, связанных с хранением данных. Вот ключевые аспекты и особенности Oracle Autonomous Data Warehouse:

• Он поддерживает интеграцию данных и процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) со встроенными функциями загрузки и преобразования данных.
• ADW поддерживает различные типы данных и модели, включая реляционные, JSON, пространственные и графические данные, что делает его универсальным для разнообразных аналитических требований.
• Oracle ADW — это полностью управляемый сервис, то есть Oracle выполняет предоставление инфраструктуры, настройку, исправление, резервное копирование и другие административные задачи.

5. Броня

Panoply — это управляемый ELT и платформа облачного хранилища данных, которая позволяет пользователям настраивать архитектуру хранилища данных. Облачное хранилище данных избавляет вас от необходимости настраивать и поддерживать собственное локальное хранилище данных, что экономит время и ресурсы.

Вот ключевые особенности Panoply:

• Различные встроенные разъемы для приема данных из нескольких источников.
• Встроенный планировщик для автоматизации.
• Преобразование данных возможности очистки, преобразования и обогащения данных с использованием SQL, Python или других языков сценариев.
• Столбчатый формат хранения для оптимизации производительности запросов.

6. Терадата Преимущество

Teradata Vantage — это платформа хранения и аналитики данных, предназначенная для обработки больших объемов данных и поддержки сложных аналитических рабочих нагрузок. Платформа использует SQL в качестве основного языка запросов, что означает, что она в основном предназначена для пользователей с навыками работы с SQL. Вот некоторые ключевые аспекты Teradata Vantage для хранилищ данных:

• Различные источники, включая хранилища данных, данные озер, локальные системы и облачные платформы.
• Встроенные аналитические функции и поддержка интеграции с популярными инструментами обработки данных и машинного обучения.
• Функции управления рабочей нагрузкой, гарантирующие, что различным типам запросов и аналитических рабочих нагрузок будут присвоены соответствующие приоритеты и выделены ресурсы.

7. Майкрософт Азур

Microsoft Azure также предлагает возможности хранения данных. Если у вас есть данные, хранящиеся в хранилище BLOB-объектов Azure или в озере данных, вы можете реализовать аналитические возможности с помощью Azure Synapse или Azure HDInsight. Если вы хотите переместить данные из источника в хранилище данных это можно сделать с помощью Фабрики данных Azure или Oozie в Azure HDInsight.

Azure разделяет варианты хранения данных на два: если у вас есть небольшие и средние наборы данных, которые не требуют сложных запросов, вы можете использовать симметричные (на основе SMP) хранилища данных. Если вы имеете дело с большими данными, лучше выбрать систему массово-параллельной обработки (MPP). Вот некоторые ключевые функции хранилища данных Microsoft Azure:

• Платформа предлагает встроенные возможности аналитики, включая интеграцию с машинным обучением Azure и Power BI.
• Он оснащен архитектурой MPP, которая распределяет данные и запросы по нескольким узлам и позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие наборы данных.
• Он также интегрируется с различными источниками данных, как локальными, так и в облаке, что упрощает прием данных из разных систем и управление ими.

8. Хево данные

Hevo — облачная платформа платформа интеграции данных предназначен для оптимизации процесса сбора, преобразования и загрузки (ETL) данных в хранилища данных и другие места назначения. Хотя это сам по себе не инструмент хранилища данных, он облегчает прием и интеграцию данных. Вот некоторые ключевые функции и аспекты Hevo для хранилищ данных:

• Широкий спектр готовых коннекторов и интеграций для сбора данных из различных источников, включая базы данных, облачные приложения, файловые системы и многое другое.
• Визуальный интерфейс преобразования данных, который позволяет очищать, обогащать и преобразовывать данные по мере их поступления в хранилище данных.
• Hevo позволяет определять модели и схемы данных, гарантируя, что данные структурированы соответствующим образом для анализа в хранилище данных.
• Тур включает: Качество данных функции, которые помогут вам выявлять и устранять проблемы с качеством данных в процессе ETL.

4 важные функции, которыми должны обладать инструменты хранилищ данных

1. Очистка данных

Многие компании используют хранилища данных, чтобы использовать исторические данные для принятия важных бизнес-решений. Следовательно, важно гарантировать, что в хранилище данных посредством обработки данных загружаются только высококачественные данные. Это можно сделать, сделав очистка данных часть процесса хранения данных, которая может помочь обнаружить и удалить недействительные, неполные или устаревшие записи из исходных наборов данных.

2. Преобразование и загрузка данных.

Преобразование данных включает в себя изменение данных в формат, совместимый с целевой системой, например базой данных, для упрощения загрузки данных.

Многие инструменты управления хранилищами данных предлагают встроенные преобразования. Эти шаги включают агрегирование, поиск, объединение и фильтрацию для оптимизации этапа интеграции данных в хранилище данных. Интегрированные данные обеспечивают целостный профиль данных и необходимы для эффективного анализа.

3. Управление данными и управление метаданными

Управление данными и управление метаданными играют решающую роль в инструменте хранилища данных. Управление данными обеспечивает целостность, соответствие требованиям и эффективное управление данными посредством политик, процессов и средств контроля. Он включает в себя такие действия, как мониторинг качества данных, отслеживание происхождения данных, внедрение мер безопасности данных и соблюдение правил конфиденциальности данных.

С другой стороны, управление метаданными фокусируется на управлении информацией, связанной с данными, включая их структуру, атрибуты и связи.

Эффективное управление данными и управление метаданными жизненно важно для обеспечения прозрачности, надежности и соответствия данным. Они позволяют организациям поддерживать точные и согласованные данные, соблюдать нормативные требования и принимать обоснованные решения.

4. Бизнес-аналитика и анализ данных

Хранилища данных и бизнес-аналитика (BI) — это два разных, но тесно взаимосвязанные технологии которые помогают предприятию принимать обоснованные решения. В цифровую эпоху организации располагают большим количеством информации в необработанном виде, обычно хранящейся в хранилище данных. Крайне важно, чтобы инструменты аналитики хранилища данных имели функциональность BI, помогающую извлекать данные, поскольку это помогает генерировать бизнес-аналитику.

Как выбрать лучший инструмент хранилища данных? 6 факторов, которые следует учитывать

Выбор программного инструмента хранилища данных, который соответствует всем вашим бизнес-требованиям, требует тщательного рассмотрения. В конце концов, переход от одного инструмента СХД к другому может оказаться трудоемким и разрушительным.

Вот пять ключевых факторов, которые необходимо учитывать при выборе складской платформы:

1. Облако или локальная среда

При выборе программного обеспечения для хранилища данных в первую очередь необходимо учитывать, нужно ли вам облачное или локальное программное обеспечение для хранилища данных. Если вы ищете экономичное программное обеспечение для хранилища данных без серверов, оборудования и с меньшими затратами на обслуживание, вам следует выбрать полностью управляемое облачное хранилище данных.

Если защита данных является приоритетом, то правильным решением может стать архитектура локального хранилища данных. Локальное хранилище данных дает вам полный контроль над информационной безопасностью и доступом. Более того, эти решения обычно обеспечивают более высокую скорость, чем их облачные альтернативы, благодаря меньшей задержке.

2. Производительность

Что касается производительности, вам необходимо проверить скорость доступа и скорость обработки. Во время поиска вам следует задавать вопросы, например, какой инструмент управления хранилищем данных обеспечит более высокую производительность запросов. Насколько быстро он сможет извлекать данные из исходных систем и загружать их в системы назначения? Какой инструмент поможет вашей архитектуре хранилища данных поддерживать идеальный уровень производительности?

Инструменты интеграции данных в хранилищах данных предлагают различные уровни производительности в зависимости от того, как они структурированы. Чтобы поддерживать максимальную производительность вашего хранилища данных, используйте инструмент, который гарантирует, что ваши данные будут очищены, дедуплицированы, преобразованы и загружены точно.

Обязательно выберите программный инструмент хранилища данных, который поддерживает часто используемые форматы исходных данных и целевые структуры данных, чтобы вы могли легко получать доступ к разнообразным наборам данных для принятия своевременных решений.

3. Стоить

Когда дело доходит до стоимости, необходимо учитывать множество факторов, таких как:

• BI и отчетность

BI и визуализация данных имеют решающее значение для представления данных заинтересованным сторонам, поэтому многие решения DWH предлагают информационные панели для отчетности. Вы можете выбрать корпоративное решение или использовать инструмент с открытым исходным кодом. Хотя решения с открытым исходным кодом дешевле, для их написания и поддержки требуются преданные разработчики.

• Требования к хранилищу

Требуемый объем памяти является еще одним важным фактором. Облачные хранилища данных предлагают масштабируемое хранилище и взимают плату за гигабайт/терабайт данных — идеальный вариант для крупных предприятий.

• Техническое обслуживание и обучение

Вам также необходимо учитывать стоимость настройки, обучения и обслуживания хранилища данных. Если вы выберете решения без кода, например Astera Data Warehouse Builder, вы можете настроить его в течение нескольких дней, а также сделать этот инструмент доступным для нетехнических пользователей. Инструменты без кода также уменьшают потребность в специализированных разработчиках, сокращая затраты на рабочую силу.

4. Масштабируемость

Если ваша компания быстро расширяется, вы хотите выбрать инструмент аналитики хранилища данных, который масштабирует ваш бизнес. Например, выберите инструмент, который предлагает быстрое и плавное изменение размера кластера без постоянного мониторинга, чтобы обеспечить соответствие требованиям набора данных.

Вы можете определить масштабируемость различных инструментов интеграции данных для хранилищ данных с точки зрения стоимости, ресурсов и простоты. Некоторые инструменты требуют большего ухода, но стоят дешевле.

Точно так же вы найдете некоторые инструменты DWH, которые можно масштабировать по горизонтали. Это означает, что они обеспечивают высокую производительность, даже если вы добавите больше узлов в свое хранилище данных. Кроме того, при правильной оптимизации такие инструменты могут быть относительно экономичными.

5. Возможности автоматизации

Автоматизация стала необходимостью сегодняшнего дня для удовлетворения растущих потребностей в объеме данных и обеспечения более быстрого получения аналитической информации, поэтому важно, чтобы выбранный вами инструмент поддерживал автоматизацию. Современные инструменты хранилищ данных могут радикально сократить время, затраты и риски проектов по хранению данных, поскольку в отличие от традиционных инструментов хранилищ данных они предлагают автоматизацию на каждом этапе. Они поставляются с шаблонами автоматизации рабочих процессов и моделями данных, такими как Vault, Inmon и Kimball. От проектирования хранилища данных до отображение данных и создания кода ETL для загрузки информации в хранилище данных, инструмент автоматизированного хранилища данных исключает утомительный процесс SQL-запросов.

Они также гарантируют, что данные без ошибок будут загружены в ваше хранилище данных, поскольку весь процесс очистки данных, начиная с профилирования исходных данных и заканчивая их проверкой перед загрузкой в ​​хранилище данных, будет автоматизирован.

6. Интеграции

В среднем компании имеют дело с 400 источниками данных, начиная от локальных баз данных и заканчивая приложениями, данными датчиков и данными POS. Конечная цель любого бизнеса — объединить эти данные в единое представление. Следовательно, важно выбрать инструмент СХД, который сможет интегрировать данные из различных приложений и информационных систем. Убедитесь, что выбранный вами инструмент имеет встроенные разъемы для источников, с которыми вы работаете.

Создайте хранилище данных вашего предприятия с помощью Astera за 6 шагов

ADWB значительно ускоряет процесс развертывания хранилища данных. Давайте посмотрим, как можно развернуть хранилище данных с помощью ADWB всего за шесть шагов:

1. Прием данных из нескольких источников

ADWB поставляется со встроенными соединителями, которые упрощают извлечение данных из любого источника в вашей организации. Все, что вам нужно сделать, это просто перетащить исходный разъем и установить соединение.

2. Создать схему

Вы можете использовать визуальный интерфейс платформы и встроенный инструмент моделирования данных, чтобы создать модель с нуля или перепроектировать модель для существующей базы данных.

3. Моделирование данных

Далее вы можете начать с моделирования данных. ADWB поддерживает оба размерное моделирование и моделирование хранилища данных. Вы можете автоматизировать процесс моделирования хранилища данных и создавать концентраторы, ссылки и сателлиты для каждого базового объекта или назначить тип объекта каждому общему объекту в модели данных, чтобы превратить его в габаритная модель.

4. Проверьте свою модель данных

Далее этот инструмент может помочь вам проверить достоверность и точность данных фактов и измерений с помощью Проверка метаданных и целостности данных вариант. Эти параметры уведомят вас о том, что эти проблемы существуют в данных, присутствующих в объектах развернутой многомерной модели.

5. Наполните свое хранилище данных

Затем вы можете использовать конструктор потока данных для настройки конвейеров ETL для загрузки данных в ваше хранилище данных. Вы можете использовать загрузчик измерений и фактов для загрузки данных в целевую модель.

6. Визуализируйте свои данные

Теперь это самое интересное. ADWB поставляется со службой OData, с помощью которой вы можете легко визуализировать и анализировать данные с помощью любых аналитических инструментов, таких как Power BI или Tableau.

Заключение

Инструменты хранения данных стали незаменимыми активами современных организаций, поскольку они помогают предприятиям решать современные проблемы с данными. Если вы ищете более простой способ настроить хранилище данных, попробуйте Astera Построитель хранилищ данных для бесплатно с 14-дневной пробной версией.