Полное руководство по корпоративному хранилищу данных

Сегодня данные проникли во все аспекты нашей жизни. Будь то Netflix, предлагающий персонализированные рекомендации, Facebook и Instagram, курирующие таргетированную рекламу, или Google Maps, обеспечивающий навигацию в реальном времени, каждый экземпляр основан на стратегическом использовании данных.

Но задумывались ли вы когда-нибудь, как данные влияют на процесс принятия решений? Ключ к эффективному использованию данных заключается в том, насколько хорошо они организованы и насколько они надежны, и в этом может помочь хранилище корпоративных данных (EDW).

Хранилище корпоративных данных позволяет организациям интегрировать, хранить и анализировать информацию из различных источников в единое целое. единый источник истины (SSOT) для отчетности и аналитики в масштабах всего предприятия.

Давайте углубимся, чтобы получить полное представление о EDW, особенно о его ключевых компонентах, типах, архитектура, и преимущества.

Что такое хранилище корпоративных данных (EDW)?

Хранилище корпоративных данных — это централизованное хранилище, которое объединяет данные из различных источников внутри организации для бизнес-аналитики, отчетности и анализа. Он предназначен для обеспечения долгосрочного представления данных с течением времени, позволяя организациям анализировать исторические тенденции, делать обоснованные прогнозы и оперативно реагировать на меняющиеся рыночные условия.

Архитектура EDW обеспечивает высокую целостность, надежность и доступность данных. Он поддерживает широкий спектр бизнес-приложений, включая управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), управление цепочками поставок и управление финансами. EDW повышает операционную эффективность и принятие стратегических решений, предлагая единое комплексное представление бизнес-данных, тем самым обеспечивая конкурентное преимущество на рынке.

Ключевые компоненты корпоративного хранилища данных (EDW)

• Источники данных: В корпоративном хранилище данных (EDW) существуют разнообразные источники данных, включая реляционные базы данных, внешние каналы данных и плоские файлы. Данные из этих источников извлекаются с помощью SQL-запросов, пакетной обработки и потоковой передачи в реальном времени.
• Плацдарм: В промежуточной области временно хранятся необработанные данные перед дальнейшей обработкой в ​​процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL). ETL как правило, включает в себя преобразование данных перед загрузкой в ​​хранилище данных. С другой стороны, современные методы извлечения, загрузки и преобразования (ELT) Подход сначала загружает необработанные данные, а затем выполняет преобразования в хранилище данных.
• Уровень хранения: Ядро EDW обычно использует реляционную базу данных или специализированные платформы хранения данных, такие как Snowflake или Amazon Redshift. Уровень хранения действует как основной репозиторий для активов данных предприятия, обеспечивая эффективное хранение, поиск и анализ данных.
• Уровень представления: Наконец, уровень представления подключает пользователей к EDW с помощью инструментов BI и платформ отчетности, таких как Tableau, Power BI или Looker. Пользователи могут создавать отчеты, информационные панели и визуализации для извлечения значимой информации.

Хранилище данных против корпоративного хранилища данных

Основное различие между информационное хранилище и корпоративное хранилище данных зависит от их объема и масштаба.

Хранилище данных обычно предназначено для обслуживания конкретный бизнес-функция или отдел внутри организации. Он собирает, систематизирует и хранит данные, относящиеся к этой конкретной функции или отделу, и используется для отчетности и анализа данных в этом контексте.

С другой стороны, корпоративное хранилище данных предназначено для обслуживания весь организацию, а не конкретный отдел или функцию. Он объединяет данные из различных источников в единое бизнес-представление, которое поддерживает межфункциональный анализ, отчетность и принятие стратегических решений на уровне предприятия.

Преимущества EDW

Получив четкое представление о том, что представляет собой корпоративное хранилище данных и его ключевые компоненты, давайте теперь обсудим его преимущества:

• Немедленный доступ к данным: EDW предлагают мгновенный доступ к данным, поэтому пользователи могут быстро получить важную информацию. Гибкость способствует более быстрому принятию решений и анализу. Таким образом, организации могут оперативно реагировать на меняющиеся условия бизнеса и получать конкурентные преимущества. EDW оптимизируют механизмы хранения и поиска данных и гарантируют, что данные будут легко доступны для запросов в реальном времени.
• Эффективное сотрудничество: Централизуя данные, EDW способствуют межведомственному сотрудничеству. Команды могут беспрепятственно получать доступ к данным, обмениваться ими и совместно анализировать их, что способствует лучшему согласованию, решению проблем и внедрению инноваций во всей организации. EDW часто имеют функции и разрешения для совместной работы, которые позволяют командам работать с общими наборами данных в режиме реального времени, что повышает эффективность командной работы и производительности.
• Целостный просмотр данных: Хранилища корпоративных данных объединяют данные из разрозненных источников и создают единый источник достоверной информации для организации. Они обеспечивают консолидированное и комплексное представление данных, охватывающее информацию из различных источников и отделов. Полное представление организационных данных позволяет пользователям распознавать скрытые корреляции, тенденции и возможности, которые могут способствовать принятию обоснованных решений и стратегическому планированию.
• Расширение возможностей нетехнических пользователей: EDW предлагают удобные инструменты, которые позволяют нетехническому персоналу таких отделов, как маркетинг, финансы и HR, получать доступ к данным и интерпретировать их. Поступая таким образом, предприятия развивают культуру, основанную на данных, способствуют сотрудничеству и содействуют эффективному принятию решений. Например, отделы маркетинга могут использовать данные из EDW для анализа поведения клиентов и оптимизации кампаний, в то время как отделы финансов могут отслеживать финансовые показатели, а отдел кадров может отслеживать показатели рабочей силы, что способствует принятию обоснованных межфункциональных решений.
• Управление данными и соответствие требованиям: Безопасность данных и соблюдение правил конфиденциальности данных, таких как GDPR или HIPAA, имеют первостепенное значение для предприятий, работающих с конфиденциальной информацией. Для защиты данных корпоративные хранилища данных предлагают надежные функции безопасности, в том числе шифрование, контроль доступа и возможности аудита. Они также помогают организациям применять методы управления данными, гарантируя, что данные обрабатываются последовательно и соответствуют соответствующим законам. EDW минимизируют риск утечки данных и помогают организациям избежать юридических и финансовых санкций, связанных с несоблюдением требований.

Бизнес-потребности, требующие корпоративного хранилища данных

От увеличения объемов данных до спроса на аналитику в режиме реального времени, компании постоянно пересматривают свои требования. В этой динамичной среде корпоративные хранилища данных позволяют организациям оставаться гибкими и конкурентоспособными. Давайте рассмотрим ключевые факторы, которые делают EDW жизненно важным для организаций, реагирующих на меняющиеся бизнес-требования.

• Улучшенное принятие решений: EDW предоставляет лицам, принимающим решения, единый источник правды. Это гарантирует, что данные точны, актуальны и последовательны, что имеет решающее значение для принятия обоснованных решений. Благодаря доступности данных лица, принимающие решения, могут быстро получить доступ к информации, необходимой им для реагирования на бизнес-задачи, использования возможностей и решения критических проблем. EDW также позволяют проводить сложный анализ данных и составлять отчеты, позволяя организациям получать ценную информацию, которая способствует стратегическому планированию и операционным улучшениям.
• Исторический анализ: Способность корпоративного хранилища данных хранить исторические данные жизненно важна для исторического анализа и выявления тенденций. Сохраняя исторические записи, компании могут оценивать прошлые результаты, отслеживать изменения с течением времени и прогнозировать будущие тенденции. В таких отраслях, как финансы, где исторические данные могут влиять на инвестиционные решения, или розничная торговля, где они помогают управлять запасами и прогнозировать спрос, способность отслеживать прошлые записи данных имеет решающее значение.
• Доступ к данным в реальном времени: Некоторым предприятиям требуется доступ к данным в режиме реального времени, чтобы реагировать на события по мере их развития, особенно предприятиям, работающим в сфере электронной коммерции, финансов или производства, где решения должны приниматься немедленно. EDW может поддерживать режим реального времени. Интеграция данных, анализ и отчетность, обеспечивающие лицам, принимающим решения, доступ к самой актуальной информации. Таким образом, предприятия могут быстро реагировать на изменения рынка, предпочтения клиентов или сбои в цепочке поставок и оставаться гибкими и конкурентоспособными в быстро меняющейся среде.

Типы корпоративных хранилищ данных

Корпоративные хранилища данных бывают нескольких типов, в зависимости от их архитектуры и конкретных потребностей организации. Вот некоторые распространенные типы:

Локальные хранилища данных:

Локальные хранилища данных расположены в собственном центре обработки данных или на объекте организации. Они предлагают высокую степень контроля над оборудованием, программным обеспечением и безопасностью данных, что делает их идеальными для организаций со строгими требованиями к конфиденциальности данных и соблюдению нормативных требований. Они обеспечивают среду, в которой предприятия могут сохранять полный контроль над своими информационными ресурсами, гарантируя, что данные остаются в пределах своих физических границ. Такая настройка способствует доверию и уверенности, особенно при работе с конфиденциальной информацией.

Облачные хранилища данных:

Облачные хранилища данных размещаются на платформах поставщиков облачных услуг, таких как Веб-службы Amazon (AWS), Google Cloud Platform (GCP) или Microsoft Azure. Они обеспечивают масштабируемость и экономическую эффективность за счет оплаты по мере использования, снижения первоначальных капитальных затрат и передачи обслуживания поставщику облачных услуг. Облачные платформы обеспечивают доступ к данным из любой точки мира, где есть подключение к Интернету, и обеспечивают гибкость для современной, рассредоточенной рабочей силы. Это особенно полезно для организаций, стремящихся быстро адаптироваться к меняющейся динамике работы, перейти на удаленную работу и использовать возможности облака для анализа данных и отчетности.

Гибридные хранилища данных:

Гибридные хранилища данных сочетают в себе локальные и облачные компоненты, что позволяет организациям сохранять контроль над конфиденциальной информацией, одновременно передавая другие части в облако. Гибридный подход обеспечивает гибкость за счет использования облака для масштабируемых рабочих нагрузок и локальной инфраструктуры для стабильных требований. Управление данными в этих средах могут потребоваться передовые стратегии, но преимущества включают контроль затрат и адаптируемость к динамичным потребностям бизнеса. Многие организации выбирают гибридные решения, чтобы сбалансировать локальный контроль над конфиденциальными данными и гибкость облака, одновременно управляя расходами.

Схемы корпоративных хранилищ данных

Схемы EDW определяют, как данные структурируются и хранятся внутри. хранилище данных системы. Давайте рассмотрим три основных типа схем:

1. Схема звезды:

Ассоциация схема звезды — это простая структура организации данных, используемая в хранилищах данных. Он состоит из центральной таблицы фактов с основными данными и таблиц измерений, которые обеспечивают контекст. Такая конструкция упрощает поиск и анализ данных, поскольку позволяет легко и быстро выполнять запросы. Он хорошо подходит для организаций с простыми структурами данных, где анализ данных должен быть простым и эффективным.

Например, хранилище данных розничной торговли использует звездообразную схему с центральной таблицей фактов для транзакций продаж и таблицами измерений для продуктов, клиентов, времени и магазинов.

2. Схема снежинки:

Схема «снежинка» расширяет схему «звезда» за счет дальнейшей нормализации таблиц измерений. Нормализация включает в себя разбиение таблиц измерений на подизмерения, уменьшая избыточность данных. Эта схема особенно полезна для хранилищ данных со значительными объемами данных. Он оптимизирует хранилище за счет минимизации избыточности и улучшения Качество данных, что делает его отличным выбором для организаций с разнообразными, но хорошо структурированными данными.

Например, платформа электронной коммерции использует схему «снежинка» для пользовательских заказов с нормализованными таблицами измерений для продуктов, клиентов, адресов и дополнительными таблицами для городов и штатов.

3. Схема галактики:

Схема галактики, также известная как схема созвездия фактов, представляет собой сложную, но универсальную архитектуру, идеально подходящую для организаций с разнообразными потребностями в данных. Он обрабатывает несколько таблиц фактов, которые используют общие таблицы измерений, оптимизируя интеграцию данных в разных доменах. Поскольку она расширяет аналитические возможности и гибкость отчетности в разных областях данных, эта схема бесценна для крупных предприятий со сложными требованиями к отчетности.

Например, хранилище данных транснационального конгломерата использует схему галактики с несколькими таблицами фактов для запросов на продажи, производство и поддержку клиентов, причем все они используют общие таблицы измерений для времени, географии и данных о клиентах.

Архитектура корпоративного хранилища данных

Архитектура хранилища корпоративных данных (EDW) является важнейшим аспектом эффективной обработки и анализа данных. Здесь мы рассмотрим три основные модели архитектуры EDW, каждая из которых имеет свои специфические атрибуты. Эти модели влияют на то, как осуществляется доступ к данным и анализируется, предоставляя индивидуальные решения для разнообразных потребностей бизнеса. Давайте рассмотрим эти архитектуры подробно.

1. Одноуровневая архитектура: Эта архитектура устанавливает прямое соединение между пользовательским интерфейсом и источником данных. Это упрощает запросы и анализ данных за счет исключения промежуточных слоев. Важность этой архитектуры заключается в ее простоте и прямоте, что делает доступ к данным и их анализ простым и эффективным.
2. Двухуровневая архитектура: Эта модель представляет промежуточный уровень, известный как уровень витрины данных, между пользовательским интерфейсом и EDW. Витрины данных, специализированные подмножества хранилищ данных, обслуживают определенные области бизнеса, такие как продажи, маркетинг и управление персоналом, повышая актуальность и эффективность поиска и анализа данных. Значение этой архитектуры заключается в ее способности предоставлять целевые релевантные данные конкретным группам пользователей, повышая точность и эффективность анализа данных.
3. Трехуровневая архитектура: Эта структура вводит уровень онлайн-аналитической обработки (OLAP) в двухуровневую модель. Уровень OLAP, расположенный между уровнем витрины данных и пользовательским интерфейсом, использует кубы OLAP для многомерного анализа данных. Важность этой архитектуры заключается в ее способности обрабатывать сложные многомерные запросы, повышая адаптивность и масштабируемость системы.

Кубы OLAP поддерживают различные операции, каждая из которых имеет свою уникальную важность:

• Свернуть: Объединяет данные по восходящей иерархии понятий, что помогает в анализе тенденций.
• Детализация: Спускается по иерархии понятий, предоставляя подробные данные для анализа первопричин.
• Ломтик: Применяет фильтр к одному измерению, позволяя целенаправленно анализировать конкретную точку данных.
• Это говорит: Применяет фильтры по двум или более измерениям, облегчая детальный сравнительный анализ.

Как выбрать склад для своей организации?

Выбор хранилища корпоративных данных (EDW) для вашей организации — это важнейшее решение, которое может существенно повлиять на бизнес-операции и аналитические возможности. Вот некоторые ключевые факторы, которые следует учитывать:

Бизнес-требования:

Начните с понимания конкретных бизнес-целей и задач, которых ваша организация стремится достичь с помощью EDW. Определение ваших бизнес-целей обеспечивает стратегическую основу для выбора EDW, соответствующего потребностям вашей организации. Они могут включать в себя улучшение процесса принятия решений, улучшение понимания клиентов или оптимизацию операций.

Потребности в данных и совместимость:

Определите типы данных, с которыми вы работаете (например, структурированные, полуструктурированные или неструктурированные), и убедитесь, что выбранное корпоративное хранилище данных может эффективно их обрабатывать. Кроме того, оцените, насколько хорошо он может интегрироваться с существующими источниками данных, процессами ETL и инструментами бизнес-аналитики. Совместимость данных гарантирует, что ваш EDW сможет эффективно работать с существующими системами и предоставлять точную и ценную информацию.

Масштабируемость и производительность:

Убедитесь, что выбранное решение можно масштабировать по мере роста объемов ваших данных и аналитических требований. Масштабируемое корпоративное хранилище данных может вместить увеличенный объем данных без ущерба для производительности, позволяя вашей организации последовательно обрабатывать, анализировать и извлекать ценную информацию из данных. Производительность EDW должна соответствовать или превосходить ожидания вашей организации в отношении скорости обработки запросов и данных.

Безопасность данных и соответствие требованиям:

Оцените функции безопасности EDW, включая шифрование данных, контроль доступа и соответствие соответствующим нормам. Надежная инфраструктура безопасности данных помогает защитить конфиденциальную информацию и обеспечивает соблюдение законов о защите данных, таких как GDPR или HIPAA, что может предотвратить дорогостоящие нарушения и правовые последствия.

Соображения по стоимости и бюджету:

Проанализируйте бюджет, доступный для внедрения и обслуживания корпоративного хранилища данных, включая как первоначальные расходы, так и текущие эксплуатационные расходы. Понимание структуры лицензирования и ценообразования EDW имеет решающее значение, чтобы избежать непредвиденных расходов. Хорошо спланированный бюджет гарантирует, что ваша организация сможет поддерживать EDW в течение длительного времени без финансовых затруднений.

Репутация и поддержка поставщика:

Изучите послужной список поставщика, прочитайте обзоры и изучите тематические исследования и отзывы клиентов. Авторитетный поставщик с большей вероятностью предоставит надежное и хорошо поддерживаемое решение, снижая риск технических проблем и гарантируя, что вы получите помощь в случае необходимости. Поддержка поставщиков может иметь решающее значение для устранения неполадок, обновлений и решения любых проблем или вопросов, которые могут возникнуть у вашей организации.

Заключение

Заглядывая в будущее, будущее корпоративных хранилищ данных кажется многообещающим. С развитием технологий мы можем ожидать, что EDW станут более сложными, предлагая расширенные возможности, такие как обработка данных в реальном времени, расширенная аналитика и плавная интеграция с различными источниками данных. Более того, поскольку предприятия все чаще внедряют искусственный интеллект и машинное обучение, EDW обеспечат необходимую инфраструктуру данных для этих передовых технологий.

Значение EDW заключается в их способности превращать необработанные данные в практические идеи. Благодаря каждой части информации они дают организациям возможность меняться, адаптироваться и процветать на постоянно меняющемся рынке.

Поэтому важно учитывать ваши конкретные потребности и цели, прежде чем выбирать корпоративное хранилище данных. Убедитесь, что это система, которая может удовлетворить ваши потребности в управлении и анализе данных сейчас и расти вместе с вами в будущем.

Готовы сделать следующий шаг? Скачать Astera Сегодня 14-дневная бесплатная пробная версия Data Warehouse Builder и узнайте, как наше решение EDW может удовлетворить уникальные потребности вашего бизнеса.