Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое хранилище данных? Концепции, особенности и примеры
В современной бизнес-среде организация должна иметь надежную отчетность и анализ больших объемов данных. Предприятиям необходимо собирать и интегрировать данные для различных уровней агрегирования: от обслуживания клиентов до интеграции партнеров и принятия бизнес-решений высшим руководством. Именно здесь на помощь приходят хранилища данных, которые упрощают составление отчетов и анализ. Этот рост объема данных, в свою очередь, увеличивает использование хранилища данных для управления бизнес-данными.
Чтобы понять важность хранения данных, давайте рассмотрим важные концепции хранения данных.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это процесс сбора, организации и управления данными из разрозненных источников данных для предоставления значимых бизнес-идей и прогнозов соответствующим пользователям.
Данные, хранящиеся в хранилище данных, отличаются от данных, находящихся в операционной среде. Он организован таким образом, что соответствующие данные группируются для облегчения повседневных операций, анализа данных и составления отчетов. Это помогает определять тенденции с течением времени и позволяет пользователям создавать планы на основе этой информации. Таким образом, повышается важность использования хранилищ данных для лиц, принимающих бизнес-решения.
Архитектура хранилища данных
Подходы объединения разнородных баз данных
Для интеграции различных баз данных существует два популярных подхода:
- На основе запросов: Подход, основанный на запросах, в хранилищах данных является традиционным для создания интеграторов и оболочек поверх различных баз данных.
- Обновление: Подход к интеграции данных на основе обновлений является альтернативой подходу на основе запросов и сегодня используется чаще. При таком подходе данные из различных источников заранее объединяются или интегрируются и сохраняются в хранилище данных. Позже сотрудники смогут получить доступ к этим данным для выполнения запросов и анализа данных.
Архитектура хранилища данных
A архитектура хранилища данных использует многомерные модели для определения наилучшего метода извлечения и перевода информации из необработанных данных. Однако при проектировании хранилища данных реального времени бизнес-уровня следует учитывать три основных типа архитектуры.
- Одноуровневая архитектура
- Двухуровневая архитектура
- Трехуровневая архитектура
Использование функций
К основным функциям хранилища данных относятся следующие:
- Предметно-ориентированный: Он предоставляет информацию, касающуюся конкретного предмета, а не текущих операций организации. Примеры тем включают информацию о продукте, данные о продажах, сведения о клиентах и поставщиках и т. д.
- Интегрированный: Он разработан путем объединения данных из нескольких источников, таких как плоские файлы и реляционные базы данных.
- Вариант времени: Данные в DWH предоставляют информацию за определенный исторический момент времени. Таким образом, данные классифицируются в пределах определенного периода времени.
- Энергонезависимая: Энергонезависимые относятся к историческим данным, которые не пропускаются при добавлении новых данных. СХД отделен от операционной базы данных. Это означает, что никаких регулярных изменений в оперативной базе данных в хранилище данных не видно.
Роль конвейеров данных в EDW
Много усилий уходит на раскрытие истинной силы вашего хранилища данных. Вы можете создать надежный, гибкий, с малой задержкой Трубопроводы ETL с использованием метаданных ETL подхода.
Хранилище данных заполняется с использованием конвейеры данных. Они транспортируют необработанные данные из разрозненных источников в централизованное хранилище данных для отчетности и аналитики. Попутно данные преобразуются и оптимизируются.
Однако увеличение объема, скорости и разнообразия сделало традиционный подход к построению конвейеров данных устаревшим. — включая ручное кодирование и реконфигурацию — неэффективны и устарели.
автоматизация является неотъемлемой частью создания эффективных конвейеров данных, соответствующих гибкости и скорости ваших бизнес-процессов.
Автоматизация конвейера данных
Вы можете беспрепятственно переносить данные из источника в визуализацию посредством автоматизации конвейера данных. Это современный подход к заполнению хранилищ данных, требующий разработки функциональных и эффективных потоков данных.
Как мы все знаем, своевременность является одним из важнейших элементов высококачественной бизнес-аналитики. Автоматизированные конвейеры данных помогают быстро сделать данные доступными в хранилище данных.
Вы можете исключить устаревшие, тривиальные или дублированные данные, используя возможности автоматизированных и масштабируемых конвейеров данных. Это максимизирует доступность и согласованность данных для обеспечения высококачественной аналитики.
Благодаря процессу ETL на основе метаданных вы можете легко интегрировать новые источники в свою архитектуру и поддерживать итерационные циклы для ускорения создания отчетов и анализа BI.
Кроме того, вы можете следить за ELT подход. В ELT вы можете загружать данные непосредственно в хранилище, чтобы использовать вычислительные мощности целевой системы для выполнения операций. преобразования данных эффективно.
Оптимизация конвейеров данных
Предприятие должно сосредоточиться на создании автоматизированных конвейеров данных, которые могут динамически адаптироваться к меняющимся обстоятельствам — например, добавлению и удалению источников данных или изменению преобразований.
Конечно, перемещение целых баз данных, когда вам нужны данные для отчетности или анализа, может быть крайне неэффективным.
Лучше всего загружать данные постепенно, используя изменение сбора данных для заполнения вашего хранилища данных. Это помогает устранить избыточность и обеспечивает максимальную точность данных.
Другими важными возможностями, необходимыми для создания автоматизированных конвейеров данных, являются инкрементальная загрузка, мониторинг заданий и планирование заданий.
- Добавочная загрузка гарантирует, что вам не придется копировать все данные в хранилище данных каждый раз, когда изменяется исходная таблица. Это гарантирует, что ваше хранилище данных всегда будет точным и актуальным.
- Мониторинг заданий помогает вам понять любые проблемы с вашей текущей системой и позволяет оптимизировать процесс.
- Планирование заданий позволяет пользователям обрабатывать данные ежедневно, еженедельно, ежемесячно или только тогда, когда данные соответствуют определенным триггерам или условиям.
Организация и автоматизация конвейеров данных может исключить ручную работу, обеспечить воспроизводимость и максимизировать эффективность.
Примеры хранилищ данных в различных отраслях
Большие данные стали жизненно важными для Хранилища данных и бизнес-аналитика в нескольких отраслях. Давайте рассмотрим некоторые примеры хранилищ данных в различных секторах.
Инвестиционный и страховой сектор
Фирмы в основном используют хранилища данных для анализа тенденций клиентов и рынка, а также других закономерностей данных в этих секторах. Форекс и фондовые рынки являются двумя основными подсекторами. Здесь хранилища данных играют решающую роль, поскольку разница в один балл может привести к огромным потерям по всем направлениям. СХД обычно используются в этих секторах и ориентированы на потоковую передачу данных в реальном времени.
Розничные сети
Розничные сети используют СХД для распространения и маркетинга. Обычное использование — отслеживание товаров, изучение ценовой политики, отслеживание рекламных предложений и анализ тенденций покупок клиентов. Розничные сети обычно используют системы EDW для нужд бизнес-аналитики и прогнозирования.
Здоровье
Предприятия здравоохранения используют DWH для прогнозирования результатов лечения пациентов. Они также используют его для создания отчетов о лечении и обмена данными со страховыми компаниями, исследовательскими лабораториями и другими медицинскими учреждениями. EDW являются основой систем здравоохранения, поскольку самая последняя и актуальная информация о лечении имеет решающее значение для спасения жизней.
Типы хранилищ данных
Существует три основных типа хранилищ данных. Каждый имеет свою особую роль в управление данными операций.
1- Хранилище корпоративных данных
Хранилище данных предприятия (EDW) — это центральная или основная база данных, облегчающая принятие решений на всем предприятии. Ключевые преимущества наличия EDW включают в себя следующее:
- Доступ к межорганизационной информации.
- Возможность запуска сложных запросов.
- Возможность получения расширенной и дальновидной информации для принятия решений на основе данных и ранней оценки рисков.
2- ODS (хранилище операционных данных)
В ODS хранилище DWH обновляется в реальном времени. Поэтому организации часто используют его для рутинной деятельности предприятия, например, для хранения записей сотрудников. Бизнес-процессы также используют ODS для предоставления данных в EDW.
3- Витрина данных
Это подмножество хранилища данных, которое поддерживает определенный отдел, регион или бизнес-подразделение. Учтите следующее: у вас есть несколько отделов, включая продажи, маркетинг, разработку продуктов и т. д. У каждого отдела будет центральное хранилище, в котором будут храниться данные. Этот репозиторий представляет собой витрина данных.
EDW сохраняет данные из витрины данных в ODS ежедневно/еженедельно (или согласно настройке). ODS выступает в качестве плацдарма для Интеграция данных. Затем он отправляет данные в EDW для хранения в целях BI.
склад за 4 простых шага
Зачем предприятиям нужны хранилища данных и бизнес-аналитика?
Многие бизнес-пользователи задаются вопросом, почему так важно хранить данные. Самый простой способ объяснить это — различные преимущества для конечных пользователей. К ним относятся:
- Улучшенный доступ конечных пользователей к широкому спектру корпоративных данных.
- Повышенная согласованность данных
- Дополнительная документация данных
- Потенциально снижение вычислительных затрат и повышение производительности.
- Предоставление места для объединения связанных данных из разных источников.
- Создание вычислительной инфраструктуры, способной поддерживать изменения в компьютерных системах и бизнес-структурах.
- Предоставление конечным пользователям возможности выполнять специальные запросы или отчеты без ущерба для производительности операционных систем.
Инструменты и методы хранения данных
Инфраструктура данных большинства организаций представляет собой совокупность различных систем. Например, в организации может быть одна система, которая занимается взаимоотношениями с клиентами, кадрами, продажами, производством, финансами, партнерами и т. д. Эти системы часто плохо интегрированы или не интегрированы вообще. Это затрудняет ответы на простые вопросы, даже если информация доступна «где-то» внутри сети. разрозненные системы данных.
Предприятия могут использовать инструменты СХД для решения этих проблем, создавая единую базу однородных данных. Программные инструменты для экстрагирование и преобразование данных в однородный формат для загрузки в хранилище данных также являются жизненно важными компонентами системы хранения данных.
Инструмент автоматизации корпоративного хранилища данных Astera Software
Astera Строитель хранилищ данных ускоряет разработку хранилища данных с нуля. Он поддерживает многочисленные интеграции, автоматизирует моделирование данных и предоставляет высокопроизводительное хранилище данных через унифицированную интуитивно понятную платформу.
ADWB — это управляемый метаданными инструмент автоматизации хранилищ данных с богатым средством моделирования данных и включает в себя все ключевые функции хранилища данных, упомянутые выше. Функциональность реверс-инжиниринга позволяет пользователям создавать базы данных за несколько кликов без написания кода. Аналогично, пользователи могут быстро разрабатывать схемы с нуля с помощью простой функции перетаскивания. На изображениях ниже кратко показано, как работает ADWB.
Функция реверс-инжиниринга в Astera ДВБ
Поток данных для заполнения таблицы измерений в ADWB
После построения схемы и заполнения данных модель данных можно так же быстро перенести в базу данных предприятия.
Узнать больше о как построить свое хранилище данных с нуля с Astera Строитель хранилищ данных, высокопроизводительное решение, которое удовлетворяет все потребности вашего бизнеса.
Если вы хотите обсудить свой вариант использования или посмотреть демо-версию продукта, сообщите нами наши специалисты свяжутся с вами.
