Обзор, концепции и как это работает

В сегодняшней быстро меняющейся корпоративной среде организации обращаются к облачным технологиям для удобного сбора данных, отчетности и анализа. Именно здесь хранилище данных становится основным компонентом бизнес-аналитики, позволяющим компаниям повышать свою производительность. Важно понимать, что такое хранилище данных и почему оно развивается на мировом рынке.

В этой статье мы дадим обзор хранилища данных — рассмотрим ключевые концепции, такие как архитектура хранилища данных, характеристики хранилища данных, что такое управление данными, преимущества хранилища данных и приложения хранилища данных в науке о данных.

Что такое хранилище данных

Хранилища данных служат центральным репозиторием для хранения и анализа информации для принятия более обоснованных решений. Хранилище данных организации получает данные из различных источников, как правило, на регулярной основе, включая транзакционные системы, реляционные базы данных и другие источники.

Хранилище данных — это централизованная система хранения, которая позволяет хранить, анализировать и интерпретировать данные для облегчения принятия лучших решений. Транзакционные системы, реляционные базы данных и другие источники регулярно предоставляют данные в хранилища данных.

Хранилище данных — это тип системы управления данными, которая облегчает и поддерживает деятельность бизнес-аналитики (BI), в частности анализ. Хранилища данных в первую очередь предназначены для облегчения поиска и анализа и обычно содержат большие объемы исторических данных.

Хранилище данных можно определить как набор организационных данных и информации, извлеченных из операционных источников и внешних источников данных. Данные периодически извлекаются из различных внутренних приложений, таких как продажи, маркетинг и финансы; приложений клиентского интерфейса; а также внешних партнерских систем. Затем эти данные предоставляются лицам, принимающим решения, для доступа и анализа. Так что же такое хранилище данных? Для начала, это всеобъемлющее хранилище текущей и исторической информации, которое предназначено для повышения производительности организации.

Ключевые характеристики хранилища данных

Основными характеристиками хранилища данных являются:

Хранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку оно предоставляет тематическую информацию, а не общие процессы бизнеса. Такими предметами могут быть продажи, продвижение, инвентаризация и т. д. Например, если вы хотите проанализировать данные о продажах вашей компании, вам необходимо создать хранилище данных, которое будет сосредоточено на продажах. Такое хранилище будет предоставлять ценную информацию, например, «кто был вашим лучшим клиентом в прошлом году?» или «кто, скорее всего, станет вашим лучшим клиентом в следующем году?»

Хранилище данных разрабатывается путем интеграции данных из различных источников в согласованный формат. Данные должны храниться в хранилище согласованным и универсально приемлемым образом с точки зрения наименования, формата и кодирования. Это способствует эффективному анализу данных.

Данные, однажды введенные в хранилище данных, должны оставаться неизменными. Все данные доступны только для чтения. Предыдущие данные не стираются при вводе текущих данных. Это помогает вам анализировать, что и когда произошло.

Данные, хранящиеся в хранилище данных, документируются с элементом времени, явно или неявно. Пример временной дисперсии в хранилище данных представлен в первичном ключе, который должен иметь элемент времени, такой как день, неделя или месяц.

База данных против хранилища данных

Хотя хранилище данных и традиционная база данных имеют некоторые сходства, они не обязательно должны быть одной и той же идеей. Главное отличие заключается в том, что в базе данных данные собираются для множественных транзакционных целей. Однако в хранилище данных данные собираются в широких масштабах для выполнения аналитики. Базы данных предоставляют данные в реальном времени, в то время как хранилища хранят данные, к которым можно получить доступ для больших аналитических запросов.

Хранилище данных — пример системы OLAP или онлайн-системы ответа на запросы к базе данных. OLTP — это онлайн-система изменения базы данных, например, ATM. Узнайте больше о различиях OLTP и OLAP.

Архитектура хранилища данных

Обычно архитектура хранилища данных представляет собой трехуровневую структуру.

Нижний ярус

Нижний уровень или сервер хранилища данных обычно представляет собой реляционную систему базы данных. Инструменты бэкэнда используются для очистки, преобразования и подачи данных на этот уровень.

Средний уровень

Средний уровень представляет собой сервер OLAP, который может быть реализован двумя способами.

Модель ROLAP или реляционная OLAP — это расширенная система управления реляционными базами данных, которая сопоставляет многомерный процесс обработки данных со стандартным реляционным процессом.

MOLAP или многомерный OLAP напрямую воздействует на многомерные данные и операции.

Высший уровень

Это интерфейс клиентского интерфейса, который извлекает данные из хранилища данных. Он содержит различные инструменты, такие как инструменты запросов, инструменты анализа, инструменты отчетности и инструменты добычи данных.

Как работает хранилище данных

Хранилище данных объединяет данные и информацию, собранные из различных источников, в одну комплексную базу данных. Например, хранилище данных может объединять информацию о клиентах из систем точек продаж организации, ее списков рассылки, веб-сайта и карточек комментариев. Оно также может включать конфиденциальную информацию о сотрудниках, информацию о зарплате и т. д. Предприятия используют такие компоненты хранилища данных для анализа клиентов.

Интеллектуальный анализ данных — одна из функций хранилища данных, которая подразумевает поиск значимых закономерностей в огромных объемах данных и разработку инновационных стратегий для увеличения продаж и прибыли.

Типы хранилищ данных

Существует три основных типа хранилищ данных.

Корпоративное хранилище данных (EDW)

Этот тип хранилища служит ключевой или центральной базой данных, которая облегчает услуги поддержки принятия решений по всему предприятию. Преимущество этого типа хранилища заключается в том, что оно обеспечивает доступ к межорганизационной информации, предлагает единый подход к представлению данных и позволяет выполнять сложные запросы.

Хранилище оперативных данных (ODS)

Этот тип хранилища данных обновляется в режиме реального времени. Он часто предпочтителен для рутинных действий, таких как хранение записей о сотрудниках. Он необходим, когда системы хранилища данных не поддерживают отчетные потребности бизнеса.

Магазин данных

Витрина данных — это подмножество хранилища данных, созданное для обслуживания определенного отдела, региона или бизнес-единицы. Каждый отдел компании имеет центральный репозиторий или витрину данных для хранения данных. Данные из витрины данных периодически сохраняются в ODS. Затем ODS отправляет данные в EDW, где они хранятся и используются.

Пример хранилища данных

Давайте рассмотрим несколько примеров того, как компании используют хранилища данных как неотъемлемую часть своей повседневной деятельности.

Инвестиционные и страховые компании используют хранилища данных в первую очередь для анализа тенденций клиентов и рынка и сопутствующих шаблонов данных. В таких подсекторах, как Forex и фондовые рынки, хранилище данных играет важную роль, поскольку разница в один пункт может привести к огромным потерям по всем направлениям.

Розничные сети используют хранилища данных для маркетинга и дистрибуции, чтобы отслеживать товары, изучать ценовую политику и анализировать тенденции покупок клиентов. Они используют модели хранилищ данных для бизнес-аналитики и прогнозирования потребностей.

С другой стороны, компании здравоохранения используют концепции хранилищ данных для создания отчетов о лечении, обмена данными со страховыми компаниями, а также в исследовательских и медицинских подразделениях. Системы здравоохранения в значительной степени зависят от корпоративных хранилищ данных, поскольку им нужна последняя, ​​обновленная информация о лечении для спасения жизней.

Хотите узнать, что такое Data warehouse tools? Ну, это программные компоненты, используемые для выполнения нескольких операций с обширным набором данных. Эти инструменты помогают собирать, читать, записывать и передавать данные из различных источников. Что поддерживают хранилища данных? Они предназначены для поддержки таких операций, как сортировка данных, фильтрация, слияние и т. д.

Приложения хранилища данных можно разделить на следующие категории:

• Инструменты запросов и отчетов
• Инструменты разработки приложений
• Инструменты для анализа данных
• OLAP-инструменты

Некоторые популярные инструменты хранения данных: Xplenty, Amazon Redshift, Teradata, Oracle 12c, Informatica, IBM Infosphere, Cloudera и Panoply.

Преимущества хранилища данных

Хотите узнать, зачем компаниям нужны хранилища данных? Что ж, для конечных пользователей хранилища данных имеют ряд преимуществ.

• Улучшенная согласованность данных
• Лучшие бизнес-решения
• Более простой доступ к корпоративным данным для конечных пользователей
• Лучшее документирование данных
• Сокращение затрат на компьютеры и повышение производительности
• Предоставление конечным пользователям возможности задавать специальные запросы или отчеты без снижения производительности операционных систем
• Сбор связанных данных из различных источников в одном месте

Компании, имеющие специальные команды Data Warehouse, опережают другие в ключевых областях разработки продукта, ценообразования, маркетинга, времени производства, исторического анализа, прогнозирования и удовлетворенности клиентов. Хотя хранилища данных могут быть немного дорогими, они окупаются в долгосрочной перспективе.

Постройте свою карьеру в сфере хранилищ данных

Если вы хотите работать в качестве специалиста по бизнес-аналитике (BI) или изучать хранилища данных, у вас есть много интересных вариантов карьеры. Архитекторы данных, администраторы баз данных, кодеры и аналитики являются одними из самых востребованных специалистов BI. Подготовьтесь к собеседованию с нашими вопросами для собеседования по хранилищам данных и запишитесь на наши лучшие курсы для более яркого будущего в науке о данных.

С ростом объемов источников данных, компаниям будущего необходимо разрабатывать более совершенные методы анализа и понимания данных. Подготовьтесь к будущему с курсами по науке о данных, предлагаемыми ведущим институтом электронного обучения, таким как Simplilearn, и позиционируйте себя как актив для ведущих организаций.