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 выступает в качестве основного компонента бизнес-аналитики, который позволяет предприятиям повысить свою производительность. Важно понимать, что такое хранилище данных и почему оно развивается на мировом рынке.

В этой статье мы представим 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 Data Science.

Что такое хранилище данных

Хранилища данных служат центральным хранилищем для хранения и анализа информации для принятия более обоснованных решений. Хранилище данных организации получает данные из различных источников, обычно 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 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 совокупность 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; приложения клиентского интерфейса; а также внешние партнерские системы. Эти данные затем предоставляются лицам, принимающим решения, для доступа и анализа. Так что же такое хранилище данных? Начнем с того, что это комплексное хранилище текущей и исторической информации, предназначенное для повышения эффективности работы организации.

Ключевые характеристики хранилища данных

Основные характеристики хранилища данных следующие:

Хранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку оно предоставляет информацию по темам, а не по общим процессам бизнеса. Такими темами могут быть продажи, продвижение, инвентаризация и т. д. Например, если вы хотите проанализировать данные о продажах вашей компании, вам необходимо создать хранилище данных, ориентированное на продажи. Такой склад будет предоставлять ценную информацию, например: «Кто был вашим лучшим клиентом в прошлом году?» или «кто, скорее всего, станет вашим лучшим клиентом в наступающем году?»

Хранилище данных разрабатывается путем интеграции данных из различных источников в единый формат. Данные должны храниться в хранилище единообразным и общеприемлемым образом с точки зрения именования, 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 удаляются при вводе текущих данных. Это поможет вам проанализировать, что и когда произошло.

Данные, хранящиеся в хранилище данных, документируются с использованием элемента времени, явно или неявно. Пример изменения времени в хранилище данных представлен в первичном ключе, который должен содержать элемент времени, например день, неделю или месяц.

База данных против хранилища данных

Хотя хранилище данных и традиционная база данных имеют некоторые общие черты, они не обязательно должны иметь одну и ту же идею. Основное отличие состоит в том, что в базе данных данные собираются для нескольких транзакционных целей. Однако в хранилище данных данные собираются в больших масштабах для проведения анализа. Базы данных предоставляют данные в режиме реального времени, а хранилища хранят данные, к которым можно получить доступ для больших аналитических запросов.

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

Архитектура хранилища данных

Обычно архитектура хранилища данных представляет собой трехуровневую структуру.

Нижний уровень

Нижний уровень или сервер хранилища данных обычно представляет собой систему реляционной базы данных. Внутренние инструменты используются для очистки, преобразования и подачи данных на этот уровень.

Средний уровень

Средний уровень представляет собой OLAP-сервер, который можно реализовать двумя способами.

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

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

Высший уровень

Это интерфейс внешнего клиента, который получает данные из хранилища данных. Он содержит различные инструменты, такие как инструменты запросов, инструменты анализа, инструменты отчетности и инструменты интеллектуального анализа данных.

Как работает хранилище данных

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

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

Типы хранилищ данных

Существует три основных типа хранилищ данных.

Хранилище корпоративных 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 унифицированный подход к представлению данных и позволяет выполнять сложные запросы.

Хранилище оперативных данных (ODS)

Хранилище данных этого типа обновляется в режиме реального времени. Его часто предпочитают для рутинных действий, таких как хранение записей сотрудников. Это требуется, когда системы хранилищ данных не поддерживают потребности бизнеса в отчетности.

Витрина данных

Витрина данных — это подмножество хранилища данных, созданное для обслуживания определенного отдела, региона или бизнес-подразделения. В каждом отделе бизнеса есть центральное хранилище или витрина 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, а также моделей сопутствующих данных. В таких подсекторах, как Форекс и фондовые рынки, хранилища данных играют важную роль, поскольку разница в один пункт может привести к огромным потерям по всем направлениям.

Розничные сети используют хранилища данных для маркетинга и распределения, поэтому они могут отслеживать товары, изучать ценовую политику и анализировать покупательские тенденции клиентов. Они используют модели хранилища данных для целей бизнес-аналитики и прогнозирования.

С другой стороны, медицинские компании используют концепции хранилищ данных для создания отчетов о лечении, обмена данными со страховыми компаниями, а также с исследовательскими и медицинскими подразделениями. Системы здравоохранения во многом зависят от корпоративных хранилищ данных, поскольку для спасения жизней им нужна самая последняя и обновленная информация о лечении.

Хотите знать, что такое инструменты хранилища данных? 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, фильтрация, объединение данных и т. д.

Приложения для хранения данных можно разделить на следующие категории:

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

Некоторые популярные инструменты хранилища данных — Xplenty, Amazon Redshift, Teradata, Oracle 12c, Informatica, IBM InfoSphere, Cloudera и Panoply.

Преимущества хранилища данных

Хотите знать, зачем предприятиям нужны хранилища данных? Что ж, есть несколько преимуществ хранилища данных для конечных пользователей.

• Улучшенная согласованность данных
• Лучшие бизнес-решения
• Упрощенный доступ к корпоративным данным для конечных пользователей
• Улучшенное документирование данных
• Снижение затрат на компьютер 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 по хранению данных, опережают других в ключевых областях разработки продуктов, ценообразования, маркетинга, времени производства, исторического анализа, прогнозирования и удовлетворенности клиентов. Хотя хранилища данных могут быть немного дорогими, в долгосрочной перспективе они окупаются.

Постройте свою карьеру в сфере хранения данных

Если вы хотите работать специалистом по бизнес-аналитике (BI) или изучать хранение данных, у вас есть много интересных вариантов карьеры. Архитекторы данных, администраторы баз данных, программисты и аналитики — одни из самых востребованных специалистов в области бизнес-аналитики. Подготовьтесь к собеседованию, ответив на наши вопросы для собеседования по хранилищу данных, и запишитесь на наши лучшие курсы, чтобы добиться светлого будущего в области науки о данных.

Поскольку источники данных становятся все больше, компаниям будущего необходимо разрабатывать более эффективные методы анализа и анализа данных. Подготовьтесь к будущему с помощью курсов по науке о данных, предлагаемых ведущим институтом электронного обучения, таким как Simplilearn, и позиционируйте себя как актив для ведущих организаций.