Ръководство за начинаещи за съхранение на данни

В тази цифрова икономика данните са от първостепенно значение. Днес всички сектори, от частни предприятия до публични организации, използват големи данни, за да вземат критични бизнес решения.

Екосистемата от данни обаче е изправена пред многобройни предизвикателства по отношение на голям обем данни, разнообразие и скорост. Бизнесът трябва да използва определени техники за организиране, управление и анализ на тези данни.

Въведете съхранение на данни! 

Съхранението на данни е критичен компонент в екосистемата от данни на едно модерно предприятие. Той може да рационализира потока от данни на организацията и да подобри нейните възможности за вземане на решения. Това е очевидно и в глобалния растеж на пазара за съхранение на данни, който се очаква да достигне $ 51.18 милиарди от 2028, в сравнение с 21.18 милиарда долара през 2019 г.

Тази статия ще проучи складирането на данни, неговите типове архитектура, ключови компоненти, предимства и предизвикателства.

Какво е съхранение на данни?

Складирането на данни е система за управление на данни, която трябва да се поддържа Business Intelligence (BI) операции. Това е процес на събиране, почистване и трансформиране на данни от различни източници и съхраняването им в централизирано хранилище. Може да обработва огромно количество данни и да улеснява сложни заявки.

В BI системите складирането на данни първо преобразува различни необработени данни в чисти, организирани и интегрирани данни, които след това се използват за извличане на приложими прозрения, за да се улесни анализът, докладването и вземането на решения, базирани на данни.

Освен това модерните тръбопроводи за съхранение на данни са подходящи за прогнозиране на растежа и прогнозен анализ използване на техники за изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML). Облачното съхранение на данни допълнително разширява тези възможности, като предлага по-голяма мащабируемост и достъпност, което прави целия процес на управление на данни още по-гъвкав.

Преди да обсъдим различни архитектури на хранилища за данни, нека да разгледаме основните компоненти, които съставляват хранилище за данни.

Ключови компоненти на съхранението на данни

Складирането на данни се състои от няколко компонента, работещи заедно за ефективно управление на данни. Следните елементи служат като гръбнак за функционално хранилище на данни.

1. Източници на данни: Източниците на данни предоставят информация и контекст на хранилището на данни. Те могат да съдържат структурирани, неструктурирани или полуструктурирани данни. Те могат да включват структурирани бази данни, регистрационни файлове, CSV файлове, таблици за транзакции, бизнес инструменти на трети страни, данни от сензори и др.
2. ETL (Извличане, трансформиране, зареждане) Тръбопровод: Това е механизъм за интегриране на данни, отговорен за извличане на данни от източници на данни, трансформирането им в подходящ формат и зареждането им в дестинацията за данни като склад за данни. Тръбопроводът осигурява правилни, пълни и последователни данни.
3. метаданни: Метаданните са данни за данните. Той предоставя структурна информация и цялостен изглед на складовите данни. Метаданните са от съществено значение за управлението и ефективното управление на данни.
4. Достъп до данни: Отнася се до методите, които екипите за данни използват за достъп до данните в хранилището на данни, например SQL заявки, инструменти за отчитане, инструменти за анализ и др.
5. Дестинация на данните: Това са физически пространства за съхранение на данни, като например склад за данни, езеро за данни или база данни.

Обикновено тези компоненти са стандартни за различните видове хранилища за данни. Нека накратко обсъдим как архитектурата на традиционното хранилище на данни се различава от базираното в облак хранилище на данни.

Архитектура: Традиционно хранилище на данни срещу хранилище на данни Active-Cloud

Типична архитектура на склад за данни

Традиционните хранилища за данни се фокусират върху съхраняването, обработката и представянето на данни в структурирани нива. Те обикновено се внедряват в локална настройка, където съответната организация управлява хардуерната инфраструктура като сървъри, устройства и памет.

От друга страна, активните облачни складове наблягат на непрекъснатите актуализации на данни и обработката в реално време чрез използване на облачни платформи като Snowflake, AWS и Azure. Техните архитектури също се различават в зависимост от техните приложения.

Някои ключови разлики са разгледани по-долу.

Традиционна архитектура на склад за данни

1. Най-долно ниво (сървър на база данни): Това ниво е отговорно за съхраняването (процес, известен като поглъщане на данни) и извличане на данни. Екосистемата за данни е свързана с дефинирани от компанията източници на данни, които могат да приемат исторически данни след определен период.
2. Средно ниво (сървър за приложения): Това ниво обработва потребителски заявки и трансформира данни (процес, известен като интеграция на данни) с помощта на онлайн аналитична обработка (OLAP) инструменти. Данните обикновено се съхраняват в хранилище за данни.
3. Най-високо ниво (интерфейсен слой): Най-горният слой служи като преден слой за взаимодействие с потребителя. Той поддържа действия като заявки, докладване и визуализация. Типичните задачи включват проучване на пазара, анализ на клиенти, финансови отчети и др.

Active-Cloud Data Warehouse архитектура

1. Най-долно ниво (сървър на база данни): Освен съхраняване на данни, това ниво осигурява непрекъснати актуализации на данни за обработка на данни в реално време, което означава, че забавянето на данните е много ниско от източника до местоназначението. Екосистемата за данни използва предварително изградени конектори или интеграции за извличане на данни в реално време от множество източници.
2. Средно ниво (сървър за приложения): В това ниво се извършва незабавна трансформация на данни. Извършва се с помощта на OLAP инструменти. Данните обикновено се съхраняват в онлайн магазин за данни или хранилище за данни.
3. Най-високо ниво (интерфейсен слой): Това ниво позволява потребителски взаимодействия, прогнозни анализи и отчитане в реално време. Типичните задачи включват откриване на измами, управление на риска, оптимизиране на веригата за доставки и др.

Най-добри практики в съхранението на данни

Докато проектират хранилища за данни, екипите за данни трябва да следват тези най-добри практики, за да увеличат успеха на своите канали за данни.

• Анализ на самообслужване: Правилно етикетирайте и структурирайте елементите от данни, за да следите проследимостта – способността да проследявате целия жизнен цикъл на хранилището за данни. Той позволява анализ на самообслужване, който дава възможност на бизнес анализаторите да генерират отчети с номинална поддръжка от екипа за данни.
• Управление на данните: Задайте стабилни вътрешни политики, за да управлявате използването на организационни данни в различни екипи и отдели.
• Сигурност на данните: Наблюдавайте редовно сигурността на хранилището за данни. Приложете криптиране от индустриален клас, за да защитите тръбопроводите си за данни и да спазите стандартите за поверителност като GDPR, CCPA и HIPAA.
• Мащабируемост и производителност: Рационализирайте процесите, за да подобрите оперативната ефективност, като същевременно спестявате време и разходи. Оптимизирайте складовата инфраструктура и я направете достатъчно здрава, за да управлява всякакви товари.
• Гъвкаво развитие: Следвайте гъвкава методология за разработка, за да включите промени в екосистемата на хранилището за данни. Започнете с малко и разширете своя склад на повторения.

Предимства на Data Warehousing

Някои ключови ползи от хранилището на данни за организациите включват:

1. Подобрено качество на данните: Складът за данни осигурява по-добро качество чрез събиране на данни от различни източници в централизирано хранилище след почистване и стандартизиране.
2. Намаляване на разходите: Складът за данни намалява оперативните разходи чрез интегриране на източници на данни в едно хранилище, като по този начин спестява място за съхранение на данни и разходи за отделна инфраструктура.
3. Подобрено вземане на решения: Складът за данни поддържа BI функции като извличане на данни, визуализация и отчитане. Той също така поддържа разширени функции като базиран на изкуствен интелект предсказуем анализ за управлявани от данни решения относно маркетингови кампании, вериги за доставки и др.

Предизвикателства на съхранението на данни

Някои от най-забележителните предизвикателства, които възникват при изграждането на хранилище за данни, са следните:

1. Сигурност на данните: Складът за данни съдържа чувствителна информация, което го прави уязвим за кибератаки.
2. Големи обеми данни: Управлението и обработката на големи данни е сложно. Постигането на ниска латентност в целия тръбопровод за данни е значително предизвикателство.
3. Привеждане в съответствие с бизнес изискванията: Всяка организация има различни нужди от данни. Следователно няма универсално решение за съхранение на данни. Организациите трябва да съобразят дизайна на своя склад с бизнес нуждите си, за да намалят шансовете за провал.

За да прочетете повече съдържание, свързано с данни, изкуствен интелект и машинно обучение, посетете Обединете AI.