Průvodce datovým skladem pro začátečníky

V této digitální ekonomice jsou data prvořadá. Dnes všechny sektory, od soukromých podniků po veřejné subjekty, využívají velká data k přijímání zásadních obchodních rozhodnutí.

Datový ekosystém však čelí mnoha výzvám týkajícím se velkého objemu dat, rozmanitosti a rychlosti. Podniky musí používat určité techniky k organizaci, správě a analýze těchto dat.

Vstupte do datového skladu! 

Datové sklady jsou kritickou součástí datového ekosystému moderního podniku. Může zefektivnit tok dat organizace a zlepšit její rozhodovací schopnosti. To je také patrné na růstu globálního trhu datových skladů, kterého se očekává dosažení $ 51.18 miliard 2028ve srovnání s 21.18 miliardami dolarů v roce 2019.

Tento článek prozkoumá datové sklady, jejich typy architektury, klíčové komponenty, výhody a výzvy.

Co je to Data Warehousing?

Datové sklady jsou systém správy dat, který je třeba podporovat Business Intelligence (BI) operace. Je to proces shromažďování, čištění a transformace dat z různých zdrojů a jejich ukládání do centralizovaného úložiště. Dokáže zpracovat obrovské množství dat a usnadnit složité dotazy.

V systémech BI datové sklady nejprve převádějí nesourodá nezpracovaná data na čistá, organizovaná a integrovaná data, která se pak používají k extrakci použitelných poznatků pro usnadnění analýzy, vytváření sestav a rozhodování na základě dat.

Kromě toho jsou moderní kanály pro ukládání dat vhodné pro prognózování růstu a prediktivní analýza pomocí technik umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Cloudové datové sklady dále umocňují tyto schopnosti a nabízejí větší škálovatelnost a dostupnost, díky čemuž je celý proces správy dat ještě flexibilnější.

Než probereme různé architektury datových skladů, podívejme se na hlavní komponenty, které tvoří datový sklad.

Klíčové součásti datového skladu

Datové sklady se skládají z několika komponent, které spolupracují za účelem efektivní správy dat. Následující prvky slouží jako páteř funkčního datového skladu.

1. Zdroje dat: Zdroje dat poskytují informace a kontext datovému skladu. Mohou obsahovat strukturovaná, nestrukturovaná nebo polostrukturovaná data. Ty mohou zahrnovat strukturované databáze, soubory protokolů, soubory CSV, tabulky transakcí, obchodní nástroje třetích stran, data senzorů atd.
2. ETL (Extrahovat, transformovat, načíst) Potrubí: Je to mechanismus integrace dat, za který je zodpovědný získávání dat z datových zdrojů, transformovat je do vhodného formátu a načíst je do datového cíle jako datový sklad. Potrubí zajišťuje správná, úplná a konzistentní data.
3. Metadata: Metadata jsou data o datech. Poskytuje strukturální informace a komplexní pohled na data skladu. Metadata jsou nezbytná pro správu a efektivní správu dat.
4. Přístup k datům: Týká se metod, které datové týmy používají pro přístup k datům v datovém skladu, např. SQL dotazy, nástroje pro vytváření sestav, analytické nástroje atd.
5. Cíl dat: Jedná se o fyzické úložné prostory pro data, jako je datový sklad, data lake nebo data mart.

Tyto komponenty jsou obvykle standardní napříč typy datových skladů. Pojďme si krátce probrat, jak se architektura tradičního datového skladu liší od cloudového datového skladu.

Architektura: Tradiční datový sklad vs Active-Cloud datový sklad

Typická architektura datového skladu

Tradiční datové sklady se zaměřují na ukládání, zpracování a prezentaci dat ve strukturovaných vrstvách. Obvykle se nasazují v místním prostředí, kde příslušná organizace spravuje hardwarovou infrastrukturu, jako jsou servery, disky a paměť.

Na druhou stranu aktivní cloudové sklady kladou důraz na průběžné aktualizace dat a zpracování v reálném čase využitím cloudových platforem jako Snowflake, AWS a Azure. Jejich architektury se také liší v závislosti na jejich aplikacích.

Některé klíčové rozdíly jsou popsány níže.

Tradiční architektura datových skladů

1. Spodní vrstva (databázový server): Tato vrstva je zodpovědná za ukládání (proces známý jako příjem dat) a načítání dat. Datový ekosystém je propojen se zdroji dat definovanými společností, které mohou po určité době ingestovat historická data.
2. Střední vrstva (aplikační server): Tato vrstva zpracovává uživatelské dotazy a transformuje data (proces známý jako integrace dat) pomocí online analytického zpracování (OLAP) nástroje. Data jsou obvykle uložena v datovém skladu.
3. Nejvyšší vrstva (vrstva rozhraní): Nejvyšší vrstva slouží jako front-end vrstva pro interakci uživatele. Podporuje akce, jako je dotazování, vytváření sestav a vizualizace. Mezi typické úkoly patří průzkum trhu, analýza zákazníků, finanční výkaznictví atd.

Architektura datového skladu Active-Cloud

1. Spodní vrstva (databázový server): Kromě ukládání dat poskytuje tato vrstva nepřetržité aktualizace dat pro zpracování dat v reálném čase, což znamená, že latence dat je od zdroje k cíli velmi nízká. Datový ekosystém využívá předpřipravené konektory nebo integrace k načítání dat v reálném čase z mnoha zdrojů.
2. Střední vrstva (aplikační server): V této vrstvě dochází k okamžité transformaci dat. To se provádí pomocí nástrojů OLAP. Data jsou obvykle uložena v online datovém tržišti nebo data lakehouse.
3. Nejvyšší vrstva (vrstva rozhraní): Tato vrstva umožňuje uživatelské interakce, prediktivní analýzy a vytváření sestav v reálném čase. Mezi typické úkoly patří odhalování podvodů, řízení rizik, optimalizace dodavatelského řetězce atd.

Osvědčené postupy v datových skladech

Při navrhování datových skladů musí datové týmy dodržovat tyto osvědčené postupy, aby zvýšily úspěšnost svých datových kanálů.

• Samoobslužná analýza: Správně označit a strukturovat datové prvky pro sledování sledovatelnosti – možnost sledovat celý životní cyklus datového skladu. Umožňuje samoobslužnou analýzu, která umožňuje obchodním analytikům generovat zprávy s nominální podporou datového týmu.
• Správa dat: Nastavte robustní interní zásady, které budou řídit používání organizačních dat v různých týmech a odděleních.
• Bezpečnost dat: Pravidelně sledujte zabezpečení datového skladu. Použijte šifrování na průmyslové úrovni k ochraně vašich datových kanálů a dodržujte standardy ochrany osobních údajů, jako je GDPR, CCPA a HIPAA.
• Škálovatelnost a výkon: Zefektivněte procesy, abyste zlepšili provozní efektivitu a zároveň ušetřili čas a náklady. Optimalizujte infrastrukturu skladu a udělejte ji dostatečně robustní, aby zvládla jakoukoli zátěž.
• Agilní vývoj: Chcete-li začlenit změny do ekosystému datového skladu, postupujte podle agilní metodiky vývoje. Začněte v malém a rozšiřujte svůj sklad v iteracích.

Výhody datového skladu

Některé klíčové výhody datového skladu pro organizace zahrnují:

1. Vylepšená kvalita dat: Datový sklad poskytuje lepší kvalitu tím, že po vyčištění a standardizaci shromažďuje data z různých zdrojů do centralizovaného úložiště.
2. Snižování nákladů: Datový sklad snižuje provozní náklady integrací zdrojů dat do jednoho úložiště, čímž šetří prostor pro ukládání dat a náklady na samostatnou infrastrukturu.
3. Vylepšené rozhodování: Datový sklad podporuje funkce BI, jako je dolování dat, vizualizace a vytváření sestav. Podporuje také pokročilé funkce, jako je prediktivní analytika založená na AI pro rozhodování na základě dat o marketingových kampaních, dodavatelských řetězcích atd.

Výzvy datového skladu

Některé z nejpozoruhodnějších problémů, které se vyskytují při vytváření datového skladu, jsou následující:

1. Bezpečnost dat: Datový sklad obsahuje citlivé informace, takže je zranitelný vůči kybernetickým útokům.
2. Velké objemy dat: Správa a zpracování velkých dat je složité. Dosažení nízké latence v celém datovém kanálu je významnou výzvou.
3. Soulad s obchodními požadavky: Každá organizace má jiné požadavky na data. Neexistuje tedy žádné univerzální řešení datového skladu. Organizace musí sladit svůj skladový design s jejich obchodními potřebami, aby se snížilo riziko selhání.

Chcete-li si přečíst další obsah související s daty, umělou inteligencí a strojovým učením, navštivte Sjednotit AI.