En begyndervejledning til data warehousing

I denne digitale økonomi er data altafgørende. I dag bruger alle sektorer, fra private virksomheder til offentlige enheder, big data til at træffe kritiske forretningsbeslutninger.

Dataøkosystemet står imidlertid over for adskillige udfordringer med hensyn til stor datamængde, variation og hastighed. Virksomheder skal anvende visse teknikker til at organisere, administrere og analysere disse data.

Gå ind i data warehousing! 

Data warehousing er en kritisk komponent i dataøkosystemet i en moderne virksomhed. Det kan strømline en organisations dataflow og forbedre dens beslutningstagningskapacitet. Dette er også tydeligt i den globale vækst på data warehousing-markedet, som forventes at nå $ 51.18 mia 2028sammenlignet med $21.18 milliarder i 2019.

Denne artikel vil udforske data warehousing, dets arkitekturtyper, nøglekomponenter, fordele og udfordringer.

Hvad er data warehousing?

Data warehousing er et datastyringssystem, der skal understøttes Business Intelligence (BI) operationer. Det er en proces med at indsamle, rense og transformere data fra forskellige kilder og gemme dem i et centraliseret lager. Det kan håndtere store mængder data og lette komplekse forespørgsler.

I BI-systemer konverterer data warehousing først uensartede rådata til rene, organiserede og integrerede data, som derefter bruges til at udtrække handlingsorienteret indsigt for at lette analyse, rapportering og data-informeret beslutningstagning.

Desuden er moderne data warehousing pipelines velegnede til vækstprognoser og forudsigende analyse ved hjælp af kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) teknikker. Cloud data warehousing forstærker yderligere disse muligheder og tilbyder større skalerbarhed og tilgængelighed, hvilket gør hele dataadministrationsprocessen endnu mere fleksibel.

Før vi diskuterer forskellige datavarehusarkitekturer, lad os se på de vigtigste komponenter, der udgør et datavarehus.

Nøglekomponenter i data warehousing

Data warehousing består af flere komponenter, der arbejder sammen for at administrere data effektivt. Følgende elementer fungerer som rygraden for et funktionelt datavarehus.

1. Datakilder: Datakilder giver information og kontekst til et datavarehus. De kan indeholde strukturerede, ustrukturerede eller semistrukturerede data. Disse kan omfatte strukturerede databaser, logfiler, CSV-filer, transaktionstabeller, tredjeparts forretningsværktøjer, sensordata osv.
2. ETL (Udtrække, transformere, indlæse) Rørledning: Det er en dataintegrationsmekanisme, der er ansvarlig for udtrække data fra datakilder, transformere det til et passende format og indlæse det i datadestinationen som et datavarehus. Pipelinen sikrer korrekte, fuldstændige og konsistente data.
3. Metadata: Metadata er data om dataene. Det giver strukturel information og et omfattende overblik over lagerdataene. Metadata er afgørende for styring og effektiv datahåndtering.
4. Dataadgang: Det refererer til de metoder, datateams bruger til at få adgang til dataene i datavarehuset, fx SQL-forespørgsler, rapporteringsværktøjer, analyseværktøjer osv.
5. Datadestination: Disse er fysiske lagerpladser til data, såsom et datavarehus, datasø eller datamart.

Typisk er disse komponenter standard på tværs af datavarehustyper. Lad os kort diskutere, hvordan arkitekturen i et traditionelt datavarehus adskiller sig fra et cloudbaseret datavarehus.

Arkitektur: Traditionelt Data Warehouse vs Active-Cloud Data Warehouse

En typisk datavarehusarkitektur

Traditionelle datavarehuse fokuserer på lagring, behandling og præsentation af data i strukturerede lag. De implementeres typisk i en lokal indstilling, hvor den relevante organisation administrerer hardwareinfrastrukturen som servere, drev og hukommelse.

På den anden side lægger aktive sky-varehuse vægt på kontinuerlige dataopdateringer og realtidsbehandling ved at udnytte cloud-platforme som Snowflake, AWS og Azure. Deres arkitekturer er også forskellige baseret på deres applikationer.

Nogle vigtige forskelle diskuteres nedenfor.

Traditionel datavarehusarkitektur

1. Nederste niveau (databaseserver): Dette niveau er ansvarlig for lagring (en proces kendt som dataindtagelse) og hente data. Dataøkosystemet er forbundet med virksomhedsdefinerede datakilder, der kan indtage historiske data efter en bestemt periode.
2. Mellemniveau (applikationsserver): Dette niveau behandler brugerforespørgsler og transformerer data (en proces kendt som dataintegration) ved hjælp af online analytisk behandling (OLAP) værktøjer. Data opbevares typisk i et datavarehus.
3. Øverste niveau (grænsefladelag): Det øverste niveau fungerer som front-end-laget for brugerinteraktion. Det understøtter handlinger som forespørgsler, rapportering og visualisering. Typiske opgaver omfatter markedsundersøgelser, kundeanalyse, finansiel rapportering mv.

Active-Cloud Data Warehouse Architecture

1. Nederste niveau (databaseserver): Udover lagring af data giver dette niveau løbende dataopdateringer til databehandling i realtid, hvilket betyder, at dataforsinkelsen er meget lav fra kilde til destination. Dataøkosystemet bruger forudbyggede forbindelser eller integrationer til at hente realtidsdata fra adskillige kilder.
2. Mellemniveau (applikationsserver): Umiddelbar datatransformation finder sted i dette niveau. Det gøres ved hjælp af OLAP-værktøjer. Data gemmes typisk i en online datamart eller data lakehouse.
3. Øverste niveau (grænsefladelag): Dette niveau muliggør brugerinteraktioner, forudsigende analyser og rapportering i realtid. Typiske opgaver omfatter afsløring af svindel, risikostyring, forsyningskædeoptimering osv.

Bedste praksis inden for data warehousing

Mens de designer datavarehuse, skal dataholdene følge disse bedste praksisser for at øge succesen med deres datapipelines.

• Selvbetjeningsanalyse: Mærk og strukturer dataelementer korrekt for at holde styr på sporbarhed – evnen til at spore hele datavarehusets livscyklus. Det muliggør selvbetjeningsanalyse, der giver forretningsanalytikere mulighed for at generere rapporter med nominel støtte fra datateamet.
• Datastyring: Sæt robuste interne politikker til at styre brugen af ​​organisationsdata på tværs af forskellige teams og afdelinger.
• Datasikkerhed: Overvåg data warehouse-sikkerheden regelmæssigt. Anvend kryptering i brancheklasse for at beskytte dine datapipelines og overholde privatlivsstandarder som GDPR, CCPA og HIPAA.
• Skalerbarhed og ydeevne: Strømlin processer for at forbedre driftseffektiviteten og samtidig spare tid og omkostninger. Optimer lagerinfrastrukturen og gør den robust nok til at håndtere enhver belastning.
• Agil udvikling: Følg en agil udviklingsmetodologi for at inkorporere ændringer i datavarehusets økosystem. Start i det små og udvid dit lager i gentagelser.

Fordele ved data warehousing

Nogle vigtige data warehouse-fordele for organisationer omfatter:

1. Forbedret datakvalitet: Et datavarehus giver bedre kvalitet ved at samle data fra forskellige kilder til et centraliseret lager efter rensning og standardisering.
2. Omkostningsreduktion: Et datavarehus reducerer driftsomkostningerne ved at integrere datakilder i et enkelt lager, hvilket sparer datalagerplads og separate infrastrukturomkostninger.
3. Forbedret beslutningstagning: Et datavarehus understøtter BI-funktioner som datamining, visualisering og rapportering. Det understøtter også avancerede funktioner som AI-baseret prædiktiv analyse til datadrevne beslutninger om marketingkampagner, forsyningskæder osv.

Udfordringer ved data warehousing

Nogle af de mest bemærkelsesværdige udfordringer, der opstår under opbygningen af ​​et datavarehus, er som følger:

1. Datasikkerhed: Et datavarehus indeholder følsomme oplysninger, hvilket gør det sårbart over for cyberangreb.
2. Store datamængder: Håndtering og behandling af big data er kompleks. At opnå lav latency gennem hele datapipelinen er en betydelig udfordring.
3. Tilpasning til forretningskrav: Hver organisation har forskellige databehov. Derfor er der ingen ensartet datavarehusløsning. Organisationer skal tilpasse deres lagerdesign til deres forretningsbehov for at reducere chancerne for fiasko.

For at læse mere indhold relateret til data, kunstig intelligens og maskinlæring, besøg Foren AI.