Ένας οδηγός για αρχάριους για την αποθήκευση δεδομένων

Σε αυτήν την ψηφιακή οικονομία, τα δεδομένα είναι πρωταρχικής σημασίας. Σήμερα, όλοι οι τομείς, από τις ιδιωτικές επιχειρήσεις έως τις δημόσιες οντότητες, χρησιμοποιούν μεγάλα δεδομένα για τη λήψη κρίσιμων επιχειρηματικών αποφάσεων.

Ωστόσο, το οικοσύστημα δεδομένων αντιμετωπίζει πολλές προκλήσεις σχετικά με τον μεγάλο όγκο δεδομένων, την ποικιλία και την ταχύτητα. Οι επιχειρήσεις πρέπει να χρησιμοποιούν ορισμένες τεχνικές για την οργάνωση, διαχείριση και ανάλυση αυτών των δεδομένων.

Εισαγάγετε την αποθήκευση δεδομένων! 

Η αποθήκευση δεδομένων είναι ένα κρίσιμο συστατικό στο οικοσύστημα δεδομένων μιας σύγχρονης επιχείρησης. Μπορεί να εξορθολογίσει τη ροή δεδομένων ενός οργανισμού και να ενισχύσει τις ικανότητές του στη λήψη αποφάσεων. Αυτό είναι επίσης εμφανές στην παγκόσμια ανάπτυξη της αγοράς αποθήκευσης δεδομένων, η οποία αναμένεται να φτάσει $ 51.18 δισ. ευρώ από 2028, σε σύγκριση με 21.18 δισεκατομμύρια δολάρια το 2019.

Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει την αποθήκευση δεδομένων, τους τύπους αρχιτεκτονικής της, τα βασικά στοιχεία, τα οφέλη και τις προκλήσεις.

Τι είναι η αποθήκευση δεδομένων;

Η αποθήκευση δεδομένων είναι ένα σύστημα διαχείρισης δεδομένων προς υποστήριξη Business Intelligence (BI) επιχειρήσεις. Είναι μια διαδικασία συλλογής, καθαρισμού και μετατροπής δεδομένων από διάφορες πηγές και αποθήκευσης σε ένα κεντρικό αποθετήριο. Μπορεί να χειριστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να διευκολύνει πολύπλοκα ερωτήματα.

Στα συστήματα BI, η αποθήκευση δεδομένων μετατρέπει πρώτα ανόμοια ανεπεξέργαστα δεδομένα σε καθαρά, οργανωμένα και ενσωματωμένα δεδομένα, τα οποία στη συνέχεια χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή πρακτικών πληροφοριών για τη διευκόλυνση της ανάλυσης, της αναφοράς και της λήψης αποφάσεων βάσει δεδομένων.

Επιπλέον, οι σύγχρονοι αγωγοί αποθήκευσης δεδομένων είναι κατάλληλοι για προβλέψεις ανάπτυξης και προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιώντας τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης (AI) και μηχανικής μάθησης (ML). Η αποθήκευση δεδομένων στο cloud ενισχύει περαιτέρω αυτές τις δυνατότητες, προσφέροντας μεγαλύτερη επεκτασιμότητα και προσβασιμότητα, καθιστώντας ακόμη πιο ευέλικτη ολόκληρη τη διαδικασία διαχείρισης δεδομένων.

Πριν συζητήσουμε διαφορετικές αρχιτεκτονικές αποθήκης δεδομένων, ας δούμε τα κύρια στοιχεία που αποτελούν μια αποθήκη δεδομένων.

Βασικά στοιχεία της αποθήκευσης δεδομένων

Η αποθήκευση δεδομένων περιλαμβάνει πολλά στοιχεία που συνεργάζονται για τη διαχείριση των δεδομένων αποτελεσματικά. Τα ακόλουθα στοιχεία χρησιμεύουν ως βάση για μια λειτουργική αποθήκη δεδομένων.

1. Πηγές δεδομένων: Οι πηγές δεδομένων παρέχουν πληροφορίες και πλαίσιο σε μια αποθήκη δεδομένων. Μπορούν να περιέχουν δομημένα, μη δομημένα ή ημι-δομημένα δεδομένα. Αυτά μπορεί να περιλαμβάνουν δομημένες βάσεις δεδομένων, αρχεία καταγραφής, αρχεία CSV, πίνακες συναλλαγών, επιχειρηματικά εργαλεία τρίτων, δεδομένα αισθητήρων κ.λπ.
2. ETL (Εξαγωγή, Μετασχηματισμός, Φόρτωση) Αγωγός: Είναι ένας μηχανισμός ενοποίησης δεδομένων που είναι υπεύθυνος για εξαγωγή δεδομένων από πηγές δεδομένων, μετασχηματίζοντάς τα σε κατάλληλη μορφή και φορτώνοντάς τα στον προορισμό δεδομένων σαν αποθήκη δεδομένων. Ο αγωγός εξασφαλίζει σωστά, πλήρη και συνεπή δεδομένα.
3. Μεταδεδομένα: Τα μεταδεδομένα είναι δεδομένα σχετικά με τα δεδομένα. Παρέχει δομικές πληροφορίες και μια ολοκληρωμένη εικόνα των δεδομένων της αποθήκης. Τα μεταδεδομένα είναι απαραίτητα για τη διακυβέρνηση και την αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων.
4. Πρόσβαση δεδομένων: Αναφέρεται στις μεθόδους που χρησιμοποιούν οι ομάδες δεδομένων για την πρόσβαση στα δεδομένα στην αποθήκη δεδομένων, π.χ. ερωτήματα SQL, εργαλεία αναφοράς, εργαλεία ανάλυσης κ.λπ.
5. Προορισμός δεδομένων: Αυτοί είναι φυσικοί χώροι αποθήκευσης δεδομένων, όπως αποθήκη δεδομένων, λίμνη δεδομένων ή μάρκετ δεδομένων.

Συνήθως, αυτά τα στοιχεία είναι τυπικά σε όλους τους τύπους αποθήκης δεδομένων. Ας συζητήσουμε εν συντομία πώς η αρχιτεκτονική μιας παραδοσιακής αποθήκης δεδομένων διαφέρει από μια αποθήκη δεδομένων που βασίζεται σε σύννεφο.

Αρχιτεκτονική: Παραδοσιακή αποθήκη δεδομένων εναντίον Active-Cloud Data Warehouse

Μια τυπική αρχιτεκτονική αποθήκης δεδομένων

Οι παραδοσιακές αποθήκες δεδομένων επικεντρώνονται στην αποθήκευση, επεξεργασία και παρουσίαση δεδομένων σε δομημένα επίπεδα. Συνήθως αναπτύσσονται σε μια εσωτερική ρύθμιση όπου ο σχετικός οργανισμός διαχειρίζεται την υποδομή υλικού, όπως διακομιστές, μονάδες δίσκου και μνήμη.

Από την άλλη πλευρά, οι αποθήκες ενεργού cloud δίνουν έμφαση στις συνεχείς ενημερώσεις δεδομένων και στην επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο αξιοποιώντας πλατφόρμες cloud όπως το Snowflake, το AWS και το Azure. Οι αρχιτεκτονικές τους διαφέρουν επίσης ανάλογα με τις εφαρμογές τους.

Μερικές βασικές διαφορές συζητούνται παρακάτω.

Παραδοσιακή Αρχιτεκτονική Αποθήκης Δεδομένων

1. Κατώτατο επίπεδο (Διακομιστής βάσης δεδομένων): Αυτό το επίπεδο είναι υπεύθυνο για την αποθήκευση (μια διαδικασία γνωστή ως απορρόφηση δεδομένων) και ανάκτηση δεδομένων. Το οικοσύστημα δεδομένων συνδέεται με πηγές δεδομένων που καθορίζονται από την εταιρεία που μπορούν να απορροφήσουν ιστορικά δεδομένα μετά από μια καθορισμένη περίοδο.
2. Μεσαία βαθμίδα (Διακομιστής εφαρμογών): Αυτό το επίπεδο επεξεργάζεται ερωτήματα χρήστη και μετασχηματίζει δεδομένα (μια διαδικασία γνωστή ως ολοκλήρωση δεδομένων) χρησιμοποιώντας ηλεκτρονική αναλυτική επεξεργασία (OLAP) εργαλεία. Τα δεδομένα συνήθως αποθηκεύονται σε μια αποθήκη δεδομένων.
3. Top Tier (Επίπεδο διεπαφής): Η ανώτερη βαθμίδα χρησιμεύει ως επίπεδο διεπαφής για την αλληλεπίδραση με τον χρήστη. Υποστηρίζει ενέργειες όπως ερωτήματα, αναφορές και οπτικοποίηση. Τα τυπικά καθήκοντα περιλαμβάνουν έρευνα αγοράς, ανάλυση πελατών, χρηματοοικονομική αναφορά κ.λπ.

Active-Cloud Data Warehouse Architecture

1. Κατώτατο επίπεδο (Διακομιστής βάσης δεδομένων): Εκτός από την αποθήκευση δεδομένων, αυτό το επίπεδο παρέχει συνεχείς ενημερώσεις δεδομένων για επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, πράγμα που σημαίνει ότι η καθυστέρηση δεδομένων είναι πολύ χαμηλή από την πηγή στον προορισμό. Το οικοσύστημα δεδομένων χρησιμοποιεί προκατασκευασμένες συνδέσεις ή ενσωματώσεις για την ανάκτηση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο από πολλές πηγές.
2. Μεσαία βαθμίδα (Διακομιστής εφαρμογών): Σε αυτό το επίπεδο λαμβάνει χώρα άμεσος μετασχηματισμός δεδομένων. Γίνεται χρησιμοποιώντας εργαλεία OLAP. Τα δεδομένα συνήθως αποθηκεύονται σε διαδικτυακό μάρκετ δεδομένων ή data lakehouse.
3. Top Tier (Επίπεδο διεπαφής): Αυτό το επίπεδο επιτρέπει τις αλληλεπιδράσεις με τους χρήστες, τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και τις αναφορές σε πραγματικό χρόνο. Οι τυπικές εργασίες περιλαμβάνουν τον εντοπισμό απάτης, τη διαχείριση κινδύνου, τη βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας κ.λπ.

Βέλτιστες πρακτικές στην αποθήκευση δεδομένων

Κατά το σχεδιασμό αποθηκών δεδομένων, οι ομάδες δεδομένων πρέπει να ακολουθούν αυτές τις βέλτιστες πρακτικές για να αυξήσουν την επιτυχία των αγωγών δεδομένων τους.

• Αναλύσεις Self-Service: Επισημάνετε σωστά και δομήστε τα στοιχεία δεδομένων για να παρακολουθείτε την ιχνηλασιμότητα – τη δυνατότητα παρακολούθησης ολόκληρου του κύκλου ζωής της αποθήκης δεδομένων. Επιτρέπει την ανάλυση αυτοεξυπηρέτησης που δίνει τη δυνατότητα στους επιχειρηματικούς αναλυτές να δημιουργούν αναφορές με ονομαστική υποστήριξη από την ομάδα δεδομένων.
• Διακυβέρνηση δεδομένων: Καθορίστε ισχυρές εσωτερικές πολιτικές για να διέπει τη χρήση οργανωτικών δεδομένων σε διαφορετικές ομάδες και τμήματα.
• Ασφάλεια δεδομένων: Παρακολουθήστε τακτικά την ασφάλεια της αποθήκης δεδομένων. Εφαρμόστε κρυπτογράφηση βιομηχανικού επιπέδου για να προστατεύσετε τους αγωγούς δεδομένων σας και να συμμορφωθείτε με τα πρότυπα απορρήτου όπως το GDPR, το CCPA και το HIPAA.
• Επεκτασιμότητα και απόδοση: Βελτιώστε τις διαδικασίες για να βελτιώσετε τη λειτουργική αποτελεσματικότητα εξοικονομώντας χρόνο και κόστος. Βελτιστοποιήστε την υποδομή της αποθήκης και καταστήστε την αρκετά στιβαρή για τη διαχείριση οποιουδήποτε φορτίου.
• Ευέλικτη Ανάπτυξη: Ακολουθήστε μια ευέλικτη μεθοδολογία ανάπτυξης για να ενσωματώσετε αλλαγές στο οικοσύστημα της αποθήκης δεδομένων. Ξεκινήστε από μικρό και επεκτείνετε την αποθήκη σας σε επαναλήψεις.

Οφέλη από την αποθήκευση δεδομένων

Ορισμένα βασικά οφέλη της αποθήκης δεδομένων για οργανισμούς περιλαμβάνουν:

1. Βελτιωμένη ποιότητα δεδομένων: Μια αποθήκη δεδομένων παρέχει καλύτερη ποιότητα συλλέγοντας δεδομένα από διάφορες πηγές σε μια κεντρική αποθήκευση μετά τον καθαρισμό και την τυποποίηση.
2. Μείωση κόστους: Μια αποθήκη δεδομένων μειώνει το λειτουργικό κόστος ενσωματώνοντας πηγές δεδομένων σε ένα ενιαίο χώρο αποθήκευσης, εξοικονομώντας έτσι χώρο αποθήκευσης δεδομένων και ξεχωριστό κόστος υποδομής.
3. Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων: Μια αποθήκη δεδομένων υποστηρίζει λειτουργίες BI όπως εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση και αναφορά. Υποστηρίζει επίσης προηγμένες λειτουργίες όπως προγνωστικές αναλύσεις βασισμένες σε AI για αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα σχετικά με εκστρατείες μάρκετινγκ, αλυσίδες εφοδιασμού κ.λπ.

Προκλήσεις της αποθήκευσης δεδομένων

Μερικές από τις πιο αξιοσημείωτες προκλήσεις που εμφανίζονται κατά την κατασκευή μιας αποθήκης δεδομένων είναι οι εξής:

1. Ασφάλεια δεδομένων: Μια αποθήκη δεδομένων περιέχει ευαίσθητες πληροφορίες, καθιστώντας την ευάλωτη σε κυβερνοεπιθέσεις.
2. Μεγάλοι όγκοι δεδομένων: Η διαχείριση και η επεξεργασία μεγάλων δεδομένων είναι πολύπλοκη. Η επίτευξη χαμηλής καθυστέρησης σε όλη τη γραμμή δεδομένων είναι μια σημαντική πρόκληση.
3. Ευθυγράμμιση με τις επιχειρηματικές απαιτήσεις: Κάθε οργανισμός έχει διαφορετικές ανάγκες δεδομένων. Ως εκ τούτου, δεν υπάρχει λύση αποθήκης δεδομένων που να ταιριάζει σε όλους. Οι οργανισμοί πρέπει να ευθυγραμμίσουν τον σχεδιασμό της αποθήκης τους με τις επιχειρηματικές τους ανάγκες για να μειώσουν τις πιθανότητες αποτυχίας.

Για να διαβάσετε περισσότερο περιεχόμενο που σχετίζεται με δεδομένα, τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση, επισκεφτείτε Unite AI.