Útmutató kezdőknek az adattárházhoz

Ebben a digitális gazdaságban az adatok a legfontosabbak. Manapság minden szektor, a magánvállalkozásoktól a közintézményekig, nagy adatokat használ a kritikus üzleti döntések meghozatalához.

Az adatökoszisztéma azonban számos kihívással néz szembe a nagy adatmennyiség, változatosság és sebesség tekintetében. A vállalkozásoknak bizonyos technikákat kell alkalmazniuk ezen adatok rendszerezésére, kezelésére és elemzésére.

Lépjen be az adattárházba! 

Az adattárház kulcsfontosságú eleme egy modern vállalat adatökoszisztémájának. Egyszerûsítheti a szervezet adatáramlását és javíthatja döntéshozatali képességeit. Ez meglátszik a globális adattárház-piaci növekedésben is, amely várhatóan eléri $ 51.18 milliárd 2028, szemben a 21.18-as 2019 milliárd dollárral.

Ez a cikk megvizsgálja az adattárházat, annak architektúra típusait, a kulcsfontosságú összetevőket, az előnyöket és a kihívásokat.

Mi az adattárház?

Az adattárház egy adatkezelési rendszer, amelyet támogatni kell Üzleti intelligencia (BI) tevékenységek. Ez egy olyan folyamat, amely során adatokat gyűjtenek, tisztítanak és átalakítanak különböző forrásokból, és tárolják azokat egy központi adattárban. Hatalmas mennyiségű adatot képes kezelni, és megkönnyíti az összetett lekérdezéseket.

A BI-rendszerekben az adattárház először a különböző nyers adatokat tiszta, rendezett és integrált adatokká alakítja át, amelyeket aztán gyakorlati ismeretek kinyerésére használnak fel az elemzés, a jelentéskészítés és az adatokon alapuló döntéshozatal megkönnyítésére.

Sőt, a modern adattárház csővezetékek alkalmasak a növekedés előrejelzésére és prediktív elemzés mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulási (ML) technikák felhasználásával. A felhőalapú adattárház tovább erősíti ezeket a képességeket, nagyobb méretezhetőséget és hozzáférhetőséget kínálva, így a teljes adatkezelési folyamat még rugalmasabbá válik.

Mielőtt a különböző adattárház-architektúrákat tárgyalnánk, nézzük meg az adattárházat alkotó főbb összetevőket.

Az adattárház kulcsfontosságú összetevői

Az adattárház több összetevőből áll, amelyek együtt dolgoznak az adatok hatékony kezelése érdekében. A következő elemek egy funkcionális adattárház gerincét szolgálják.

1. Adatforrások: Az adatforrások információt és kontextust biztosítanak az adattárház számára. Strukturált, strukturálatlan vagy félig strukturált adatokat tartalmazhatnak. Ezek lehetnek strukturált adatbázisok, naplófájlok, CSV-fájlok, tranzakciós táblák, harmadik féltől származó üzleti eszközök, érzékelőadatok stb.
2. ETL (Kivonat, átalakítás, betöltés) Csővezeték: Ez egy adatintegrációs mechanizmus felelős adatok kinyerése adatforrásokból, megfelelő formátumba alakítva, majd adattárházszerűen betöltve az adatcélhelyre. A folyamat biztosítja a helyes, teljes és következetes adatokat.
3. Metaadatok: A metaadatok az adatokkal kapcsolatos adatok. Szerkezeti információkat és átfogó képet nyújt a raktári adatokról. A metaadatok elengedhetetlenek az irányításhoz és a hatékony adatkezeléshez.
4. Adat hozzáférés: Azokra a módszerekre utal, amelyeket az adatcsoportok használnak az adattárházban lévő adatok eléréséhez, például SQL-lekérdezéseket, jelentéskészítő eszközöket, elemzőeszközöket stb.
5. Adatok rendeltetési helye: Ezek fizikai tárolóhelyek az adatok számára, például adattárház, adattó vagy adatpiac.

Ezek az összetevők általában szabványosak az adattárház-típusokban. Röviden tárgyaljuk, miben különbözik egy hagyományos adattárház architektúrája a felhő alapú adattárháztól.

Architektúra: Traditional Data Warehouse vs Active-Cloud Data Warehouse

Egy tipikus adattárház-architektúra

A hagyományos adattárházak az adatok strukturált szinteken történő tárolására, feldolgozására és bemutatására összpontosítanak. Általában helyszíni környezetben helyezik üzembe, ahol az érintett szervezet kezeli a hardver-infrastruktúrát, például a kiszolgálókat, a meghajtókat és a memóriát.

Másrészt az aktív felhőalapú raktárak a folyamatos adatfrissítésekre és a valós idejű feldolgozásra helyezik a hangsúlyt a felhőplatformok, például a Snowflake, az AWS és az Azure kihasználásával. Architektúráik alkalmazásuktól függően is különböznek.

Néhány lényeges különbséget az alábbiakban tárgyalunk.

Hagyományos adattárház-architektúra

1. Alsó szint (adatbázis-kiszolgáló): Ez a szint felelős a tárolásért (ez az úgynevezett folyamat adatok bevitele) és az adatok lekérése. Az adatökoszisztéma a vállalat által meghatározott adatforrásokhoz csatlakozik, amelyek egy adott időszak után képesek feldolgozni a korábbi adatokat.
2. Középső szint (alkalmazásszerver): Ez a szint feldolgozza a felhasználói lekérdezéseket és átalakítja az adatokat (ez a folyamat az ún adatintegráció) Online Analytical Processing (OLAP) eszközöket. Az adatokat általában adattárházban tárolják.
3. Legfelső szint (interfész réteg): A legfelső réteg a felhasználói interakció első rétegeként szolgál. Támogatja az olyan műveleteket, mint a lekérdezés, jelentéskészítés és megjelenítés. A tipikus feladatok közé tartozik a piackutatás, az ügyfélelemzés, a pénzügyi jelentéskészítés stb.

Active-Cloud Data Warehouse architektúra

1. Alsó szint (adatbázis-kiszolgáló): Az adatok tárolása mellett ez a szint folyamatos adatfrissítést biztosít a valós idejű adatfeldolgozáshoz, ami azt jelenti, hogy az adatok késleltetése nagyon alacsony a forrástól a célig. Az adatökoszisztéma előre beépített csatlakozókat vagy integrációkat használ a valós idejű adatok lekéréséhez számos forrásból.
2. Középső szint (alkalmazásszerver): Azonnali adatátalakítás történik ezen a szinten. Ez OLAP eszközökkel történik. Az adatokat általában egy online adatpiacon vagy Data Lakehouse-ban tárolják.
3. Legfelső szint (interfész réteg): Ez a szint lehetővé teszi a felhasználói interakciókat, a prediktív elemzést és a valós idejű jelentéskészítést. A tipikus feladatok közé tartozik a csalás felderítése, a kockázatkezelés, az ellátási lánc optimalizálása stb.

Az adattárház bevált gyakorlatai

Az adattárházak tervezése során az adatcsoportoknak követniük kell ezeket a bevált módszereket adatfolyamaik sikerének növelése érdekében.

• Önkiszolgáló elemzés: Az adatelemek megfelelő címkézése és szerkezete a nyomon követhetőség nyomon követése érdekében – az adattárház teljes életciklusának nyomon követése. Lehetővé teszi az önkiszolgáló elemzést, amely képessé teszi az üzleti elemzőket arra, hogy jelentéseket készítsenek az adatcsapat névleges támogatásával.
• Adatkezelés: Állítson be robusztus belső szabályzatokat, amelyek szabályozzák a szervezeti adatok felhasználását a különböző csoportokban és részlegekben.
• Adatbiztonság: Rendszeresen ellenőrizze az adattárház biztonságát. Alkalmazza az iparági szintű titkosítást adatfolyamai védelméhez, és megfelel az adatvédelmi szabványoknak, például a GDPR, a CCPA és a HIPAA.
• Méretezhetőség és teljesítmény: Racionalizálja a folyamatokat a működési hatékonyság javítása érdekében, miközben időt és költséget takarít meg. Optimalizálja a raktári infrastruktúrát, és tegye elég robusztussá ahhoz, hogy bármilyen terhelést kezelni tudjon.
• Agilis fejlesztés: Kövessen egy agilis fejlesztési módszert az adattárház ökoszisztémájába történő változtatások beépítéséhez. Kezdje kicsiben, és iterációkkal bővítse raktárát.

Az adattárház előnyei

Néhány kulcsfontosságú adattárház-előny a szervezetek számára:

1. Továbbfejlesztett adatminőség: Az adattárház jobb minőséget biztosít azáltal, hogy a különböző forrásokból származó adatokat egy központi tárolóba gyűjti a tisztítás és szabványosítás után.
2. Költségcsökkentés: Az adattárház csökkenti a működési költségeket azáltal, hogy az adatforrásokat egyetlen tárolóba integrálja, így adattárhelyet és külön infrastrukturális költségeket takarít meg.
3. Javított döntéshozatal: Az adattárház támogatja az olyan BI-funkciókat, mint az adatbányászat, a vizualizáció és a jelentéskészítés. Támogatja az olyan fejlett funkciókat is, mint az AI-alapú prediktív elemzés a marketingkampányokkal, ellátási láncokkal stb. kapcsolatos adatvezérelt döntésekhez.

Az adattárház kihívásai

Az adattárház felépítése során felmerülő legjelentősebb kihívások közül néhány a következő:

1. Adatbiztonság: Az adattárház érzékeny információkat tartalmaz, így sebezhetővé válik a kibertámadásokkal szemben.
2. Nagy adatmennyiségek: A big data kezelése és feldolgozása összetett. Jelentős kihívást jelent az alacsony késleltetés elérése az adatfolyamban.
3. Az üzleti követelményekhez való igazodás: Minden szervezetnek más adatigénye van. Ezért nincs mindenre alkalmas adattárház-megoldás. A szervezeteknek össze kell hangolniuk raktáruk kialakítását üzleti igényeikkel, hogy csökkentsék a kudarc esélyét.

Az adatokkal, a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással kapcsolatos további tartalmak megtekintéséhez látogassa meg a webhelyet Egyesítse az AI-t.