מדריך למתחילים לאחסון נתונים

בכלכלה הדיגיטלית הזו, הנתונים הם בעלי חשיבות עליונה. כיום, כל המגזרים, ממפעלים פרטיים ועד גופים ציבוריים, משתמשים בביג דאטה כדי לקבל החלטות עסקיות קריטיות.

עם זאת, המערכת האקולוגית של הנתונים מתמודדת עם אתגרים רבים בנוגע לנפח נתונים גדול, מגוון ומהירות. עסקים חייבים להשתמש בטכניקות מסוימות כדי לארגן, לנהל ולנתח נתונים אלה.

היכנסו למחסני נתונים! 

אחסון נתונים הוא מרכיב קריטי באקוסיסטם הנתונים של ארגון מודרני. זה יכול לייעל את זרימת הנתונים של הארגון ולשפר את יכולות קבלת ההחלטות שלו. זה בא לידי ביטוי גם בצמיחת שוק מחסני הנתונים העולמית, שצפויה להגיע אליה 51.18 מליארד דולרים על ידי 2028, בהשוואה ל-21.18 מיליארד דולר ב-2019.

מאמר זה יבדוק את מחסני הנתונים, סוגי הארכיטקטורה שלו, מרכיבי המפתח, היתרונות והאתגרים.

מה זה אחסון נתונים?

מחסני נתונים היא מערכת ניהול נתונים לתמיכה בינה עסקית (BI) פעולות. זהו תהליך של איסוף, ניקוי והפיכת נתונים ממקורות מגוונים ואחסוןם במאגר מרכזי. זה יכול להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים ולאפשר שאילתות מורכבות.

במערכות BI, מחסני נתונים ממירים תחילה נתונים גולמיים שונים לנתונים נקיים, מאורגנים ומשולבים, אשר משמשים לאחר מכן לחילוץ תובנות ניתנות לפעולה כדי להקל על ניתוח, דיווח וקבלת החלטות מבוססת נתונים.

יתרה מכך, צינורות אחסון נתונים מודרניים מתאימים לחיזוי צמיחה ו ניתוח ניבוי שימוש בטכניקות של בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML). אחסון נתונים בענן מגביר עוד יותר את היכולות הללו ומציע מדרגיות ונגישות רבה יותר, מה שהופך את תהליך ניהול הנתונים כולו לגמיש עוד יותר.

לפני שנדון בארכיטקטורות שונות של מחסני נתונים, בואו נסתכל על הרכיבים העיקריים המרכיבים מחסן נתונים.

מרכיבי מפתח באחסון נתונים

מחסן נתונים מורכב ממספר רכיבים הפועלים יחד כדי לנהל נתונים ביעילות. האלמנטים הבאים משמשים עמוד שדרה למחסן נתונים פונקציונלי.

1. מקורות מידע: מקורות נתונים מספקים מידע והקשר למחסן נתונים. הם יכולים להכיל נתונים מובנים, לא מובנים או מובנים למחצה. אלה יכולים לכלול מסדי נתונים מובנים, קובצי יומן, קבצי CSV, טבלאות עסקאות, כלים עסקיים של צד שלישי, נתוני חיישנים וכו'.
2. ETL (לחלץ, להפוך, לטעון) צנרת: זהו מנגנון שילוב נתונים שאחראי עליו חילוץ נתונים ממקורות נתונים, הפיכתו לפורמט מתאים, וטעינתם אל יעד הנתונים כמו מחסן נתונים. הצינור מבטיח נתונים נכונים, מלאים ועקביים.
3. מטא נתונים: מטא נתונים הם נתונים על הנתונים. הוא מספק מידע מבני ותצוגה מקיפה של נתוני המחסן. מטא נתונים חיוניים לממשל ולניהול נתונים יעיל.
4. גישה למידע: זה מתייחס לשיטות שצוותי נתונים משתמשים בהם כדי לגשת לנתונים במחסן הנתונים, למשל שאילתות SQL, כלי דיווח, כלי ניתוח וכו'.
5. יעד נתונים: אלו הם שטחי אחסון פיזיים לנתונים, כגון מחסן נתונים, אגם נתונים או חנות נתונים.

בדרך כלל, רכיבים אלה הם סטנדרטיים בכל סוגי מחסני הנתונים. בואו נדון בקצרה כיצד הארכיטקטורה של מחסן נתונים מסורתי שונה ממחסן נתונים מבוסס ענן.

ארכיטקטורה: Traditional Data Warehouse לעומת Active-Cloud Data Warehouse

ארכיטקטורת מחסן נתונים טיפוסית

מחסני נתונים מסורתיים מתמקדים באחסון, עיבוד והצגת נתונים בשכבות מובנות. הם נפרסים בדרך כלל בסביבה מקומית שבה הארגון הרלוונטי מנהל את תשתית החומרה כמו שרתים, כוננים וזיכרון.

מצד שני, מחסני ענן אקטיבי מדגישים עדכוני נתונים מתמשכים ועיבוד בזמן אמת על ידי מינוף פלטפורמות ענן כמו Snowflake, AWS ו-Azure. גם הארכיטקטורות שלהם שונות על סמך היישומים שלהם.

כמה הבדלים מרכזיים נדונים להלן.

ארכיטקטורת מחסני נתונים מסורתית

1. שכבה תחתונה (שרת מסד נתונים): שכבה זו אחראית לאחסון (תהליך המכונה בליעת נתונים) ואחזור נתונים. המערכת האקולוגית של הנתונים מחוברת למקורות נתונים המוגדרים על ידי החברה שיכולים להטמיע נתונים היסטוריים לאחר תקופה מוגדרת.
2. שכבה אמצעית (שרת יישומים): שכבה זו מעבדת שאילתות משתמשים והופך נתונים (תהליך המכונה שילוב נתונים) באמצעות עיבוד אנליטי מקוון (OLAP) כלים. נתונים מאוחסנים בדרך כלל במחסן נתונים.
3. שכבה עליונה (שכבת ממשק): השכבה העליונה משמשת כשכבת הקצה הקדמית לאינטראקציה עם המשתמש. הוא תומך בפעולות כמו שאילתה, דיווח והדמיה. משימות טיפוסיות כוללות מחקר שוק, ניתוח לקוחות, דיווח כספי וכו'.

ארכיטקטורת מחסן נתונים של Active-Cloud

1. שכבה תחתונה (שרת מסד נתונים): מלבד אחסון נתונים, שכבה זו מספקת עדכוני נתונים רציפים לעיבוד נתונים בזמן אמת, כלומר, זמן האחזור של הנתונים נמוך מאוד ממקור ליעד. המערכת האקולוגית של הנתונים משתמשת במחברים מובנים מראש או באינטגרציות כדי להביא נתונים בזמן אמת ממקורות רבים.
2. שכבה אמצעית (שרת יישומים): טרנספורמציה מיידית של נתונים מתרחשת בשכבה זו. זה נעשה באמצעות כלי OLAP. נתונים מאוחסנים בדרך כלל ב-Data Mart מקוון או Data Lakehouse.
3. שכבה עליונה (שכבת ממשק): שכבה זו מאפשרת אינטראקציות עם משתמשים, ניתוח חזוי ודיווח בזמן אמת. משימות טיפוסיות כוללות גילוי הונאה, ניהול סיכונים, אופטימיזציה של שרשרת האספקה ​​וכו'.

שיטות עבודה מומלצות באחסון נתונים

בזמן תכנון מחסני נתונים, צוותי הנתונים חייבים לפעול לפי שיטות עבודה מומלצות אלה כדי להגביר את הצלחת צינורות הנתונים שלהם.

• ניתוח שירות עצמי: תיוג ומבנה כהלכה רכיבי נתונים כדי לעקוב אחר העקיבות - היכולת לעקוב אחר כל מחזור החיים של מחסן הנתונים. זה מאפשר ניתוח בשירות עצמי המאפשר לאנליסטים עסקיים להפיק דוחות עם תמיכה נומינלית מצוות הנתונים.
• ממשל נתונים: הגדר מדיניות פנימית חזקה כדי לשלוט בשימוש בנתונים ארגוניים על פני צוותים ומחלקות שונות.
• אבטחת מידע: עקוב אחר אבטחת מחסן הנתונים באופן קבוע. החל הצפנה ברמה תעשייתית כדי להגן על צינורות הנתונים שלך ולעמוד בתקני פרטיות כמו GDPR, CCPA ו-HIPAA.
• מדרגיות וביצועים: ייעול תהליכים לשיפור היעילות התפעולית תוך חיסכון בזמן ובעלות. בצע אופטימיזציה של תשתית המחסן והפוך אותה לחזקה מספיק כדי לנהל כל עומס.
• פיתוח זריז: עקוב אחר מתודולוגיית פיתוח זריזה כדי לשלב שינויים באקוסיסטם של מחסני הנתונים. התחל בקטן והרחיב את המחסן שלך באיטרציות.

היתרונות של אחסון נתונים

כמה מהיתרונות המרכזיים של מחסן נתונים לארגונים כוללים:

1. איכות נתונים משופרת: מחסן נתונים מספק איכות טובה יותר על ידי איסוף נתונים ממקורות שונים לאחסון מרכזי לאחר ניקוי וסטנדרטיזציה.
2. הפחתת עלויות: מחסן נתונים מפחית עלויות תפעול על ידי שילוב מקורות נתונים במאגר אחד, ובכך חוסך מקום אחסון נתונים ועלויות תשתית נפרדות.
3. קבלת החלטות משופרת: מחסן נתונים תומך בפונקציות BI כמו כריית נתונים, ויזואליזציה ודיווח. זה גם תומך בפונקציות מתקדמות כמו ניתוח חיזוי מבוסס AI עבור החלטות מונעות נתונים לגבי קמפיינים שיווקיים, שרשראות אספקה ​​וכו'.

אתגרי אחסון נתונים

כמה מהאתגרים הבולטים ביותר המתרחשים בעת בניית מחסן נתונים הם כדלקמן:

1. אבטחת מידע: מחסן נתונים מכיל מידע רגיש, מה שהופך אותו לפגיע להתקפות סייבר.
2. נפחי נתונים גדולים: ניהול ועיבוד ביג דאטה הוא מורכב. השגת חביון נמוך לאורך צנרת הנתונים היא אתגר משמעותי.
3. התאמה לדרישות העסקיות: לכל ארגון יש צרכי נתונים שונים. לפיכך, אין פתרון אחד המתאים לכולם למחסן נתונים. ארגונים חייבים ליישר את עיצוב המחסן שלהם עם הצרכים העסקיים שלהם כדי להפחית את הסיכויים לכישלון.

לקריאת תוכן נוסף הקשור לנתונים, בינה מלאכותית ולמידת מכונה, בקר איחוד AI.