Duomenų saugyklos vadovas pradedantiesiems

Šioje skaitmeninėje ekonomikoje duomenys yra svarbiausi. Šiandien visi sektoriai, nuo privačių įmonių iki viešųjų subjektų, naudoja didelius duomenis, kad priimtų svarbius verslo sprendimus.

Tačiau duomenų ekosistema susiduria su daugybe iššūkių, susijusių su dideliu duomenų kiekiu, įvairove ir greičiu. Įmonės turi naudoti tam tikrus metodus šiems duomenims tvarkyti, tvarkyti ir analizuoti.

Įveskite duomenų saugyklą! 

Duomenų saugykla yra svarbus šiuolaikinės įmonės duomenų ekosistemos komponentas. Tai gali supaprastinti organizacijos duomenų srautą ir pagerinti jos sprendimų priėmimo galimybes. Tai matyti ir pasaulinės duomenų saugyklos rinkos augime, kurį tikimasi pasiekti 51.18 išleidžiate $ 2028 milijardą, palyginti su 21.18 mlrd. USD 2019 m.

Šiame straipsnyje bus nagrinėjama duomenų saugykla, jo architektūros tipai, pagrindiniai komponentai, pranašumai ir iššūkiai.

Kas yra duomenų saugykla?

Duomenų saugykla yra duomenų valdymo sistema, kurią reikia palaikyti Verslo žvalgyba (BI) operacijos. Tai duomenų iš įvairių šaltinių rinkimo, valymo ir transformavimo bei saugojimo centralizuotoje saugykloje procesas. Jis gali apdoroti didelius duomenų kiekius ir palengvinti sudėtingas užklausas.

BI sistemose duomenų saugykla pirmiausia paverčia skirtingus neapdorotus duomenis į švarius, sutvarkytus ir integruotus duomenis, kurie vėliau naudojami veiksmingoms įžvalgoms gauti, kad būtų lengviau analizuoti, teikti ataskaitas ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus.

Be to, šiuolaikiniai duomenų saugyklos vamzdynai tinka augimo prognozavimui ir nuspėjamoji analizė naudojant dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) metodus. Duomenų saugojimas debesyje dar labiau išplečia šias galimybes, suteikdamas didesnį mastelio keitimą ir prieinamumą, todėl visas duomenų valdymo procesas tampa dar lankstesnis.

Prieš aptardami skirtingas duomenų saugyklos architektūras, pažvelkime į pagrindinius komponentus, kurie sudaro duomenų saugyklą.

Pagrindiniai duomenų saugyklos komponentai

Duomenų saugykla susideda iš kelių komponentų, veikiančių kartu, kad būtų galima efektyviai valdyti duomenis. Šie elementai yra funkcinės duomenų saugyklos pagrindas.

1. Duomenų šaltinis: Duomenų šaltiniai teikia informaciją ir kontekstą duomenų saugyklai. Juose gali būti struktūrinių, nestruktūruotų arba pusiau struktūrinių duomenų. Tai gali būti struktūrinės duomenų bazės, žurnalo failai, CSV failai, operacijų lentelės, trečiųjų šalių verslo įrankiai, jutiklių duomenys ir kt.
2. ETL (Išskleisti, paversti, įkelti) Dujotiekis: Tai duomenų integravimo mechanizmas, atsakingas už duomenų ištraukimas iš duomenų šaltinių, paverčiant juos tinkamu formatu ir įkeliant į duomenų paskirties vietą, pavyzdžiui, į duomenų saugyklą. Dujotiekis užtikrina teisingus, išsamius ir nuoseklius duomenis.
3. Metaduomenys: Metaduomenys yra duomenys apie duomenis. Jame pateikiama struktūrinė informacija ir išsamus sandėlio duomenų vaizdas. Metaduomenys yra būtini valdymui ir veiksmingam duomenų valdymui.
4. Prieiga prie duomenų: Tai nurodo metodus, kuriuos duomenų komandos naudoja siekdamos pasiekti duomenis duomenų saugykloje, pvz., SQL užklausas, ataskaitų teikimo įrankius, analizės įrankius ir kt.
5. Duomenų paskirties vieta: Tai yra fizinės duomenų saugojimo vietos, pvz., duomenų saugykla, duomenų ežeras arba duomenų prekybos centras.

Paprastai šie komponentai yra standartiniai visų tipų duomenų saugyklose. Trumpai aptarkime, kuo tradicinės duomenų saugyklos architektūra skiriasi nuo debesyje pagrįstos duomenų saugyklos.

Architektūra: tradicinė duomenų saugykla ir „Active-Cloud“ duomenų saugykla

Įprasta duomenų saugyklos architektūra

Tradicinės duomenų saugyklos daugiausia dėmesio skiria duomenų saugojimui, apdorojimui ir pateikimui struktūrizuotose pakopose. Paprastai jie diegiami vietoje, kur atitinkama organizacija valdo aparatinės įrangos infrastruktūrą, pvz., serverius, diskus ir atmintį.

Kita vertus, aktyvių debesų sandėliuose pabrėžiamas nuolatinis duomenų atnaujinimas ir apdorojimas realiuoju laiku, naudojant debesų platformas, tokias kaip Snowflake, AWS ir Azure. Jų architektūra taip pat skiriasi priklausomai nuo jų taikymo.

Kai kurie pagrindiniai skirtumai aptariami toliau.

Tradicinė duomenų saugyklos architektūra

1. Apatinė pakopa (duomenų bazės serveris): Ši pakopa yra atsakinga už saugojimą (procesas, žinomas kaip duomenų praradimas) ir gauti duomenis. Duomenų ekosistema yra prijungta prie įmonės nustatytų duomenų šaltinių, kurie po nurodyto laikotarpio gali gauti istorinius duomenis.
2. Vidurinė pakopa (programų serveris): Ši pakopa apdoroja vartotojų užklausas ir transformuoja duomenis (procesas, žinomas kaip duomenų integravimas) naudojant internetinį analitinį apdorojimą (OLAP) įrankiai. Duomenys paprastai saugomi duomenų saugykloje.
3. Aukščiausia pakopa (sąsajos sluoksnis): Viršutinė pakopa yra pagrindinis naudotojo sąveikos sluoksnis. Jis palaiko tokius veiksmus kaip užklausų teikimas, ataskaitų teikimas ir vizualizacija. Įprastos užduotys apima rinkos tyrimus, klientų analizę, finansines ataskaitas ir kt.

„Active-Cloud“ duomenų saugyklos architektūra

1. Apatinė pakopa (duomenų bazės serveris): Be duomenų saugojimo, ši pakopa nuolat atnaujina duomenis, kad būtų galima apdoroti duomenis realiuoju laiku, o tai reiškia, kad duomenų delsa nuo šaltinio iki paskirties vietos yra labai maža. Duomenų ekosistema naudoja iš anksto sukurtas jungtis arba integracijas, kad gautų duomenis realiuoju laiku iš daugelio šaltinių.
2. Vidurinė pakopa (programų serveris): Šioje pakopoje įvyksta neatidėliotina duomenų transformacija. Tai atliekama naudojant OLAP įrankius. Duomenys paprastai saugomi internetinėje duomenų rinkoje arba duomenų bazėje.
3. Aukščiausia pakopa (sąsajos sluoksnis): Ši pakopa įgalina naudotojų sąveiką, nuspėjamąją analizę ir ataskaitų teikimą realiuoju laiku. Įprastos užduotys apima sukčiavimo aptikimą, rizikos valdymą, tiekimo grandinės optimizavimą ir kt.

Geriausia duomenų saugyklos praktika

Kurdamos duomenų saugyklas, duomenų komandos turi vadovautis šia geriausia praktika, kad padidintų duomenų perdavimo kanalų sėkmę.

• Savitarnos analizė: Tinkamai pažymėkite ir struktūrizuokite duomenų elementus, kad galėtumėte stebėti atsekamumą – galimybę sekti visą duomenų saugyklos gyvavimo ciklą. Tai įgalina savitarnos analizę, kuri suteikia verslo analitikams galimybę generuoti ataskaitas su nominalia duomenų komandos pagalba.
• Duomenų valdymas: Nustatykite patikimą vidaus politiką, kad valdytumėte organizacijos duomenų naudojimą įvairiose komandose ir skyriuose.
• Duomenų saugumas: Reguliariai stebėkite duomenų saugyklos saugumą. Taikykite pramonės lygio šifravimą, kad apsaugotumėte savo duomenų srautus ir atitiktumėte privatumo standartus, pvz., GDPR, CCPA ir HIPAA.
• Mastelio keitimas ir našumas: Supaprastinkite procesus, kad pagerintumėte veiklos efektyvumą, taupydami laiką ir išlaidas. Optimizuokite sandėlio infrastruktūrą ir padarykite ją pakankamai tvirtą, kad galėtumėte valdyti bet kokią apkrovą.
• Judrus vystymasis: Vadovaukitės judria kūrimo metodika, kad įtrauktumėte pakeitimus į duomenų saugyklos ekosistemą. Pradėkite nuo mažo ir kartokite savo sandėlį.

Duomenų saugyklos privalumai

Kai kurie pagrindiniai duomenų saugyklos pranašumai organizacijoms:

1. Pagerinta duomenų kokybė: Duomenų saugykla užtikrina geresnę kokybę, nes išvalius ir standartizuotus duomenis iš įvairių šaltinių surenka į centralizuotą saugyklą.
2. Kainos sumažinimas: Duomenų saugykla sumažina veiklos sąnaudas integruodama duomenų šaltinius į vieną saugyklą, taip sutaupant vietos duomenų saugykloje ir atskiras infrastruktūros išlaidas.
3. Patobulintas sprendimų priėmimas: Duomenų saugykla palaiko tokias BI funkcijas kaip duomenų gavyba, vizualizacija ir ataskaitų teikimas. Ji taip pat palaiko pažangias funkcijas, tokias kaip AI pagrįsta nuspėjamoji analizė, skirta duomenimis pagrįstiems sprendimams dėl rinkodaros kampanijų, tiekimo grandinių ir kt.

Duomenų saugyklos iššūkiai

Kai kurie svarbiausi iššūkiai, kylantys kuriant duomenų saugyklą, yra šie:

1. Duomenų saugumas: Duomenų saugykloje yra neskelbtinos informacijos, todėl ji yra pažeidžiama kibernetinių atakų.
2. Dideli duomenų kiekiai: Didelių duomenų valdymas ir apdorojimas yra sudėtingas. Mažos delsos pasiekimas visame duomenų sraute yra didelis iššūkis.
3. Derinimas su verslo reikalavimais: Kiekviena organizacija turi skirtingus duomenų poreikius. Taigi nėra universalaus duomenų saugyklos sprendimo. Organizacijos turi suderinti savo sandėlio dizainą su verslo poreikiais, kad sumažintų nesėkmės tikimybę.

Norėdami perskaityti daugiau turinio, susijusio su duomenimis, dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi, apsilankykite Suvienyti AI.