Водич за почетници за складирање податоци

Во оваа дигитална економија, податоците се најважни. Денес, сите сектори, од приватни претпријатија до јавни субјекти, користат големи податоци за да донесат критични деловни одлуки.

Сепак, екосистемот на податоци се соочува со бројни предизвици во однос на големиот обем на податоци, разновидноста и брзината. Бизнисите мора да користат одредени техники за организирање, управување и анализа на овие податоци.

Внесете складирање на податоци! 

Складирањето податоци е критична компонента во екосистемот на податоци на модерното претпријатие. Може да го рационализира протокот на податоци на организацијата и да ги подобри нејзините способности за донесување одлуки. Ова е видливо и во растот на глобалниот пазар на складирање податоци, кој се очекува да достигне 51.18 милијарди долари од 2028, во споредба со 21.18 милијарди долари во 2019 година.

Оваа статија ќе го истражи складирањето на податоци, неговите типови архитектура, клучните компоненти, придобивките и предизвиците.

Што е складирање на податоци?

Складирањето податоци е систем за управување со податоци за поддршка Деловно разузнавање (БИ) операции. Тоа е процес на собирање, чистење и трансформирање на податоци од различни извори и нивно складирање во централизирано складиште. Може да се справи со огромни количини на податоци и да ги олесни сложените прашања.

Во BI системите, складирањето на податоци прво ги конвертира различните необработени податоци во чисти, организирани и интегрирани податоци, кои потоа се користат за да се извлечат акциони сознанија за да се олесни анализата, известувањето и донесувањето одлуки информирани за податоци.

Покрај тоа, современите цевководи за складирање податоци се погодни за прогнозирање на растот и предвидлива анализа користејќи техники за вештачка интелигенција (ВИ) и машинско учење (ML). Складирањето на податоци во облак дополнително ги засилува овие способности, нудејќи поголема приспособливост и пристапност, што го прави целиот процес на управување со податоци уште пофлексибилен.

Пред да разговараме за различни архитектури на складишта на податоци, да ги погледнеме главните компоненти што го сочинуваат складиштето на податоци.

Клучни компоненти на складирање податоци

Складирањето податоци се состои од неколку компоненти кои работат заедно за ефикасно управување со податоците. Следниве елементи служат како столб за функционален склад за податоци.

1. Извори на податоци: Изворите на податоци обезбедуваат информации и контекст во складиштето на податоци. Тие можат да содржат структурирани, неструктурирани или полуструктурирани податоци. Тие може да вклучуваат структурирани бази на податоци, датотеки за евиденција, датотеки CSV, табели за трансакции, деловни алатки од трети страни, податоци од сензори итн.
2. ETL (Екстракт, трансформација, оптоварување) Гасовод: Тоа е механизам за интеграција на податоци одговорен за извлекување податоци од извори на податоци, трансформирајќи ги во соодветен формат и вчитувајќи ги во дестинацијата на податоци како складиште за податоци. Гасоводот обезбедува точни, целосни и конзистентни податоци.
3. Метаподатоци: Метаподатоци се податоци за податоците. Обезбедува структурни информации и сеопфатен преглед на податоците за складиштето. Метаподатоците се од суштинско значење за управување и ефективно управување со податоците.
4. Пристап до податоци: Тоа се однесува на методите што тимовите за податоци ги користат за пристап до податоците во складиштето на податоци, на пр., SQL прашања, алатки за известување, алатки за аналитика итн.
5. Дестинација на податоци: Тоа се физички простори за складирање податоци, како што се складиште за податоци, езеро со податоци или податоци за продажба.

Вообичаено, овие компоненти се стандардни кај типовите складишта на податоци. Ајде накратко да разговараме за тоа како архитектурата на традиционалното складиште на податоци се разликува од складиштето на податоци базирано на облак.

Архитектура: Традиционално складиште на податоци наспроти складиште на податоци во Active-Cloud

Типична архитектура на складиште на податоци

Традиционалните складишта на податоци се фокусираат на складирање, обработка и презентирање на податоци во структурирани нивоа. Тие обично се распоредени во поставка во просторија каде што релевантната организација управува со хардверската инфраструктура како сервери, дискови и меморија.

Од друга страна, магацините со активни облак ги нагласуваат континуираните ажурирања на податоците и обработката во реално време преку искористување на платформите за облак како Snowflake, AWS и Azure. Нивните архитектури исто така се разликуваат врз основа на нивните апликации.

Некои клучни разлики се дискутирани подолу.

Традиционална архитектура на складишта на податоци

1. Долно ниво (сервер за база на податоци): Ова ниво е одговорно за складирање (процес познат како голтање на податоци) и преземање податоци. Екосистемот на податоци е поврзан со извори на податоци дефинирани од компанијата кои можат да внесат историски податоци по одреден период.
2. Средно ниво (сервер за апликации): Ова ниво ги обработува корисничките барања и ги трансформира податоците (процес познат како интеграција на податоците) со користење на онлајн аналитичка обработка (ОЛАП) алатки. Податоците обично се складираат во складиште на податоци.
3. Горно ниво (слој на интерфејс): Горниот слој служи како преден слој за интеракција со корисникот. Поддржува дејства како барање, известување и визуелизација. Типични задачи вклучуваат истражување на пазарот, анализа на клиенти, финансиско известување итн.

Архитектура на складиште на податоци Active-Cloud

1. Долно ниво (сервер за база на податоци): Покрај складирањето податоци, ова ниво обезбедува континуирано ажурирање на податоците за обработка на податоци во реално време, што значи дека доцнењето на податоците е многу ниско од изворот до дестинацијата. Податочниот екосистем користи претходно вградени конектори или интеграции за преземање податоци во реално време од бројни извори.
2. Средно ниво (сервер за апликации): Во ова ниво се случува непосредна трансформација на податоците. Тоа е направено со помош на алатки OLAP. Податоците обично се складираат во онлајн податочен пазар или податочна куќа.
3. Горно ниво (слој на интерфејс): Ова ниво овозможува кориснички интеракции, предвидлива аналитика и известување во реално време. Типичните задачи вклучуваат откривање измами, управување со ризик, оптимизација на синџирот на снабдување итн.

Најдобри практики во складирање податоци

Додека дизајнираат складишта за податоци, тимовите за податоци мора да ги следат овие најдобри практики за да го зголемат успехот на нивните цевководи за податоци.

• Анализа за самопослужување: Правилно означете ги и структурирајте ги податочните елементи за да ја следите следливоста – можност за следење на целиот животен циклус на складиштето на податоци. Овозможува аналитика за самопослужување што ги овластува деловните аналитичари да генерираат извештаи со номинална поддршка од тимот за податоци.
• Управување со податоци: Поставете цврсти внатрешни политики за управување со употребата на организациски податоци низ различни тимови и одделенија.
• Безбедност на податоците: Редовно следете ја безбедноста на складиштето на податоци. Применете шифрирање од индустриско ниво за да ги заштитите вашите цевководи за податоци и усогласете се со стандардите за приватност како GDPR, CCPA и HIPAA.
• Приспособливост и перформанси: Рационализирајте ги процесите за да ја подобрите оперативната ефикасност притоа заштедувајќи време и трошоци. Оптимизирајте ја инфраструктурата на магацинот и направете ја доволно робусна за да управува со секој товар.
• Агилен развој: Следете ја агилната развојна методологија за да ги вклучите промените во екосистемот на складиштето на податоци. Започнете мали и проширете го вашиот магацин во повторувања.

Придобивки од складирање податоци

Некои клучни придобивки од складиштето на податоци за организациите вклучуваат:

1. Подобрен квалитет на податоци: Магацинот за податоци обезбедува подобар квалитет со собирање податоци од различни извори во централизирано складирање по чистењето и стандардизирањето.
2. Намалување на трошоците: Складиштето на податоци ги намалува оперативните трошоци со интегрирање на изворите на податоци во едно складиште, со што се заштедува простор за складирање податоци и одделни трошоци за инфраструктура.
3. Подобрено донесување одлуки: Складиштето на податоци поддржува функции на БИ како што се ископување податоци, визуелизација и известување. Исто така, поддржува напредни функции како што е предвидлива аналитика базирана на вештачка интелигенција за одлуки водени од податоци за маркетинг кампањи, синџири на снабдување итн.

Предизвици на складирање податоци

Некои од најзначајните предизвици што се јавуваат при изградба на складиште за податоци се како што следува:

1. Безбедност на податоците: Магацинот на податоци содржи чувствителни информации, што го прави ранлив на сајбер-напади.
2. Големи волумени на податоци: Управувањето и обработката на големи податоци е сложено. Постигнувањето ниска доцнење низ целата линија на податоци е значаен предизвик.
3. Усогласување со деловните барања: Секоја организација има различни потреби за податоци. Оттука, не постои едно решение за складиште на податоци што одговара на сите. Организациите мора да го усогласат дизајнот на нивниот магацин со нивните деловни потреби за да ги намалат шансите за неуспех.

За да прочитате повеќе содржини поврзани со податоци, вештачка интелигенција и машинско учење, посетете Обединете вештачка интелигенција.