Een beginnershandleiding voor datawarehousing

In deze digitale economie zijn data van cruciaal belang. Tegenwoordig gebruiken alle sectoren, van particuliere ondernemingen tot publieke entiteiten, big data om cruciale zakelijke beslissingen te nemen.

Het data-ecosysteem wordt echter geconfronteerd met tal van uitdagingen op het gebied van grote datavolumes, variëteit en snelheid. Bedrijven moeten bepaalde technieken gebruiken om deze gegevens te organiseren, beheren en analyseren.

Voer datawarehousing in! 

Datawarehousing is een cruciaal onderdeel van het data-ecosysteem van een moderne onderneming. Het kan de gegevensstroom van een organisatie stroomlijnen en de besluitvormingsmogelijkheden verbeteren. Dit blijkt ook uit de wereldwijde groei van de datawarehousingmarkt, die naar verwachting zal toenemen $ 51.18 miljard 2028, vergeleken met $ 21.18 miljard in 2019.

In dit artikel worden datawarehousing, de architectuurtypen, de belangrijkste componenten, voordelen en uitdagingen ervan onderzocht.

Wat is datawarehousing?

Datawarehousing is een datamanagementsysteem dat u kunt ondersteunen Business Intelligence (BI) activiteiten. Het is een proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden verzameld, opgeschoond en getransformeerd en opgeslagen in een gecentraliseerde opslagplaats. Het kan grote hoeveelheden gegevens verwerken en complexe zoekopdrachten vergemakkelijken.

In BI-systemen zet datawarehousing eerst ongelijksoortige onbewerkte gegevens om in schone, georganiseerde en geïntegreerde gegevens, die vervolgens worden gebruikt om bruikbare inzichten te extraheren om analyse, rapportage en op gegevens gebaseerde besluitvorming te vergemakkelijken.

Bovendien zijn moderne datawarehousing-pijplijnen geschikt voor groeivoorspellingen voorspellende analyse met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) technieken. Cloud datawarehousing versterkt deze mogelijkheden verder en biedt grotere schaalbaarheid en toegankelijkheid, waardoor het gehele databeheerproces nog flexibeler wordt.

Voordat we de verschillende datawarehouse-architecturen bespreken, kijken we eerst naar de belangrijkste componenten waaruit een datawarehouse bestaat.

Belangrijke componenten van datawarehousing

Datawarehousing bestaat uit verschillende componenten die samenwerken om gegevens efficiënt te beheren. De volgende elementen dienen als ruggengraat voor een functioneel datawarehouse.

1. Data bronnen: Gegevensbronnen bieden informatie en context aan een datawarehouse. Ze kunnen gestructureerde, ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens bevatten. Deze kunnen gestructureerde databases, logbestanden, CSV-bestanden, transactietabellen, zakelijke tools van derden, sensorgegevens, enz. omvatten.
2. ETL (Extraheren, transformeren, laden) Pijpleiding: Het is een data-integratiemechanisme dat verantwoordelijk is voor gegevens extraheren vanuit gegevensbronnen, transformeert deze in een geschikt formaat en laadt deze in de gegevensbestemming zoals een datawarehouse. De pijplijn zorgt voor correcte, volledige en consistente gegevens.
3. metadata: Metadata zijn gegevens over de gegevens. Het biedt structurele informatie en een uitgebreid overzicht van de magazijngegevens. Metadata zijn essentieel voor governance en effectief databeheer.
4. Toegang tot data: Het verwijst naar de methoden die datateams gebruiken om toegang te krijgen tot de gegevens in het datawarehouse, bijvoorbeeld SQL-query's, rapportagetools, analysetools, enz.
5. Gegevensbestemming: Dit zijn fysieke opslagruimtes voor data, zoals een datawarehouse, data lake of datamart.

Normaal gesproken zijn deze componenten standaard voor alle datawarehouse-typen. Laten we kort bespreken hoe de architectuur van een traditioneel datawarehouse verschilt van een cloudgebaseerd datawarehouse.

Architectuur: traditioneel datawarehouse versus Active-Cloud datawarehouse

Een typische datawarehouse-architectuur

Traditionele datawarehouses richten zich op het opslaan, verwerken en presenteren van gegevens in gestructureerde lagen. Ze worden doorgaans geïmplementeerd in een lokale omgeving waar de relevante organisatie de hardware-infrastructuur beheert, zoals servers, schijven en geheugen.

Aan de andere kant leggen active-cloudwarehouses de nadruk op continue data-updates en realtime verwerking door gebruik te maken van cloudplatforms zoals Snowflake, AWS en Azure. Hun architecturen verschillen ook op basis van hun toepassingen.

Enkele belangrijke verschillen worden hieronder besproken.

Traditionele datawarehouse-architectuur

1. Onderste laag (databaseserver): Deze laag is verantwoordelijk voor het opslaan (een proces dat bekend staat als gegevensopname) en gegevens ophalen. Het data-ecosysteem is verbonden met door het bedrijf gedefinieerde databronnen die na een bepaalde periode historische gegevens kunnen opnemen.
2. Middelste laag (applicatieserver): Deze laag verwerkt gebruikersquery's en transformeert gegevens (een proces dat bekend staat als gegevens integratie) met behulp van online analytische verwerking (OLAP) hulpmiddelen. Gegevens worden doorgaans opgeslagen in een datawarehouse.
3. Bovenste niveau (interfacelaag): De bovenste laag dient als front-endlaag voor gebruikersinteractie. Het ondersteunt acties zoals query's, rapportage en visualisatie. Typische taken zijn onder meer marktonderzoek, klantanalyse, financiële rapportering, enz.

Active-Cloud datawarehouse-architectuur

1. Onderste laag (databaseserver): Naast het opslaan van gegevens biedt deze laag continue gegevensupdates voor realtime gegevensverwerking, wat betekent dat de gegevenslatentie van bron tot bestemming zeer laag is. Het data-ecosysteem maakt gebruik van vooraf gebouwde connectoren of integraties om realtime gegevens uit talloze bronnen op te halen.
2. Middelste laag (applicatieserver): In deze laag vindt onmiddellijke gegevenstransformatie plaats. Het wordt gedaan met behulp van OLAP-tools. Gegevens worden doorgaans opgeslagen in een online datamart of data lakehouse.
3. Bovenste niveau (interfacelaag): Deze laag maakt gebruikersinteracties, voorspellende analyses en realtime rapportage mogelijk. Typische taken zijn onder meer fraudedetectie, risicobeheer, optimalisatie van de supply chain, enz.

Beste praktijken op het gebied van datawarehousing

Bij het ontwerpen van datawarehouses moeten de datateams deze best practices volgen om het succes van hun datapipelines te vergroten.

• Selfserviceanalyse: Label en structureer data-elementen op de juiste manier om de traceerbaarheid bij te houden – de mogelijkheid om de gehele levenscyclus van het datawarehouse te volgen. Het maakt selfservice-analyses mogelijk waarmee bedrijfsanalisten rapporten kunnen genereren met nominale ondersteuning van het datateam.
• Gegevensbeheer: Stel robuust intern beleid op om het gebruik van organisatiegegevens door verschillende teams en afdelingen te regelen.
• Dataveiligheid: Controleer regelmatig de beveiliging van het datawarehouse. Pas versleuteling op brancheniveau toe om uw datapijplijnen te beschermen en te voldoen aan privacynormen zoals AVG, CCPA en HIPAA.
• Schaalbaarheid en prestaties: Stroomlijn processen om de operationele efficiëntie te verbeteren en tegelijkertijd tijd en kosten te besparen. Optimaliseer de magazijninfrastructuur en maak deze robuust genoeg om elke lading te beheren.
• Soepele ontwikkeling: Volg een agile ontwikkelingsmethodologie om veranderingen in het datawarehouse-ecosysteem op te nemen. Begin klein en breid uw magazijn stapsgewijs uit.

Voordelen van datawarehousing

Enkele belangrijke datawarehouse-voordelen voor organisaties zijn:

1. Verbeterde gegevenskwaliteit: Een datawarehouse biedt betere kwaliteit door gegevens uit verschillende bronnen na opschoning en standaardisatie te verzamelen in een gecentraliseerde opslag.
2. Kostenbesparing: Een datawarehouse verlaagt de operationele kosten door gegevensbronnen in één enkele repository te integreren, waardoor gegevensopslagruimte en afzonderlijke infrastructuurkosten worden bespaard.
3. Verbeterde besluitvorming: Een datawarehouse ondersteunt BI-functies zoals datamining, visualisatie en rapportage. Het ondersteunt ook geavanceerde functies zoals op AI gebaseerde voorspellende analyses voor datagestuurde beslissingen over marketingcampagnes, toeleveringsketens, enz.

Uitdagingen van datawarehousing

Enkele van de meest opvallende uitdagingen die zich voordoen bij het bouwen van een datawarehouse zijn als volgt:

1. Dataveiligheid: Een datawarehouse bevat gevoelige informatie, waardoor het kwetsbaar is voor cyberaanvallen.
2. Grote datavolumes: Het beheren en verwerken van big data is complex. Het bereiken van een lage latentie in de hele datapijplijn is een aanzienlijke uitdaging.
3. Afstemming op zakelijke vereisten: Elke organisatie heeft andere databehoeften. Er bestaat dus geen one-size-fits-all datawarehouse-oplossing. Organisaties moeten hun magazijnontwerp afstemmen op hun zakelijke behoeften om de kans op mislukkingen te verkleinen.

Bezoek voor meer inhoud met betrekking tot data, kunstmatige intelligentie en machine learning Verenig AI.