En nybegynnerveiledning til datavarehus

I denne digitale økonomien er data viktigst. I dag bruker alle sektorer, fra private virksomheter til offentlige enheter, big data for å ta kritiske forretningsbeslutninger.

Dataøkosystemet står imidlertid overfor en rekke utfordringer når det gjelder stort datavolum, variasjon og hastighet. Bedrifter må bruke visse teknikker for å organisere, administrere og analysere disse dataene.

Gå inn i datavarehus! 

Datavarehus er en kritisk komponent i dataøkosystemet til en moderne bedrift. Det kan strømlinjeforme en organisasjons dataflyt og forbedre beslutningsevnen. Dette er også tydelig i den globale markedsveksten for datavarehus, som forventes å nå $ 51.18 milliarder 2028, sammenlignet med 21.18 milliarder dollar i 2019.

Denne artikkelen vil utforske datavarehus, dens arkitekturtyper, nøkkelkomponenter, fordeler og utfordringer.

Hva er datavarehus?

Datavarehus er et datastyringssystem å støtte Business Intelligence (BI) operasjoner. Det er en prosess med å samle inn, rense og transformere data fra forskjellige kilder og lagre dem i et sentralisert depot. Den kan håndtere store mengder data og forenkle komplekse spørsmål.

I BI-systemer konverterer datavarehus først uensartede rådata til rene, organiserte og integrerte data, som deretter brukes til å trekke ut handlingskraftig innsikt for å lette analyser, rapportering og datainformert beslutningstaking.

Dessuten er moderne datavarehusrør egnet for vekstprognoser og prediktiv analyse ved hjelp av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) teknikker. Cloud datavarehus forsterker disse egenskapene ytterligere, og tilbyr større skalerbarhet og tilgjengelighet, noe som gjør hele databehandlingsprosessen enda mer fleksibel.

Før vi diskuterer forskjellige datavarehusarkitekturer, la oss se på hovedkomponentene som utgjør et datavarehus.

Nøkkelkomponenter i datavarehus

Datavarehus består av flere komponenter som jobber sammen for å administrere data effektivt. Følgende elementer fungerer som ryggraden for et funksjonelt datavarehus.

1. Datakilder: Datakilder gir informasjon og kontekst til et datavarehus. De kan inneholde strukturerte, ustrukturerte eller semistrukturerte data. Disse kan inkludere strukturerte databaser, loggfiler, CSV-filer, transaksjonstabeller, tredjeparts forretningsverktøy, sensordata, etc.
2. ETL (Trekk ut, transformer, last) Rørledning: Det er en dataintegrasjonsmekanisme som er ansvarlig for trekke ut data fra datakilder, transformere det til et passende format og laste det inn i datadestinasjonen som et datavarehus. Rørledningen sikrer korrekte, fullstendige og konsistente data.
3. Metadata: Metadata er data om dataene. Det gir strukturell informasjon og en omfattende oversikt over lagerdataene. Metadata er avgjørende for styring og effektiv datahåndtering.
4. Datatilgang: Det refererer til metodene datateam bruker for å få tilgang til dataene i datavarehuset, for eksempel SQL-spørringer, rapporteringsverktøy, analyseverktøy, etc.
5. Datadestinasjon: Dette er fysiske lagringsplasser for data, for eksempel et datavarehus, datainnsjø eller datamart.

Vanligvis er disse komponentene standard på tvers av datavarehustyper. La oss kort diskutere hvordan arkitekturen til et tradisjonelt datavarehus skiller seg fra et skybasert datavarehus.

Arkitektur: Tradisjonelt datavarehus vs Active-Cloud Datavarehus

En typisk datavarehusarkitektur

Tradisjonelle datavarehus fokuserer på å lagre, behandle og presentere data i strukturerte nivåer. De distribueres vanligvis i en lokal setting der den relevante organisasjonen administrerer maskinvareinfrastrukturen som servere, stasjoner og minne.

På den annen side legger aktive sky-varehus vekt på kontinuerlige dataoppdateringer og sanntidsbehandling ved å utnytte skyplattformer som Snowflake, AWS og Azure. Arkitekturene deres varierer også basert på applikasjonene deres.

Noen viktige forskjeller diskuteres nedenfor.

Tradisjonell datavarehusarkitektur

1. Bunnnivå (databaseserver): Dette nivået er ansvarlig for lagring (en prosess kjent som datainntak) og hente data. Dataøkosystemet er koblet til bedriftsdefinerte datakilder som kan innta historiske data etter en spesifisert periode.
2. Mellomlag (applikasjonsserver): Dette nivået behandler brukerforespørsler og transformerer data (en prosess kjent som dataintegrasjon) ved hjelp av online analytisk prosessering (OLAP) verktøy. Data lagres vanligvis i et datavarehus.
3. Toppnivå (grensesnittlag): Toppnivået fungerer som front-end-laget for brukerinteraksjon. Den støtter handlinger som spørring, rapportering og visualisering. Typiske oppgaver inkluderer markedsundersøkelser, kundeanalyse, finansiell rapportering, etc.

Active-Cloud Data Warehouse Architecture

1. Bunnnivå (databaseserver): I tillegg til å lagre data, gir dette nivået kontinuerlige dataoppdateringer for sanntidsdatabehandling, noe som betyr at dataforsinkelsen er svært lav fra kilde til destinasjon. Dataøkosystemet bruker forhåndsbygde koblinger eller integrasjoner for å hente sanntidsdata fra en rekke kilder.
2. Mellomlag (applikasjonsserver): Umiddelbar datatransformasjon skjer i dette nivået. Det gjøres ved hjelp av OLAP-verktøy. Data lagres vanligvis i et online datamarked eller datainnsjø.
3. Toppnivå (grensesnittlag): Dette nivået muliggjør brukerinteraksjoner, prediktiv analyse og sanntidsrapportering. Typiske oppgaver inkluderer svindeloppdagelse, risikostyring, forsyningskjedeoptimalisering, etc.

Beste praksis innen datavarehus

Mens de utformer datavarehus, må datateamene følge disse beste praksisene for å øke suksessen til datapipelines.

• Selvbetjeningsanalyse: Merk og strukturer dataelementer riktig for å holde oversikt over sporbarhet – muligheten til å spore hele datavarehusets livssyklus. Den muliggjør selvbetjeningsanalyse som gir forretningsanalytikere mulighet til å generere rapporter med nominell støtte fra datateamet.
• Datastyring: Sett robuste interne retningslinjer for å styre bruken av organisasjonsdata på tvers av forskjellige team og avdelinger.
• Datasikkerhet: Overvåk datavarehussikkerheten regelmessig. Bruk kryptering i industriklasse for å beskytte datarørledningene dine og overholde personvernstandarder som GDPR, CCPA og HIPAA.
• Skalerbarhet og ytelse: Strømlinjeforme prosesser for å forbedre driftseffektiviteten samtidig som du sparer tid og kostnader. Optimaliser lagerinfrastrukturen og gjør den robust nok til å håndtere enhver belastning.
• Smidig utvikling: Følg en smidig utviklingsmetodikk for å innlemme endringer i datavarehusøkosystemet. Start i det små og utvid lageret ditt i gjentakelser.

Fordeler med datavarehus

Noen viktige datavarehusfordeler for organisasjoner inkluderer:

1. Forbedret datakvalitet: Et datavarehus gir bedre kvalitet ved å samle data fra ulike kilder til et sentralisert lager etter rensing og standardisering.
2. Kostnadsreduksjon: Et datavarehus reduserer driftskostnadene ved å integrere datakilder i ett enkelt depot, og sparer dermed datalagringsplass og separate infrastrukturkostnader.
3. Forbedret beslutningstaking: Et datavarehus støtter BI-funksjoner som datautvinning, visualisering og rapportering. Den støtter også avanserte funksjoner som AI-basert prediktiv analyse for datadrevne beslutninger om markedsføringskampanjer, forsyningskjeder, etc.

Utfordringer ved datavarehus

Noen av de mest bemerkelsesverdige utfordringene som oppstår mens du bygger et datavarehus er som følger:

1. Datasikkerhet: Et datavarehus inneholder sensitiv informasjon, noe som gjør det sårbart for cyberangrep.
2. Store datavolumer: Å administrere og behandle big data er komplekst. Å oppnå lav ventetid gjennom hele datapipeline er en betydelig utfordring.
3. Tilpasning til forretningskrav: Hver organisasjon har forskjellige databehov. Derfor er det ingen datavarehusløsning som passer for alle. Organisasjoner må tilpasse lagerdesignet etter forretningsbehovene for å redusere sjansene for feil.

For å lese mer innhold relatert til data, kunstig intelligens og maskinlæring, besøk Foren AI.