Przewodnik dla początkujących po hurtowni danych

W gospodarce cyfrowej dane są najważniejsze. Obecnie wszystkie sektory, od przedsiębiorstw prywatnych po podmioty publiczne, wykorzystują duże zbiory danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych.

Jednakże ekosystem danych stoi przed wieloma wyzwaniami dotyczącymi dużej ilości danych, ich różnorodności i szybkości. Firmy muszą stosować określone techniki organizowania, zarządzania i analizowania tych danych.

Wejdź do hurtowni danych! 

Hurtownia danych to kluczowy element ekosystemu danych współczesnego przedsiębiorstwa. Może usprawnić przepływ danych w organizacji i zwiększyć jej możliwości podejmowania decyzji. Jest to również widoczne we wzroście globalnego rynku hurtowni danych, który ma osiągnąć $ 51.18 mld 2028w porównaniu do 21.18 mld dolarów w 2019 r.

W tym artykule omówimy hurtownię danych, typy jej architektury, kluczowe komponenty, korzyści i wyzwania.

Co to jest hurtownia danych?

Hurtownia danych to system zarządzania danymi, który należy wspierać Business Intelligence (BI) operacje. Jest to proces gromadzenia, czyszczenia i przekształcania danych z różnych źródeł oraz przechowywania ich w scentralizowanym repozytorium. Może obsłużyć ogromne ilości danych i ułatwić złożone zapytania.

W systemach BI hurtownia danych najpierw przekształca różne surowe dane w czyste, zorganizowane i zintegrowane dane, które są następnie wykorzystywane do wydobywania przydatnych wniosków w celu ułatwienia analiz, raportowania i podejmowania decyzji w oparciu o dane.

Co więcej, nowoczesne potoki hurtowni danych nadają się do prognozowania wzrostu i analiza predykcyjna z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Hurtownia danych w chmurze dodatkowo wzmacnia te możliwości, oferując większą skalowalność i dostępność, dzięki czemu cały proces zarządzania danymi jest jeszcze bardziej elastyczny.

Zanim omówimy różne architektury hurtowni danych, przyjrzyjmy się głównym komponentom tworzącym hurtownię danych.

Kluczowe elementy hurtowni danych

Hurtownia danych składa się z kilku komponentów współpracujących ze sobą w celu efektywnego zarządzania danymi. Poniższe elementy stanowią szkielet funkcjonalnej hurtowni danych.

1. Źródła danych: Źródła danych dostarczają informacji i kontekstu hurtowni danych. Mogą zawierać dane strukturalne, nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane. Mogą one obejmować strukturalne bazy danych, pliki dziennika, pliki CSV, tabele transakcji, narzędzia biznesowe stron trzecich, dane z czujników itp.
2. ETL (Wyodrębnij, przekształć, załaduj) Rurociąg: Jest to mechanizm integracji danych odpowiedzialny za wyodrębnianie danych ze źródeł danych, przekształcając je do odpowiedniego formatu i ładując do miejsca docelowego danych, takiego jak hurtownia danych. Potok zapewnia prawidłowe, kompletne i spójne dane.
3. Metadane: Metadane to dane o danych. Dostarcza informacji strukturalnych i kompleksowego widoku danych magazynowych. Metadane są niezbędne do zarządzania i skutecznego zarządzania danymi.
4. Dostęp do danych: Odnosi się do metod, za pomocą których zespoły danych uzyskują dostęp do danych w hurtowni danych, np. zapytań SQL, narzędzi raportowania, narzędzi analitycznych itp.
5. Miejsce docelowe danych: Są to fizyczne miejsca do przechowywania danych, takie jak hurtownia danych, jezioro danych lub hurtownia danych.

Zazwyczaj te komponenty są standardem we wszystkich typach hurtowni danych. Omówmy pokrótce, czym różni się architektura tradycyjnej hurtowni danych od hurtowni danych w chmurze.

Architektura: tradycyjna hurtownia danych a hurtownia danych w aktywnej chmurze

Typowa architektura hurtowni danych

Tradycyjne hurtownie danych skupiają się na przechowywaniu, przetwarzaniu i prezentowaniu danych w uporządkowanych warstwach. Zazwyczaj są one wdrażane lokalnie, gdzie odpowiednia organizacja zarządza infrastrukturą sprzętową, taką jak serwery, dyski i pamięć.

Z drugiej strony magazyny działające w aktywnej chmurze kładą nacisk na ciągłą aktualizację danych i przetwarzanie w czasie rzeczywistym, wykorzystując platformy chmurowe, takie jak Snowflake, AWS i Azure. Ich architektury różnią się także w zależności od zastosowań.

Poniżej omówiono niektóre kluczowe różnice.

Tradycyjna architektura hurtowni danych

1. Dolna warstwa (serwer bazy danych): Ta warstwa jest odpowiedzialna za przechowywanie (proces znany jako pozyskiwanie danych) i pobieranie danych. Ekosystem danych jest połączony ze zdefiniowanymi przez firmę źródłami danych, które mogą pozyskiwać dane historyczne po upływie określonego czasu.
2. Warstwa środkowa (serwer aplikacji): Ta warstwa przetwarza zapytania użytkowników i przekształca dane (proces znany jako integracja danych) przy użyciu przetwarzania analitycznego online (OLAP) narzędzia. Dane są zazwyczaj przechowywane w hurtowni danych.
3. Najwyższy poziom (warstwa interfejsu): Górna warstwa służy jako warstwa front-end dla interakcji użytkownika. Obsługuje takie działania, jak wysyłanie zapytań, raportowanie i wizualizacja. Typowe zadania obejmują badania rynku, analizę klientów, raportowanie finansowe itp.

Architektura hurtowni danych Active-Cloud

1. Dolna warstwa (serwer bazy danych): Oprócz przechowywania danych, ta warstwa zapewnia ciągłe aktualizacje danych na potrzeby przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, co oznacza, że ​​opóźnienia danych od źródła do miejsca docelowego są bardzo niskie. Ekosystem danych wykorzystuje gotowe złącza lub integracje do pobierania danych w czasie rzeczywistym z wielu źródeł.
2. Warstwa środkowa (serwer aplikacji): W tej warstwie następuje natychmiastowa transformacja danych. Odbywa się to za pomocą narzędzi OLAP. Dane są zazwyczaj przechowywane w internetowej hurtowni danych lub w jeziorze danych.
3. Najwyższy poziom (warstwa interfejsu): Ta warstwa umożliwia interakcje z użytkownikami, analizy predykcyjne i raportowanie w czasie rzeczywistym. Typowe zadania obejmują wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem, optymalizację łańcucha dostaw itp.

Najlepsze praktyki w hurtowni danych

Projektując hurtownie danych, zespoły zajmujące się danymi muszą przestrzegać najlepszych praktyk, aby zwiększyć skuteczność swoich potoków danych.

• Analityka samoobsługowa: Odpowiednio etykietuj i porządkuj elementy danych, aby zachować identyfikowalność – możliwość śledzenia całego cyklu życia hurtowni danych. Umożliwia samoobsługową analizę, która umożliwia analitykom biznesowym generowanie raportów przy nominalnym wsparciu ze strony zespołu zajmującego się danymi.
• Zarządzanie danymi: Ustaw solidne zasady wewnętrzne regulujące wykorzystanie danych organizacyjnych w różnych zespołach i działach.
• Ochrona danych: Regularnie monitoruj bezpieczeństwo hurtowni danych. Zastosuj szyfrowanie klasy branżowej, aby chronić swoje potoki danych i zachować zgodność ze standardami prywatności, takimi jak RODO, CCPA i HIPAA.
• Skalowalność i wydajność: Usprawnij procesy, aby poprawić efektywność operacyjną, jednocześnie oszczędzając czas i koszty. Zoptymalizuj infrastrukturę magazynu i spraw, aby była wystarczająco solidna, aby poradzić sobie z każdym ładunkiem.
• Rozwój zwinny: Postępuj zgodnie ze zwinną metodologią programowania, aby uwzględnić zmiany w ekosystemie hurtowni danych. Zacznij od małego i rozwijaj swój magazyn w iteracjach.

Korzyści z hurtowni danych

Oto niektóre kluczowe korzyści wynikające z hurtowni danych dla organizacji:

1. Poprawiona jakość danych: Hurtownia danych zapewnia lepszą jakość, gromadząc dane z różnych źródeł w scentralizowanym magazynie po oczyszczeniu i standaryzacji.
2. Redukcja kosztów: Hurtownia danych zmniejsza koszty operacyjne poprzez integrację źródeł danych w jednym repozytorium, oszczędzając w ten sposób przestrzeń do przechowywania danych i oddzielne koszty infrastruktury.
3. Ulepszone podejmowanie decyzji: Hurtownia danych obsługuje funkcje BI, takie jak eksploracja danych, wizualizacja i raportowanie. Obsługuje również zaawansowane funkcje, takie jak analiza predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji, pozwalająca podejmować decyzje oparte na danych dotyczące kampanii marketingowych, łańcuchów dostaw itp.

Wyzwania hurtowni danych

Niektóre z najbardziej znaczących wyzwań, które pojawiają się podczas budowy hurtowni danych, są następujące:

1. Ochrona danych: Hurtownia danych zawiera wrażliwe informacje, przez co jest podatna na ataki cybernetyczne.
2. Duże wolumeny danych: Zarządzanie dużymi zbiorami danych i ich przetwarzanie jest złożone. Osiągnięcie małych opóźnień w całym potoku danych jest poważnym wyzwaniem.
3. Dostosowanie do wymagań biznesowych: Każda organizacja ma inne potrzeby w zakresie danych. Dlatego nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania w zakresie hurtowni danych. Organizacje muszą dostosować projekt magazynu do potrzeb biznesowych, aby zmniejszyć ryzyko niepowodzenia.

Aby przeczytać więcej treści związanych z danymi, sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, odwiedź stronę Zjednocz sztuczną inteligencję.