Podręcznik dla początkujących: Data Warehousing

W tej gospodarce cyfrowej dane są najważniejsze. Dziś wszystkie sektory, od przedsiębiorstw prywatnych po instytucje publiczne, wykorzystują duże zbiorowe dane do podejmowania krytycznych decyzji biznesowych.

Jednak ekosystem danych stoi przed licznymi wyzwaniami związanymi z dużymi objętościami danych, ich różnorodnością i szybkością przepływu. Przedsiębiorstwa muszą stosować określone techniki, aby zorganizować, zarządzać i analizować te dane.

Wkraczamy w świat data warehousingu! 

Data warehousing jest kluczowym komponentem w ekosystemie danych nowoczesnego przedsiębiorstwa. Może usprawnić przepływ danych w organizacji i poprawić jej zdolności decyzyjne. Jest to również widoczne w globalnym wzroście rynku data warehousingu, który ma osiągnąć 51,18 miliarda dolarów do 2028 roku, w porównaniu z 21,18 miliardami dolarów w 2019 roku.

Ten artykuł będzie opisywał data warehousing, jego typy architektury, kluczowe komponenty, korzyści i wyzwania.

Czym jest Data Warehousing?

Data warehousing to system zarządzania danymi wspierający Business Intelligence (BI). Jest to proces zbierania, oczyszczania i transformacji danych z różnych źródeł oraz przechowywania ich w scentralizowanym repozytorium. Może obsługiwać ogromne ilości danych i ułatwiać złożone zapytania.

W systemach BI, data warehousing najpierw konwertuje surowe dane z różnych źródeł w czyste, zorganizowane i zintegrowane dane, które są następnie wykorzystywane do ekstrakcji przydatnych informacji w celu ułatwienia analizy, raportowania i podejmowania decyzji opartych na danych.

Ponadto, nowoczesne potoki data warehousingu są odpowiednie do prognozowania wzrostu i analizy predykcyjnej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) i techniki machine learning (ML). Data warehousing w chmurze dodatkowo zwiększa te możliwości, oferując większą skalowalność i dostępność, co sprawia, że cały proces zarządzania danymi staje się jeszcze bardziej elastyczny.

Przed omówieniem różnych architektur data warehouse, przyjrzyjmy się głównym komponentom, które tworzą data warehouse.

Kluczowe komponenty Data Warehousingu

Data warehousing składa się z kilku komponentów, które współpracują ze sobą, aby efektywnie zarządzać danymi. Poniższe elementy stanowią podstawę funkcjonalnego data warehouse.

1. Źródła danych: Źródła danych dostarczają informacji i kontekstu do data warehouse. Mogą zawierać strukturalne, niestrukturalne lub półstrukturalne dane. Mogą to być strukturalne bazy danych, pliki logów, pliki CSV, tabele transakcyjne, narzędzia biznesowe, dane sensoryczne itp.
2. Potok ETL (Extract, Transform, Load): Jest to mechanizm integracji danych odpowiedzialny za ekstrakcję danych z źródeł danych, transformację ich w odpowiedni format i załadunek do miejsca docelowego, takiego jak data warehouse. Potok zapewnia poprawne, kompletne i spójne dane.
3. Metadane: Metadane to dane o danych. Zapewniają informacje strukturalne i kompleksowy widok danych w magazynie. Metadane są niezbędne do zarządzania danymi i ich rządzenia.
4. Dostęp do danych: Odnosi się do metod, których używają zespoły danych, aby uzyskać dostęp do danych w data warehouse, np. zapytania SQL, narzędzia raportowania, narzędzia analityczne itp.
5. Miejsce docelowe danych: Są to fizyczne przestrzenie składowania danych, takie jak data warehouse, data lake lub data mart.

Zazwyczaj te komponenty są standardowe we wszystkich typach data warehouse. Przyjrzyjmy się, jak architektura tradycyjnego data warehouse różni się od architektury data warehouse w chmurze.

Architektura: Tradycyjny Data Warehouse vs Aktywny Data Warehouse w Chmurze

Typowa architektura Data Warehouse

Tradycyjne data warehouse koncentrują się na przechowywaniu, przetwarzaniu i prezentowaniu danych w strukturalnych warstwach. Zazwyczaj wdrożone są w środowisku lokalnym, gdzie odpowiednia organizacja zarządza infrastrukturą sprzętową, taką jak serwery, dyski i pamięć.

Z drugiej strony, aktywne data warehouse w chmurze kładą nacisk na ciągłe aktualizacje danych i przetwarzanie w czasie rzeczywistym, wykorzystując platformy chmurowe, takie jak Snowflake, AWS i Azure. Ich architektury również różnią się w zależności od ich zastosowań.

Poniżej omówione są niektóre z kluczowych różnic.

Tradycyjna Architektura Data Warehouse

1. Warstwa dolna (Serwer bazy danych): Ta warstwa jest odpowiedzialna za przechowywanie (proces znany jako data ingestion) i pobieranie danych. Ekosystem danych jest połączony z zdefiniowanymi przez firmę źródłami danych, które mogą pobierać dane historyczne po określonym czasie.
2. Warstwa środkowa (Serwer aplikacji): Ta warstwa przetwarza zapytania użytkowników i transformuje dane (proces znany jako data integration) za pomocą narzędzi OLAP (OLAP). Dane są zwykle przechowywane w data warehouse.
3. Warstwa górna (Warstwa interfejsu): Warstwa górna służy jako warstwa front-end dla interakcji użytkownika. Wspiera działania, takie jak zapytania, raportowanie i wizualizacja. Typowe zadania obejmują badania rynku, analizę klienta, raportowanie finansowe itp.

Aktywna Architektura Data Warehouse w Chmurze

1. Warstwa dolna (Serwer bazy danych): Poza przechowywaniem danych, ta warstwa zapewnia ciągłe aktualizacje danych do przetwarzania w czasie rzeczywistym, co oznacza, że opóźnienia danych są bardzo niskie od źródła do miejsca docelowego. Ekosystem danych wykorzystuje prekonfigurowane połączenia lub integracje, aby pobrać dane w czasie rzeczywistym z wielu źródeł.
2. Warstwa środkowa (Serwer aplikacji): Natychmiastowa transformacja danych odbywa się w tej warstwie. Wykorzystuje się do tego narzędzia OLAP. Dane są zwykle przechowywane w data mart lub data lakehouse.
3. Warstwa górna (Warstwa interfejsu): Ta warstwa umożliwia interakcje użytkownika, analizy predykcyjne i raportowanie w czasie rzeczywistym. Typowe zadania obejmują wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem, optymalizację łańcucha dostaw itp.

Najlepsze praktyki w Data Warehousingu

Podczas projektowania data warehouse, zespoły danych muszą stosować następujące najlepsze praktyki, aby zwiększyć sukces ich potoków danych.

• Analityka samoobsługowa: Prawidłowo oznacz i zorganizuj elementy danych, aby śledzić ich przejrzystość – zdolność do śledzenia całego cyklu życia data warehouse. Umożliwia analitykę samoobsługową, która umożliwia analitykom biznesowym generowanie raportów z minimalnym wsparciem ze strony zespołu danych.
• Zarządzanie danymi: Ustalaj solidne wewnętrzne polityki, aby zarządzać wykorzystaniem danych organizacyjnych przez różne zespoły i departamenty.
• Bezpieczeństwo danych: Monitoruj bezpieczeństwo data warehouse regularnie. Stosuj branżowe szyfrowanie, aby chronić swoje potoki danych i przestrzegać standardów prywatności, takich jak GDPR, CCPA i HIPAA.
• Skalowalność i wydajność: Uprość procesy, aby poprawić efektywność operacyjną, oszczędzając czas i koszty. Optymalizuj infrastrukturę data warehouse i spraw, aby była wystarczająco wydajna, aby zarządzać dowolnym obciążeniem.
• Agile Development: Stosuj metodykę agile, aby wprowadzać zmiany do ekosystemu data warehouse. Zaczynaj od małych kroków i rozwijaj swój data warehouse w iteracjach.

Korzyści z Data Warehousingu

Niektóre z kluczowych korzyści z data warehouse dla organizacji to:

1. Poprawiona jakość danych: Data warehouse zapewnia lepszą jakość danych, gromadząc je z różnych źródeł do scentralizowanego magazynu po oczyszczeniu i standaryzacji.
2. Reducowanie kosztów: Data warehouse redukuje koszty operacyjne, integrując źródła danych do jednego repozytorium, co pozwala zaoszczędzić miejsce do składowania danych i koszty infrastruktury.
3. Poprawiona podejmowanie decyzji: Data warehouse wspiera funkcje BI, takie jak wydobywanie danych, wizualizacja i raportowanie. Wspiera również zaawansowane funkcje, takie jak analiza predykcyjna oparta na AI, do podejmowania decyzji opartych na danych dotyczących kampanii marketingowych, łańcuchów dostaw itp.

Wyzwania Data Warehousingu

Niektóre z najbardziej znaczących wyzwań, które pojawiają się podczas budowy data warehouse, to:

1. Bezpieczeństwo danych: Data warehouse zawiera wrażliwe informacje, co sprawia, że jest on podatny na ataki cybernetyczne.
2. Duże objętości danych: Zarządzanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych jest skomplikowane. Osiąganie niskich opóźnień w całym potoku danych jest znaczącym wyzwaniem.
3. Wyrównanie z wymogami biznesowymi: Każda organizacja ma różne potrzeby dotyczące danych. Nie ma więc rozwiązania data warehouse, które pasowałoby do wszystkich. Organizacje muszą wyrównać swój projekt data warehouse z potrzebami biznesowymi, aby zmniejszyć ryzyko niepowodzenia.

Aby przeczytać więcej treści związanych z danymi, sztuczną inteligencją i machine learning, odwiedź Unite AI.