Руководство для начинающих по хранению данных

В этой цифровой экономике данные имеют первостепенное значение. Сегодня все сектора, от частных предприятий до государственных организаций, используют большие данные для принятия важных бизнес-решений.

Однако экосистема данных сталкивается с многочисленными проблемами, связанными с большим объемом, разнообразием и скоростью данных. Предприятия должны использовать определенные методы для организации, управления и анализа этих данных.

Введите хранилище данных! 

Хранилища данных — важнейший компонент экосистемы данных современного предприятия. Он может оптимизировать поток данных в организации и расширить ее возможности принятия решений. Это также проявляется в росте мирового рынка хранилищ данных, который, как ожидается, достигнет $ 51.18 млрд. 2028по сравнению с $21.18 млрд в 2019 году.

В этой статье будут рассмотрены хранилища данных, типы их архитектуры, ключевые компоненты, преимущества и проблемы.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это система управления данными, предназначенная для поддержки Business Intelligence (BI) операции. Это процесс сбора, очистки и преобразования данных из различных источников и их хранения в централизованном хранилище. Он может обрабатывать огромные объемы данных и облегчать сложные запросы.

В системах BI хранилище данных сначала преобразует разрозненные необработанные данные в чистые, организованные и интегрированные данные, которые затем используются для извлечения действенной информации для облегчения анализа, отчетности и принятия решений на основе данных.

Более того, современные конвейеры хранилищ данных подходят для прогнозирования роста и прогнозный анализ с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Облачное хранилище данных еще больше расширяет эти возможности, обеспечивая большую масштабируемость и доступность, делая весь процесс управления данными еще более гибким.

Прежде чем мы обсудим различные архитектуры хранилищ данных, давайте рассмотрим основные компоненты, составляющие хранилище данных.

Ключевые компоненты хранилища данных

Хранилище данных состоит из нескольких компонентов, работающих вместе для эффективного управления данными. Следующие элементы служат основой функционального хранилища данных.

1. Источники данных: Источники данных предоставляют информацию и контекст для хранилища данных. Они могут содержать структурированные, неструктурированные или полуструктурированные данные. К ним могут относиться структурированные базы данных, файлы журналов, файлы CSV, таблицы транзакций, сторонние бизнес-инструменты, данные датчиков и т. д.
2. ЭТЛ (Извлечь, преобразовать, загрузить) Трубопровод: Это механизм интеграции данных, отвечающий за извлечение данных из источников данных, преобразовывая их в подходящий формат и загружая в место назначения данных, например в хранилище данных. Конвейер обеспечивает правильные, полные и согласованные данные.
3. Метаданные: Метаданные — это данные о данных. Он предоставляет структурную информацию и комплексное представление данных хранилища. Метаданные необходимы для управления и эффективного управления данными.
4. Доступ к данным: Это относится к методам, которые группы данных используют для доступа к данным в хранилище данных, например, SQL-запросы, инструменты отчетности, инструменты аналитики и т. д.
5. Назначение данных: Это физические пространства хранения данных, такие как хранилище данных, озеро данных или витрина данных.

Обычно эти компоненты являются стандартными для всех типов хранилищ данных. Давайте кратко обсудим, чем архитектура традиционного хранилища данных отличается от облачного хранилища данных.

Архитектура: традиционное хранилище данных против хранилища данных в активном облаке

Типичная архитектура хранилища данных

Традиционные хранилища данных ориентированы на хранение, обработку и представление данных на структурированных уровнях. Обычно они развертываются локально, где соответствующая организация управляет аппаратной инфраструктурой, такой как серверы, диски и память.

С другой стороны, активные облачные хранилища делают упор на непрерывное обновление данных и обработку в реальном времени за счет использования облачных платформ, таких как Snowflake, AWS и Azure. Их архитектуры также различаются в зависимости от области применения.

Некоторые ключевые различия обсуждаются ниже.

Традиционная архитектура хранилища данных

1. Нижний уровень (сервер базы данных): Этот уровень отвечает за хранение (процесс, известный как прием данных) и получения данных. Экосистема данных подключена к определенным компанией источникам данных, которые могут принимать исторические данные по истечении определенного периода.
2. Средний уровень (сервер приложений): Этот уровень обрабатывает запросы пользователей и преобразует данные (процесс, известный как Интеграция данных) с использованием онлайн-аналитической обработки (OLAP) инструменты. Данные обычно хранятся в хранилище данных.
3. Верхний уровень (уровень интерфейса): Верхний уровень служит интерфейсным слоем для взаимодействия с пользователем. Он поддерживает такие действия, как запросы, отчеты и визуализация. Типичные задачи включают исследование рынка, анализ клиентов, финансовую отчетность и т. д.

Архитектура хранилища данных Active-Cloud

1. Нижний уровень (сервер базы данных): Помимо хранения данных, этот уровень обеспечивает непрерывное обновление данных для их обработки в реальном времени, а это означает, что задержка передачи данных от источника к месту назначения очень мала. Экосистема данных использует готовые соединители или интеграции для получения данных в реальном времени из многочисленных источников.
2. Средний уровень (сервер приложений): На этом уровне происходит немедленное преобразование данных. Это делается с помощью инструментов OLAP. Данные обычно хранятся в онлайн-киоске данных или озере данных.
3. Верхний уровень (уровень интерфейса): Этот уровень обеспечивает взаимодействие с пользователем, прогнозную аналитику и отчеты в реальном времени. Типичные задачи включают обнаружение мошенничества, управление рисками, оптимизацию цепочки поставок и т. д.

Лучшие практики в хранении данных

При проектировании хранилищ данных группы обработки данных должны следовать этим передовым практикам, чтобы повысить эффективность своих конвейеров данных.

• Аналитика самообслуживания: Правильно маркируйте и структурируйте элементы данных, чтобы отслеживать их отслеживаемость – возможность отслеживать весь жизненный цикл хранилища данных. Он обеспечивает возможность самостоятельной аналитики, что дает бизнес-аналитикам возможность создавать отчеты при номинальной поддержке со стороны группы обработки данных.
• Управление данными: Установите надежные внутренние политики, регулирующие использование организационных данных различными командами и отделами.
• Безопасность данных: Регулярно контролируйте безопасность хранилища данных. Применяйте шифрование отраслевого уровня для защиты ваших конвейеров данных и соблюдения таких стандартов конфиденциальности, как GDPR, CCPA и HIPAA.
• Масштабируемость и производительность: Оптимизируйте процессы для повышения операционной эффективности, экономя время и деньги. Оптимизируйте складскую инфраструктуру и сделайте ее достаточно надежной, чтобы справиться с любой нагрузкой.
• Гибкая разработка: Следуйте методологии гибкой разработки, чтобы внести изменения в экосистему хранилища данных. Начните с малого и постепенно расширяйте свой склад.

Преимущества хранения данных

Некоторые ключевые преимущества хранилищ данных для организаций включают в себя:

1. Улучшенное качество данных: Хранилище данных обеспечивает лучшее качество за счет сбора данных из различных источников в централизованное хранилище после очистки и стандартизации.
2. Снижение цены: Хранилище данных снижает эксплуатационные расходы за счет интеграции источников данных в единый репозиторий, что позволяет экономить место для хранения данных и отдельные затраты на инфраструктуру.
3. Улучшенное принятие решений: Хранилище данных поддерживает функции BI, такие как интеллектуальный анализ данных, визуализация и отчетность. Он также поддерживает расширенные функции, такие как прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта для принятия решений на основе данных о маркетинговых кампаниях, цепочках поставок и т. д.

Проблемы хранения данных

Некоторые из наиболее заметных проблем, возникающих при построении хранилища данных, заключаются в следующем:

1. Безопасность данных: Хранилище данных содержит конфиденциальную информацию, что делает его уязвимым для кибератак.
2. Большие объемы данных: Управление и обработка больших данных сложна. Достижение низкой задержки во всем конвейере данных является серьезной проблемой.
3. Соответствие бизнес-требованиям: Каждая организация имеет разные потребности в данных. Следовательно, не существует универсального решения для хранения данных. Организации должны согласовать дизайн своих складов с потребностями своего бизнеса, чтобы снизить вероятность неудачи.

Чтобы прочитать больше материалов, связанных с данными, искусственным интеллектом и машинным обучением, посетите Объединить ИИ.