Руководство для начинающих по хранилищам данных

В современной цифровой экономике данные являются первостепенными. Сегодня все сектора, от частных предприятий до государственных учреждений, используют большие данные для принятия критически важных бизнес-решений.

Однако экосистема данных сталкивается с многочисленными проблемами, связанными с большими объемами, разнообразием и скоростью данных. Бизнесу необходимо использовать определенные методы для организации, управления и анализа этих данных.

Вступают хранилища данных! 

Хранилища данных являются важнейшим компонентом в экосистеме данных современного предприятия. Они могут оптимизировать поток данных организации и повысить ее способности к принятию решений. Это также очевидно в росте глобального рынка хранилищ данных, который, как ожидается, достигнет $51,18 млрд к 2028 году, по сравнению с $21,18 млрд в 2019 году.

Эта статья исследует хранилища данных, их архитектурные типы, ключевые компоненты, преимущества и проблемы.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных – это система управления данными для поддержки бизнес-интеллекта (BI). Это процесс сбора, очистки и преобразования данных из различных источников и хранения их в централизованном хранилище. Оно может обрабатывать большие объемы данных и облегчить сложные запросы.

В системах BI хранилище данных сначала преобразует сырые данные из различных источников в чистые, организованные и интегрированные данные, которые затем используются для извлечения действенных выводов для анализа, отчетности и принятия решений на основе данных.

Более того, современные трубопроводы хранилищ данных подходят для прогнозирования роста и предсказательного анализа с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Хранилища данных в облаке еще больше усиливают эти возможности, предлагая большую масштабируемость и доступность, что делает весь процесс управления данными еще более гибким.

Прежде чем мы обсудим различные архитектуры хранилищ данных, давайте посмотрим на основные компоненты, которые составляют хранилище данных.

Ключевые компоненты хранилищ данных

Хранилище данных состоит из нескольких компонентов, которые работают вместе для эффективного управления данными. Эти элементы служат основой для функционального хранилища данных.

1. Источники данных: Источники данных предоставляют информацию и контекст для хранилища данных. Они могут содержать структурированные, неструктурированные или полуструктурированные данные. Это могут быть структурированные базы данных, журналы, файлы CSV, таблицы транзакций, инструменты бизнеса третьих сторон, данные сенсоров и т. д.
2. Трубопровод ETL (Extract, Transform, Load): Это механизм интеграции данных, ответственный за извлечение данных из источников данных, преобразование их в подходящий формат и загрузку в пункт назначения, например, в хранилище данных. Трубопровод обеспечивает правильные, полные и согласованные данные.
3. Метаданные: Метаданные – это данные о данных. Они предоставляют структурную информацию и полный обзор данных хранилища. Метаданные необходимы для управления и эффективного управления данными.
4. Доступ к данным: Это методы, которые используют команды данных для доступа к данным в хранилище данных, например, запросы SQL, инструменты отчетности, инструменты анализа и т. д.
5. Пункт назначения данных: Это физические пространства для хранения данных, такие как хранилище данных, озеро данных или магазин данных.

Обычно эти компоненты стандартны для всех типов хранилищ данных. Давайте кратко обсудим, как архитектура традиционного хранилища данных отличается от хранилища данных в облаке.

Архитектура: традиционное хранилище данных против активного хранилища данных в облаке

Типичная архитектура хранилища данных

Традиционные хранилища данных фокусируются на хранении, обработке и представлении данных в структурированных уровнях. Они обычно развертываются в локальной среде, где соответствующая организация управляет аппаратной инфраструктурой, такой как серверы, накопители и память.

С другой стороны, активные хранилища данных в облаке подчеркивают непрерывные обновления данных и обработку в режиме реального времени за счет использования платформ облака, таких как Snowflake, AWS и Azure. Их архитектуры также различаются в зависимости от их применений.

Некоторые ключевые различия обсуждаются ниже.

Традиционная архитектура хранилища данных

1. Нижний уровень (Сервер базы данных): Этот уровень отвечает за хранение (процесс, известный как поглощение данных) и извлечение данных. Экосистема данных подключена к определенным источникам данных компании, которые могут поглотить исторические данные после указанного периода.
2. Средний уровень (Сервер приложений): Этот уровень обрабатывает запросы пользователей и преобразует данные (процесс, известный как интеграция данных) с помощью инструментов OLAP (OLAP). Данные обычно хранятся в хранилище данных.
3. Верхний уровень (Слой интерфейса): Верхний уровень служит слоем интерфейса для взаимодействия пользователя. Он поддерживает действия, такие как запрос, отчетность и визуализация. Типичные задачи включают маркетинговые исследования, анализ клиентов, финансовую отчетность и т. д.

Активная архитектура хранилища данных в облаке

1. Нижний уровень (Сервер базы данных): Помимо хранения данных, этот уровень обеспечивает непрерывные обновления данных для обработки данных в режиме реального времени, что означает, что задержка данных очень низкая от источника до пункта назначения. Экосистема данных использует предварительно построенные соединители или интеграции для получения данных в режиме реального времени из различных источников.
2. Средний уровень (Сервер приложений): Немедленное преобразование данных происходит на этом уровне. Оно выполняется с помощью инструментов OLAP. Данные обычно хранятся в онлайн-магазине данных или озере данных.
3. Верхний уровень (Слой интерфейса): Этот уровень позволяет взаимодействовать пользователям, предсказывать анализ и отчетность в режиме реального времени. Типичные задачи включают обнаружение мошенничества, управление рисками, оптимизацию цепочки поставок и т. д.

Лучшие практики в хранилищах данных

При проектировании хранилищ данных команды данных должны следовать этим лучшим практикам, чтобы увеличить успех своих трубопроводов данных.

• Самостоятельный анализ: Правильно пометьте и структурируйте элементы данных, чтобы отслеживать их жизненный цикл – возможность отслеживать весь жизненный цикл хранилища данных. Это позволяет выполнять самостоятельный анализ, который позволяет бизнес-аналитикам генерировать отчеты с минимальной поддержкой команды данных.
• Управление данными: Установите прочные внутренние политики для управления использованием организационных данных в различных командах и отделах.
• Безопасность данных: Регулярно проверяйте безопасность хранилища данных. Применяйте отраслевые шифры для защиты ваших трубопроводов данных и соблюдайте стандарты конфиденциальности, такие как GDPR, CCPA и HIPAA.
• Масштабируемость и производительность: Оптимизируйте процессы, чтобы повысить операционную эффективность, экономя время и стоимость. Оптимизируйте инфраструктуру хранилища и сделайте ее достаточно прочной, чтобы управлять любой нагрузкой.
• Гибкая разработка: Следуйте гибкой методологии разработки, чтобы вносить изменения в экосистему хранилища данных. Начните с малого и расширяйте свое хранилище в итерациях.

Преимущества хранилищ данных

Некоторые ключевые преимущества хранилищ данных для организаций включают:

1. Улучшенное качество данных: Хранилище данных обеспечивает лучшее качество, собирая данные из различных источников в централизованное хранилище после очистки и стандартизации.
2. Снижение затрат: Хранилище данных снижает операционные затраты, интегрируя источники данных в единую базу, тем самым экономя место для хранения данных и отдельную инфраструктурную стоимость.
3. Улучшение принятия решений: Хранилище данных поддерживает функции бизнес-интеллекта, такие как анализ данных, визуализация и отчетность. Оно также поддерживает продвинутые функции, такие как предсказательный анализ на основе ИИ для принятия решений, основанных на данных, о маркетинговых кампаниях, цепочках поставок и т. д.

Проблемы хранилищ данных

Некоторые из наиболее заметных проблем, которые возникают при строительстве хранилища данных, следующие:

1. Безопасность данных: Хранилище данных содержит конфиденциальную информацию, что делает его уязвимым для кибератак.
2. Большие объемы данных: Управление и обработка больших данных сложны. Достижение низкой задержки на протяжении всего трубопровода данных является значительной проблемой.
3. Соответствие бизнес-требованиям: Каждая организация имеет разные потребности в данных. Следовательно, нет универсального решения для хранилища данных. Организациям необходимо соответствовать дизайну своего хранилища бизнес-потребностям, чтобы снизить вероятность неудачи.

Чтобы прочитать больше контента, связанного с данными, искусственным интеллектом и машинным обучением, посетите Unite AI.