Sprievodca dátovým skladom pre začiatočníkov

V tejto digitálnej ekonomike sú dáta prvoradé. Dnes všetky sektory, od súkromných podnikov až po verejné subjekty, využívajú veľké dáta na prijímanie dôležitých obchodných rozhodnutí.

Dátový ekosystém však čelí mnohým výzvam týkajúcim sa veľkého objemu údajov, rozmanitosti a rýchlosti. Podniky musia používať určité techniky na organizáciu, správu a analýzu týchto údajov.

Vstúpte do dátového skladu! 

Dátové sklady sú kritickým komponentom v dátovom ekosystéme moderného podniku. Dokáže zefektívniť tok údajov organizácie a zlepšiť jej možnosti rozhodovania. Je to zrejmé aj z rastu globálneho trhu dátových skladov, ktorý by mal dosiahnuť 51.18 od 2028 miliárd USDv porovnaní s 21.18 miliardami dolárov v roku 2019.

Tento článok bude skúmať dátové sklady, typy jeho architektúry, kľúčové komponenty, výhody a výzvy.

Čo je to dátové sklady?

Dátové sklady sú systém správy údajov, ktorý je potrebné podporovať Business Intelligence (BI) operácií. Ide o proces zhromažďovania, čistenia a transformácie údajov z rôznych zdrojov a ich ukladania do centralizovaného úložiska. Dokáže spracovať obrovské množstvo údajov a zjednodušiť zložité otázky.

V systémoch BI dátové sklady najskôr konvertujú nesúrodé nespracované údaje na čisté, organizované a integrované údaje, ktoré sa potom používajú na extrakciu použiteľných poznatkov na uľahčenie analýzy, vykazovania a rozhodovania založeného na údajoch.

Okrem toho sú moderné kanály na ukladanie údajov vhodné na predpovedanie rastu a prediktívna analýza pomocou techník umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML). Cloudové dátové sklady ešte viac umocňujú tieto možnosti a ponúkajú väčšiu škálovateľnosť a dostupnosť, vďaka čomu je celý proces správy dát ešte flexibilnejší.

Predtým, než budeme diskutovať o rôznych architektúrach dátových skladov, pozrime sa na hlavné komponenty, ktoré tvoria dátový sklad.

Kľúčové komponenty dátového skladu

Dátové sklady pozostávajú z niekoľkých komponentov, ktoré spolupracujú na efektívnej správe údajov. Nasledujúce prvky slúžia ako chrbtica funkčného dátového skladu.

1. Zdroje dát: Dátové zdroje poskytujú informácie a kontext do dátového skladu. Môžu obsahovať štruktúrované, neštruktúrované alebo pološtruktúrované údaje. Môžu zahŕňať štruktúrované databázy, protokolové súbory, súbory CSV, tabuľky transakcií, obchodné nástroje tretích strán, údaje zo senzorov atď.
2. ETL (Extrahovať, transformovať, načítať) Potrubie: Je to mechanizmus integrácie údajov zodpovedný za extrahovanie údajov z dátových zdrojov, transformovať ich do vhodného formátu a načítať ich do dátového cieľa ako dátový sklad. Potrubie zabezpečuje správne, úplné a konzistentné údaje.
3. metadáta: Metaúdaje sú údaje o údajoch. Poskytuje štrukturálne informácie a komplexný pohľad na dáta skladu. Metaúdaje sú nevyhnutné pre riadenie a efektívnu správu údajov.
4. Prístup k údajom: Vzťahuje sa na metódy, ktoré dátové tímy používajú na prístup k údajom v dátovom sklade, napr. SQL dotazy, reportovacie nástroje, analytické nástroje atď.
5. Cieľ údajov: Ide o fyzické úložné priestory pre dáta, ako napríklad dátový sklad, dátové jazero alebo dátový trh.

Tieto komponenty sú zvyčajne štandardné pre všetky typy dátových skladov. Poďme si stručne povedať, ako sa architektúra tradičného dátového skladu líši od cloudového dátového skladu.

Architektúra: Tradičný dátový sklad vs Active-Cloud dátový sklad

Typická architektúra dátového skladu

Tradičné dátové sklady sa zameriavajú na ukladanie, spracovanie a prezentáciu dát v štruktúrovaných vrstvách. Zvyčajne sú nasadené v lokálnom prostredí, kde príslušná organizácia spravuje hardvérovú infraštruktúru, ako sú servery, disky a pamäť.

Na druhej strane, aktívne cloudové sklady zdôrazňujú nepretržité aktualizácie údajov a spracovanie v reálnom čase využívaním cloudových platforiem ako Snowflake, AWS a Azure. Ich architektúry sa tiež líšia v závislosti od ich aplikácií.

Niektoré kľúčové rozdiely sú uvedené nižšie.

Tradičná architektúra dátových skladov

1. Spodná vrstva (databázový server): Táto vrstva je zodpovedná za ukladanie (proces známy ako príjem dát) a získavanie údajov. Dátový ekosystém je prepojený so zdrojmi údajov definovaných spoločnosťou, ktoré môžu po určitom období prijímať historické údaje.
2. Stredná vrstva (aplikačný server): Táto vrstva spracováva používateľské dotazy a transformuje údaje (proces známy ako integrácia dát) pomocou online analytického spracovania (OLAP) nástroje. Údaje sú zvyčajne uložené v dátovom sklade.
3. Najvyššia vrstva (vrstva rozhrania): Najvyššia vrstva slúži ako front-end vrstva pre interakciu používateľa. Podporuje akcie ako dopytovanie, vytváranie prehľadov a vizualizácia. Medzi typické úlohy patrí prieskum trhu, analýza zákazníkov, finančné výkazníctvo atď.

Architektúra Active-Cloud Data Warehouse

1. Spodná vrstva (databázový server): Okrem ukladania údajov táto vrstva poskytuje nepretržité aktualizácie údajov na spracovanie údajov v reálnom čase, čo znamená, že latencia údajov je veľmi nízka od zdroja k cieľu. Dátový ekosystém využíva vopred vytvorené konektory alebo integrácie na získavanie údajov v reálnom čase z mnohých zdrojov.
2. Stredná vrstva (aplikačný server): V tejto vrstve nastáva okamžitá transformácia údajov. Vykonáva sa pomocou nástrojov OLAP. Údaje sú zvyčajne uložené v online dátovom obchode alebo dátovom jazere.
3. Najvyššia vrstva (vrstva rozhrania): Táto vrstva umožňuje interakcie používateľov, prediktívne analýzy a vytváranie prehľadov v reálnom čase. Medzi typické úlohy patrí odhaľovanie podvodov, riadenie rizík, optimalizácia dodávateľského reťazca atď.

Osvedčené postupy v dátovom sklade

Pri navrhovaní dátových skladov musia dátové tímy dodržiavať tieto osvedčené postupy, aby zvýšili úspešnosť svojich dátových kanálov.

• Samoobslužná analýza: Správne označte a štruktúrujte dátové prvky na sledovanie sledovateľnosti – schopnosť sledovať celý životný cyklus dátového skladu. Umožňuje samoobslužnú analýzu, ktorá obchodným analytikom umožňuje generovať správy s nominálnou podporou dátového tímu.
• Správa údajov: Nastavte robustné interné politiky, ktoré budú riadiť používanie organizačných údajov v rôznych tímoch a oddeleniach.
• Zabezpečenie údajov: Pravidelne monitorujte bezpečnosť dátového skladu. Použite šifrovanie na úrovni odvetvia na ochranu vašich dátových kanálov a v súlade so štandardmi ochrany osobných údajov, ako sú GDPR, CCPA a HIPAA.
• Škálovateľnosť a výkon: Zefektívnite procesy na zlepšenie prevádzkovej efektívnosti a zároveň šetrite čas a náklady. Optimalizujte infraštruktúru skladu a urobte ju dostatočne robustnou, aby zvládla akúkoľvek záťaž.
• Agilný vývoj: Postupujte podľa agilnej metodiky vývoja na začlenenie zmien do ekosystému dátového skladu. Začnite v malom a rozšírte svoj sklad v iteráciách.

Výhody dátového skladu

Niektoré kľúčové výhody dátových skladov pre organizácie zahŕňajú:

1. Vylepšená kvalita údajov: Dátový sklad poskytuje lepšiu kvalitu zhromažďovaním údajov z rôznych zdrojov do centralizovaného úložiska po vyčistení a štandardizácii.
2. Zníženie nákladov: Dátový sklad znižuje prevádzkové náklady integráciou zdrojov údajov do jedného úložiska, čím šetrí priestor na ukladanie údajov a náklady na samostatnú infraštruktúru.
3. Vylepšené rozhodovanie: Dátový sklad podporuje funkcie BI, ako je dolovanie údajov, vizualizácia a vytváranie prehľadov. Podporuje tiež pokročilé funkcie, ako je prediktívna analytika založená na AI pre rozhodnutia založené na údajoch o marketingových kampaniach, dodávateľských reťazcoch atď.

Výzvy dátového skladu

Niektoré z najvýznamnejších problémov, ktoré sa vyskytnú pri budovaní dátového skladu, sú nasledovné:

1. Zabezpečenie údajov: Dátový sklad obsahuje citlivé informácie, vďaka čomu je zraniteľný voči kybernetickým útokom.
2. Veľké objemy dát: Správa a spracovanie veľkých dát je zložité. Dosiahnutie nízkej latencie v celom dátovom kanáli je významnou výzvou.
3. Súlad s obchodnými požiadavkami: Každá organizácia potrebuje iné údaje. Preto neexistuje žiadne univerzálne riešenie dátového skladu. Organizácie musia zosúladiť svoj dizajn skladu so svojimi obchodnými potrebami, aby znížili pravdepodobnosť zlyhania.

Ak si chcete prečítať ďalší obsah týkajúci sa údajov, umelej inteligencie a strojového učenia, navštívte stránku Zjednoťte AI.