Vodnik za začetnike o skladiščenju podatkov

V tem digitalnem gospodarstvu so podatki najpomembnejši. Danes vsi sektorji, od zasebnih podjetij do javnih subjektov, uporabljajo velike podatke za sprejemanje ključnih poslovnih odločitev.

Vendar se podatkovni ekosistem sooča s številnimi izzivi v zvezi z velikim obsegom, raznolikostjo in hitrostjo podatkov. Podjetja morajo uporabiti določene tehnike za organiziranje, upravljanje in analizo teh podatkov.

Vstopite v skladiščenje podatkov! 

Skladiščenje podatkov je kritična komponenta podatkovnega ekosistema sodobnega podjetja. Lahko racionalizira pretok podatkov v organizaciji in izboljša njene zmožnosti odločanja. To se pozna tudi v rasti svetovnega trga podatkovnih skladišč, ki naj bi jo dosegla $ 51.18 milijarde 2028, v primerjavi z 21.18 milijarde dolarjev v letu 2019.

Ta članek bo raziskal skladiščenje podatkov, njegove vrste arhitekture, ključne komponente, prednosti in izzive.

Kaj je podatkovno skladišče?

Skladiščenje podatkov je sistem za upravljanje podatkov za podporo Poslovna inteligenca (BI) operacije. Je proces zbiranja, čiščenja in preoblikovanja podatkov iz različnih virov ter njihovega shranjevanja v centralizirano skladišče. Obdeluje lahko ogromne količine podatkov in olajša zapletene poizvedbe.

V sistemih BI skladiščenje podatkov najprej pretvori različne neobdelane podatke v čiste, organizirane in integrirane podatke, ki se nato uporabijo za pridobivanje uporabnih vpogledov za olajšanje analize, poročanja in sprejemanja odločitev na podlagi podatkov.

Poleg tega so sodobni cevovodi za shranjevanje podatkov primerni za napovedovanje rasti in napovedna analiza z uporabo tehnik umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML). Skladiščenje podatkov v oblaku še povečuje te zmogljivosti, saj ponuja večjo razširljivost in dostopnost, zaradi česar je celoten proces upravljanja podatkov še bolj prilagodljiv.

Preden razpravljamo o različnih arhitekturah podatkovnega skladišča, si poglejmo glavne komponente, ki sestavljajo podatkovno skladišče.

Ključne komponente skladiščenja podatkov

Skladiščenje podatkov je sestavljeno iz več komponent, ki delujejo skupaj za učinkovito upravljanje podatkov. Naslednji elementi služijo kot hrbtenica funkcionalnega podatkovnega skladišča.

1. Viri podatkov: Viri podatkov zagotavljajo informacije in kontekst podatkovnemu skladišču. Vsebujejo lahko strukturirane, nestrukturirane ali polstrukturirane podatke. Ti lahko vključujejo strukturirane podatkovne baze, dnevniške datoteke, datoteke CSV, transakcijske tabele, poslovna orodja tretjih oseb, podatke senzorjev itd.
2. ETL (Ekstrahiraj, transformiraj, naloži) Cevovod: Je mehanizem integracije podatkov, ki je odgovoren za pridobivanje podatkov iz podatkovnih virov, jih preoblikovati v ustrezno obliko in naložiti na cilj podatkov kot podatkovno skladišče. Cevovod zagotavlja pravilne, popolne in dosledne podatke.
3. Metapodatki: Metapodatki so podatki o podatkih. Zagotavlja strukturne informacije in celovit pregled podatkov o skladišču. Metapodatki so bistveni za upravljanje in učinkovito upravljanje podatkov.
4. Dostop do podatkov: Nanaša se na metode, ki jih podatkovne skupine uporabljajo za dostop do podatkov v podatkovnem skladišču, npr. poizvedbe SQL, orodja za poročanje, orodja za analitiko itd.
5. Cilj podatkov: To so fizični prostori za shranjevanje podatkov, kot so podatkovno skladišče, podatkovno jezero ali podatkovni trg.

Običajno so te komponente standardne za vse vrste podatkovnih skladišč. Na kratko razpravljajmo o tem, kako se arhitektura tradicionalnega podatkovnega skladišča razlikuje od podatkovnega skladišča v oblaku.

Arhitektura: Tradicionalno skladišče podatkov proti skladišču podatkov Active-Cloud

Tipična arhitektura podatkovnega skladišča

Tradicionalna podatkovna skladišča se osredotočajo na shranjevanje, obdelavo in predstavitev podatkov v strukturiranih ravneh. Običajno so uvedeni v lokalni nastavitvi, kjer ustrezna organizacija upravlja infrastrukturo strojne opreme, kot so strežniki, pogoni in pomnilnik.

Po drugi strani pa skladišča v aktivnem oblaku poudarjajo stalno posodabljanje podatkov in obdelavo v realnem času z izkoriščanjem platform v oblaku, kot so Snowflake, AWS in Azure. Njihove arhitekture se razlikujejo tudi glede na njihove aplikacije.

Nekatere ključne razlike so obravnavane spodaj.

Tradicionalna arhitektura podatkovnega skladišča

1. Spodnja raven (strežnik baze podatkov): Ta raven je odgovorna za shranjevanje (proces, znan kot zaužitje podatkov) in pridobivanje podatkov. Podatkovni ekosistem je povezan z viri podatkov, ki jih določi podjetje, ki lahko prevzamejo zgodovinske podatke po določenem obdobju.
2. Srednji nivo (strežnik aplikacij): Ta raven obdeluje uporabniške poizvedbe in preoblikuje podatke (proces, znan kot integracija podatkov) z uporabo spletne analitične obdelave (OLAP) orodja. Podatki so običajno shranjeni v podatkovnem skladišču.
3. Najvišja raven (plast vmesnika): Zgornja raven služi kot sprednja plast za interakcijo uporabnika. Podpira dejanja, kot so poizvedovanje, poročanje in vizualizacija. Tipične naloge vključujejo raziskave trga, analizo strank, finančno poročanje itd.

Arhitektura podatkovnega skladišča Active-Cloud

1. Spodnja raven (strežnik baze podatkov): Poleg shranjevanja podatkov ta raven zagotavlja stalne posodobitve podatkov za obdelavo podatkov v realnem času, kar pomeni, da je zakasnitev podatkov zelo nizka od vira do cilja. Podatkovni ekosistem uporablja vnaprej zgrajene povezovalnike ali integracije za pridobivanje podatkov v realnem času iz številnih virov.
2. Srednji nivo (strežnik aplikacij): Na tem nivoju pride do takojšnje transformacije podatkov. Izvaja se z orodji OLAP. Podatki so običajno shranjeni v spletni trgovini podatkov ali podatkovnem jezeru.
3. Najvišja raven (plast vmesnika): Ta raven omogoča interakcije uporabnikov, napovedno analitiko in poročanje v realnem času. Tipične naloge vključujejo odkrivanje goljufij, obvladovanje tveganja, optimizacijo dobavne verige itd.

Najboljše prakse pri skladiščenju podatkov

Med načrtovanjem podatkovnih skladišč morajo podatkovne skupine upoštevati te najboljše prakse, da povečajo uspeh svojih podatkovnih cevovodov.

• Samopostrežna analitika: Pravilno označite in strukturirajte podatkovne elemente za sledenje sledljivosti – zmožnost sledenja celotnemu življenjskemu ciklu podatkovnega skladišča. Omogoča samopostrežno analitiko, ki poslovnim analitikom omogoča ustvarjanje poročil z nominalno podporo skupine za podatke.
• Upravljanje podatkov: Nastavite robustne notranje pravilnike za urejanje uporabe organizacijskih podatkov v različnih skupinah in oddelkih.
• Varnost podatkov: Redno spremljajte varnost podatkovnega skladišča. Uporabite šifriranje na ravni industrije, da zaščitite svoje podatkovne kanale in zagotovite skladnost s standardi zasebnosti, kot so GDPR, CCPA in HIPAA.
• Razširljivost in zmogljivost: Poenostavite postopke za izboljšanje operativne učinkovitosti, hkrati pa prihranite čas in stroške. Optimizirajte skladiščno infrastrukturo in jo naredite dovolj robustno za obvladovanje kakršnega koli bremena.
• Agilni razvoj: Sledite agilni razvojni metodologiji za vključitev sprememb v ekosistem podatkovnega skladišča. Začnite z majhnim in širite svoje skladišče v iteracijah.

Prednosti skladiščenja podatkov

Nekatere ključne prednosti podatkovnega skladišča za organizacije vključujejo:

1. Izboljšana kakovost podatkov: Podatkovno skladišče zagotavlja boljšo kakovost z zbiranjem podatkov iz različnih virov v centralizirano shrambo po čiščenju in standardizaciji.
2. Zmanjšanje cene: Podatkovno skladišče zmanjša operativne stroške z integracijo podatkovnih virov v en sam repozitorij, s čimer prihrani prostor za shranjevanje podatkov in stroške ločene infrastrukture.
3. Izboljšano odločanje: Podatkovno skladišče podpira funkcije BI, kot so podatkovno rudarjenje, vizualizacija in poročanje. Podpira tudi napredne funkcije, kot je napovedna analitika na osnovi umetne inteligence za odločitve na podlagi podatkov o tržnih kampanjah, dobavnih verigah itd.

Izzivi skladiščenja podatkov

Nekateri najbolj opazni izzivi, ki se pojavljajo pri izdelavi podatkovnega skladišča, so naslednji:

1. Varnost podatkov: Podatkovno skladišče vsebuje občutljive informacije, zaradi česar je ranljivo za kibernetske napade.
2. Velike količine podatkov: Upravljanje in obdelava velikih podatkov je zapleteno. Doseganje nizke zakasnitve v celotnem podatkovnem cevovodu je velik izziv.
3. Uskladitev s poslovnimi zahtevami: Vsaka organizacija ima drugačne potrebe po podatkih. Zato ni rešitve skladišča podatkov, ki bi ustrezala vsem. Organizacije morajo svojo zasnovo skladišč uskladiti s svojimi poslovnimi potrebami, da zmanjšajo možnosti za neuspeh.

Če želite prebrati več vsebine, povezane s podatki, umetno inteligenco in strojnim učenjem, obiščite Združite AI.