Pituduh Pemula pikeun Data Warehousing

Dina ékonomi digital ieu, data téh Cangkuang. Kiwari, sadaya séktor, ti perusahaan swasta dugi ka badan umum, nganggo data ageung pikeun nyandak kaputusan bisnis anu kritis.

Tapi, ékosistem data nyanghareupan seueur tantangan ngeunaan volume data anu ageung, variasi, sareng laju. Usaha kedah nganggo téknik anu tangtu pikeun ngatur, ngatur, sareng nganalisis data ieu.

Lebetkeun gudang data! 

Gudang data mangrupikeun komponén kritis dina ékosistem data perusahaan modéren. Éta tiasa nyéépkeun aliran data organisasi sareng ningkatkeun kamampuan nyieun kaputusan. Ieu ogé dibuktikeun dina kamekaran pasar gudang data global, anu diperkirakeun ngahontal $ 51.18 milyar ku 2028, dibandingkeun $21.18 milyar dina 2019.

Tulisan ieu bakal ngajalajah gudang data, jinis arsitékturna, komponén konci, mangpaat, sareng tantangan.

Naon Data Warehousing?

Data warehousing mangrupikeun sistem manajemén data pikeun ngadukung Kecerdasan Bisnis (BI) operasi. Éta mangrupikeun prosés ngumpulkeun, ngabersihkeun, sareng ngarobih data tina sababaraha sumber sareng nyimpenna dina gudang terpusat. Éta tiasa ngadamel data anu ageung sareng ngagampangkeun patarosan anu rumit.

Dina sistem BI, gudang data mimiti ngarobah data atah disparate kana data bersih, teratur, sarta terpadu, nu lajeng dipaké pikeun nimba wawasan actionable pikeun mempermudah analisis, ngalaporkeun, jeung data-informed putusan-pembuatan.

Sumawona, pipa gudang data modern cocog pikeun ramalan pertumbuhan sareng analisis duga ngagunakeun téhnik kecerdasan jieunan (AI) jeung pembelajaran mesin (ML). Gudang data awan langkung ngagedékeun kamampuan ieu nawiskeun skalabilitas sareng aksésibilitas anu langkung ageung, ngajantenkeun prosés manajemén data langkung fleksibel.

Sateuacan urang bahas arsitéktur gudang data anu béda, hayu urang tingali komponén utama anu janten gudang data.

Komponén konci Data Warehousing

Gudang data ngandung sababaraha komponén gawé bareng pikeun ngatur data éfisién. Unsur-unsur di handap ieu janten tulang tonggong pikeun gudang data fungsional.

1. Sumber Data: Sumber data nyadiakeun informasi jeung konteks ka gudang data. Éta tiasa ngandung data terstruktur, henteu terstruktur, atanapi semi-terstruktur. Ieu tiasa kalebet database terstruktur, file log, file CSV, tabel transaksi, alat bisnis pihak katilu, data sensor, jsb.
2. ETL (Ékstrak, Transformasi, Beban) Jalur Pipa : Éta mangrupikeun mékanisme integrasi data anu tanggung jawab ékstraksi data tina sumber data, ngarobahna kana format anu cocog, sareng ngamuat kana tujuan data sapertos gudang data. Jalur pipa mastikeun data anu leres, lengkep sareng konsisten.
3. Métadata: Metadata nyaéta data ngeunaan data. Éta nyayogikeun inpormasi struktural sareng pandangan komprehensif ngeunaan data gudang. Metadata penting pisan pikeun pamaréntahan sareng ngokolakeun data anu épéktip.
4. Aksés Data: Éta nujul kana metode anu dianggo ku tim data pikeun ngaksés data dina gudang data, sapertos queries SQL, alat ngalaporkeun, alat analitik, jsb.
5. Tujuan Data: Ieu mangrupikeun tempat panyimpen data fisik, sapertos gudang data, data lake, atanapi data mart.

Biasana, komponén-komponén ieu standar pikeun jinis gudang data. Hayu urang bahas sakeudeung kumaha arsitéktur gudang data tradisional béda jeung gudang data dumasar-awan.

Arsitéktur: Gudang Data Tradisional vs Gudang Data Active-Cloud

A Arsitéktur Gudang Data has

Gudang data tradisional museurkeun kana nyimpen, ngolah, sareng nampilkeun data dina tingkatan terstruktur. Aranjeunna umumna disebarkeun dina setting on-premise dimana organisasi relevan ngatur infrastruktur hardware sapertos server, drive, sareng mémori.

Di sisi anu sanés, gudang awan-aktip nekenkeun apdet data kontinyu sareng pamrosésan sacara real-time ku ngamangpaatkeun platform awan sapertos Snowflake, AWS, sareng Azure. Arsitéktur maranéhanana ogé béda dumasar kana aplikasi maranéhanana.

Sababaraha béda konci dibahas di handap.

Arsitéktur Gudang Data Tradisional

1. Tingkat handap (Server Database): Tingkat ieu tanggung jawab pikeun nyimpen (prosés anu katelah ingest data) jeung retrieving data. Ékosistem data disambungkeun ka sumber data anu ditetepkeun ku perusahaan anu tiasa nyéépkeun data sajarah saatos periode anu ditangtukeun.
2. Tingkat Tengah (Server Aplikasi): Tingkat ieu ngolah patarosan pangguna sareng ngarobih data (prosés anu katelah integrasi data) ngagunakeun Pangolahan Analitik Online (OLAP) parabot. Data biasana disimpen dina gudang data.
3. Tingkat Top (Lapisan Antarmuka): Tingkat luhur janten lapisan hareup-tungtung pikeun interaksi pangguna. Éta ngadukung tindakan sapertos query, ngalaporkeun, sareng visualisasi. Tugas umum kalebet panalungtikan pasar, analisa palanggan, ngalaporkeun kauangan, jsb.

Arsitéktur Gudang Data Active-Cloud

1. Tingkat handap (Server Database): Di sagigireun nyimpen data, tingkat ieu nyadiakeun apdet data kontinyu pikeun ngolah data real-time, hartina latency data pisan low ti sumber ka tujuan. Ékosistem data ngagunakeun panyambung atanapi integrasi anu tos diwangun pikeun nyandak data sacara real-time tina sababaraha sumber.
2. Tingkat Tengah (Server Aplikasi): Transformasi data langsung lumangsung dina tingkat ieu. Hal ieu dilakukeun nganggo alat OLAP. Data biasana disimpen dina data mart online atanapi data lakehouse.
3. Tingkat Top (Lapisan Antarmuka): Tingkat ieu ngamungkinkeun interaksi pangguna, analitik prediktif, sareng ngalaporkeun sacara real-time. Tugas biasa kalebet deteksi panipuan, manajemén résiko, optimasi ranté suplai, jsb.

Prakték Pangalusna dina Data Warehousing

Nalika ngarancang gudang data, tim data kedah nuturkeun prakték pangsaéna ieu pikeun ningkatkeun kasuksésan jalur pipa datana.

• Analisis Layan Diri: Labél sareng struktur elemen data anu leres pikeun ngalacak traceability - kamampuan pikeun ngalacak sadayana siklus kahirupan gudang data. Éta ngamungkinkeun analitik jasa mandiri anu nguatkeun analis bisnis pikeun ngahasilkeun laporan kalayan dukungan nominal ti tim data.
• Pamarentahan Data: Setel kawijakan internal anu kuat pikeun ngatur pamakean data organisasi dina tim sareng departemén anu béda.
• Data Data: Ngawas kaamanan gudang data rutin. Larapkeun enkripsi kelas industri pikeun ngajagi saluran data anjeun sareng matuh standar privasi sapertos GDPR, CCPA, sareng HIPAA.
• Skalabilitas sareng Kinerja: Proses streamline pikeun ningkatkeun efisiensi operasional bari ngahemat waktos sareng biaya. Optimalkeun infrastruktur gudang sareng janten cekap pikeun ngatur beban naon waé.
• Pangwangunan tangkas: Turutan hiji metodologi ngembangkeun tangkas pikeun ngasupkeun parobahan ka ékosistem gudang data. Mimitian leutik sareng dilegakeun gudang anjeun dina iterasi.

Mangpaat Data Warehousing

Sababaraha mangpaat gudang data konci pikeun organisasi ngawengku:

1. Ningkatkeun Kualitas Data: Gudang data nyadiakeun kualitas hadé ku cara ngumpulkeun data ti sagala rupa sumber kana gudang terpusat sanggeus cleansing jeung standarisasi.
2. Ngirangan Biaya: Gudang data ngirangan biaya operasional ku cara ngahijikeun sumber data kana hiji gudang, sahingga ngahemat rohangan panyimpen data sareng biaya infrastruktur anu misah.
3. Ngaronjatkeun Kaputusan: Gudang data ngadukung fungsi BI sapertos pertambangan data, visualisasi, sareng ngalaporkeun. Éta ogé ngadukung fungsi canggih sapertos analitik prediktif berbasis AI pikeun kaputusan anu didorong ku data ngeunaan kampanye pamasaran, ranté pasokan, jsb.

Tantangan Data Warehousing

Sababaraha tantangan anu paling penting anu lumangsung nalika ngawangun gudang data nyaéta kieu:

1. Data Data: Gudang data ngandung émbaran sénsitip, sahingga rentan ka serangan cyber.
2. Jilid Data ageung: Ngatur sareng ngolah data ageung rumit. Ngahontal latency low sapanjang pipa data mangrupakeun tantangan signifikan.
3. Alignment kalawan Sarat Usaha: Unggal organisasi gaduh kabutuhan data anu béda. Lantaran kitu, teu aya hiji-ukuran-fits-sadaya solusi gudang data. Organisasi kedah nyaluyukeun desain gudangna sareng kabutuhan bisnisna pikeun ngirangan kamungkinan gagal.

Pikeun maca langkung seueur eusi anu aya hubunganana sareng data, intelijen buatan, sareng pembelajaran mesin, kunjungan Ngahijikeun AI.