Посібник для початківців зі сховищ даних

У цій цифровій економіці дані мають першочергове значення. Сьогодні всі сектори, від приватних підприємств до державних установ, використовують великі дані для прийняття важливих бізнес-рішень.

Однак екосистема даних стикається з численними проблемами щодо великого обсягу, різноманітності та швидкості даних. Компанії повинні використовувати певні методи для організації, керування та аналізу цих даних.

Введіть сховище даних! 

Сховища даних є критично важливим компонентом екосистеми даних сучасного підприємства. Це може оптимізувати потік даних організації та розширити її можливості прийняття рішень. Це також очевидно в глобальному зростанні ринку сховищ даних, якого очікується $ 51.18 мільярда за 2028, порівняно з 21.18 мільярдами доларів у 2019 році.

У цій статті буде розглянуто сховище даних, типи його архітектури, ключові компоненти, переваги та проблеми.

Що таке сховище даних?

Сховище даних — це система керування даними для підтримки Бізнес-аналітика (BI) операції. Це процес збору, очищення та перетворення даних з різних джерел і зберігання їх у централізованому сховищі. Він може обробляти величезні обсяги даних і полегшувати виконання складних запитів.

У системах бізнес-аналізу сховища даних спочатку перетворюють різнорідні необроблені дані в чисті, упорядковані та інтегровані дані, які потім використовуються для отримання корисної інформації для полегшення аналізу, звітування та прийняття рішень на основі даних.

Крім того, сучасні конвеєри сховищ даних підходять для прогнозування зростання та прогнозний аналіз використання методів штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). Хмарне сховище даних ще більше розширює ці можливості, пропонуючи більшу масштабованість і доступність, роблячи весь процес керування даними ще більш гнучким.

Перш ніж обговорювати різні архітектури сховищ даних, давайте розглянемо основні компоненти, які складають сховище даних.

Ключові компоненти сховища даних

Сховище даних складається з кількох компонентів, які працюють разом для ефективного керування даними. Наступні елементи служать основою для функціонального сховища даних.

1. Джерела даних: Джерела даних надають інформацію та контекст для сховища даних. Вони можуть містити структуровані, неструктуровані або напівструктуровані дані. Це можуть бути структуровані бази даних, файли журналів, файли CSV, таблиці транзакцій, бізнес-інструменти сторонніх розробників, дані датчиків тощо.
2. ETL (Видобуток, перетворення, завантаження) Трубопровід: Це механізм інтеграції даних, відповідальний за вилучення даних з джерел даних, перетворюючи їх у відповідний формат і завантажуючи їх у місце призначення даних, як сховище даних. Конвеєр забезпечує правильні, повні та послідовні дані.
3. Метадані: Метадані - це дані про дані. Він надає структурну інформацію та комплексне уявлення про складські дані. Метадані необхідні для управління та ефективного управління даними.
4. Доступ до даних: Це стосується методів, які групи даних використовують для доступу до даних у сховищі даних, наприклад, SQL-запити, інструменти звітності, інструменти аналітики тощо.
5. Призначення даних: Це фізичні місця для зберігання даних, такі як сховище даних, озеро даних або вітрина даних.

Як правило, ці компоненти є стандартними для типів сховищ даних. Давайте коротко обговоримо, чим архітектура традиційного сховища даних відрізняється від хмарного сховища даних.

Архітектура: традиційне сховище даних проти сховища даних Active-Cloud

Типова архітектура сховища даних

Традиційні сховища даних зосереджені на зберіганні, обробці та представленні даних у структурованих рівнях. Зазвичай вони розгортаються на місці, де відповідна організація керує апаратною інфраструктурою, як-от сервери, диски та пам’ять.

З іншого боку, активні хмарні сховища наголошують на постійному оновленні даних і обробці в реальному часі за допомогою хмарних платформ, таких як Snowflake, AWS і Azure. Їх архітектури також відрізняються залежно від їх застосування.

Деякі ключові відмінності обговорюються нижче.

Традиційна архітектура сховища даних

1. Нижній рівень (сервер бази даних): Цей рівень відповідає за зберігання (процес, відомий як поглинання даних) і отримання даних. Екосистема даних підключена до визначених компанією джерел даних, які можуть отримувати історичні дані після визначеного періоду.
2. Середній рівень (сервер додатків): Цей рівень обробляє запити користувачів і перетворює дані (процес, відомий як інтеграція даних) за допомогою онлайнової аналітичної обробки (OLAP) інструменти. Дані зазвичай зберігаються в сховищі даних.
3. Верхній рівень (рівень інтерфейсу): Верхній рівень служить переднім рівнем для взаємодії з користувачем. Він підтримує такі дії, як запити, звіти та візуалізація. Типові завдання включають дослідження ринку, аналіз клієнтів, фінансову звітність тощо.

Архітектура сховища даних Active-Cloud

1. Нижній рівень (сервер бази даних): Окрім зберігання даних, цей рівень забезпечує безперервне оновлення даних для обробки даних у реальному часі, що означає, що затримка даних дуже низька від джерела до місця призначення. Екосистема даних використовує попередньо створені з’єднувачі або інтеграції для отримання даних у реальному часі з багатьох джерел.
2. Середній рівень (сервер додатків): На цьому рівні відбувається негайна трансформація даних. Це робиться за допомогою засобів OLAP. Дані зазвичай зберігаються в інтернет-магазині даних або в озері даних.
3. Верхній рівень (рівень інтерфейсу): Цей рівень забезпечує взаємодію з користувачем, прогнозну аналітику та звітність у реальному часі. Типові завдання включають виявлення шахрайства, управління ризиками, оптимізацію ланцюжка поставок тощо.

Найкращі практики у сховищах даних

Під час проектування сховищ даних групи обробки даних повинні дотримуватися цих передових практик, щоб підвищити успіх своїх конвеєрів даних.

• Аналітика самообслуговування: Належним чином позначайте та структуруйте елементи даних, щоб відстежувати відстежуваність – можливість відстежувати весь життєвий цикл сховища даних. Він забезпечує аналітику самообслуговування, яка дозволяє бізнес-аналітикам створювати звіти за номінальної підтримки з боку групи даних.
• Керування даними: Встановіть надійні внутрішні політики, щоб керувати використанням організаційних даних у різних командах і відділах.
• Безпека даних: Регулярно контролюйте безпеку сховища даних. Застосовуйте шифрування галузевого рівня, щоб захистити канали даних і дотримуватися таких стандартів конфіденційності, як GDPR, CCPA та HIPAA.
• Масштабованість і продуктивність: Оптимізуйте процеси для підвищення ефективності роботи, заощаджуючи час і кошти. Оптимізуйте складську інфраструктуру та зробіть її достатньо надійною для керування будь-яким навантаженням.
• Гнучка розробка: Дотримуйтеся гнучкої методології розробки, щоб внести зміни в екосистему сховища даних. Почніть з малого та розширюйте свій склад за кілька ітерацій.

Переваги сховищ даних

Деякі ключові переваги сховищ даних для організацій включають:

1. Покращена якість даних: Сховище даних забезпечує кращу якість, збираючи дані з різних джерел у централізоване сховище після очищення та стандартизації.
2. Зниження витрат: Сховище даних зменшує операційні витрати за рахунок інтеграції джерел даних в єдине сховище, таким чином економлячи простір для зберігання даних і окремі витрати на інфраструктуру.
3. Покращене прийняття рішень: Сховище даних підтримує такі функції BI, як аналіз даних, візуалізація та звітність. Він також підтримує розширені функції, такі як прогнозна аналітика на основі штучного інтелекту для прийняття керованих даними рішень щодо маркетингових кампаній, ланцюжків поставок тощо.

Проблеми сховищ даних

Деякі з найбільш помітних проблем, які виникають під час створення сховища даних, такі:

1. Безпека даних: Сховище даних містить конфіденційну інформацію, що робить його вразливим до кібератак.
2. Великі обсяги даних: Управління та обробка великих даних є складною справою. Досягнення низької затримки в усьому конвеєрі даних є серйозною проблемою.
3. Відповідність вимогам бізнесу: Кожна організація має різні потреби в даних. Отже, не існує універсального рішення для сховища даних. Організації повинні узгодити дизайн свого складу з потребами свого бізнесу, щоб зменшити ймовірність збою.

Щоб прочитати більше вмісту, пов’язаного з даними, штучним інтелектом і машинним навчанням, відвідайте Об'єднайте ШІ.