Що таке Склад даних?

Мовою обчислень, склад даних також скорочено також DW або DWH, також відомий як EDW (Enterprise data склад), що є системою, яка використовується для звітності та аналізу даних за необробленою частиною даних. Він розглядається як один із найважливіших та найважливіших компонентів бізнес-аналітики. Вони є центральними сховищами інтегрованих даних, які отримуються більш ніж одним джерелом. Поточні та історичні дані зберігаються в них в одному місці. Це використовується для створення аналітичних звітів для всіх працівників по всьому підприємству. Дані, що зберігаються на складі, завантажуються з операційних систем, які, як правило, маркетингу або продажу. Потім ці дані проходять через оперативний сховище даних, а також можуть потребувати очищення даних, просто для того, щоб забезпечити належну якість даних, перш ніж вони будуть використані в сховищі даних для звітності. Потім відбувається діяльність ETL (Extract, Transform, Load), яка використовує етапи, інтеграцію даних та шари доступу для використання ключових функцій.

Визначення:

Його можна визначити як великий сховище даних накопичених даних, отриманих із найрізноманітніших джерел всередині фірми, і тому використовується для керівництва управлінськими рішеннями. Він також може бути визначений як техніка збору та управління даними з найрізноманітніших джерел для генерування значущої інформації після того, як буде застосовано деякий базовий рівень процесів трансформації, завдяки чому бізнес є готовим. Це поєднання компонентів та технологій для того, щоб мати можливість стратегічно використовувати дані.

Розуміння сховища даних:

Якщо ми спробуємо зрозуміти поняття зберігання даних дуже простими термінами, це означає систему, яка використовується для звітування та зберігання даних. Дані спочатку генеруються в декількох системах, таких як деякі форми RDBMS, Oracle, Mainframes тощо. Потім вони переміщуються до сховища даних для тривалого зберігання, щоб вони могли бути використані в аналітичних цілях. Цей сховище побудовано таким чином, що користувачі з багатьох підрозділів або відділів однієї організації можуть отримувати доступ та аналізувати дані відповідно до власних потреб та вимог. Склади даних - це аналітичний інструментарій, який створений виключно для забезпечення підтримки у процесі прийняття рішень та системи звітування користувачів для багатьох відділів. Вони також є архівними даними, що складаються з історичних даних про використання організації, які спеціально не підтримуються в операційних системах. По суті, вони використовуються для створення єдиної версії істини для всієї організації.

Як сховище даних робить роботу такою простою

Він підтримує копію інформації та даних із джерельних транзакційних систем. Він також:

Інтегрує дані з декількох джерел і вкладає в одну базу даних або модель, отже, єдину систему запитів
може використовуватися для розміщення даних у ODS (оперативний сховище даних).
Допомагає пом’якшити проблему блокування рівня ізоляції баз даних, яка, як правило, була викликана великими аналітичними запитами, що тривають.
Історія даних зберігається, навіть якщо джерела транзакційних систем не підтримують її.
Центральний вигляд на підприємстві можна побачити, коли всі дані розміщені з кількох ресурсів.
Послідовність коду та опису та навіть виправлення поганих даних покращуються. В основному впливає на загальну якість даних.

Найкращі компанії:

Терадата: Ця компанія очолює цей перелік, коли це стосується роботи зі сховищами даних. Це приносить більше 30 років історії на стіл. У компанії є власне програмне забезпечення Teradata, яке використовується більшістю компаній, що займаються сховищем даних у своїх організаціях, особливо у всіх банках. У цієї компанії завжди є нові інновації, які можна внести до столу, включаючи новітні технології на базі Hadoop.
Oracle: Це традиційна компанія, яка першою вразила розум, коли ми говоримо про реляційні бази даних. База даних 12с була неперевершеною і відома своїми високоефективними стандартами, масштабом та оптимізованим зберіганням даних. Методи стиснення - це нові функції, які надає ця компанія у сховищі даних.
Веб-сервіси Amazon: Цей IaaS Amazon у просторі хмарних обчислень стосується цілої трансформації та міграції зберігання та зберігання даних на хмару, даючи для зберігання даних абсолютно нове визначення.
Cloudera: Це одне з найкращих компаній у сфері зберігання даних та технологій великих даних, оскільки воно забезпечує EDH (Enterprise data hub) для великого різноманіття сховища даних, яке фокусується на пакетній обробці. Їх склад даних базується на CDH.
MarkLogic: Ця компанія пропонує платформу баз даних NoSQL. Це дало новий вимір, оскільки компанії почали вірити в силу NoSQL після того, як вона була представлена цією компанією.

Що ви можете зробити зі сховищем даних?

Видобуток
Очищення
Трансформація
Завантаження
Оновити
Прогнозування
Статистичний аналіз
Прийняття рішень

Робота зі сховищем даних:

Непередбачені дані спочатку форматуються, також називаються очищенням і нормалізацією, в результаті яких вони обробляються та трансформуються відповідно до вимог бізнесу та усувають невідповідності з необроблених даних. Потім він зберігається у самому сховищі даних. Шар доступу дозволяє програмам та інструментам отримувати дані у форматі, відповідному їх потребам. Є ще один аспект архітектури, який охоплює частину, пов'язану з метаданими, яка в основному використовується вченими та інженерами для збору інформації про джерела, іменування конвенцій, оновлення графіків тощо.

Переваги:

Інтеграція з декількома джерелами
Виконання нового аналізу
Зниження витрат на доступ до історичних даних
Стандартна єдина версія істини
Допомагає покращити час роботи для аналізу даних та звітності

Навички:

Широке бачення
Навички комунікації
Розуміння даних та процесів
Можливість аналізу
Загальні знання про системи та знання

Чому ми повинні зберігати дані:

Ми повинні використовувати сховище даних, щоб ми могли надати нашій організації єдину версію правди необхідними даними, а також інші комп’ютерні накладні витрати на оброблені транзакційні ресурси. OLAP піклуватиметься про частину аналітичної обробки, а отже, бізнес-огляд та осмислене генерування інформації також можуть бути забезпечені для зберігання даних.

Область застосування:

Сфера зберігання даних є в будь-якій області, яка має щось спільне з аналітикою, а також у хмарному домені в наші дні. Ви можете стати інженером по виробництву або консультантом або навіть зробити свій безпроблемний шлях до великих технологій передачі даних. Ви також можете сподіватися, що ви будете науковцем. Обсяг даних нескінченний, як і сфера зберігання даних.

Для чого нам потрібен склад даних?

Нам потрібен сховище даних, оскільки немає сенсу користуватися декількома джерельними системами і не мати можливості миттєво отримати всю необхідну інформацію. Крім того, історичні дані, якщо не мають доступу до них, не дають великої переваги організації в цілому. Отже, генерувати значущу інформацію, отриману з необроблених даних, можна за допомогою інструментів аналізу та запитів, і тому зберігання даних надходить на малюнок.

Хто є потрібною аудиторією для вивчення методів зберігання даних?

Будь-хто з правильним мисленням, широким зором, хороший в обробці даних, має хороші навички запиту, цікавиться технологіями, пов'язаними з даними, має хороші аналітичні навички, є ідеальним кандидатом навчитися та почати використовувати технології зберігання даних.

Як ця технологія допоможе у кар’єрному зростанні?

Ця технологія є найважливішою частиною будь-якої організації, яка полягає в стисканні даних та здатності генерувати інформацію шляхом аналізу. Тому генерування змістовної інформації з необроблених даних - це те, що можна досягти, використовуючи цю технологію. Ви також можете шукати, як перетворити свій шлях у екосистему великих даних, а згодом і на наукові дані, якщо ви знайомі з її базою.

Висновок:

Зберігання даних стало основою багатьох організацій на сьогоднішній день і надалі так і буде. Домен та визначення, проте, збільшуються з кожним днем через появу такої кількості нових технологій та інструментів. Шлях у цей простір - одне з найкращих рішень у галузі аналітики, оскільки це є основою і допомагає зрозуміти, як саме працює обробка даних та якими фоновими процесами вона керує. Сподіваюся, що стаття вам сподобалась. Продовжуйте читати для отримання додаткової інформації.

Що таке Склад даних? - Як це працює - Зростання майстерності та кар'єри

Зміст: