✅ Типи сховища даних - Найпопулярніші типи сховищ даних

Вступ до типів сховища даних

Вступ до типів сховища даних

Склад даних - це спосіб збору даних з різних джерел та управління ним з метою надання значущої ділової інформації. За цими даними вирішується, як стратегічно розвиватиметься бізнес. Він зберігає величезну кількість даних бізнесом. Склад даних розроблений таким чином, щоб запитувати та аналізувати дані замість обробки транзакцій. Весь процес включає трансформацію інформації та надання її доступній для користувачів, щоб вони могли своєчасно використовувати її та принести важливе значення для бізнесу та змусити його зростати. Далі наведено різні типи сховищ даних.

Типи сховищ даних

Існує три типи сховищ даних:

Склад даних підприємства.
Оперативний магазин даних.
Дані Март.

1. Enterprise Data Warehouse

База даних підприємств - це база даних, яка об'єднує різноманітні функціональні області організації та об'єднує їх уніфіковано. Це централізоване місце, де доступна вся бізнес-інформація з різних джерел та додатків. Після його зберігання вони можуть бути використані для аналітики і можуть бути використані всіма людьми в організації. Дані можуть бути класифіковані відповідно до теми, і це дає доступ відповідно до необхідного підрозділу. Enterprise Datahousehouse вже матиме етапи вилучення, перетворення та відповідності вже обробленим.

Метою EDW є надання повного огляду будь-якого конкретного об'єкта в моделі даних. Це досягається шляхом ідентифікації та впорядкування даних із різних систем. Потім це завантажується у послідовну та узгоджену модель. Після того, як вся інформація збирається EDW, яка має можливість забезпечити доступ до одного місця, де можна використовувати різні інструменти для виконання аналітичних функцій та створення різних прогнозів. Дослідницькі групи можуть визначити нові тенденції чи закономірності та зосередитись на них, щоб допомогти бізнесу зростати.

Можуть бути побудовані дані даних, які полегшують сегрегацію даних. Взаємовідносини між об'єктами можуть бути встановлені та застосовані як частина завантаження даних в EDW. На додаток до цього нарізання та введення коду за різними категоріями також можна зробити. Крім того, це допомагає скоротити дорогі простої, які можуть траплятися через схильні до помилок конфігурації з адаптивним і машинним підходом. Він структурує дані, що допомагають працювати в порівняно невеликому масштабі, організацію та структурування їх. Дані зберігаються логічно та послідовно.

2. Оперативний зберігання даних

В якості альтернативи застосуванню системи підтримки оперативних рішень використовується сховище оперативних даних. Це допомагає отримати доступ до даних безпосередньо з бази даних, яка також підтримує обробку транзакцій. Дані, наявні в магазині операційних даних, можна очистити, а надлишок, який існує, можна перевірити і вирішити шляхом перевірки відповідних правил бізнесу. Це також допомагає інтегрувати контрастні дані з різних джерел, щоб бізнес-операції, аналіз та звітність могли бути легко здійснені та допомогти бізнесу, поки процес триває.

Тут більшість операцій, які виконуються в даний час, зберігаються до їх переміщення в сховище даних на більш тривалий час. Це ефективно допомагає для простих запитів і невеликої кількості даних. Він діє як короткочасова або тимчасова пам'ять, яка зберігає недавню інформацію. Склад даних зберігає дані порівняно тривалий час, а також зберігає відносно постійну інформацію.

Це допомагає зберігати трансакційні дані з однієї або декількох виробничих систем і нещільно інтегрує їх. Іноді це предметно-орієнтований та часовий варіант. Інтеграція досягається за рахунок використання структур та вмісту EDW. Інтеграція даних може включати очищення, усунення надмірності, перевірку ділових правил на цілісність. Зазвичай розроблено, щоб містити атомні дані низького рівня, які зберігають обмежені дані.

3. Март даних

Data Mart зосереджується на зберіганні даних для певної функціональної області, і вона містить підмножину даних, що зберігаються у сховищі даних. Маркетинг даних допомагає покращити відповіді користувачів, а також зменшує обсяг даних для аналізу даних. Це полегшує продовження досліджень. Data Mart як підмножина Datawarehouse легко реалізувати. Це порівняно з повним сховищем даних. Він є більш відкритим до змін, і один експерт з предметів може визначити його структуру та конфігурацію. Дані розділені, і деталізацію можна легко контролювати. Data Mart має три типи. Такі типи:

Залежний
Незалежний
Гібридний

Залежний март даних

Отримуючи дані з операційних, зовнішніх або обох джерел, може бути створений залежний обмін даними. Це дозволяє отримувати дані організації з одного сховища даних. Усі дані є централізованими і можуть допомогти у розробці більшої кількості даних.

Незалежні дані Март

Цей март даних не потребує центрального сховища даних. Зазвичай це створюється для менших груп, які присутні в організації. Він не має жодних стосунків із Enterprise Data Warehouse або будь-яким іншим пакетом даних. Всі дані незалежні і можуть використовуватися окремо. Також аналіз можна проводити автономно. Мати послідовний і централізований зберігання даних дуже важливо, щоб багато користувачів могли ним користуватися.

Гібридні дані, март

Як випливає з назви, гібридний марш даних використовується, коли входи з різних джерел є частиною сховища даних. Це корисно, коли користувач хоче спеціальної інтеграції. Кожен раз, коли організації потрібно кілька середовищ бази даних та швидка реалізація, можна використовувати цю установку. Це вимагає найменших зусиль з очищення даних, а марта даних підтримує великі структури зберігання. Найкраще використовувати макет даних, коли використовуються менші програми, орієнтовані на дані.

Висновок

Таким чином, сховище даних є дуже важливою складовою в галузі даних. Оскільки база даних допомагає зберігати та обробляти дані, сховище даних допомагає аналізувати їх. Таким чином, сховище даних допомагає отримати тенденції та зразки бізнесу, які згодом можуть бути представлені у формі звітів, які дають зрозуміти, як рухатись уперед у процесі зростання бізнесу. Таким чином, сховище даних відіграє важливу роль у створенні сенсорної бази в галузі даних.

Типи сховища даних - Найпопулярніші типи сховищ даних