Хранилище данных (также сокращенно DWH) - это централизованная система хранения, которая объединяет большие объемы данных из различных источников, структурирует их и подготавливает для анализа. Храня и визуализируя историю данных, вы можете выявить закономерности, тенденции и корреляции с течением времени. Именно поэтому бизнес-аналитика также играет важную роль в хранилищах данных.

Функции анализа позволяют извлекать из данных ценные сведения о различных областях бизнеса, чтобы улучшить принятие решений. Если вы включите все данные вашей компании в хранилище данных, его можно будет даже назвать единым источником истины - то есть полной и надежной базой данных.

  • Принимать решения проще: С помощью надежной базы данных вы можете принимать обоснованные решения.
  • Повышение качества данных: Хранилище данных очищает, консолидирует и стандартизирует большие объемы данных, делая их пригодными для использования.
  • Визуализация корреляций: В системе хранилища данных вы можете создавать анализы, отчеты и презентации в кратчайшие сроки.
  • Распознавать события: В хранилище данных вы собираете долгосрочные исторические данные, из которых можно вывести закономерности, тенденции и прогнозы.

Анализ данных в хранилище данных

Американский компьютерщик Билл Инмон, который считается “отцом хранилищ данных”, определяет четыре характеристики хранилищ данных.

  • Ориентированность на тему: Первым шагом является выбор данных и ключевых показателей для конкретной темы или области бизнеса (например, продажи, финансы, HR), которые будут включены в DWH. Какая информация необходима для последующего анализа и принятия решений?
  • Интегрированная: Хранилище данных централизует, стандартизирует и очищает данные из различных источников и хранит их в структурированном виде. Это обеспечивает высокий уровень согласованности данных.
  • Ориентированное на время: Исторические данные, позволяющие проследить изменения во времени, являются основной задачей хранилища данных. Долгосрочное хранение данных необходимо для того, чтобы вы могли анализировать изменения с течением времени.
  • Независимость: После сохранения данных в хранилище их нельзя изменять или удалять - иначе история будет искажена. Поэтому важно, чтобы данные были не изменчивыми, а стабильными.

Первые хранилища данных появились на рынке в конце 1980-х годов. В то время они предназначались для обеспечения данными существующих систем поддержки принятия решений и информационных систем управления.

  • Системы поддержки принятия решений (DSS) были первыми программными решениями, которые позволяли моделировать данные и имитировать их для поддержки принятия решений.

  • Информационные системы управления (MIS) были разработаны для упрощения ручной подготовки данных и создания графических оценок для высшего руководства.

Однако тогдашние хранилища данных должны были справляться с огромной избыточностью, поскольку многие компании имели несколько DSS и FIS для разных областей бизнеса. Несмотря на то что системы в основном использовали одни и те же данные, они часто хранились отдельно для каждой среды. Однако с появлением платформ бизнес-аналитики хранилище данных превратилось в более эффективное информационное хранилище с возможностями комплексной аналитики для различных бизнес-подразделений.

AI in DWH

Сегодня АИ, машинное обучение и автоматизация открывают совершенно новые возможности для повышения производительности хранилищ данных. Это развитие в конечном итоге приводит к автономным хранилищам данных, которые полностью самоуправляемы и больше не требуют человеческого управления. Это позволит снизить нагрузку на ИТ-отдел вашей компании и высвободить время для получения еще более глубоких знаний из ваших данных. В то же время с помощью современного хранилища данных можно сократить расходы и разработать оптимальную архитектуру хранилища данных с учетом требований различных пользователей и областей специализации.

То, как именно вы сконфигурируете систему хранилища данных, зависит от конкретных требований к хранилищу данных вашей компании, которые вы должны сначала определить. Однако все архитектуры хранилищ данных имеют общую структуру: необработанные данные временно хранятся в хранилище, которое, с одной стороны, получает информацию от источников данных, а с другой - записывает структурированные данные в реляционную базу данных. Затем пользователи получают доступ к очищенным данным с помощью BI-инструментов для анализа, визуализации и создания отчетов.

Типичная концепция хранилища данных может быть разделена на следующие уровни:

  1. Внутренние источники данных, например ERP- и CRM-системы, или внешние источники данных, такие как устройства IoT или платформы социальных сетей, предоставляют исходные данные.
  2. Исходные данные временно хранятся и преобразуются в контейнере. В процессе ETL хранилище данных преобразует данные для структурированного хранения.
  3. ядром хранилища данных обычно является реляционная база данных, которая хранит и управляет структурированными и очищенными данными.
  4. Хранилище данных обычно делится на несколько март данных. Они ориентированы на конкретные области или отдельные отделы (например, продажи, маркетинг, финансы).
  5. добыча данных, статистический анализ данных, графическая визуализация и составление отчетов осуществляются с помощью BI-инструментов, таких как Tableau, Microsoft Power BI или Google Looker.

Модель хранилища данных

Хранилище данных использует так называемые ETL-процессы для сбора данных из различных источников, их преобразования и загрузки в центральную базу данных. Аббревиатура расшифровывается как Extract, Transform, Load. Процесс ETL проходит в три этапа в зоне обработки данных:

  1. Извлечение: Хранилище данных собирает нужные данные из различных источников. Чтобы это работало, обычно приходится подключать другие системы к хранилищу данных через API.
  2. трансформация: Это очистка, обогащение и единообразное форматирование данных. Например, хранилище данных удаляет дубликаты, добавляет недостающие значения и адаптирует типы данных.
  3. загрузка: Наконец, очищенные данные передаются в центральную базу данных.

Предыдущие объяснения были довольно техническими. Здесь мы приводим еще один наглядный пример, который наглядно показывает, как гладко протекает процесс работы хранилища данных.

Предположим, вы управляете онлайн-магазином и хотите проанализировать продажи, показатели доступа и данные о клиентах. Прежде всего, вам нужно подумать о том, какие источники данных вы хотите включить в свое хранилище данных и к каким системам вам нужно подключиться. В данном случае это может быть история заказов из Shopify, веб-трафик из Google Analytics и CRM-данные из Pipedrive. Теперь эти данные очищены, согласованы и хранятся в хранилище данных. Теперь вы можете статистически оценить все показатели продаж и доступа, провести анализ клиентов и сделать выводы для стратегии продаж и улучшения работы вашего интернет-магазина.

Визуализация примера хранилища данных

Хранилище данных и база данных - это две разные системы управления данными . В то время как база данных обычно фокусируется на хранении данных, система хранилища данных отображает более длительный процесс - от сбора данных, их интеграции и подготовки до анализа данных. Тем не менее, хранилища данных также хранят огромные объемы данных в центральной базе данных, которая является сердцем каждого решения DWH. В свою очередь, хранилище данных служит основой для анализа и отчетности в масштабах всей компании.

Хранилище данных База данных
Цель / фокус Анализ и отчеты Хранение данных
Охват обычно в масштабах всей компании переменный

Озеро данных - это своего рода бассейн для сбора всех необработанных данных организации. Это могут быть как структурированные данные из реляционных баз данных, так и неструктурированные (например, электронная почта, документы PDF и файлы изображений). Однако, в отличие от хранилища данных, озеро данных хранит данные без корректировки до тех пор, пока вы не захотите подготовить их для анализа или визуализации в соответствии с требованиями. Поэтому вы можете буквально представить себе озеро данных как озеро данных, в которое стекаются данные из разных источников и первоначально остаются необработанными. Таким образом, озера данных, такие как Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake или Google Cloud Storage, обеспечивают быстрое и гибкое хранение больших объемов данных.

Озеро данных - собирает все данные

На рынке существуют различные решения для хранения данных, которые в основном можно разделить на облачные и локальные. Изначально хранилища данных предоставлялись только на локальных серверах. Даже сегодня эти локальные хранилища данных имеют определенные преимущества с точки зрения безопасности и суверенитета данных. Однако администрирование таких систем может отнимать много времени в сложных архитектурах хранилищ данных.

Хранилище данных в облаке обладает, помимо прочего, следующими преимуществами:

  • эластичность и масштабируемость: Поскольку облачное хранилище данных размещается в центре обработки данных, в вашем распоряжении практически неограниченные вычислительные мощности и пространство для хранения данных. В зависимости от объема данных вы можете гибко расширять или сокращать используемые мощности, то есть увеличивать или уменьшать масштаб.
  • Снижение эксплуатационных расходов: При использовании облачной системы DWH вам не нужно инвестировать в инфраструктуру, нанимать дополнительный персонал и платить только за тот объем ресурсов, который вам действительно необходим (принцип “плати по мере использования”).
  • Быстрое развертывание: Вы можете создать облачное хранилище данных за короткое время благодаря готовым процессам и настроить его в соответствии с вашими требованиями, в то время как установка в локальной сети может занять несколько месяцев и потребовать больших затрат на разработку.
  • Данные в реальном времени: Технологии In-memory DWH позволяют обрабатывать данные с бешеной скоростью. На основе данных в реальном времени можно немедленно выявить и проанализировать внезапные изменения.

Ниже приведен обзор различий между облачными и локальными системами.

Облако Объект
Доставка Установка возможна в любой точке мира за короткое время Установка оборудования на месте может занять несколько недель Стоимость.
Затраты Принцип “плати по мере использования”, никаких дополнительных расходов на инфраструктуру и персонал Высокие затраты на приобретение и эксплуатацию инфраструктуры и персонала
масштабируемость гибкое, автоматическое масштабирование без ограничений ручное планирование мощностей с четкими ограничениями
Безопасность высокое шифрование, автоматическое резервное копирование полный контроль и суверенитет данных, безопасность зависит от ваших ИТ-процессов
Обновление в реальном времени очень быстрое благодаря технологии in-memory часто пакетное обновление с задержками
Оперативность часто удобна для пользователя благодаря готовым элементам, не зависит от ИТ часто сложна, ИТ-специалистам приходится подключать источники данных и администрировать DWH

SeaTable - гибкое, простое и экономически эффективное хранилище данных #

SeaTable - это no-code platform , которая имеет преимущество перед другими реляционными базами данных в том, что пользователи могут работать с интуитивно понятным графическим пользовательским интерфейсом без знания SQL или других ИТ-технологий. С помощью различных представлений, плагинов и статистики вы можете легко подготовить и визуализировать данные так, как вам нужно. Таким образом, вам будет проще проводить точный анализ и принимать обоснованные решения без лишней головной боли.

Данные из бесчисленных источников могут поступать в SeaTable с помощью интеграции с Zapier, Make или n8n и SeaTable API. Чтобы SeaTable мог хранить все данные в структурированном виде, заранее выберите нужные типы данных . Благодаря удобному модульному принципу это так же просто, как использовать интегрированный App Builder для создания собственных приложений . SeaTable также позволяет командную работу и обновлять данные в режиме реального времени - изменения сразу видны всем пользователям и полностью документированы в истории версий.

Более того, вы можете выбрать, где будет работать ваше хранилище данных - в локальной сети (https://seatable.com/ru/on-premises/ ) или в облаке (/ru/cloud/). Воспользуйтесь преимуществами масштабируемости и удобства SeaTable Cloud или разместите SeaTable Server на собственных серверах с полным контролем и суверенитетом данных. Начните с бесплатной базовой версии, которую вы можете обновить до Plus или Enterprise подписки в любое время, как только вам понадобится больше функций или места для хранения данных.

Зарегистрируйтесь бесплатно и убедитесь, насколько простым может быть хранение данных.

Что такое хранилище данных?

Общепризнанное определение хранилища данных гласит, что DWH объединяет разнообразные данные из разных источников в единую базу данных, чтобы обеспечить возможность проведения обоснованного анализа. Для этого он подготавливает данные и хранит их в структурированной базе данных.

Что такое озеро данных?

Как и хранилище данных, озеро данных - это специальная система хранения данных. Однако в отличие от хранилища данных, в озере данных хранятся необработанные исходные данные. Обработка происходит на последующем этапе и начинается только тогда, когда данные нужны для анализа.

Что такое март данных?

Маркет данных - это часть хранилища данных, предназначенная для конкретного случая использования или области бизнеса. Она предоставляет определенной группе пользователей именно те данные, которые для них важны. Хранилище данных, с другой стороны, хранит данные всей компании.

Что означает ETL?

ETL - это аббревиатура от Extract, Transform, Load. Это описание трех этапов процесса, в ходе которого данные собираются из различных источников, преобразуются и сохраняются в хранилище данных.

TAGS: Управление Данными И Визуализация Цифровая Трансформация