Úvod do typů datových skladů
Datový sklad je způsob sběru dat z různých zdrojů a jejich správy za účelem poskytnutí smysluplných obchodních poznatků. Na základě těchto údajů se rozhoduje o strategickém růstu podniku. Ukládá obrovské množství dat od firmy. Datový sklad je navržen tak, aby dotazoval a analyzoval data namísto zpracování transakcí. Celý proces zahrnuje transformaci datových informací a jejich zpřístupnění uživatelům, aby je mohli včas využívat a přinést firmě důležitost a posílit ji. Níže jsou uvedeny různé typy datového skladu.
Typy datových skladů
Existují tři typy datových skladů:
- Enterprise Data Warehouse.
- Uložení provozních dat.
- Data Mart.
1. Enterprise Data Warehouse
Databáze Enterprise je databáze, která sdružuje různé funkční oblasti organizace a sdružuje je jednotným způsobem. Je to centralizované místo, kde jsou zpřístupňovány veškeré obchodní informace z různých zdrojů a aplikací. Jakmile je uložen, mohou být použity pro analytiku a mohou být použity všemi lidmi v celé organizaci. Data lze klasifikovat podle subjektu a umožňují přístup podle potřebného rozdělení. Enterprise Datawarehouse již bude mít k dispozici kroky extrakce, transformace a přizpůsobení.
Cílem EDW je poskytnout úplný přehled o jakémkoli konkrétním objektu v datovém modelu. Toho je dosaženo identifikací a uspořádáním dat z různých systémů. To se pak načte do konzistentního a přizpůsobeného modelu. Poté, co jsou všechny informace shromážděny EDW, která má schopnost poskytovat přístup na jedno místo, kde lze různé nástroje použít k provádění analytických funkcí a vytváření různých předpovědí. Výzkumné týmy mohou identifikovat nové trendy nebo vzorce a zaměřit se na ně, aby pomohly růstu podniku.
Data Marts lze vytvořit, což usnadňuje oddělení dat. Vztahy mezi entitami mohou být vytvořeny a vynucovány jako součást načítání dat do EDW. Kromě tohoto krájení a nakrájení na kódy lze podle různých kategorií také provést. Pomáhá také při snižování nákladných prostojů, ke kterým může dojít v důsledku konfigurací náchylných k chybám s adaptivními a strojovými přístupy. Strukturuje data, která pomáhají při provozu v relativně malém měřítku, organizují a strukturují je. Data jsou ukládána logickým a konzistentním způsobem.
2. Uložení provozních dat
Jako alternativu k aplikaci systému pro podporu operačního rozhodování se používá úložiště provozních dat. Pomáhá při přístupu k datům přímo z databáze, což také podporuje zpracování transakcí. Data, která se nacházejí v úložišti provozních dat, mohou být vyčištěna a nadbytečnost, která je přítomna, může být zkontrolována a vyřešena kontrolou odpovídajících obchodních pravidel. Pomáhá také při integraci kontrastních dat z více zdrojů, aby bylo možné snadno provádět obchodní operace, analýzy a vykazování a pomáhat podnikům, zatímco proces stále pokračuje.
Zde je většina aktuálně prováděných operací uložena před tím, než jsou přesunuta do datového skladu na delší dobu. Účinně pomáhá při jednoduchých dotazech a malém množství dat. Funguje jako krátkodobá nebo dočasná paměť, která ukládá nejnovější informace. Datový sklad ukládá data poměrně dlouhou dobu a také ukládá relativně trvalé informace.
Pomáhá při ukládání transakčních dat z jednoho nebo více produkčních systémů a volně je integruje. Někdy je to subjektově orientovaná a časová varianta. Integrace je dosaženo využitím struktur a obsahu EDW. Integrace dat může zahrnovat čištění, řešení redundance, kontrolu integrity obchodních pravidel. Obvykle je navržen tak, aby obsahoval atomová data nízké úrovně, která ukládají omezená data.
3. Data Mart
Data Mart se zaměřuje na ukládání dat pro konkrétní funkční oblast a obsahuje podmnožinu dat, která jsou uložena v datovém skladu. Data Marts pomáhají zlepšovat reakce uživatelů a také snižují objem dat pro analýzu dat. Usnadňuje se pokračovat ve výzkumu. Data Mart je podmnožinou Datawarehouse se snadno implementuje. Ve srovnání s kompletním datovým skladem je nákladově efektivní. Je otevřenější ke změně a jediný odborník v oboru může definovat jeho strukturu a konfiguraci. Data jsou rozdělena a granularita může být snadno řízena. Data Mart má tři typy. Jedná se o tyto typy:
- Závislý
- Nezávislý
- Hybridní
Závislé údaje Mart
Získáním dat z provozních, externích nebo z obou zdrojů lze vytvořit závislý datový server. Umožňuje data organizace sourcingu z jediného datového skladu. Všechna data jsou centralizována a mohou pomoci při vývoji více datových center.
Nezávislá data Mart
Tento datový server nevyžaduje centrální datový sklad. Toto je obvykle vytvořeno pro menší skupiny, které jsou přítomny v organizaci. Nemá žádný vztah s Enterprise Data Warehouse ani jiným datovým serverem. Všechna data jsou nezávislá a lze je používat samostatně. Analýzu lze také provádět samostatně. Mít konzistentní a centralizované ukládání dat je velmi důležité, aby je mohlo používat více uživatelů.
Hybrid Data Mart
Jak název napovídá, hybridní datový server se používá, když jsou vstupy z různých zdrojů součástí datového skladu. Je užitečné, když uživatel chce integraci ad hoc. Kdykoli organizace potřebuje více databázových prostředí a rychlou implementaci, lze toto nastavení použít. Vyžaduje to nejmenší úsilí při čištění dat a datový server podporuje velké struktury úložiště. Nejlepší využití datového centra je, když se používají menší aplikace zaměřené na data.
Závěr
Datový sklad je tedy velmi důležitou součástí v datovém průmyslu. Protože databáze pomáhá při ukládání a zpracování dat, datový sklad pomáhá při jejich analýze. Datový sklad tak pomáhá při získávání obchodních trendů a vzorců, které mohou být později prezentovány ve formě sestav, které poskytují informace o tom, jak postupovat v procesu obchodního růstu. Datový sklad tak hraje zásadní roli při vytváření dotykové základny v datovém průmyslu.
Doporučené články
Toto byl průvodce typy datových skladů. Zde jsme diskutovali koncepty s různými typy DataWarehouse. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je to Data Analyst?
- Úvod do Co je SQL Server?
- Co je MapReduce? | Jak to funguje
- Výukové programy Co je Cognos?