Ключевые понятия хранилища данных: обзор

В последние несколько десятилетий произошла революция с точки зрения облачных технологий. Эти технологии позволяют организациям беспрепятственно хранить и извлекать данные о своих клиентах, продуктах и ​​сотрудниках. Затем эти данные можно использовать для сбора полезных сведений и продвижения организации по лестнице.
В то время как большие данные и аналитика имеют дело с действиями, выполняемыми с данными ПОСЛЕ их извлечения, концепция хранилища данных фокусируется на том, как эти данные хранятся в облаке. Многие глобальные организации воспользовались концепцией хранилищ данных для организации своих данных, поступающих из операционных центров и корпоративных филиалов по всему миру.
Концепция хранилищ данных отсутствовала до тех пор, пока не случился бум больших данных. До этого все организации использовали OLTP (операционные базы данных), которые подходят для управления, отслеживания и анализа повседневных действий, но терпят неудачу, когда дело доходит до работы с историческими наборами данных, размер которых может достигать терабайт. Система OLTP — это просто модель реляционной базы данных, которая работает на Entity-Relationship. Несмотря на то, что OLTP все еще используются, они постепенно исчезают из-за колоссальных объемов данных, хранящихся сегодня в организациях.
Введите: Хранилище данных!

Что такое хранилище данных?

Концепция хранилища данных позволяет организациям собирать, хранить и предоставлять данные для поддержки принятия решений. Концепция хранилища данных широка, и хранилище данных — это один из артефактов, созданных в процессе хранения.
Термин «Хранилище данных» был придуман Уильямом (Биллом) Х. Инмоном еще в 1990 году. Согласно Инмону, хранилище данных — это просто предметно-ориентированный, интегрированный, изменяющийся во времени и энергонезависимый набор данных в поддержку решения руководства. процесс изготовления.
Кто такой Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer?

OLTP, о котором мы говорили ранее, претерпевает частые изменения (почти ежедневно). Настолько, что руководитель бизнеса не может анализировать предыдущие отзывы или жалобы на продукт из-за отсутствия исторических данных.
С другой стороны, хранилище данных предоставляет консолидированные данные в многомерном представлении. Он также предоставляет инструменты OLAP (онлайн-аналитическая обработка), которые очень помогают, когда вы приступаете к анализу сохраненных данных. Хранилище данных, в отличие от OLTP, также поддерживает такие операции, как интеллектуальный анализ данных, классификация, кластеризация и прогнозный анализ. По всем этим и многим другим причинам концепция хранилища данных стала неотъемлемой частью любой организации.

Что не является хранилищем данных?

Люди, относительно плохо знакомые с концепцией хранилища данных, часто путают «хранилище данных» с «базой данных». Однако давайте проясним этот момент, прежде чем двигаться дальше: хранилище данных — это не просто база данных, а нечто большее. Он включает в себя копию операционных данных, которые собираются из нескольких источников данных и могут пригодиться при принятии стратегических решений.
Некоторые также считают, что хранилище данных содержит ТОЛЬКО исторические данные. Однако это далеко от истины. Хранилище данных может включать в себя исторические данные, а также данные аналитики и отчетов. Однако транзакционные данные, которыми управляют в хранилищах данных, не хранятся в хранилище. Цель использования Data Warehouse — беспрепятственно анализировать исторические данные и получать полезную информацию.
Что такое Парадокс Симпсона? Как это влияет на данные?

Важность хранилища данных

К настоящему времени мы находимся на одной странице в отношении концепции хранилища данных, необходимости в нем и видим существенные различия между хранилищем данных и OLTP. Теперь давайте посмотрим на важность концепции хранилища данных:

Обеспечивает согласованность данных

Хранилища данных хранят данные из различных источников, и эти данные представлены в различных форматах. Следовательно, они запрограммированы на применение методов ETL для обеспечения общей согласованности данных. Согласованность — это то, что делает хранилище данных идеальным инструментом для корпоративных лиц, принимающих решения, для анализа и обмена информацией о данных со своими коллегами по всему миру. Стандартизация и форматирование данных также снижает риск ошибок при анализе данных; тем самым обеспечивая общую лучшую точность.

Способствовать принятию лучших решений

«Сначала идут данные, потом теории». Хранилище данных позволяет организациям легко хранить и извлекать данные, тем самым обеспечивая лучшие теории и стратегии для этих данных. Хранилища данных также намного быстрее получают доступ к различным наборам данных и упрощают получение практических идей.

Улучшите свою прибыль

Хранилище данных помогает улучшить общие операции любой организации, позволяя заинтересованным сторонам погрузиться в свои исторические данные. Это, в конечном итоге, позволяет бизнес-лидерам быстро отслеживать прошлые действия своей организации и оценивать успешные (или неудачные) стратегии. Это позволяет руководителям видеть, где они могут скорректировать свой подход, чтобы снизить затраты, максимизировать эффективность и увеличить продажи, чтобы улучшить свою прибыль.

Некоторые важные термины в концепции хранилища данных и вокруг нее:

Метаданные

Метаданные — это, по сути, просто данные о данных. Например, если мы говорим о книге, ее индекс может служить метаданными для содержания книги. Другими словами, метаданные можно понимать как сводку полных данных.
С точки зрения хранилища данных мы можем определить метаданные как —

• • Дорожная карта к хранилищу данных.

• Каталог, который помогает системе поддержки принятия решений найти содержимое хранилища данных.

Куб данных

Куб данных определяется измерениями и фактами и помогает нам представлять данные более чем в одном измерении. Измерения — это не что иное, как объекты, в отношении которых организация сохраняет записи. Он в основном используется для хранения данных для целей отчетности. Каждое измерение куба представляет определенную характеристику базы данных, например, ежедневные, ежемесячные или годовые продажи. Данные, включенные в куб данных, позволяют анализировать почти все цифры практически для любого из клиентов, торговых агентов, продуктов и многого другого. Таким образом, куб данных может идеально помочь установить тенденции и проанализировать производительность.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Магазин данных

Витрину данных можно понимать как хранилище данных, созданное для обслуживания определенного раздела организации. Киоск данных содержит одно подмножество данных всей организации, представляющих ценность для определенной группы людей. Например, витрина данных, специально разработанная для отдела маркетинга, может содержать только данные, относящиеся к товарам, клиентам и продажам. Витрины данных ограничены рассматриваемыми темами.
хранилищ данных наряду с важными терминами и технологиями. Если вам это интересно, мы рекомендуем вам подробно изучить эту тему, поэкспериментировав с концепциями интеллектуального анализа данных, анализа данных и т. д. Путь долгий, и хранилище данных — это только отправная точка.

Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, сообщите нам об этом в комментариях ниже!