Ce este, de ce contează și care sunt bunele practici. Acest ghid oferă o definiție a depozitului de date și sfaturi practice pentru a te ajuta să înțelegi și să configurezi un depozit de date modern.
Ce este un depozit de date?
Un depozit de date este un sistem de gestionare a datelor care agregă volume mari de informații din surse multiple într-un singur depozit de date istorice, foarte structurate și unificate. Datele centralizate dintr-un depozit sunt pregătite pentru utilizare în scopul susținerii activităților de business intelligence (BI), analiză de date, inteligență artificială și învățare automată, pentru a sprijini luarea deciziilor și a îmbunătăți performanța organizațională.
Depozitele de date moderne
Istoric, depozitele de date erau găzduite on-premises, iar deoarece datele erau stocate într-o bază de date relațională, acestea trebuiau transformate înainte de încărcare, folosind procesul clasic Extract, Transform, Load (ETL). Așa cum era de așteptat, sistemele de depozitare a datelor continuă să evolueze odată cu ecosistemul de integrare a datelor.
Odată cu apariția arhitecturilor cloud moderne, creșterea volumului de date și necesitatea de a susține analize în timp real și proiecte de învățare automată, depozitele sunt acum, în general, găzduite în cloud, iar fluxurile de date trec de la ETL la Extract, Load, Transform (ELT), streaming și API-uri. De asemenea, automatizarea modernă a depozitelor de date permite crearea de modele de date, adăugarea de surse noi și configurarea de noi data marts fără a scrie niciun cod SQL.
Beneficiile unui depozit de date
Un depozit de date enterprise permite luarea deciziilor în întreaga companie mai rapid și mai eficient decât dacă ai accesa direct sursele de date disparate. Principalele avantaje sunt:
- Calitate mai bună a datelor. Mai multă încredere. Datele dintr-un depozit de date au fost curățate, deduplicate și standardizate. Acest lucru este valabil atât pentru fluxurile tradiționale ETL, unde datele sunt transformate înainte de încărcare în depozit, cât și pentru abordarea modernă ELT, unde datele sunt transformate în depozit, după necesitățile fiecărui utilizator. Având o sursă consistentă și unică de adevăr („single source of truth”), se construiește încredere în perspectivele și deciziile rezultate din orice analiză.
- Imagine completă. Analiză mai bună și mai rapidă. Un depozit agregă și armonizează date dintr-o gamă largă de surse, cum ar fi baze de date operaționale, sisteme tranzacționale și fișiere simple. Aceasta oferă o imagine mai completă asupra afacerii și permite utilizarea activităților BI, cum ar fi data mining, analiza augmentată și învățarea automată, pentru a identifica tipare care ar putea fi ușor trecute cu vederea în silozuri de date. De asemenea, datele precise și complete sunt disponibile mai rapid, astfel încât informația poate fi transformată în insight-uri mai rapid.
Arhitectură și concepte principale
Arhitectura specifică a depozitului de date va fi determinată de nevoile unice ale organizației tale. Iată un diagramă la nivel înalt a structurii tipice:
În general, există trei zone. Datele din landing zone (zona de recepție) sunt structurate sub formă de tabele și reflectă datele provenite din sistemele tale tranzacționale. Datele din curated zone (zona organizată) respectă o metodologie cunoscută, cum ar fi Data Vault, Inmon sau Kimball. Datele din analytics zone (zona de analiză) sunt, de obicei, organizate în data marts și structurate în star schemas, unde există un fact central, cum ar fi numărul de unități vândute, iar din acel fact derivă dimensiuni precum zile, săptămâni, luni și ani.
O provocare majoră în implementarea structurii de mai sus este că necesită scrierea unei cantități mari de cod SQL pentru fiecare zonă și pentru transferul datelor între zone. Așa cum se arată în videoclipul de mai sus, automatizarea depozitului de date îți permite să folosești instrumente vizuale pentru a proiecta, implementa și gestiona rapid întregul ciclu de viață al depozitului, fără a scrie niciun cod.
Proces ETL modern
Așa cum s-a arătat mai sus, o varietate de surse de date alimentează depozitul folosind procesul Extract, Load, Transform – ELT (extrage, încarcă, transformă). Metadatele, datele rezumative și datele brute sunt stocate în depozit, iar consumatorii accesează aceste date folosind instrumente de analiză sau business intelligence.
Depozitul de date la nivel de organizație are, de obicei, o arhitectură pe trei niveluri, după cum urmează:
- Nivel superior (Top tier). Constă într-o interfață front-end care permite realizarea de analize ad hoc și vizualizarea rapoartelor.
- Nivel intermediar (Middle tier). Reprezintă nivelul motorului de analiză, de obicei un server OLAP, folosit pentru accesarea și analizarea datelor.
- Nivel inferior (Bottom tier). Implică serverul de baze de date, de obicei un sistem relațional, unde datele sunt încărcate și stocate. După cum s-a menționat, curățarea și transformarea datelor pot avea loc fie prin procesul ETL, fie prin ELT.
Arhitectură cloud
În prezent, depozitele de date se găsesc cel mai adesea în cloud. Aceleași beneficii pe care le oferă cloud-ul în alte domenii ale activității tale—costuri mai mici, mai multă putere de calcul și mai multă flexibilitate—se aplică și depozitelor de date. Arhitecturile cloud aduc puterea depozitelor tradiționale, dar oferă și flexibilitatea platformelor Big Data și elasticitatea cloud-ului (permițând scalarea capacității în sus sau în jos, după necesitate). În plus, instrumente precum Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift, Google BigQuery și Snowflake vin la o fracțiune din costul soluțiilor tradiționale on-premises, care implică de obicei o investiție inițială mare și un proces lung de implementare.
Un depozit de date agil în cloud aduce trei factori cheie de productivitate:
- soluție simplă pentru a susține ingestia și actualizarea datelor în timp real.
- Un flux de lucru automatizat, cu o abordare bazată pe modele, pentru a rafina continuu operațiunile depozitului.
- Un catalog de date la scară enterprise pentru a partaja în siguranță data marts-urile tale.
Depozit de date (Data Warehouse) vs Data Mart, Bază de date (Database) și Data Lake
Termenii data warehouse, data mart, database și data lake nu ar trebui folosiți interschimbabil.
Mai jos sunt descrise principalele diferențe dintre aceștia.
Depozit de date (Data warehouse) vs Data Mart
Un data mart conține un subset din datele depozitului de date (data warehouse), relevante pentru un anumit domeniu sau departament din organizație, cum ar fi financiarul sau vânzările.
Istoric, data mart-urile îi ajutau pe analiști sau pe managerii de business să efectueze analize mai rapid, deoarece lucrau cu un volum mai mic de date.
Așa cum se arată mai jos, acestea sunt amplasate între depozitul de date și instrumentele de analiză.
Depozit de date (Data warehouse) vs Bază de date (Database)
O bază de date servește, de obicei, drept sursă principală — dar limitată — de date pentru o anumită aplicație (spre deosebire de depozitele de date, care conțin volume mari de date pentru toate aplicațiile).
O altă diferență esențială este că bazele de date sunt concepute pentru a executa interogări rapide și pentru a procesa tranzacții, în timp ce depozitele de date sunt optimizate pentru business intelligence (BI) și analiză.
Bazele de date funcționează mult mai bine decât depozitele de date tradiționale în ceea ce privește menținerea datelor actualizate în timp real, însă depozitele moderne de date în cloud pot, de asemenea, gestiona date în timp real.
Multe organizații folosesc atât depozite de date, cât și baze de date, pentru a-și acoperi nevoile. Mai jos este prezentată o comparație între cei doi factori principali și modul în care acestea pot funcționa împreună.
Depozit de date (Data warehouse) vs Data Lake
Un data lake stochează toate datele organizației — atât structurate, cât și nestructurate.
Astfel, un data lake este asemănător unui depozit de date (data warehouse), dar fără scheme predefinite.
Ca urmare, acesta poate susține mai multe tipuri de analize.
Multe organizații utilizează ambele sisteme pentru a-și acoperi diversitatea nevoilor de stocare a datelor.
Ghid comparativ: Cele mai bune depozite de date în cloud
Arhitecturile moderne în cloud combină trei elemente esențiale: puterea depozitelor de date, flexibilitatea platformelor Big Data și elasticitatea cloud-ului, toate la o fracțiune din costul soluțiilor tradiționale. Dar care este soluția potrivită pentru tine și afacerea ta? Descarcă eBook-ul pentru a vedea o comparație directă între principalii furnizori: Amazon vs. Azure vs. Google vs. Snowflake.
Descarcă ghidul: https://www.qlik.com/us/resource-library/top-cloud-data-warehouses-for-the-enterprise
Susă articol: https://www.qlik.com/blog/
Pentru informații despre Qlik™, clic aici: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, clic aici: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, clic aici: QQblog !