Что такое хранилище данных?

На языке вычислений хранилище данных, также сокращенно обозначаемое как DW или DWH, также известно как EDW (хранилище корпоративных данных), которое представляет собой систему, используемую для создания отчетов и анализа данных на необработанном фрагменте данных. Он считается одним из наиболее важных и важных компонентов бизнес-аналитики. Они являются центральными хранилищами интегрированных данных, получаемых из более чем одного источника. Текущие и исторические данные хранятся в них в одном месте. Это используется для создания аналитических отчетов для всех работников на всем предприятии. Данные, которые хранятся на складе, загружаются из операционных систем, которые обычно продаются или продаются. Эти данные затем проходят через оперативное хранилище данных, а также могут потребовать очистки данных, просто чтобы обеспечить правильное качество данных перед их использованием в хранилище данных для составления отчетов. Затем следует активность ETL (Extract, Transform, Load), которая использует промежуточные уровни, интеграцию данных и уровни доступа для использования ключевых функций.

Определение:

Его можно определить как большое хранилище данных, собранных из самых разных источников внутри фирмы, и, следовательно, оно используется для принятия управленческих решений. Он также может быть определен как метод сбора и управления данными из широкого спектра источников для генерации значимой информации после применения некоторого базового уровня процессов преобразования, что делает бизнес готовым. Это сочетание компонентов и технологий, позволяющих стратегически использовать данные.

Понимание хранилища данных:

Если мы попытаемся понять концепцию хранилища данных в более простых терминах, это означает систему, которая используется для составления отчетов и хранения данных. Данные первоначально генерируются в нескольких системах, таких как СУБД, Oracle, мэйнфреймы и т. Д., А затем перемещаются в хранилище данных для длительного хранения и могут использоваться в аналитических целях. Это хранилище структурировано таким образом, что пользователи из многих отделов или отделов одной организации могут получать доступ к данным и анализировать их в соответствии со своими потребностями и требованиями. Хранилища данных являются аналитическими инструментами, которые созданы исключительно для обеспечения поддержки в процессе принятия решений и системой отчетности для пользователей во многих отделах. Это также архивные данные, состоящие из исторических данных об использовании организации, которые специально не поддерживаются в операционных системах. По сути, они используются для создания единой версии правды для всей организации.

Как хранилище данных облегчает работу

Он поддерживает копию информации и данных из исходных систем транзакций. Это также:

Интегрирует данные из нескольких источников и помещает их в одну базу данных или модель, следовательно, один механизм запросов
может использоваться для помещения данных в ODS (хранилище оперативных данных).
Помогает в смягчении проблемы блокировки уровня изоляции базы данных, которая обычно возникала из-за больших длительных аналитических запросов.
История данных сохраняется, даже если исходные транзакционные системы не поддерживают ее.
Центральное представление всего предприятия можно увидеть, как только все данные будут получены из нескольких ресурсов.
Улучшена согласованность кода, описания и даже исправление неверных данных. В основном влияет на общее качество данных.

Лучшие компании:

Teradata: эта компания возглавляет список, когда речь идет о работе с технологиями хранилища данных. Это приносит более 30 лет истории на стол. Компания имеет собственное программное обеспечение Teradata, которое используется большинством компаний, занимающихся хранилищем данных в своих организациях, особенно во всех банках. У этой компании всегда есть некоторые новые инновации, в том числе новейшие технологии на основе Hadoop.
Oracle: это традиционная компания, которая первой приходит в голову, когда мы говорим о реляционных базах данных. База данных 12c была непревзойденной и известна своими высокопроизводительными стандартами, масштабируемостью и оптимизированным хранилищем данных. Методы сжатия - это новые функции, предоставляемые этой компанией в хранилище данных.
Веб-сервисы Amazon. Этот IaaS от Amazon в области облачных вычислений посвящен всей трансформации и переносу хранилищ и хранилищ данных в облако, что дало хранилищам данных совершенно новое определение.
Cloudera: это одна из лучших компаний в области хранилищ данных и технологий больших данных, поскольку она обеспечивает EDH (Enterprise data hub) для большого разнообразия хранилищ данных, которое фокусируется на пакетной обработке. Их хранилище данных основано на CDH.
MarkLogic: эта компания предоставляет платформу баз данных NoSQL. Это дало новое измерение, поскольку компании начали верить в силу NoSQL после того, как он был представлен этой компанией.

Что вы можете сделать с хранилищем данных?

экстракция
очищающий
преобразование
загрузка
обновление
прогнозирование
статистический анализ
Принимать решение

Работа с хранилищем данных:

Необработанные данные сначала форматируются, также называемые очисткой и нормализацией, в результате чего они обрабатываются и преобразуются в соответствии с требованиями бизнеса и удаляются несоответствия из необработанных данных. Затем он сохраняется в самом хранилище данных. Уровень доступа позволяет приложениям и инструментам извлекать данные в формате, соответствующем их потребностям. Есть еще один аспект архитектуры, который охватывает часть, связанную с метаданными, которая в основном используется учеными и инженерами для сбора информации об источниках, соглашений об именах, расписаний обновления и т. Д.

Преимущества:

Интеграция с несколькими источниками
Выполнение нового анализа
Снижение затрат на доступ к историческим данным
Стандартная единственная версия правды
Помогает улучшить время выполнения анализа данных и отчетности

Навыки и умения:

Широкое видение
Навыки общения
Понимание данных и процессов
Умение анализировать
Общие системы и прикладные знания

Почему мы должны использовать хранилище данных:

Мы должны использовать хранилище данных, чтобы мы могли предоставить нашей организации единственную версию правды с необходимыми данными, без каких-либо других вычислительных затрат на обработанные транзакционные ресурсы. OLAP позаботится об аналитической обработке, и, следовательно, бизнес-аналитика и осмысленное получение информации также могут быть обеспечены хранилищем данных.

Сфера:

Объем хранилища данных находится в любой области, которая имеет какое-то отношение к аналитике, а также в облачной области в наши дни. Вы можете стать инженером или консультантом по DW, или даже без проблем внедрить технологии больших данных. Вы также можете рассчитывать на то, чтобы стать специалистом по данным. Объем данных бесконечен, как и объем хранилищ данных.

Зачем нам хранилище данных?

Нам нужно хранилище данных, потому что нет никакого смысла использовать несколько исходных систем и не иметь возможности мгновенно получить всю необходимую информацию. Кроме того, исторические данные, если к ним нет доступа, не дают больших преимуществ для организации в целом. Следовательно, генерирование значимой информации из исходных данных может быть выполнено с использованием инструментов анализа и запросов, и, следовательно, складирование данных входит в картину.

Кто является подходящей аудиторией для изучения методов хранения данных?

Любой, обладающий правильным мышлением, широким кругозором, хорошо разбирается в данных, обладает хорошими навыками запросов, интересуется технологиями, связанными с данными, обладает хорошими аналитическими навыками и является идеальным кандидатом для изучения и начала использования технологий хранилищ данных.

Как эта технология поможет в карьерном росте?

Эта технология выполняет самую важную роль в любой организации, которая заключается в обработке данных и создании аналитических данных. Следовательно, генерация значимой информации из необработанных данных - это то, чего можно достичь, используя эту технологию. Вы также можете попытаться преобразовать свой путь в экосистему больших данных и в более позднюю науку о данных, если вы знакомы с ее основами.

Вывод:

Хранилище данных является основой многих организаций на сегодняшний день и будет оставаться таковым. Область и определение, однако, увеличивается с каждым днем из-за появления очень многих новых технологий и инструментов. Пробиться в это пространство - одно из лучших решений в области аналитики, поскольку оно формирует основу и помогает вам точно понять, как работает обработка данных и каковы фоновые процессы, которыми она управляется. Надеюсь, вам понравилась статья. Продолжайте читать для получения дополнительной информации.

Что такое хранилище данных? - Как это работает? Навыки и карьерный рост

Содержание: