✅ Типы Хранилища Данных - Самые популярные типы хранилищ данных

Введение в типы хранилищ данных

Введение в типы хранилищ данных

Хранилище данных - это способ сбора данных из разных источников и управления ими для обеспечения значимого понимания бизнеса. С этими данными решается, как бизнес будет стратегически расти. Он хранит огромные объемы данных по бизнесу. Хранилище данных спроектировано таким образом, чтобы запрашивать и анализировать данные вместо обработки транзакций. Весь процесс включает в себя преобразование информации о данных и предоставление ее пользователям, чтобы они могли своевременно использовать ее, повысить значимость бизнеса и обеспечить его рост. Ниже приведены различные типы хранилищ данных.

Типы хранилищ данных

Существует три типа хранилищ данных:

Корпоративное хранилище данных.
Оперативное хранилище данных.
Data Mart.

1. Корпоративное хранилище данных

База данных Enterprise - это база данных, которая объединяет различные функциональные области организации и объединяет их в едином порядке. Это централизованное место, где доступна вся деловая информация из разных источников и приложений. После сохранения они могут использоваться для аналитики и могут использоваться всеми людьми в организации. Данные могут быть классифицированы согласно предмету, и это дает доступ согласно необходимому разделению. В Enterprise Datawarehouse уже будут выполнены этапы извлечения, преобразования и согласования.

Цель EDW - предоставить полный обзор любого конкретного объекта в модели данных. Это достигается путем идентификации и обработки данных из разных систем. Затем он загружается в согласованную и согласованную модель. После того, как вся информация собрана EDW, у которой есть возможность предоставить доступ к единственному местоположению, где различные инструменты могут использоваться для выполнения аналитических функций и создания различных прогнозов. Исследовательские группы могут выявлять новые тенденции или модели и фокусироваться на них, чтобы помочь бизнесу расти.

Могут быть построены витрины данных, которые облегчают разделение данных. Отношения между сущностями могут устанавливаться и применяться как часть загрузки данных в EDW. В дополнение к этому может быть сделано разделение и нарезание кодов в соответствии с различными категориями. Кроме того, это помогает сократить дорогостоящие простои, которые могут возникнуть из-за подверженных ошибкам конфигураций с адаптивным подходом и подходом машинного обучения. Он структурирует данные, которые помогают работать в относительно небольших масштабах, организовывать и структурировать их. Данные хранятся в логической и последовательной форме.

2. Оперативное хранилище данных

В качестве альтернативы использованию приложения для поддержки принятия операционных решений используется хранилище операционных данных. Это помогает в доступе к данным непосредственно из базы данных, которая также поддерживает обработку транзакций. Данные, которые присутствуют в Оперативном хранилище данных, могут быть очищены, а избыточность, которая присутствует, может быть проверена и устранена путем проверки соответствующих бизнес-правил. Это также помогает интегрировать контрастные данные из нескольких источников, так что бизнес-операции, анализ и отчетность могут быть легко выполнены и помогают бизнесу, пока процесс еще продолжается.

Здесь большинство операций, которые в настоящее время выполняются, хранятся до того, как они будут перемещены в хранилище данных на более длительный срок. Это помогает эффективно на простых запросах и небольших объемах данных. Он действует как кратковременная или временная память, в которой хранится свежая информация. Хранилище данных хранит данные в течение сравнительно длительного времени, а также хранит относительно постоянную информацию.

Он помогает хранить транзакционные данные из одной или нескольких производственных систем и свободно интегрирует их. Иногда это предметно-ориентированный и временной вариант. Интеграция достигается за счет использования структур и содержимого EDW. Интеграция данных может включать очистку, устранение избыточности, проверку целостности бизнес-правил. Обычно он предназначен для хранения атомарных данных низкого уровня, в которых хранятся ограниченные данные.

3. Data Mart

Data Mart фокусируется на хранении данных для определенной функциональной области и содержит подмножество данных, которые хранятся в хранилище данных. Витрины данных помогают улучшить ответы пользователей, а также уменьшают объем данных для анализа данных. Это облегчает проведение исследований. Data Mart, являющийся частью Datawarehouse, прост в реализации. Это экономически выгодно по сравнению с полным хранилищем данных. Он более открыт для изменений, и один эксперт может определить его структуру и конфигурацию. Данные разделены, и гранулярность можно легко контролировать. Data Mart имеет три типа. Эти типы:

зависимый
независимый
Гибридный

Зависимая база данных

Получая данные из операционных, внешних или обоих источников, можно создать зависимую витрину данных. Это позволяет получать данные организации-поставщика из единого хранилища данных. Все данные централизованы и могут помочь в разработке большего количества витрин данных.

Независимый Data Mart

Эта витрина данных не требует центрального хранилища данных. Это обычно создается для небольших групп, которые присутствуют в организации. Он не имеет никакого отношения к Enterprise Data Warehouse или любому другому киоску данных. Все данные независимы и могут использоваться отдельно. Также анализ может быть выполнен автономно. Наличие согласованного и централизованного хранилища данных очень важно, чтобы его могли использовать несколько пользователей.

Hybrid Data Mart

Как следует из названия, гибридная витрина данных используется, когда входные данные из разных источников являются частью хранилища данных. Это полезно, когда пользователь хочет специальную интеграцию. Всякий раз, когда организации требуется несколько сред баз данных и быстрая реализация, можно использовать эту настройку. Это требует минимальных усилий по очистке данных, а витрина данных поддерживает большие структуры хранения. Лучшее использование витрины данных - это когда используются небольшие приложения, ориентированные на данные.

Вывод

Таким образом, хранилище данных является очень важным компонентом в индустрии данных. Поскольку база данных помогает в хранении и обработке данных, хранилище данных помогает в ее анализе. Таким образом, хранилище данных помогает в определении тенденций и моделей бизнеса, которые впоследствии могут быть представлены в форме отчетов, которые дают представление о том, как идти вперед в процессе роста бизнеса. Таким образом, хранилище данных играет жизненно важную роль в создании сенсорной базы в индустрии данных.

Типы Хранилища Данных - Самые популярные типы хранилищ данных