Uvod v vrste skladišča podatkov
Skladišče podatkov je način zbiranja podatkov iz različnih virov in upravljanja z njimi, da bi zagotovili smiselne poslovne vpoglede. S temi podatki se odloča, kako bo podjetje strateško raslo. Shranjuje velike količine podatkov podjetja. Podatkovno skladišče je zasnovano tako, da poizveduje in analizira podatke namesto obdelave transakcij. Celoten postopek vključuje preoblikovanje podatkov o podatkih in njihovo dostopnost uporabnikom, tako da jih lahko pravočasno uporabijo in prinesejo pomemben posel ter omogočijo njegovo rast. Sledijo različne vrste skladišč podatkov.
Vrste skladišč podatkov
Obstajajo tri vrste podatkovnega skladišča:
- Enterprise Data Warehouse.
- Operacijska shramba podatkov.
- Data Mart.
1. Enterprise Data Warehouse
Podjetniška baza podatkov je baza podatkov, ki združuje različna funkcionalna področja organizacije in jih združuje na enoten način. Je centralizirano mesto, kjer so na voljo vse poslovne informacije iz različnih virov in aplikacij. Ko je shranjena, jih lahko uporabite za analitiko in jih lahko uporabljajo vsi ljudje v celotni organizaciji. Podatki se lahko razvrstijo glede na zadevno osebo in omogočajo dostop po potrebnem oddelku. Podjetje Datawarehouse bo že izvedlo korake pridobivanja, preoblikovanja in uskladitve že obdelanih.
Cilj EDW je zagotoviti popoln pregled katerega koli določenega predmeta v podatkovnem modelu. To dosežemo z identifikacijo in razvrščanjem podatkov iz različnih sistemov. Ta se nato naloži v dosleden in usklajen model. Potem ko EDW zbere vse informacije, ki omogočajo dostop do ene same lokacije, kjer se za izvajanje analitičnih funkcij in ustvarjanje različnih napovedi lahko uporabljajo različna orodja. Raziskovalne skupine lahko prepoznajo nove trende ali vzorce in se osredotočijo na njih, da pomagajo podjetju rasti.
Podatki se lahko oblikujejo, kar olajša ločevanje podatkov. Povezave med subjekti se lahko vzpostavijo in uveljavijo kot del nalaganja podatkov v EDW. Poleg tega lahko naredite tudi rezanje in kode kode glede na različne kategorije. Prav tako pomaga pri zmanjševanju dragih izpadov, ki se lahko pojavijo zaradi napak, ki so nagnjene k napakam, in tudi s prilagodljivimi in strojnimi metodami učenja. Strukturira podatke, ki pomagajo pri razmeroma majhnem obsegu, jih organizirajo in strukturirajo. Podatki so shranjeni na logičen in dosleden način.
2. Operativna shramba podatkov
Kot možnost uporabe sistema za podporo operativnim odločitvam se uporablja operativna shramba podatkov. Pomaga pri dostopu do podatkov neposredno iz baze podatkov, ki podpira tudi obdelavo transakcij. Podatki, ki so prisotni v trgovini z operativnimi podatki, se lahko prečistijo in odvečnost, ki je prisotna, lahko preverite in rešite s preverjanjem ustreznih poslovnih pravil. Pomaga tudi pri vključevanju kontrastnih podatkov iz več virov, tako da se lahko poslovne operacije, analize in poročanje zlahka izvajajo in pomagajo podjetju, medtem ko se postopek še nadaljuje.
Tukaj je večina operacij, ki se trenutno izvajajo, shranjenih, preden jih dlje časa prestavimo v podatkovno skladišče. Učinkovito pomaga pri preprostih poizvedbah in majhnih količinah podatkov. Deluje kot kratkoročni ali začasni pomnilnik, ki hrani nedavne informacije. Podatkovno skladišče shranjuje podatke razmeroma dolgo in shranjuje tudi relativno trajne podatke.
Pomaga pri shranjevanju transakcijskih podatkov iz enega ali več proizvodnih sistemov in jih ohlapno integrira. Včasih je predmetno in časovno varianta. Integracija je dosežena z uporabo struktur in vsebin EDW. Vključevanje podatkov lahko vključuje čiščenje, reševanje odpuščanja, preverjanje poslovnih pravil glede integritete. Običajno je zasnovan tako, da vsebuje atomske podatke nizke ravni, ki hranijo omejene podatke.
3. Data Mart
Data Mart se osredotoča na shranjevanje podatkov za določeno funkcionalno območje in vsebuje podmnožico podatkov, ki so shranjeni v podatkovnem skladišču. Podatkovni podatki pomagajo izboljšati odzive uporabnikov in tudi zmanjšajo količino podatkov za analizo podatkov. Olajša napredovanje v raziskavah. Data Mart kot podskupina Datawarehouse je enostavno izvajati. V primerjavi s celotnim skladiščem podatkov je stroškovno učinkovito. Je bolj odprta za spremembe in posamezen strokovnjak za zadeve lahko opredeli njegovo strukturo in konfiguracijo. Podatki so razdeljeni in natančnost je mogoče enostavno nadzorovati. Data Mart ima tri vrste. Te vrste so:
- Odvisen
- Neodvisna
- Hibridni
Odvisni podatki Mart
S pridobivanjem podatkov iz operativnih, zunanjih ali obeh virov se lahko ustvari odvisen podatkovni niz. Omogoča podatke organizacije virov iz enega samega podatkovnega skladišča. Vsi podatki so centralizirani in lahko pomagajo pri razvoju več podatkovnih podatkov.
Neodvisni podatki Mart
Ta podatkovna zbirka ne potrebuje centralnega podatkovnega skladišča. Običajno je to ustvarjeno za manjše skupine, ki so prisotne v organizaciji. Nima nobene zveze s podjetniškim skladiščem podatkov ali katerim koli drugim podatkovnim martom. Vsi podatki so neodvisni in jih je mogoče uporabiti ločeno. Prav tako se lahko analiza opravi avtonomno. Zelo pomembno je imeti dosledno in centralizirano shranjevanje podatkov, da ga lahko uporablja več uporabnikov.
Hybrid Data Mart
Kot že ime pove, se hibridno polje podatkov uporablja, kadar so vnosi iz različnih virov del podatkovnega skladišča. Koristno je, kadar si uporabnik želi ad hoc integracije. Kadar organizacija potrebuje več okolij baz podatkov in hitro izvedbo, je to nastavitev mogoče uporabiti. Zahteva najmanj prizadevanja za čiščenje podatkov, podatkovni podpornik pa podpira velike strukture shranjevanja. Najboljša uporaba podatkovnega polja je, kadar se uporabljajo manjše aplikacije, osredotočene na podatke.
Zaključek
Podatkovno skladišče je tako zelo pomemben sestavni del v podatkovni industriji. Ker baza podatkov pomaga pri shranjevanju in obdelavi podatkov, skladišče podatkov pomaga pri analizi. Skladišče podatkov tako pomaga pri pridobivanju poslovnih trendov in vzorcev, ki jih je mogoče pozneje predstaviti v obliki poročil, ki omogočajo vpogled, kako naprej v procesu rasti poslovanja. Tako skladišče podatkov igra ključno vlogo pri ustvarjanju baze dotika v industriji podatkov.
Priporočeni članki
To je vodnik za Vrste skladišča podatkov. Tu smo razpravljali o konceptih z različnimi vrstami DataWarehouse. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je podatkovni analitik?
- Uvod v to, kaj je SQL strežnik?
- Kaj je MapReduce? | Kako deluje
- Vadnice o tem, kaj je Cognos?