Что такое хранилище данных
Перейти к содержимому

Что такое хранилище данных

  • автор:

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных – это цифровой репозиторий, который хранит и защищает информацию в компьютерных системах. Оно может быть сетевым хранилищем, распределенным облачным хранилищем, физическим жестким диском или виртуальным хранилищем. В нем могут храниться структурированные данные, такие как информационные таблицы, и неструктурированные данные, такие как электронные письма, изображения и видео. Организации используют хранилища данных для хранения информации, а также обмена и управления ею в разных бизнес-подразделениях.

Почему хранилище данных является важным?

Хранилище данных можно использовать для надежного сохранения информации в компьютерных системах и предотвращения потери данных. Компьютерные системы хранят информацию на постоянных запоминающих устройствах. Постоянное хранилище является энергонезависимым, что означает, что оно сохраняет данные даже после выключения питания устройства. Это гарантирует, что компьютерная система будет иметь доступ к тем же данным после повторного включения.

Предприятия используют хранилища данных для управления, категоризации и упорядочения данных для операций, анализа, отчетности и хранения данных, что важно для соблюдения нормативных требований. Хранилища данных имеют несколько вариантов использования, например данные, создаваемые и потребляемые приложениями, архивирование данных, аналитика данных и аварийное восстановление.

В связи со сложностью требований к данным компании используют различные типы инфраструктуры их хранения для обеспечения доступности, избыточности, управления и прозрачности. Например, организации используют Эластичную файловую систему Amazon (Amazon EFS) для бессерверной файловой системы и Простой сервис хранения данных Amazon (Amazon S3) для хранения объектов.

Какие термины относятся к хранилищам данных?

В контексте хранения данных несколько терминов часто используются как взаимозаменяемые, но имеют несколько разные значения. Ниже представлены несколько примеров.

База данных

База данных – это организованная система хранения данных. Большинство баз данных основаны на реляционной архитектуре баз данных. Реляционная система управления базами данных (RDBMS) дает пользователям возможность хранить данные в таблицах, связанных с определенными точками данных. Организации используют базы данных для хранения транзакционных данных, таких как бухгалтерские, торговые и административные журналы.

Хранилища данных и базы данных

Обсуждение хранилищ данных подразумевает различные методы хранения и получения информации. База данных – это один из методов, который позволяет приложениям легко хранить, обмениваться и извлекать данные. В отличие от файловых систем, база данных придерживается определенных правил организации, форматирования и хранения данных.

Хранилище данных

Хранилище данных – это обширная коллекция связанной с бизнесом информации, полученной из различных источников. Компании используют хранилища данных для поддержки бизнес-аналитики и аналитики. Бизнес-аналитики и специалисты по анализу данных извлекают из хранилища данных действенные идеи.

Хранилища данных

Хранилище данных – это зонтичный термин, который включает в себя различные аппаратные средства, технологии, форматы и архитектуры для хранения и поиска информации. Но существует и особый тип хранилища данных для консолидации аналитических данных для бизнеса. Например, компания GE Renewable Energy использует AWS Redshift для получения новых знаний о собранных данных.

Как работает хранилище данных?

Физическое устройство хранения данных – это технология, лежащая в основе хранилища данных. Вы можете читать и записывать информацию на устройство в определенных форматах, таких как файлы, таблицы или блоки. Устройство может быть локальным, удаленным или находиться в облаке. Большие хранилища данных обычно распределены между несколькими физическими устройствами в разных географических точках. Программные системы и сервисы абстрагируют базовые операции хранилища данных.

Ниже мы приводим несколько примеров физических устройств. Различные типы устройств хранения данных обеспечивают разную степень безопасности и избыточности.

Флеш- и твердотельные накопители

Твердотельный накопитель (SSD) – это полупроводниковая технология, позволяющая записывать и считывать данные в микросхемах флэш-памяти. Технология флэш-памяти была коммерчески доступна в ручках-накопителях, прежде чем стать альтернативой жестким дискам (HDD). По сравнению с жестким диском, физический SSD не имеет движущихся частей, что означает более высокую производительность и долгий срок службы.

Гибридный массив хранения данных

Гибридный массив хранения данных – это физическая система хранения данных, состоящая из SSD и HDD. Хотя твердотельный накопитель обеспечивает работу с низкой задержкой, его стоимость в расчете на единицу хранения гораздо выше, чем у жесткого диска. Поэтому организации используют гибридные массивы хранения данных, чтобы сбалансировать производительность, емкость и стоимость.

RAID

RAID означает избыточный массив независимых дисков. Это технология, которая позволяет хранить одни и те же данные в нескольких местах на твердотельном накопителе.

Какие существуют форматы хранилищ данных?

Хранилища данных предназначены для обработки и организации данных в различных форматах.

Файловое хранилище

Файловое хранилище организует хранимую информацию в виде иерархии файлов и папок сверху вниз. Компьютеры используют файловые хранилища, чтобы облегчить пользователям хранение, поиск и извлечение информации. Файловую систему хранения можно использовать для хранения и организации практически любого типа данных. Хотя файловые хранилища просты в использовании, их трудно горизонтально масштабировать из-за тесно связанной архитектуры.

Блочное хранилище

Блочное хранилище разделяет данные на множество сегментов одинакового размера, называемых блоками. Система блочного хранения хранит различные блоки данных на разных физических устройствах. Когда пользователи запрашивают конкретные данные, система извлекает и собирает их воедино. Используется система отображения для поиска запрашиваемых данных на основе метаданных блока. Метаданные – это дополнительная информация, которая помогает пользователям или приложениям находить определенную информацию в хранилище.

Объектное хранилище

Объектное хранилище хранит неструктурированные данные в масштабируемом, самодостаточном хранилище, которое может быть размещено на различных серверах. Каждый блок данных, принадлежащий объекту, описан в его метаданных. Например, объект может хранить контент социальных сетей, видео, электронные письма и аудиофайлы. Приложения осуществляют поиск информации в хранилище объектов, используя определенные атрибуты метаданных, такие как разрешение, продолжительность и местоположение видео.

Какие существуют типы хранилищ данных?

Существует несколько типов хранилищ данных, каждый из которых обладает уникальной настройкой и характеристиками.

Хранилище с прямым подключением

Хранилище с прямым подключением (DAS) состоит из устройств хранения данных, которые физически подключаются к компьютеру. Например, система DAS подключает жесткий диск, оптический диск или флэш-накопитель к компьютеру. Создание резервных копий на DAS достаточно простое, но обмен данными с другими компьютерами вызывает трудности.

Хранилище с сетевым подключением

NAS (Network-attached storage) – это устройство хранения данных, предназначенное для хранения файлов, которое обеспечивает постоянный доступ к данным для эффективной совместной работы приложений и пользователей по сети. Устройства NAS – это специальные серверы, которые обрабатывают только запросы на хранение данных и обмен файлами. Они предоставляют быстрые, безопасные и надежные услуги хранения для частных сетей.

Сеть хранения данных

Сеть хранения данных (SAN) – это высокоскоростная инфраструктура хранения данных, использующая различные типы носителей и протоколы. Предприятия используют SAN для масштабирования блочного хранилища с легкостью и доступностью. SAN использует виртуализацию хранилища, чтобы скрыть сложность инфраструктуры от многочисленных устройств.

Облачное хранилище

Облачное хранилище – это распределенная инфраструктура хранения данных, размещенная и управляемая облачными провайдерами. Она более масштабируемая, гибкая и имеет удаленный доступ по сравнению с локальными хранилищами. Например, пользователи могут подключаться к облачному хранилищу AWS при условии, что у них есть подключение к Интернету и они авторизованы для доступа к данным. Облачное хранилище также является экономически эффективным, поскольку пользователи платят только за используемую емкость.

Гибридное облачное хранилище

Гибридное облачное хранилище позволяет компаниям разделять данные между локальными и облачными сервисами хранения. Гибридное облачное хранилище помогает компаниям перейти от устаревшей архитектуры к более дешевой и безопасной облачной среде.

Как AWS может удовлетворить ваши потребности в хранении данных?

AWS предоставляет несколько десятков облачных сервисов хранения данных, чтобы удовлетворить ваши потребности в хранении данных. Кроме того, у вас есть возможность размещать на своих инстансах Эластичного вычислительного облака Amazon (Amazon EC2) все, что захотите. Чтобы выбрать лучший сервис облачного хранения AWS, соответствующий вашим требованиям, необходимо сделать следующее:

  • Разделите вашу систему на рабочие нагрузки.
  • Определите механизм хранения данных, наиболее подходящий для конкретной рабочей нагрузки, а не единое хранилище данных для всей системы.
  • Далее выполните оптимизацию по стоимости и производительности, чтобы найти наиболее подходящий для вас сервис хранения данных.

Например, Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) является популярным выбором для организаций, которые хотят создать и масштабировать реляционные базы данных. Она предоставляет приложениям облачное хранилище данных высокой доступности для размещения постоянных оперативных данных. Amazon RDS предлагает самоуправляемое решение для предоставления баз данных, которое освобождает разработчиков от утомительной настройки инфраструктуры хранения данных.

Начните работу с хранилищами данных на AWS, зарегистрировав аккаунт AWS уже сегодня.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это разновидность системы управления данными, которая обеспечивает поддержку бизнес-аналитики. Хранилища данных предназначены только для выполнения запросов и анализа и обычно содержат большие объемы исторических данных. Данные обычно поступают в хранилище из самых различных источников, таких как журналы приложений и приложения транзакций.

Хранилище данных служит для централизации и консолидации больших объемов данных из различных источников. Аналитические инструменты дают возможность компаниям извлекать из собственных данных ценные для бизнеса сведения и повышать эффективность принятых решений. Со временем в хранилище накапливаются записи за прошедшие периоды, которые представляют большую ценность для специалистов по изучению данных и бизнес-аналитиков. Эти возможности делают хранилища данных единым источником проверенной информации компании.

Видео по хранилищу данных

Обычно хранилище данных включает в себя следующие компоненты:

  • реляционную базу данных для хранения данных и управления ими;
  • решение для извлечения, загрузки и преобразования данных, которое служит для подготовки данных к анализу;
  • средства статистического анализа, отчетности и глубинного анализа данных;
  • инструменты анализа для визуализации данных и их представления для корпоративных пользователей;
  • Другие, более сложные аналитические приложения, которые генерируют полезную информацию по алгоритмам исследования данных и искусственного интеллекта (ИИ) или с применением функции графа и пространственных функций, обеспечивающих больше вариантов анализа больших объемов данных

Компании также могут выбрать решение, которое объединияет обработку транзакций, аналитику в режиме реального времени для хранилищ данных и озер данных, а также машинное обучение в одной службе баз данных MySQL без сложностей, задержек, затрат и риска, связанного с дублированием при извлечении, преобразовании и загрузке данных (ETL).

Преимущества хранилища данных

Хранилища данных обеспечивают для компаний обширные преимущества, так как дают возможность анализировать большие объемы разнообразных данных, извлекать из них значительную ценность, а также хранить записи за прошедшие периоды.

Эти уникальные преимущества доступны благодаря четырем отличительным особенностям хранилищ данных, которые описал специалист по вычислительным системам Уильям Инмон (William Inmon). Согласно данному им определению, хранилища данных имеют следующие характеристики.

  • Субъектно-ориентированность. Хранилища можно использовать для анализа данных, которые относятся к одной теме или функциональной области (например, продажи).
  • Единообразие. Хранилища данных обеспечивают целостность данных различных типов, полученных из разных источников.
  • Неизменность. Элементы данных, помещенные в хранилище данных, не подвергаются изменениям.
  • Изменения во времени. Анализ данных, помещенных в хранилище данных, предназначен для выявления изменений в закономерностях, возникающих со временем.

Хорошо спроектированное хранилище данных обеспечивает быстрое выполнение запросов, эффективное прохождение больших объемов данных и достаточный уровень гибкости, чтобы конечные пользователи могли формировать продольные и поперечные срезы данных или уменьшать их объем для более подробного изучения, то есть обеспечивает соответствие самым различным потребностям в изучении данных как на высшем, так и на самом низовом уровне. Хранилища данных служат функциональной основой для промежуточных сред бизнес-аналитики, которые предоставляют конечным пользователям доступ к отчетам, панелям мониторинга и прочим элементам интерфейса.

Архитектура хранилища данных

Архитектура хранилища данных зависит от потребностей компании. Наиболее распространенными типами архитектур являются следующие.

  • Простая. Все хранилища данных имеют общую конструкцию, где метаданные, сводные данные и необработанные данные хранятся в центральном репозитории хранилища. В репозиторий поступают данные из источников, к которым затем получают доступ конечные пользователи для выполнения анализа, составления отчетов и изучения.
  • Простая архитектура с областью подготовки. Перед помещением в хранилище операционные данные должны пройти процедуру очистки и обработки. Это можно сделать программным способом, однако во многих хранилищах данных есть специальная область, где данные проходят обработку перед поступлением непосредственно в хранилище.
  • Основное и дополнительные хранилища. Добавление витрин данных между центральным репозиторием и конечными пользователями дает возможность компаниям использовать хранилища данных для обслуживания различных направлений бизнеса. Когда данные готовы к использованию, их помещают в соответствующую витрину.
  • «Песочницы». «Песочницы» представляют собой безопасные частные и защищенные области, в которых компании могут быстро изучать новые наборы данных или способы анализа без необходимости обеспечивать соответствие формальным правилам и протоколам хранилища данных.

Эволюция хранилища данных от анализа данных к ИИ и машинному обучению

Первые хранилища данных появились в конце 1980-х гг., и их задачей было обеспечить обмен данными между операционными БД (БД для поддержки бизнеса) и системами поддержки принятия решения (СППР). Первым хранилищам данных требовалось много копий. Большинство компаний использовали несколько СППР для различных потребностей. Хотя эти СППР обычно использовали одни и те же данные, процессы сбора, очистки и интеграции выполнялись для каждой из них по отдельности.

По мере того как эффективность хранилищ данных росла, они превратились из «складов информации» для поддержки традиционных платформ бизнес-аналитики в обширные аналитические инфраструктуры, которые сегодня обслуживают самые разнообразные потребности компаний, включая операционную аналитику и управление эффективностью.

Эволюция хранилищ данных сделала их важным инструментом для постепенного наращивания бизнес-ценности для предприятия в виде банка данных предприятия (EDW).

Шаг Возможности Бизнес-преимущество
1 Транзакционная отчетность Обеспечивает реляционные сведения для создания моментальных снимков бизнес-эффективности
2 Продольные и поперечные срезы данных, специальные запросы, инструменты бизнес-аналитики Расширяет возможности для углубленного и более эффективного анализа
3 Прогнозирование эффективности в будущем (глубинный анализ данных) Обеспечивает визуализации данных и бизнес-аналитические прогнозы
4 Тактический анализ (пространственный анализ, статистика) Обеспечивает альтернативные сценарии для принятия решений на основе комплексного анализа
5 Хранит данные за несколько месяцев или лет Хранит данные за несколько недель или месяцев

На каждом из пяти этапов требуется увеличивать разнообразие наборов данных. На последних трех этапах максимально обширный диапазон данных и аналитических средств является обязательным требованием.

Сегодня технологии ИИ и машинное обучение применяются практически во всех инструментах для промышленности, сферы обслуживания и бизнеса. И хранилища данных не стали исключением. Широкое применение больших данных и внедрение новых цифровых технологий способствуют изменению требований к хранилищам данных и их функциональным возможностям.

Автономные хранилища данных представляют собой наиболее современное решение. Они дают возможность предприятиям извлекать еще больше ценных сведений из данных и в то же время обеспечивают более высокий уровень надежности и эффективности.

Хранилища данных, витрины данных и хранилища операционных данных

Хранилища данных, витрины данных и хранилища операционных данных (ODS) выполняют схожие роли, однако имеют свои отличия. Витрины данных имеют те же функции, что и хранилища данных, однако, как правило, ограничены одним подразделением или направлением бизнеса. Такая особенность дает возможность создавать витрины легче, чем хранилища данных. Тем не менее использование нескольких витрин может вести к потере целостности данных, так как между ними сложно обеспечить управление данными и контроль.

ODS используются только для поддержки ежедневных операций, поэтому доступ к историческим данным в них весьма ограничен. Они эффективны в качестве источника актуальных сведений и часто используются в этом качестве хранилищами данных, но не поддерживают сложные запросы к историческим данным.

Что такое облачное хранилище данных?

Облачное хранилище данных использует облако для получения и хранения данных из разрозненных источников.

Первоначально хранилища данных создавались на локальных серверах. У таких локальных хранилищ данных и сегодня много преимуществ. Во многих случаях они могут обеспечить более качественное управление, повышенную безопасность, суверенитет данных и более низкую задержку. Однако локальные хранилища данных не настолько гибкие и для них необходимо сложное прогнозирование, чтобы определить, как масштабировать такие хранилища данных для будущих потребностей. Управление такими хранилищами данных тоже может быть непростой задачей.

С другой стороны, облачные хранилища данных отличаются следующими преимуществами.

  • Эластичная поддержка горизонтального масштабирования для крупных или переменных вычислительных ресурсов или хранения
  • Простое применение
  • Простое управление
  • Сокращение затрат

Лучшие облачные хранилища данных отличает полная управляемость и самоуправляемость, поэтому даже новички могут создавать и начать использовать хранилища данных всего в несколько кликов. Простой способ начать переход в облачное хранилище данных заключается в размещении своего облачного хранилища данных в локальной среде под защитой брандмауэра Вашего центра обработки данных, что соответствует требованиям в отношении суверенитета данных и безопасности.

Кроме того, в большинстве облачных хранилищ данных используется модель оплаты по мере использования, что обеспечивает дополнительную экономию средств для заказчиков.

Что такое современное хранилище данных?

Разные пользователи в компании, будь то ИТ-группы, инженеры по данным, бизнес-аналитики или специалисты по изучению данных, имеют разные потребности в хранилище данных.

Современная архитектура данных способна удовлетворять разные потребности, предоставляя возможность управления всеми типами данных, нагрузками и аналитикой. Она состоит из эталонных архитектур с необходимыми компонентами, интегрированными для совместной работы в соответствии с лучшими отраслевыми практическими рекомендациями. Современное хранилище данных включает следующее.

  • Конвергентная база данных, которая упрощает управление всеми типами данных и предоставляет различные способы использования данных.
  • Сервисы для самостоятельного получения и преобразования данных
  • Поддержка SQL, машинного обучения, графической и пространственной обработки
  • Разные параметры аналитики, упрощающие использование данных без необходимости их перемещения
  • Автоматизированное управление для упрощения выделения ресурсов, масштабирования и администрирования

Современное хранилище данных может так эффективно оптимизировать рабочие процессы, как ни одно другое хранилище ранее. Это означает, что каждый сотрудник, от аналитика и инженера по обработке данных до специалиста по изучению данных и ИТ-экспертов, может выполнять свою работу более эффективно и заниматься инновациями, помогая компании двигаться вперед без постоянных задержек и излишней сложности.

Проектирование хранилища данных

Проектирование хранилища данных для компании следует начать с определения конкретных бизнес-потребностей, согласования сферы применения и разработки концепции проекта. После этого можно приступать к разработке логической и физической модели хранилища данных. Логическая модель включает в себя взаимосвязи между объектами, в то время как физическая служит для определения оптимального способа хранения и извлечения объектов. Кроме того, она также включает в себя процессы передачи, резервного копирования и восстановления.

При проектировании хранилища данных обязательно нужно учитывать следующие факторы.

  • Специфика содержания (данные)
  • Взаимосвязи внутри групп данных и между ними
  • Системные среды обеспечения хранилища данных
  • Необходимые типы преобразования данных
  • Частота обновления данных

Наиболее важным фактором при проектировании является потребность конечных пользователей. Обычно пользователи используют хранилище для анализа, и им нужны данные в обобщенном виде, а не в виде отдельных транзакций. Тем не менее нередко конечные пользователи не знают, какие возможности им нужны до возникновения потребности в них. Таким образом, в процессе планирования необходимо предусмотреть резервные ресурсы для добавления новых возможностей. И наконец, при проектировании хранилища данных необходимо учитывать потребность в расширении по мере развития потребностей конечных пользователей.

Облачные хранилища и хранилища данных

Облачные хранилища данных имеют те же свойства и возможности, что и локальные, а также обеспечивают преимущества облачных вычислений, таких как гибкость, масштабируемость, маневренность, безопасность и экономичность. Использование облачных хранилищ данных дает возможность компаниям полностью сфокусироваться на извлечении полезных сведений из собственных данных вместо того, чтобы заниматься созданием и обслуживанием аппаратной и программной инфраструктуры, необходимой для поддержки хранилища данных.

Зачем нужно озеро данных?

Компании используют озера и хранилища данных для хранения больших объемов данных, полученных из разных источников. Выбор способа хранения зависит от того, как эта компания намеревается использовать данные. Ниже описаны рекомендуемые способы применения каждого из типов хранилищ.

  • Озера данных рекомендованы для хранения разрозненных нефильтрованных данных, которые предназначены для последующего использования в определенных целях. Данные из мобильных и бизнес-приложений, соцсетей, устройств IoT и т. д. сохраняются в необработанном виде в озере данных. Структуру, целостность, состав и формат наборов данных определяет специалист во время выполнения анализа. Если Вашей компании требуется экономичная система хранения для неформатированных, неструктурированных данных из множественных источников, которые предполагается использовать в будущем для конкретных целей, рекомендуем остановить свой выбор на озере данных.
  • Хранилища данных специально предназначены для анализа данных. Данные для анализа проходят в хранилище данных предварительную обработку (сбор, контекстуализацию и преобразование), чтобы облегчить извлечение ценных сведений. Хранилища данных также можно использовать для обработки больших объемов данных из разных источников. Если Вашей компании требуется расширенный анализ исторических данных из множественных источников, рекомендуем выбрать хранилище данных.

Почему среда OLTP не подходит для аналитики данных?

Хранилища данных представляют собой реляционные среды, которые используют для анализа данных, прежде всего за прошедшие периоды. Компании используют хранилища данных для обнаружения вырабатывающихся со временем закономерностей и взаимосвязей в данных.

В отличие от них транзакционные среды применяются для непрерывной обработки транзакций, то есть ввода заказов и совершения финансовых и розничных операций. В них не используются исторические данные. Более того, в средах OLTP данные за прошедшие периоды обычно архивируют или даже удаляют, чтобы улучшить эффективность.

Хранилища данных и OLTP-системы значительно отличаются друг от друга.

Хранилище данных OLTP-система
Рабочая нагрузка Поддерживает специализированные запросы и анализ данных Поддерживает только предварительно заданные операции
Изменения данных Регулярно выполняются автоматические обновления Обновления выполняют конечные пользователи с помощью специальных команд
Дизайн схемы Использует частично денормализованные схемы для улучшения эффективности Использует полностью нормализованные схемы для обеспечения целостности данных
Сканирование данных Включает от нескольких тысяч до миллионов строк Обеспечивает одновременный доступ только к нескольким записям
Исторические данные Хранит данные за несколько месяцев или лет Хранит данные за несколько недель или месяцев

Беспроблемное развертывание: Oracle Autonomous Data Warehouse

Наиболее современной разновидностью хранилищ данных являются автономные хранилища. В них применяются технологии на основе ИИ и машинного обучения. Это дает возможность устранить потребность в ручном выполнении задач по установке, развертыванию и управлению. Автономные хранилища данных предоставляются в виде облачных сервисов и не требуют вмешательства пользователя для администрирования, настройки аппаратного обеспечения или установки ПО.

Создание хранилища данных, резервное копирование, исправления и обновления, а также увеличение и уменьшение размера базы данных выполняются автоматически, что обеспечивает высокие показатели гибкости, масштабируемости, маневренности, безопасности и экономичности, столь популярные в облачных решениях. Использование автономного хранилища данных дает возможность упростить обслуживание, ускорить развертывание и высвободить ресурсы. Так компании могут больше уделять времени на увеличение прибыли.

Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse — простое в использовании, полностью автоматизированное хранилище данных, которое обеспечивает эластичную масштабируемость, быстрое выполнение запросов и не требует администрирования. Настройка Oracle Autonomous Data Warehouse не требует много времени и усилий.

Преимущества Oracle Autonomous Data Warehouse по сравнению со Snowflake
  • Автоматизация. Это единственное хранилище данных, которое полностью автоматизирует администрирование баз данных.
  • Простота использования. Решение Autonomous Data Warehouse проще в развертывании и управлении благодаря встроенным возможностям, устраняющим потребность в дополнительных автономных сервисах.
  • Стоимость решения. Современное хранилище данных и усовершенствованная функциональность стоят примерно столько же, сколько похожие рабочие нагрузки.
  • Безопасность данных. Мы предоставляем более строгие встроенные протоколы безопасности, которые защищают Ваши данные от киберугроз.
  • Управление данными. Наша платформа хранения данных помогает организациям обеспечивать суверенитет своих данных.

Что такое хранилище данных? Определение, пример и преимущества (полное руководство)

Что такое хранилище данных? Определение, пример и преимущества (полное руководство)

Представьте, что у вас есть данные, поступающие из различных источников и отделов, таких как маркетинг, продажи, финансовые базы данных и веб-аналитика. Как вы принимаете решения? Вы вручную сидите и комбинируете данные из каждого источника, чтобы разобраться в них?

Вы могли бы сделать это, если у вас есть несколько источников данных и небольшой объем данных, но сегодня, когда у вас есть большие объемы данных, поступающие слева и справа, как их вообще объединить? Это где Интеграция данных и на сцену выходит хранилище данных. Оно централизует все ваши данные в одном месте, поэтому вы можете легко получить ценную информацию, основанную на точных и целостных данных.

Давайте обсудим, что такое хранилище данных, поймем его процессы, концепции и преимущества, а также рассмотрим различные типы хранилище данных.

В этом блоге вы узнаете:

  • Что такое хранилище данных
  • Что такое OLAP и OLTP
  • История хранилищ данных
  • Типы хранилищ данных
  • Архитектуры хранилищ данных
  • Схемы в хранилище данных
  • Варианты использования хранилища данных
  • Преимущества для организаций
  • Как Astera Построитель хранилищ данных может помочь?

макет хранилища данных

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это реляционная система баз данных, которую предприятия используют для хранения данных для запросов, анализа и управления историческими записями. Он действует как центральное хранилище данных, собранных из транзакционных баз данных.

Это технология, которая объединяет структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные из одного или нескольких источников, чтобы предоставить аналитикам и бизнес-пользователям единое представление данных для улучшения бизнес-аналитики. Поэтому он используется в целях аналитики и деловой отчетности, что помогает вести прошлые записи и анализировать данные для оптимизации бизнес-операций.

Хранилище данных часто путают с базой данных. Однако между ними существует огромная разница.

Хотя база данных — это всего лишь традиционный метод хранения данных, хранилище данных специально предназначено для анализа данных. Он хранит в одном месте все данные из многочисленных внешних банков данных.

аспекты Хранилище данных База данных
Цель Хранить исторические данные в организованной форме для облегчения анализа данных и составления отчетов. Для обработки больших объемов запросов для хранения данных в реальном времени.
Метод обработки OLAP OLTP
Объем Хранит данные из нескольких источников. Обычно предназначен для конкретной бизнес-функции.
Структура таблицы Таблицы денормализованы. Таблицы нормализованы, т.е. разбиты на множество.
Актуальность данных Углубляется в зависимости от частоты загрузки данных. В реальном времени. Данные постоянно обновляются.
Легкость анализа Проще проводить аналитику за счет организованности данных. Анализ сложен из-за нормализованной структуры.

Что такое OLAP и OLTP?

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) и онлайн-обработка транзакций (OLTP) — это две разные концепции хранения данных. Каждый из них служит определенной цели и обладает разными характеристиками.

OLAP — это система, которая поддерживает высокоскоростной многомерный анализ больших объемов данных. Эти данные обычно берутся из хранилища данных, витрины данных или любого другого хранилища данных. OLAP помогает анализировать и понимать исторические данные и полезен для выполнения следующих функций:

  • Сложные аналитические расчеты
  • Прогнозирование продаж, бизнес-аналитика (BI)
  • Сбор данных
  • Финансовый анализ
  • Прогноз продаж
  • Бюджетирование

С другой стороны, OLTP используется для обработки транзакций и обычно включает в себя простые запросы и обновления большого объема данных в реальном времени большим количеством пользователей. Эти транзакции обычно происходят через Интернет.

Он поддерживает высокопараллельную обработку и оптимизирован для быстрых операций обновления и удаления. OLTP — это основной процесс, лежащий в основе транзакций через банкоматы, покупок в магазинах и бронирования отелей.

OLAP OLTP
Проводит комплексный анализ данных для принятия разумных решений. Проводит крупные транзакции несколькими пользователями в режиме реального времени.
Предназначен для использования учеными, работающими с данными, и работниками умственного труда. Предназначен для сотрудников, работающих на переднем крае, таких как банковские кассиры, кассиры и сотрудники стойки регистрации.
Источник данных имеет несколько схем для поддержки сложных запросов к текущим и историческим данным. Опирается на традиционные системы управления базами данных для обработки огромных объемов данных в транзакциях в реальном времени.
Требуются рабочие нагрузки с интенсивным чтением и задействованы большие наборы данных. Рабочие нагрузки основаны на простых операциях чтения и записи с помощью языка структурированных запросов (SQL).

История хранилищ данных

Концепция хранилища данных возникла в начале 1980-х годов. Первые хранилища данных зависели от большого количества избыточности. В основном они использовались для анализа данных, бизнес-аналитики и систем поддержки принятия решений (DSS).

Раньше компании поддерживали несколько сред DSS, предназначенных для разных пользователей. Несмотря на то, что эти системы DSS используют одни и те же данные, пользователи должны повторять процесс очистки, сбора и интеграции для каждой среды.

С момента своего создания концепция хранилищ данных превратилась из информационных хранилищ в широкую аналитическую инфраструктуру, поддерживающую управление производительностью и операционную аналитику. Сегодня процессы хранения данных превратились в Корпоративное хранилище данных (EDW).

Типы хранилищ данных (DWH)

Обычно в корпоративных системах используются три основных типа хранилищ данных (СХД):

  1. Хранилище корпоративных данных (EDW): Являясь централизованным хранилищем данных, EDW обеспечивает целостный подход к организации и представлению данных.
  2. Хранилище оперативных данных (ODS): Хранилище операционных данных (ODS) — это тип хранилища данных, который подходит, когда ни OLTP, ни DWH не могут поддерживать требования к отчетности бизнеса.
  3. Витрина данных: Витрина данных предназначена для данных отделов, таких как продажи, финансы и цепочка поставок.

Архитектуры хранилищ данных

Хранилище данных опирается на трехуровневую архитектуру, которая включает в себя:

  • Нижний уровень (уровень хранения): Этот уровень включает в себя носители данных, метарепозиторий, витрины данных и сервер базы данных.
  • Средний уровень (вычислительный уровень): Средний уровень — это система онлайн-аналитической обработки (OLAP). Он обрабатывает сложные запросы и представляет результаты в форме, подходящей для анализа данных и бизнес-аналитики.
  • Верхний уровень (уровень услуг): Этот уровень представляет собой пользовательский интерфейс с визуальной панелью мониторинга, позволяющей осуществлять аналитику и отчетность.

Схемы в хранилище данных

Схема в хранилище данных определяет несколько способов организации системы с такими объектами базы данных, как таблица измерений, таблицы фактов и их логическая ассоциация. В хранилище данных существует три основных типа схем.

Схема звезды

A схема звезды организует данные в центральную таблицу фактов и набор таблиц измерений. Он используется для денормализации данных и добавления избыточных столбцов в таблицы измерений для ускорения запросов к данным.

Таблица фактов содержит измерения или показатели данных, а таблицы измерений предоставляют контекст для данных, например время, местоположение или сведения о продукте. Звездообразная схема хорошо адаптируется к моделям OLAP и обеспечивает лучшую производительность запросов по сравнению с нормализованными данными.

Снежинка

Схема «снежинка» — это вариант схемы «звезда», в которой таблица фактов связана с несколькими нормализованными таблицами измерений. Это означает, что они разбиты на несколько дочерних таблиц. По сравнению со схемой «звезда» снежинка выигрывает от ограниченной избыточности данных, что помогает улучшить целостность данных но за счет снижения производительности запросов.

Созвездие фактов

Созвездие фактов включает в себя несколько таблиц фактов, которые используют одни и те же таблицы измерений. Общее измерение в этой схеме называется согласованными измерениями. Созвездие фактов представляет собой гибрид схемы звезды и снежинки. Он использует как нормализованные, так и денормализованные таблицы измерений.

Схема созвездия фактов также называется схемой галактики, поскольку расположение измерений и таблиц фактов напоминает скопление звезд в галактике.

Варианты использования хранилища данных

Хранилище данных имеет множество приложений в корпоративном мире для облегчения принятия бизнес-решений. Давайте посмотрим на несколько примеров того, как они используются в различных отраслях.

В розницу

Для того, чтобы получить розничной торговлиХорошим примером может служить витрина данных розничной торговли, которая включает информацию о клиентах из кассовых аппаратов, списков рассылки, веб-сайтов и карточек обратной связи.

В здравоохранении

In здравоохранение, эти центральные хранилища данных используются для записи информации о пациентах из разных подразделений медицинской части. Сюда будет входить личная информация пациента, финансовые операции с больницей и данные страхования. Хранилище данных консолидирует и связывает все эти данные через схему базы данных.

В разработке

Аналогичным образом, строительные фирмы требуют данные о каждой покупке, сделанной во время строительства. Эту покупку необходимо отнести к источнику для принятия финансовых решений. То же самое касается и заработной платы контрактных работников.

Ключевые лица, принимающие решения, могут использовать данные, записанные в хранилище данных, для бизнес-аналитики, чтобы оценить общие расходы компании на одной строительной площадке.

В финансах

Банкам, страховым фирмам, торговым фирмам и другим лицам, связанным с финансовым сектором, всегда нужны точные данные. Правильная проверка данных в базах данных и соответствующее соединение с другими таблицами в базе данных позволяют добиться этого.

Это лишь примеры того, как хранилища данных широко используются в разных отраслях и для различных целей. Поскольку они представляют собой просто организованное хранилище необработанных данных, они могут служить конечному пользователю для многих целей.

Откройте для себя лучшие гибкие методы разработки хранилища данных

Преимущества для организаций

Теперь, когда мы знаем, как работают хранилища данных, давайте посмотрим на преимущества хранилищ данных и на то, как они могут помочь вашему бизнесу расти и масштабироваться. Независимо от того, являетесь ли вы владельцем агентства цифрового маркетинга или у вас традиционная традиционная установка, хранилище данных может принести несколько преимуществ для вашего бизнеса.

Ниже приведены 7 ключевых преимуществ хранилища данных для вашего бизнеса:

1. Экономит время

В современном, быстро меняющемся мире ожесточенной конкуренции ваша способность как компании быстро принимать точные решения имеет важное значение для того, чтобы опередить своих оппонентов.

СХД предоставляет вам доступ ко всем необходимым данным за считанные минуты, поэтому вам и вашим сотрудникам не придется бояться приближающегося срока. Вам нужно всего лишь развернуть свою модель данных, чтобы получить данные за считанные секунды. Большинство складских решений позволяют сделать это без использования сложных запросов или машинного обучения.

Благодаря хранению данных вашему бизнесу не придется полагаться на круглосуточную доступность технического эксперта для устранения проблем, связанных с получением информации. Таким образом, вы сможете сэкономить много времени.

2. Улучшает качество данных

Сохранение Качество данных помогает гарантировать, что политика вашей компании основана на точной информации о вашей корпоративной деятельности.

Вы можете преобразовать данные из нескольких источников в общий механизм путем понимания хранилищ данных. Следовательно, вы можете гарантировать надежность и качество ваших корпоративных данных. Таким образом, вы сможете выявить и удалить повторяющиеся, плохо записанные и любые другие ошибки.

Улучшение качества данных в хранилище данных

Фотография взята с сайта intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/.

Реализация управление качеством данных Программа и улучшение целостности данных могут быть дорогостоящими и трудоемкими для вашей компании. Вы можете легко использовать хранилище данных, чтобы устранить многие из этих неудобств, сэкономив при этом деньги и повысив общую эффективность вашей организации.

В конце концов, низкое качество данных является бременем для вашего бизнеса и может снизить общую эффективность ваших планов.

3. Улучшает бизнес-аналитику

Вы можете использовать хранилище данных для сбора, ассимиляции и получения данных из любого источника, а также настроить процесс для использования бизнес-аналитики. В результате ваш BI улучшится не по дням, а по часам благодаря возможности легкой интеграции данных из разных источников.

Давайте посмотрим правде в глаза: перепроверка многочисленных банков данных может быть сложной, а иногда и неудобной задачей. Но благодаря наличию хранилища данных каждый член вашей команды может иметь комплексное понимание всей необходимой информации вовремя.

Различные уровни в определении хранилища данных системы бизнес-аналитики

Фотография взята с сайта www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-ответственность.

EDW позволяет вашим отделам продаж и маркетинга отслеживать и определять, какие из ваших целей являются динамичными и имеют учетные записи на веб-сайтах социальных сетей. Итак, если вы проводите рекламную акцию, ориентированную на женщин старше двадцати лет, работающих в индустрии красоты, ваша команда может получить профили вашей целевой аудитории, используя ваше озеро данных, за считанные секунды. Им даже не придется перепроверять рабочие таблицы и банки данных.

Разрабатывать и развертывать хранилища данных большого объема.

4. Обеспечивает согласованность данных

Еще одним важным преимуществом использования централизованных хранилищ данных является равномерность больших данных. Ваш бизнес может получить выгоду от хранения данных или витрины данных по аналогичной схеме. Поскольку в хранилищах данных последовательно хранятся большие объемы данных из различных источников, таких как транзакционная система, каждый источник будет генерировать результаты, синхронизированные с другими источниками.

Это гарантирует улучшенное качество и согласованность данных. Следовательно, вы и ваша команда можете быть уверены в том, что ваши данные верны, что приведет к более взвешенным корпоративным решениям.

5. Повышает рентабельность инвестиций (ROI)

Согласно отчету Международной корпорации данных (IDC), использование хранилища данных генерирует в среднем 5-летняя рентабельность инвестиций 112 процентов со средним сроком окупаемости 1.6 года.

Это дает вам возможность повысить общую рентабельность инвестиций за счет использования ценности и знаний, заложенных в многочисленных банках данных. Поскольку вы все чаще используете информацию, консолидированную и организованную в центральном хранилище, вы получаете больше от своих инвестиций.

Таким образом, вы можете объяснить, перечислить и подтвердить эффективность ваших инициатив для высшего руководства с точки зрения повышения рентабельности инвестиций.

6. Хранит исторические данные

Хранение больших объемов исторических данных из баз данных в хранилище данных позволяет легко исследовать различные временные этапы и тенденции, что может иметь большое значение для вашей компании. Таким образом, вы можете принимать превосходные корпоративные решения, касающиеся ваших бизнес-стратегий, используя правильные данные в режиме реального времени.

Более того, прогнозирование результатов ваших бизнес-процессов — важный аспект изобретательности делового человека. Прогнозирование будущего без реального понимания ваших исторических достижений и неудач может оказаться сложной задачей.

Например, предположим, что у вас есть модный бренд. Вы планируете запустить рекламную кампанию своей новой линии одежды. Настройка центрального хранилища позволяет вам получать доступ к историческим данным ваших предыдущих кампаний и анализировать их, чтобы определить, какой подход сработал лучше всего и как вы можете подражать ему в предстоящих рекламных акциях.

Вы не можете ожидать, что сможете хранить и анализировать такие полные прошлые данные в любом обычном банке данных. Таким образом, использование EDW дает вам преимущество в ваших бизнес-процессах.

7. Повышает безопасность данных

Знаете ли вы, что сложности, связанные с данными, обходятся большому количеству предприятий в более чем колоссальную сумму? пять миллионов долларов каждый год?

Но благодаря хранению данных вы можете избавить себя от хлопот, связанных с дополнительной безопасностью данных.

Как компания, которая регулярно имеет дело с информацией о клиентах, вашим первым и главным приоритетом является защита информации ваших существующих и потенциальных потребителей. Следовательно, чтобы избежать всех неприятностей в будущем, вы предпринимаете все необходимые действия для предотвращения утечки данных. Используя решение для хранения данных, вы можете консолидировать и защитить все свои источники данных. Это значительно снизит угрозу утечки данных.

Спроектируйте и запустите свое хранилище данных с нуля без программирования.

Хранилище данных обеспечивает повышенную безопасность, предлагая передовые характеристики безопасности, заложенные в его структуру. Информация для потребителей является ценным ресурсом для любой компании. Но как только безопасность становится проблемой, эта информация становится вашим основным бременем.

Это лишь некоторые преимущества, которые хранилище данных предлагает вашему бизнесу. Оно обеспечивает улучшенный бизнес-аналитик, надежную поддержку принятия решений, превосходные методы ведения бизнеса и эффективную обработку аналитики.

Как Astera Построитель хранилищ данных может помочь?

Сегодня EDW может показаться огромной инвестицией. Однако это может помочь вам получить максимальную прибыль в будущем.

Если вы ищете более простой способ реализации хранилища данных, то AsteraData Warehouse Builder поможет легко автоматизировать создание корпоративного хранилища данных. Это ускоряет:

  • Преобразование и интеграция разрозненных данных
  • Моделирование структуры схемы
  • Предоставляет гибкое хранилище данных
  • Через единую и интуитивно понятную платформу

Воспользуйтесь преимуществами этого мощного продукта и создайте гибкую экосистему данных уже сегодня. Свяжитесь с нами сегодня или попробуйте наш продукт Astera Создатель хранилища данных.

Что представляет собой хранилище данных?

Хранилище данных — это центральный репозиторий информации, которую можно анализировать для принятия более обоснованных решений. Данные поступают в хранилище из транзакционных систем, реляционных баз данных и других источников – как правило, с определенной периодичностью. Бизнес-аналитики, инженеры по данным, специалисты по данным и лица, принимающие решения, получают доступ к данным с помощью инструментов бизнес‑аналитики (BI), SQL‑клиентов и других аналитических приложений.

Сегодня данные и инструменты аналитики незаменимы для компаний, которые стремятся сохранять преимущества перед конкурентами. Чтобы превращать данные в полезную аналитическую информацию, следить за эффективностью ведения бизнеса и принимать обоснованные решения, компании используют отчеты, панели управления и различные аналитические инструменты. За этими отчетами, панелями управления и аналитическими инструментами стоят хранилища данных, которые эффективно хранят данные, минимизируя количество операций чтения и записи и быстро возвращая результаты запросов сотням и тысячам пользователей одновременно.

Как разрабатываются хранилища данных?

Архитектура хранилища данных включает несколько уровней. Верхний уровень – интерфейсный клиент, предоставляющий результаты с использованием инструментов формирования отчетов, поиска и анализа данных. Средний уровень — аналитический механизм, который используется для доступа к данным и их анализа. Нижний уровень архитектуры — сервер базы данных, отвечающий за загрузку и хранение данных. Данные хранятся двумя разными способами: 1) данные, к которым нужен частый доступ, хранятся в очень быстром хранилище (например, на SSD-дисках), и 2) данные с нечастым доступом хранятся в более дешевом хранилище объектов, например в Amazon S3. Хранилище данных автоматически выполняет перенос часто используемых данных в «быстрое» хранилище для оптимизации скорости запросов.

Как работает хранилище данных?

Хранилище данных может содержать несколько баз данных. В каждой базе данных хранятся данные, упорядоченные по таблицам и столбцам. В каждом столбце вы можете определить описание данных: целые числа, поле данных, строка и т. д. Таблицы можно структурировать в схемы, которые во многом похожи на папки с файлами. После поступления данные хранятся в различных таблицах, описанных в этой схеме. С ее помощью инструменты запросов определяют, к каким таблицам данных следует обратиться для анализа.

Каковы преимущества использования хранилища данных?

Хранилище данных обеспечивает следующие преимущества:

  • возможность принимать обоснованные решения;
  • консолидация данных из множества источников;
  • исторический анализ данных;
  • высокое качество, непротиворечивость и точность данных;
  • изолирование операций аналитики от транзакционных БД для повышения производительности обеих систем.

Как сочетаются друг с другом хранилища данных, базы данных и озера данных?

В организациях для хранения и анализа данных традиционно применяются разные сочетания баз данных, озер данных и хранилищ данных. Архитектура озерного хранилища данных Amazon Redshift упрощает такую интеграцию.

По мере роста объема и разнообразия данных следует применять один или несколько следующих шаблонов для работы с данными в базе данных, озере данных и хранилище данных.

Изображение (выше). Загрузка данных в базу данных или озеро данных, предварительная обработка данных и перемещение нужных частей в хранилище данных, затем подготовка отчетов.

Изображение (выше). Загрузка данных в хранилище данных, анализ и предоставление общего доступа к данным для других сервисов аналитики и машинного обучения.

Хранилище данных предназначено для аналитики, что предусматривает чтение больших объемов данных для выявления тенденций и связей между ними. База данных используется для захвата и хранения данных, например для записи сведений о транзакциях.

В отличие от хранилища данных, озеро данных представляет собой централизованный репозиторий для всех данных, как структурированных, так и неструктурированных. Для хранилища данных требуется табличная организация данных, и важную роль в этом механизме играет схема данных. Табличный формат нужен для того, чтобы использовать запросы SQL для получения данных. Но табличный формат требуется не для всех приложений. Некоторые из них, например для аналитики больших данных, полнотекстового поиска и машинного обучения умеют работать с частично структурированными или полностью нескруктурированными данными.

Чтобы подробнее сравнить хранилища данных и озера данных, посетите эту страницу.

Чем отличаются витрина данных и хранилище данных?

Витрина данных — это хранилище данных, предназначенное для определенного отдела или подразделения, например финансового отдела, отдела маркетинга или продаж. Витрина данных меньше по объему, имеет определенную специализацию и может содержать обобщенные данные, наиболее актуальные для пользователей. Витрина данных может даже являться частью хранилища данных.

Чтобы подробнее сравнить банки данных и хранилища данных, посетите эту страницу.

Как AWS может помочь в работе с хранилищами данных?

AWS позволяет использовать все основные преимущества, связанные с предоставлением вычислительных ресурсов по требованию: доступ к практически бесконечным ресурсам хранилища и вычислительным ресурсам, масштабирование системы параллельно с увеличением объема собираемых, хранимых и запрашиваемых данных, оплата только подготовленных ресурсов. AWS предлагает широкий перечень управляемых сервисов с возможностью интеграции, которые позволяют быстро развертывать комплексные аналитические решения и решения для хранения данных.

На следующем рисунке представлены основные шаги комплексного аналитического процесса (стека). AWS предоставляет для каждого из этих шагов широкий ассортимент управляемых сервисов.

Amazon Redshift – наш быстрый, полностью управляемый и экономичный сервис для хранения данных. Он предоставляет хранилище для данных объемом до многих петабайтов и аналитику озера данных объемом до нескольких эксабайтов, которые объединены в один сервис с оплатой по факту использования.

Создайте аккаунт и начните работу с хранилищем данных на AWS уже сегодня.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *