Пояснення сховища даних за 5 хвилин

Автор

Інформація є надзвичайно цінним активом, здатним значно покращити робочі процеси, продуктивність, клієнтський досвід і якість прийняття рішень.

Компанії та організації створюють, накопичують та зберігають величезні обсяги даних з різних джерел. Проте, зі збільшенням обсягів цих даних, вилучення найціннішої інформації може стати складним завданням, особливо коли інформація не структурована та розсіяна по різних місцях.

Одним із підходів до вирішення цих проблем є використання сховища даних. Це забезпечує єдине джерело інформації, яка вже відфільтрована, доступна для пошуку та готова до аналізу і створення звітів.

Джерело: aws.amazon.com

У цій статті ми розглянемо, що таке сховище даних, його переваги, типи та найкращі практики.

Що являє собою сховище даних?

Сховище даних – це, по суті, бібліотека або архів, де зберігається інформація для забезпечення аналітичних функцій і звітності в наукових дослідженнях чи бізнес-операціях. У широкому сенсі, сховище даних – це загальна назва для централізованого місця зберігання даних. Це може бути як один пристрій зберігання, так і набір баз даних, що охоплюють різні пристрої.

У типовому сценарії організації збирають різноманітні дані з різних джерел, таких як точки продажу, CRM, ERP, електронні таблиці та інше. Потім ці дані переміщуються у сховище даних, де вони проходять процес сортування, очищення, перевірки, форматування, організації та зберігання.

Зазвичай, організації можуть виділяти та зберігати певні види даних у сховищі для аналізу або звітності. Оскільки це довгострокове зберігання, дані можуть використовуватися багато разів для різноманітних аналітичних задач.

Типове сховище даних має три основні рівні:

  • Рівень джерел даних
  • Рівень обробки або зберігання даних
  • Рівень цільового застосування, який включає користувачів, аналітиків і звіти.

Навіщо потрібне сховище даних?

Дані надходять з різних джерел, таких як контакти з клієнтами, інтернет, дослідження, маркетинг, додатки та багато інших. Зазвичай вони зберігаються в необробленому вигляді, і організаціям потрібні відповідні інструменти для отримання корисної інформації, яка допоможе їм досягти своїх цілей. Створення сховища даних є ефективною практикою для систематизації даних та забезпечення їх доступності для аналізу та інших програм.

Сховище дозволяє авторизованим користувачам легко та швидко отримувати доступ, знаходити та керувати даними за допомогою пошуку, запитів та інших інструментів. Завдяки цьому користувачі та компанії можуть проводити аналіз, дослідження, обмінюватися даними та складати звіти, що дозволяє оптимізувати роботу та приймати обґрунтовані рішення на основі фактів.

Наприклад, якщо потрібно визначити, який відділ у вашій організації має найбільші операційні витрати, можна створити сховище даних для витрат на оренду, безпеку, електроенергію, комунальні послуги та інші. Зберігаючи дані в одному централізованому місці, можна легко аналізувати їх та виявляти відділ з найбільшими витратами, щоб прийняти більш обґрунтовані рішення щодо скорочення витрат.

Хоча сховища даних зазвичай використовуються науково-дослідними установами, їх застосування є корисним і для звичайних організацій та підприємств.

Переваги використання сховищ даних

Сьогодні більшість організацій використовують сховища даних для більш ефективного управління та використання своєї інформації. Концепція сховища даних стає все більш популярною завдяки таким перевагам, як легкий доступ до інформації, керування, аналіз і звітність.

Серед інших переваг:

  • Забезпечення кращої видимості: зберігання даних у централізованому, надійному місці забезпечує їх доступність у будь-який час. На відміну від зберігання даних у приватних додатках або локальних сховищах, де вони доступні лише обмеженій кількості осіб, що знижує їх видимість та зручність використання. Командам може знадобитися більше часу та додаткові ресурси для отримання доступу до даних.
  • Легкий доступ до цінної інформації: цифрові дані легко шукати та отримувати до них доступ. Додавання метаданих до даних у сховищі дозволяє користувачам набагато краще розуміти та використовувати їх.
  • Простий захист даних та відповідність стандартам: набагато простіше захистити дані в централізованому місці, ніж якщо вони розкидані по різних локаціях. Сховище даних також спрощує дотримання різноманітних нормативних вимог та зменшує пов’язані з цим витрати.
  • Можливість багаторазового використання даних: сховище даних містить широкий спектр інформації для аналізу та звітності. Аналітики та дослідники можуть використовувати одні й ті ж дані для створення різних типів звітів.
  • Надання цінної інформації: використання відповідних інструментів у сховищах даних дозволяє отримати багатовимірний погляд на дані, на відміну від аналізу інформації, яка зберігається в різних місцях.

Типи сховищ даних

Сховище даних – це загальний термін для позначення архіву інформації. Однак, існують різні види сховищ, які розрізняються за своїм призначенням або цілями. Нижче наведено чотири основні типи сховищ даних.

#1. Інформаційне сховище (Data Warehouse)

Джерело: cloud.google.com

Інформаційне сховище є одним із найбільших видів сховищ даних. У цій категорії компанії можуть збирати дані з різних джерел та у різних форматах. Типове сховище даних зберігає великі обсяги даних із різних джерел. Його структура дозволяє організаціям легко впорядковувати дані, аналізувати їх та складати звіти, що допомагає командам приймати кращі рішення на основі фактів.

Інформація в інформаційному сховищі може охоплювати різні теми та зазвичай очищується, фільтрується та готується для конкретного використання.

#2. Вітрина даних (Data Mart)

Вітрина даних – це виділена частина інформаційного сховища. Це тематично-орієнтоване сховище, яке зберігає підмножину даних, сфокусовану на певній бізнес-функції чи відділі, наприклад, фінансах, підтримці, закупівлях чи маркетингу.

Зазвичай вітрина даних має менший розмір. Це допомагає пришвидшити бізнес-процеси, забезпечуючи доступ до потрібних даних за більш короткий час. Це економічно ефективний спосіб для швидкого отримання цінної інформації.

#3. Озеро даних (Data Lake)

Джерело: microsoft.com

Озеро даних – це великий архів, який містить дані у будь-якому форматі, включаючи неструктуровані, напівструктуровані та структуровані дані. Для категоризації та маркування даних використовуються метадані, оскільки значна частина даних є неструктурованою. Озеро даних забезпечує повний контроль та краще управління даними, ніж інформаційне сховище.

#4. Куби даних (Data Cubes)

Куби даних – це багатовимірні сховища даних, які призначені для роботи зі складними даними, що не підтримуються іншими типами сховищ. Вони мають три або більше вимірів, де кожен вимір представляє певну характеристику, наприклад, щоденні, місячні або річні витрати чи продажі. Куби даних дозволяють дослідникам аналізувати інформацію з різних точок зору.

Читайте також: Data Lake проти Data Warehouse: у чому відмінності?

Найкращі практики для розробки та підтримки сховищ даних

Типове сховище даних містить інструменти для зберігання, управління та захисту інформації. Воно має такі функції, як контроль доступу, індексування, стиснення, звітність, шифрування тощо.

При розробці та створенні сховища даних необхідно враховувати різноманітні фактори, що стосуються апаратного та програмного забезпечення, а також співпрацювати з інженерами, аналітиками даних та іншими спеціалістами. Залежно від галузі, потрібно залучати профільних експертів. Наприклад, при створенні сховища клінічних даних, потрібно співпрацювати з лікарями та іншим медичним персоналом.

Ефективна стратегія управління даними передбачає:

✅ Організацію файлів

✅ Безпечне зберігання та належний контроль доступу

✅ Контроль версій та документацію

✅ Підтримку співпраці

✅ Чітку політику повторного використання та обміну даними

✅ Архівування та збереження даних для майбутнього використання.

Хоча етапи проектування, створення та управління сховищем даних можуть відрізнятися залежно від галузі чи організації, нижче наведено деякі загальні найкращі практики.

Обмеження масштабу на початкових етапах

На початкових етапах найкраще використовувати сховище даних меншого розміру. Однією зі стратегій є застосування меншої кількості предметних областей та наборів даних із поступовим збільшенням обсягу.

Вибір правильних інструментів

Інструменти відіграють важливу роль у створенні, зберіганні, обміні, аналізі та управлінні сховищами даних. Якість даних та аналізу залежить від інструментів, які ви використовуєте. Оскільки існує безліч різноманітних інструментів із різними можливостями, переконайтеся, що обрані вами інструменти відповідають вашим потребам.

Автоматизація якомога більшої кількості процесів

За можливості, автоматизуйте процеси завантаження та обслуговування даних для підвищення ефективності, зменшення втрат часу та ризику виникнення помилок.

Створення гнучкого та масштабованого сховища

Для адаптації до зростання обсягів даних, типів та форматів даних, що постійно розвиваються, краще розробити та створити масштабоване сховище. Така система відповідатиме поточним потребам і зможе масштабуватися для підтримки збільшених обсягів та типів даних у майбутньому. Крім того, вона має бути гнучкою для роботи з різними інструментами та новими технологіями.

Захист даних у будь-який час

Забезпечте цілісність та безпеку даних, оскільки будь-які розбіжності, компрометація чи крадіжка можуть призвести до неточних результатів аналізу та неправильних рішень. Встановіть належні правила доступу, надаючи авторизованим користувачам лише дозволи, необхідні для виконання їхніх обов’язків. Крім того, шифруйте дані під час передачі. Розгляньте додаткові заходи безпеки, такі як багатофакторна автентифікація.

Використання стандартних моделей даних

Моделювання даних допомагає перетворювати дані на цінну інформацію, яку дослідники та бізнес-лідери можуть краще розуміти. Зазвичай, інформація у сховищі даних є багаторазовою.

Організації можуть використовувати одні й ті ж дані для отримання корисної інформації в різних сферах. Дані можуть мати різний контекст залежно від того, як вони використовуються в різних процесах та аналітичних програмах. Таким чином, організація може використовувати кілька моделей даних для задоволення різноманітних аналітичних потреб.

Індексація даних

Створення індексів у таблицях сховища даних покращує продуктивність запитів і має бути стандартною практикою. Це прискорює запити за рахунок організації таблиць пошуку на основі певних атрибутів та записів, які вказують на конкретні місця розташування даних.

Індексація сховищ даних може відрізнятися залежно від способу використання. Вона може бути легкою або складною. В ідеалі, стратегія індексування має бути зосереджена на прискоренні процесів ETL. Однією з найкращих практик при перетворенні даних є забезпечення того, щоб індекс надавав необхідну інформацію, не пропускаючи корисні дані та не будучи надмірно великим.

Також важливо збалансувати компроміс між покращеною продуктивністю запитів до сховища даних та пов’язаними накладними витратами на обслуговування індексування.

Читайте також: Найкращі інструменти ETL для SMB.

Приклади сховищ даних

Сховища даних можна розділити на кілька категорій:

Випадки використання сховищ даних

Фінтех, охорона здоров’я, електронна комерція, логістика та інші галузі можуть отримати значну вигоду від використання сховищ даних. Повною мірою використовуючи великі обсяги даних, які вони збирають та генерують, вони можуть отримати цінні інсайти для оптимізації своїх послуг та надання кращого обслуговування.

Клінічні дослідження

Клінічні дослідження – це сфера, де накопичується велика кількість даних. Максимальне використання цих даних допомагає рухати галузь охорони здоров’я в правильному напрямку. Аналіз великих даних дає можливість вченим та іншим фахівцям глибше вивчати клінічні випробування та отримувати інформацію для покращення охорони здоров’я та порятунку життів.

Фінансові послуги

Сфера фінансових послуг може отримати значну вигоду від аналізу великих обсягів даних, якими вони володіють. Аналіз дозволяє отримати інсайти, які можна використати для покращення послуг, ефективності та доходів. Деякі з областей, де фінансові установи можуть використовувати сховища даних, включають:

  • Генерування фінансових звітів шляхом аналізу даних із централізованого місця.
  • Забезпечення автоматичного прийняття рішень на основі ШІ.

Заключні слова

Дані є важливим ресурсом для прийняття рішень. Однак, організаціям, які зберігають великі обсяги даних, потрібні ефективні рішення для збору, зберігання, управління та аналізу інформації.

Сховище даних пропонує рішення для консолідації та управління критично важливими даними. Сховища дозволяють організаціям аналізувати дані, отримувати інсайти та приймати кращі рішення на основі фактів.

Сховище даних забезпечує централізоване зберігання різноманітної інформації в логічному порядку, що полегшує доступ, пошук, аналіз та управління нею. Це також допомагає організаціям захищати, обмінюватися, підтримувати цілісність та якість даних, а також забезпечувати відповідність нормативним стандартам.

Дізнайтеся більше про найкращі інструменти управління даними для середнього та великого бізнесу.