Hvad er datavarehus?
På computersproget er datavarehus også forkortet som DW eller DWH også kendt som EDW (Enterprise data warehouse), som er et system, der bruges til rapportering og udførelse af dataanalyse på det rå stykke data. Det betragtes som en af de mest væsentlige og kritiske komponenter i forretningsinformation. De er centrale opbevaringssteder for integrerede data, som fås af mere end en kilde. Aktuelle og historiske data gemmes i dem ét sted. Dette bruges til at oprette analytiske rapporter for alle arbejdstagere gennem virksomheden. De data, der er lagret i lageret, uploades fra driftssystemer, der generelt er markedsføring eller salg. Disse data passerer derefter gennem en operationel datalager og kan muligvis også kræve datarensning, bare for at sikre, at den rigtige kvalitet af data leveres, før de bruges i datalageret til rapportering. Derefter kommer aktiviteten af ETL (Extract, Transform, Load), der gør brug af iscenesættelse, dataintegration og adgangslag for at gøre brug af nøglefunktioner.
Definition:
Det kan defineres som et stort datalagring af akkumulerede data modtaget fra en lang række kilder i virksomheden og bruges derfor til at styre beslutninger om ledelse. Det kan også defineres som teknikken til indsamling og styring af dataene fra en lang række kilder for at generere meningsfuld indsigt, efter at der er anvendt et grundlæggende niveau af transformationsprocesser, hvorved virksomheden er klar. Det er en blanding af komponenter og teknologi for at være i stand til at gøre strategisk brug af data.
Forståelse af datavarehus:
Hvis vi prøver at forstå begrebet datalagring i meget enklere termer, betyder det et system, der bruges til at rapportere og gemme data. Dataene er oprindeligt genereret i flere systemer, såsom en form for RDBMS, Oracle, Mainframes osv., Derefter flyttes de til datalageret til langtidsopbevaring, så de kan bruges til analytiske formål. Denne lagring er struktureret således, at brugere fra mange afdelinger eller afdelinger i en enkelt organisation kan få adgang til og analysere dataene i henhold til deres egne behov og krav. Datavarehus er analytiske værktøjer, der udelukkende er bygget til at yde support i beslutningsprocessen og et system til rapportering til brugere for mange afdelinger. De er også arkivdata, der består af historiske brugsdata for organisationen, som specifikt ikke vedligeholdes i driftssystemer. I det væsentlige bruges de til at skabe en enkelt version af sandheden for hele organisationen.
Hvordan gør datavarehus arbejde så let
Den opretholder kopien af information og data fra kildetransaktionssystemer. Det også:
- Integrerer data fra flere kilder og placerer i en database eller en model, derfor en enkelt forespørgselsmotor
kan bruges til at placere data i ODS (operationelt datalager). - Hjælper med at afhjælpe problemet med låsning af databasens isolationsniveau, som generelt blev forårsaget på grund af store, langvarige, analytiske spørgsmål.
- Datahistorik opretholdes, selvom kildetransaktionssystemerne ikke opretholder dem.
- Et centralt syn på tværs af virksomheden kan ses, når alle data er lagt fra flere ressourcer.
- Kodekonsistens og beskrivelser og endda rettelse af dårlige data forbedres. Grundlæggende indflydelse på den samlede datakvalitet.
Bedste virksomheder:
- Teradata: Dette firma topper listen, når det skal handle om at arbejde med datavarehusteknologi. Det bringer mere end 30 års historie på bordet. Virksomheden har sin egen software Teradata, der bruges af de fleste virksomheder, der beskæftiger sig med datalageret i deres organisationer, især alle banker. Dette firma har altid nogle nye innovationer til bordet inklusive de nyeste Hadoop-baserede teknologier.
- Oracle: Dette er den traditionelle virksomhed, der er den første, der strejker sindet, når vi taler om relationelle databaser. 12c-databasen har været uovervindelig og er kendt for sine højtydende standarder, skala og optimerede datalagring. Komprimeringsteknikkerne er de nye funktioner, som dette firma leverer i datalagerrummet.
- Amazon-webtjenester: Denne IaaS fra Amazon inden for cloud computing handler om hele transformationen og migreringen af datalagring og oplagring til skyen, der har givet datalagring en helt ny definition.
- Cloudera: Dette har været blandt de bedste virksomheder inden for datalager og big datateknologi, da det giver en EDH (Enterprise data hub) til det store udvalg af datalager, der fokuserer på batchbehandling. Deres datavarehus er baseret på CDH.
- MarkLogic: Dette firma leverer en NoSQL-databaseplatform. Dette gav en ny dimension, da virksomheder begyndte at tro på kraften i NoSQL, efter at den blev introduceret af dette firma.
Hvad kan du gøre med et datavarehus?
- Udvinding
- Cleansing
- Transformation
- Indlæser
- Opdater
- Forudsigelse
- Statistisk analyse
- Beslutningstagning
Arbejde med datavarehus:
De rå data formateres for det første, også kaldet rensning og normalisering, hvorved de behandles og transformeres i henhold til forretningskravet og fjerner uoverensstemmelser fra rådataene. Derefter gemmes det i datalageret. Et adgangslag giver applikationer og værktøjer mulighed for at hente e-data i et format, der passer til deres behov. Der er et andet aspekt af arkitekturen, der dækker den del, der er relateret til metadata, som hovedsageligt bruges af forskere og ingeniører til at indsamle information om kilderne, navnekonventioner, opdateringsplaner osv.
Fordele:
- Integrering af flere kilder
- Udfører ny analyse
- Reducerede omkostninger til adgang til historiske data
- Standard single version af sandheden
- Hjælper med at forbedre behandlingstid for dataanalyse og rapportering
Færdigheder:
- Bred vision
- Kommunikationsegenskaber
- Forståelse af data og processer
- Evne til at analysere
- Generelle systemer og applikationsviden
Hvorfor skal vi bruge datalagring:
Vi bør bruge datalagring, så vi kan give vores organisation en enkelt version af sandheden de krævede data sammen med ingen andre beregningsomkostninger over de behandlede transaktionsressourcer. OLAP vil tage sig af den analytiske behandlingsdel, og derfor kan forretningsindsigt og en meningsfuld generation af information også leveres med datalagring.
Anvendelsesområde:
Omfanget af datalagring er i ethvert domæne, der har noget at gøre med analyse og også i skydomænet i disse dage. Du kan blive en DW-ingeniør eller en konsulent eller endda gøre din sømløse måde til big datateknologier. Du kan også se frem til at være dataforsker. Omfanget af data er uendelige, det samme er omfanget til datalagring.
Hvorfor har vi brug for et datavarehus?
Vi har brug for et datalager, fordi det overhovedet ikke giver mening at bruge flere kildesystemer og ikke være i stand til at hente alle de nødvendige oplysninger med det samme. De historiske data giver ikke så meget fordel for organisationen som helhed, hvis ikke adgang til dem. Derfor kan generering af meningsfulde informationssæt fra rådata udføres ved hjælp af analyse- og forespørgselsværktøjer, og derfor kommer datalagring ind i billedet.
Hvem er det rigtige publikum til at lære datalagringsteknikker?
Enhver med det rigtige tankegang, bred vision, er god til dataknusning, har gode spørgsmål til forespørgsler, er interesseret i datarelaterede teknologier, har gode analytiske evner er en ideel kandidat til at lære og begynde at bruge datalagringsteknologier.
Hvordan denne teknologi vil hjælpe i karrierevækst?
Denne teknologi udgør den mest kritiske del af enhver organisation, der er dataknusing og evnen til at generere indsigt ved analyse. Derfor er generering af meningsfuld information fra rådata, hvad der kan opnås ved at bruge denne teknologi. Du kan også kigge efter at omdanne din vej til big data-økosystem og senere datavidenskab, hvis du er bekendt med bunden af det.
Konklusion:
Datalagring har været rygraden for mange organisationer indtil videre og vil fortsat være det. Domænet og definitionen øges dog med hver dag der går på grund af fremkomsten af så mange nye teknologier og værktøjer. At komme din vej ind i dette rum er en af de bedste beslutninger inden for analyseområdet, da dette udgør basen og hjælper dig med at forstå nøjagtigt, hvordan databehandlingen fungerer, og hvilke baggrundsprocesser det styres med. Håber du kunne lide artiklen. Fortsæt med at læse for mere information.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er datavarehus. Her drøftede vi fordelene, krævede færdigheder og karriereudvikling i datavarehus. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er Data Analytics
- Hvad er datamining?
- Hvad er Big data og Hadoop
- Hvad er kunstig intelligens