Hva er datavarehus?
På datamaskinspråket er datavarehus også forkortet som DW eller DWH også kjent som EDW (Enterprise data warehouse), som er et system som brukes til rapportering og utførelse av dataanalyse på det rå datamaterialet. Det regnes som en av de mest essensielle og kritiske komponentene i forretningsintelligens. De er sentrale lagringssteder for integrerte data som er innhentet av mer enn en kilde. Aktuelle og historiske data lagres på dem ett sted. Dette brukes til å lage analytiske rapporter for alle arbeiderne gjennom bedriften. Dataene som er lagret i lageret lastes opp fra operative systemer som generelt er markedsføring eller salg. Disse dataene passerer deretter gjennom et operativt datalager og kan også kreve datarensing, bare for å sikre at riktig kvalitet på dataene blir levert før de brukes i datavarehuset for rapportering. Deretter kommer aktiviteten til ETL (Extract, Transform, Load) som gjør bruk av iscenesettelse, dataintegrasjon og tilgangslag for å gjøre bruk av nøkkelfunksjoner.
Definisjon:
Det kan defineres som et stort datalager med akkumulerte data mottatt fra en rekke kilder i firmaet, og brukes derfor til å veilede beslutninger om ledelse. Det kan også defineres som teknikken for å samle inn og administrere dataene fra en lang rekke kilder for å generere meningsfull innsikt etter at noen grunnleggende nivå av transformasjonsprosesser er brukt, og dermed er virksomheten klar. Det er en blanding av komponenter og teknologi for å kunne gjøre strategisk bruk av data.
Forstå Data Warehouse:
Hvis vi prøver å forstå begrepet datavarehus i veldig enklere termer, betyr det et system som brukes til å rapportere og lagre data. Opprinnelig blir dataene generert i flere systemer, for eksempel en eller annen form for RDBMS, Oracle, Mainframes, etc. så blir de flyttet til datavarehuset for langsiktig lagring og slik at de kan brukes til analytiske formål. Denne lagringen er strukturert slik at brukere fra mange divisjoner eller avdelinger i en enkelt organisasjon kan få tilgang til og analysere dataene i henhold til deres egne behov og krav. Datavarehus er analytiske verktøy som utelukkende er bygget for å gi støtte i beslutningsprosessen og et system for rapportering til brukere for mange avdelinger. De er også arkivdata, bestående av historiske bruksdata fra organisasjonen som spesifikt ikke opprettholdes i driftssystemer. I hovedsak brukes de til å lage en enkelt versjon av sannhet for hele organisasjonen.
Hvordan gjør datavarehus arbeid så enkelt
Den opprettholder kopien av informasjon og data fra kildetransaksjonssystemer. Det også:
- Integrerer data fra flere kilder og legger inn i en database eller en modell, derfor, en enkelt søkemotor
kan brukes til å sette data i ODS (operasjonell datalager). - Hjelper med å dempe problemet med låsning av databaseisolasjonsnivå som vanligvis var forårsaket på grunn av store, langvarige, analytiske spørsmål.
- Datahistorikk opprettholdes selv om kildetransaksjonssystemene ikke opprettholder den.
- Et sentralt syn på tvers av bedriften kan sees når alle dataene er lagt fra flere ressurser.
- Kodekonsistens og beskrivelser og til og med å fikse dårlige data forbedres. I utgangspunktet påvirker den generelle datakvaliteten.
Topp selskaper:
- Teradata: Dette selskapet topper listen når det må handle om å jobbe med datavarehusteknologi. Det bringer mer enn 30 års historie på bordet. Selskapet har sin egen programvare Teradata som brukes av de fleste selskaper som arbeider med datavarehuset i sine organisasjoner, spesielt alle bankene. Dette selskapet har alltid noen nye innovasjoner å bringe til bordet, inkludert de nyeste Hadoop-baserte teknologiene.
- Oracle: Dette er det tradisjonelle selskapet som er det første som slår tankene når vi snakker om relasjonsdatabaser. 12c-databasen har vært uslåelig og er kjent for sine høye ytelsesstandarder, skala og optimaliserte datavarehus. Komprimeringsteknikkene er de nye funksjonene som tilbys av dette selskapet på datavarehuset.
- Amazon Web-tjenester: Denne IaaSen fra Amazon innen cloud computing handler om hele transformasjonen og migreringen av datalagring og lagring til skyen har gitt datavarehus en helt ny definisjon.
- Cloudera: Dette har vært blant de beste selskapene innen datavarehus og big datateknologi, ettersom det gir en EDH (Enterprise data hub) for det store utvalget av datalagre som fokuserer på batchbehandling. Datavarehuset deres er basert på CDH.
- MarkLogic: Dette selskapet tilbyr en NoSQL-databaseplattform. Dette ga en ny dimensjon da selskaper begynte å tro kraften til NoSQL etter at den ble introdusert av dette selskapet.
Hva kan du gjøre med et datavarehus?
- Utdrag
- rensing
- Transformation
- Laster
- Forfriske
- Prediksjon
- Statistisk analyse
- Beslutningstaking
Arbeide med datavarehus:
Rådataene er først formatert, også kalt rensing og normalisering, hvorved de behandles og transformeres i henhold til forretningskravet og fjerner inkonsekvensene fra rådataene. Den lagres deretter i selve datavarehuset. Et tilgangslag gjør at applikasjonene og verktøyene kan hente e-data i et format som er tilpasset deres behov. Det er et annet aspekt ved arkitekturen som dekker delen relatert til metadata som hovedsakelig brukes av forskere og ingeniører for å samle informasjon om kildene, navnekonvensjoner, oppdateringsplaner, etc.
Fordeler:
- Integrering av flere kilder
- Utfører ny analyse
- Reduserte kostnader for å få tilgang til historiske data
- Enkel versjon av sannheten
- Hjelper med å forbedre behandlingstid for dataanalyse og rapportering
Ferdigheter:
- Bred visjon
- Kommunikasjons ferdigheter
- Forståelse av data og prosesser
- Evne til å analysere
- Generelle systemer og applikasjonskunnskap
Hvorfor skal vi bruke datalagring:
Vi bør bruke datavarehus, slik at vi kan gi organisasjonen vår en versjon av sannheten de nødvendige dataene sammen med ingen andre beregningsomkostninger over de behandlede transaksjonsressursene. OLAP vil ta seg av den analytiske prosesseringsdelen, og derfor kan virksomhetsinnsikten og en meningsfull generasjon av informasjon også leveres med datavarehuset.
Omfang:
Omfanget av datavarehus er i et hvilket som helst domene som har noe med analyse å gjøre, og også i skyens domene i disse dager. Du kan bli DW-ingeniør eller konsulent eller til og med gjøre din sømløse vei inn i big data-teknologier. Du kan også se frem til å være dataforsker. Omfanget av data er uendelig, det samme er omfanget av datavarehus.
Hvorfor trenger vi et datavarehus?
Vi trenger et datavarehus fordi det overhode ikke gir noen mening å gjøre bruk av flere kildesystemer og ikke kunne hente all nødvendig informasjon øyeblikkelig. I tillegg gir historiske data ikke tilgang til organisasjonen som helhet. Derfor kan generering av meningsfullt informasjonssett fra rådataene gjøres ved hjelp av analyse- og spørringsverktøy, og derfor kommer datalagring inn i bildet.
Hvem er det rette publikummet for å lære seg datalagringsteknikker?
Alle med riktig tankegang, bred visjon, er flinke til å knaske i data, har gode spørringsevner, er interessert i datarelaterte teknologier, har gode analytiske ferdigheter, er en ideell kandidat til å lære og begynne å bruke datalagringsteknologier.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe i karrierevekst?
Denne teknologien utgjør den mest kritiske delen av enhver organisasjon som er dataknusing og evne til å generere innsikt ved analyse. Derfor er det å generere meningsfull informasjon fra rådata det som kan oppnås ved å bruke denne teknologien. Du kan også se etter å forvandle deg til økodesystem for store data og senere datavitenskap hvis du er kjent med grunnlaget for det.
Konklusjon:
Datalagring har vært ryggraden i mange organisasjoner til dags dato og vil fortsette å være det. Domenet og definisjonen øker imidlertid med hver dag som går på grunn av fremveksten av så mange nye teknologier og verktøy. Å komme seg inn i dette rommet er en av de beste beslutningene innen analytikkfeltet, da dette danner basen og hjelper deg å forstå nøyaktig hvordan databehandlingen fungerer og hva som er bakgrunnsprosessene den styres med. Håper du likte artikkelen. Fortsett å lese for mer informasjon.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva er datavarehus. Her diskuterte vi fordelene, påkrevde ferdigheter og karriereveksten til datavarehus. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Data Analytics
- Hva er datamining?
- Hva er Big data og Hadoop
- Hva er kunstig intelligens