Introduksjon til typer datavarehus

Et datavarehus er en måte å samle inn data fra forskjellige kilder og administrere dem for å gi meningsfull forretningsinnsikt. Med disse dataene blir det bestemt hvordan virksomheten skal vokse strategisk. Den lagrer enorme datamengder av virksomheten. Et datavarehus er slik designet for å spørre og analysere dataene i stedet for transaksjonsbehandling. Hele prosessen inkluderer å transformere datainformasjon og gjøre den tilgjengelig for brukere slik at de kan benytte seg av den på en rettidig måte og gi viktighet for virksomheten og få den til å vokse. Følgende er de forskjellige typene datavarehus.

Datavarehustyper

Det er tre typer datavarehus:

  • Enterprise Data Warehouse.
  • Operasjonell datalagring.
  • Databutikk.

1. Enterprise Data Warehouse

En Enterprise-database er en database som samler varierte funksjonelle områder i en organisasjon og bringer dem sammen på en enhetlig måte. Det er et sentralisert sted der all forretningsinformasjon fra forskjellige kilder og applikasjoner blir gjort tilgjengelig. Når den er lagret, kan de brukes til analyse og kan brukes av alle mennesker over hele organisasjonen. Dataene kan klassifiseres i henhold til emnet, og de gir tilgang i henhold til den nødvendige inndelingen. Et Enterprise Datawarehouse vil allerede ha trinnene for å trekke ut, transformere og konformere allerede håndtert.

Målet med EDW er å gi en fullstendig oversikt over et bestemt objekt i datamodellen. Dette oppnås ved å identifisere og krangle data fra forskjellige systemer. Dette lastes deretter inn i en konsistent og konform modell. Etter at all informasjonen er samlet inn av EDW som har muligheten til å gi tilgang til et enkelt sted der forskjellige verktøy kan brukes til å utføre analytiske funksjoner og lage forskjellige prediksjoner. Forskerteamene kan identifisere nye trender eller mønstre og fokusere på dem for å hjelpe virksomheten til å vokse.

Data Marts kan bygges som gjør det lettere å skille dataene. Forhold mellom enheter kan etableres og håndheves som en del av lasting av data i EDW. I tillegg til denne kutting og terning av koder i henhold til forskjellige kategorier, kan det også gjøres. Det hjelper også med å redusere kostbar driftsstans som kan oppstå på grunn av feilutsatte konfigurasjoner med tilpasnings- og maskinlæringsmetoder. Den strukturerer data som hjelper med å operere i relativt liten skala, organisere og strukturere dem. Dataene lagres på en logisk og konsistent måte.

2. Operasjonell datalagring

Som et alternativ til å ha en operativ beslutningsstøttesystemapplikasjon brukes et operativt datalager. Det hjelper med å få tilgang til data direkte fra databasen som også støtter transaksjonsbehandling. Dataene som er til stede i Operational Data Store, kan skrubbes, og redundansen som er til stede, kan kontrolleres og løses ved å sjekke de tilhørende forretningsreglene. Det hjelper også med å integrere kontrastdata fra flere kilder, slik at forretningsdrift, analyse og rapportering enkelt kan utføres og hjelpe virksomheten mens prosessen fremdeles fortsetter.

Her blir de fleste operasjoner som for øyeblikket utføres lagret før de flyttes til datavarehuset for en lengre periode. Det hjelper effektivt på enkle spørsmål og små datamengder. Det fungerer som et kortvarig eller midlertidig minne som lagrer den nyeste informasjonen. Datavarehuset lagrer dataene i relativt lang tid og lagrer også relativt permanent informasjon.

Det hjelper med å lagre transaksjonsdata fra ett eller flere produksjonssystemer og integrerer dem løst. Noen ganger er det fagorientert og tidsvariant. Integrasjonen oppnås ved å bruke EDW-strukturer og innhold. Integrering av data kan innebære rensing, løse redundans, sjekke forretningsregler for integritet. Det er vanligvis designet for å inneholde atomdata på lavt nivå som lagrer begrensede data.

3. Data Mart

Data Mart fokuserer på lagring av data for et bestemt funksjonsområde, og det inneholder en undergruppe av data som er lagret i et datavarehus. Data Marts hjelper deg med å forbedre brukersvar og reduserer også volumet av data for dataanalyse. Det gjør det lettere å gå videre med forskningen. Data Mart er et underett av Datawarehouse er enkelt å implementere. Det er kostnadseffektivt sammenlignet med et komplett datavarehus. Det er mer åpent for endring, og en enkelt fagekspert kan definere strukturen og konfigurasjonen. Dataene er delt opp, og granulariteten kan enkelt kontrolleres. Data Mart har tre typer. Disse typene er:

  • Avhengig
  • Uavhengig
  • Hybrid

Avhengige data Mart

Ved å hente data fra operasjonelle, eksterne eller begge kilder, kan du opprette en avhengig datamart. Det tillater innkjøpsorganisasjonens data fra et enkelt datavarehus. All data er sentralisert og kan bidra til å utvikle flere datamarkter.

Uavhengig data Mart

Denne datamarten krever ikke et sentralt datavarehus. Dette opprettes vanligvis for mindre grupper som er til stede i en organisasjon. Det har ikke noe forhold til Enterprise Data Warehouse eller andre datamart. Alle data er uavhengige og kan brukes separat. Analysen kan også utføres autonomt. Å ha en konsistent og sentralisert lagring av data er veldig viktig, slik at flere brukere kan bruke dem.

Hybrid Data Mart

Som navnet antyder, brukes en hybrid datamart når innganger fra forskjellige kilder er en del av et datavarehus. Det er nyttig når en bruker ønsker en ad hoc-integrasjon. Hver gang en organisasjon trenger flere databasemiljøer og rask implementering, kan dette oppsettet brukes. Det krever minst datarensing, og datamart støtter store lagringsstrukturer. Den beste bruken av en datamart er når mindre datasentriske applikasjoner brukes.

Konklusjon

Et datavarehus er dermed en veldig viktig komponent i dataindustrien. Ettersom databasen hjelper til med å lagre og behandle data, hjelper et datavarehus med å analysere det. Datavarehouse hjelper dermed med å få forretningstrender og mønstre som senere kan presenteres i form av rapporter som gir innsikt i hvordan du kan gå videre i prosessen med forretningsvekst. Datavarehus spiller dermed en viktig rolle i å skape en berøringsbase i dataindustrien.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Typer av datavarehus. Her diskuterte vi konseptene, med forskjellige typer DataWarehouse. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Hva er dataanalytiker?
  2. Introduksjon til Hva er SQL Server?
  3. Hva er MapReduce? | Hvordan det fungerer
  4. Veiledninger om hva er Cognos?

Kategori:

Stor Data