Magazyn danych to centralne repozytorium faktów i informacji, które pozyskuje i utrzymuje dane historyczne i zbiorcze z różnych systemów wewnętrznych i zewnętrznych. Hurtownia danych obejmuje połączenie technologii, które pozwalają użytkownikom przekształcić rozproszone, surowe dane w użyteczną inteligencję, uzyskać jedną wersję prawdy i poprawić ogólny proces podejmowania decyzji.
Głównym celem hurtowni danych jest przechowywanie ogromnych ilości danych do zapytań i analiz. Ułatwia ona procesy analityczne i raportowe, które pomagają użytkownikom podejmować rutynowe i strategiczne decyzje biznesowe w oparciu o dane.
Architektura hurtowni danych
Hurtownia danych składa się z kilku komponentów. Dane z różnych systemów operacyjnych są ekstrahowane, przekształcane i ładowane do obszaru staging, gdzie dane są poddawane standaryzacji i profilowaniu. W warstwie integracyjnej „oczyszczone” dane są integrowane w ujednoliconą formę i przesyłane do hurtowni danych w celu przechowywania. Dzięki przetwarzaniu analitycznemu dane są dzielone na podzbiory i przenoszone do różnych hurtowni danych w oparciu o informacje wymagane przez określonych użytkowników do celów raportowania.
Różnica między bazą danych a hurtownią danych
Magazyn danych jest często mylony z bazą danych. Baza danych, będąca zasadniczo systemem transakcyjnym, nadzoruje i aktualizuje dane w czasie rzeczywistym, zapewniając użytkownikom najbardziej aktualną wersję danych. W przeciwieństwie do niej, hurtownia danych składa się z zagregowanych, ustrukturyzowanych danych pozyskanych w procesie ekstrakcji, transformacji i ładowania (ETL). W przeciwieństwie do bazy danych, dane nie pochodzą z hurtowni danych, ale z różnych systemów informacyjnych i zarządzania.
Środowisko hurtowni danych składa się z relacyjnej bazy danych, rozwiązania ETL, silnika OLAP i narzędzia do analizy danych oraz innych aplikacji używanych do gromadzenia danych i dostarczania użytecznych informacji użytkownikom biznesowym.
Ważność hurtowni danych
W organizacjach dane są rozproszone w różnych systemach wewnętrznych i zewnętrznych, które zawierają informacje w różnych formatach, orientacjach i typach plików. Ponadto, niektóre z tych systemów niosą podobną zawartość danych, powodując duplikację, która może powodować niespójności w analityce i procesach raportowania.
Decydenci wymagają dokładnej, pojedynczej wersji informacji bez żadnych nadmiarowości, aby ocenić czynniki biznesowe, warunki rynkowe, zachowania konsumentów i inne aspekty. Od kompletnej listy klientów przedsiębiorstwa do najwyższej liczby sprzedaży w miesiącu ze szczegółami transakcji, użytkownicy mogą uzyskać informacje na wszystkich poziomach.
Magazynowanie danych jest nastawione na produkcję kompletnych, dobrze zdefiniowanych raportów, które zapewniają wysoki poziom dokładności. Pozwala to liderom biznesowym i analitykom na wgłębianie się w konkretne szczegóły, których mogą nie być w stanie zrozumieć dzięki bitom i kawałkom informacji przechowywanych w poszczególnych bazach danych. Ponadto pomaga w eksploracji danych na bieżących i historycznych trendach w celu zidentyfikowania ważnych wzorców i wyodrębnienia zrozumiałych spostrzeżeń dla analityki predykcyjnej.
Magazyny danych zwiększają wydajność systemów operacyjnych i baz danych, które są przeznaczone do obsługi stosunkowo mniejszych ilości danych, poprzez zdejmowanie z nich obciążenia związanego z przechowywaniem i dostępnością. Na ogół organizacje posiadają miliony rekordów zgromadzonych w czasie, które mogą mieć rozmiar terabajtów lub petabajtów. Z pomocą hurtowni danych, wszystkie dane mogą być łatwo przechowywane bez obciążania poszczególnych systemów.
Wreszcie, posiadanie hurtowni danych jest niezbędne, aby wykorzystać moc Business Intelligence (BI). Dane, które zostały sprofilowane, oczyszczone i sprawdzone pod kątem jakości, są wprowadzane do narzędzi BI, aby zapewnić analitykę i wizualną reprezentację faktów i liczb w celu podejmowania dobrze uzasadnionych decyzji. Ponadto, użytkownicy mogą porównywać dane w określonych przedziałach czasowych, aby przeprowadzić analizę trendów na rynku konsumenckim i w przemyśle.
.