Данные являются критически важным активом, который может улучшить операции, эффективность, качество обслуживания клиентов и принятие решений.
Для этого предприятия и организации генерируют, собирают и хранят огромные объемы данных из разных источников. Однако по мере увеличения объемов данных извлечение наиболее полезной информации может быть сложной задачей, особенно когда информация дезорганизована и разбросана по разным местам.
Одним из способов преодоления этих проблем является хранение данных в подходящем хранилище данных. Это обеспечивает единый источник данных, содержащий информацию, которая фильтруется, доступна для поиска и готова к анализу и составлению отчетов.
В этой статье мы определим хранилище данных и узнаем о его преимуществах, различных типах и лучших практиках.
Что такое хранилище данных?
Репозиторий данных — это библиотека или архив, содержащий данные для поддержки функций анализа и отчетности в исследованиях или бизнес-операциях. На практике хранилище данных — это общий термин, который относится к централизованному расположению, где хранятся данные. Это может относиться к одному устройству хранения или набору баз данных, охватывающих разные устройства.
В типичной операции организации могут собирать разрозненные данные из точек продаж, CRM, ERP, электронных таблиц и других источников. Затем они перемещают его в хранилище данных, где он сортируется, очищается, проверяется, форматируется, организуется и сохраняется.
Обычно организации могут изолировать и хранить определенные типы данных в репозитории для аналитических или отчетных целей. А поскольку это долгосрочное хранение, они могут повторно использовать его несколько раз для выполнения различных типов анализа.
Типичное хранилище данных имеет три основных уровня.- Уровень источников данных
- Уровень обработки данных или хранилище
- Целевой уровень приложения, например, состоит из пользователей, аналитиков и отчетов
Зачем вам нужно хранилище данных?
Данные доступны из точек взаимодействия с клиентами, Интернета, исследований, маркетинга, приложений и многих других источников. Однако обычно он представлен в необработанном формате, и организациям требуются соответствующие инструменты для извлечения полезной информации, которая поможет им достичь своих целей. Хорошей практикой является создание репозитория данных для организации данных и предоставления их для анализа и других приложений.
Репозиторий позволяет авторизованным пользователям легко и быстро получать доступ к данным, извлекать их и управлять ими с помощью поиска, запросов и других инструментов. Следовательно, пользователи и компании могут выполнять анализ, исследования, совместное использование и отчетность. И это позволяет им оптимизировать операции и принимать более обоснованные решения на основе данных.
Предположим, вы хотите определить, какой отдел в вашей организации несет наибольшие операционные расходы. Вы можете создать хранилище данных об аренде, безопасности, расходах на электроэнергию, коммунальные услуги и других расходах. Хранение данных в централизованном месте поможет вам проанализировать и определить отдел с наибольшими расходами, следовательно, принимать более обоснованные и целенаправленные решения, когда вы хотите сократить расходы.
Хотя хранилища данных обычно используются исследовательскими и научными учреждениями, они также применимы к общим организациям и предприятиям.
Преимущества репозиториев данных
Сегодня большинство организаций используют репозитории данных как средство более эффективного управления и использования своих данных. Концепция хранилища данных продолжает набирать популярность благодаря таким преимуществам, как легкий доступ к информации, управление, анализ и отчетность.
К другим преимуществам можно отнести:- Обеспечение лучшей видимости: сохранение данных в центральном и надежном месте делает их доступными в любое время. Напротив, хранение данных в неиспользуемых приложениях или локальных хранилищах означает, что они доступны только отдельному человеку или нескольким людям. Это снижает его видимость и удобство использования. Следовательно, командам может потребоваться больше времени и использовать дополнительные ресурсы для доступа к данным.
- Легкий доступ к полезным данным: Данные в цифровом виде легко искать и получать к ним доступ. Добавление метаданных к данным в репозитории позволяет пользователям лучше понимать и использовать их.
- Легко защитить данные и соответствовать стандартам: гораздо проще защитить данные в центральном месте, в отличие от разбросанных по разным местам. Кроме того, хранилище данных позволяет легко и с меньшими затратами соблюдать различные нормативные стандарты.
- Данные, которые можно использовать повторно: Хранилище данных содержит широкий спектр данных для анализа и отчетности. Аналитики и исследователи могут использовать одни и те же данные для создания различных типов отчетов.
- Предоставляет полезную информацию: Использование соответствующих инструментов в хранилищах данных позволяет получить многомерное представление данных, а не анализировать информацию в разных местах.
Типы репозиториев данных
Хранилище данных — это общий термин, обозначающий информационный архив. Однако существуют различные репозитории в зависимости от целевого приложения или цели. А ниже приведены четыре основных типа репозиториев данных.
#1. Хранилище данных
Хранилище данных является одним из крупнейших типов хранилищ данных. В этой категории предприятия могут собирать данные из нескольких источников и в разных форматах. Типичное хранилище данных хранит большие объемы данных из разных источников. Его структура позволяет организациям легко организовывать данные, анализировать и составлять отчеты. И это позволяет командам принимать более обоснованные решения на основе данных.
Информация в хранилище данных может охватывать несколько тем и обычно очищается, фильтруется и определяется для конкретного использования.
#2. Витрина данных
Киоск данных — это отдельный раздел хранилища данных. В предметно-ориентированном репозитории данных хранится подмножество данных, посвященных конкретной бизнес-функции или отделу, например финансам, поддержке, закупкам или маркетингу.
Как правило, киоск данных имеет меньший размер. Это помогает ускорить бизнес-процессы, предоставляя доступ к соответствующим данным в течение более короткого периода времени. Они предоставляют экономически эффективные средства для быстрого получения полезной информации.
#3. Озеро данных
Озеро данных — это большой архив, содержащий данные в любой форме. Сюда входят неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные. Он использует метаданные для категоризации и маркировки данных, которые в значительной степени неструктурированы. Озеро данных обеспечивает полный контроль и лучшее управление данными, чем хранилище данных.
# 4. Кубы данных
Кубы данных — это многомерные репозитории данных, которые больше ориентированы на сложные данные, не поддерживаемые другими типами. Они имеют три или более измерений, каждое из которых представляет определенную характеристику, такую как ежедневные, ежемесячные или годовые затраты или продажи. Озера данных позволяют исследователям оценивать данные с разных точек зрения.
Читайте также: Data Lake и Data Warehouse: в чем разница?
Рекомендации по проектированию и обслуживанию репозиториев данных
Типичное хранилище данных имеет инструменты для хранения, управления и защиты информации. Он имеет такие функции, как контроль доступа, индексирование, сжатие, отчетность, шифрование и многое другое.
При проектировании и создании репозитория данных необходимо учитывать несколько аппаратных и программных факторов в дополнение к работе с инженерами конвейера данных, аналитиками данных и другими экспертами. В зависимости от предметной области необходимо привлекать отраслевых экспертов. Например, при создании хранилища клинических данных вы будете работать с врачами и другими медицинскими работниками.
Эффективная стратегия управления данными включает в себя следующее:
✅ Упорядочивание файлов
✅ Безопасное хранение и надлежащий контроль доступа
✅ Контроль версий и документации
✅ Поддерживает совместную работу
✅ Четкая политика в отношении повторного использования и совместного использования
✅ Архивирование и сохранение данных для дальнейшего использования или использования.
Хотя шаги по проектированию, созданию и управлению репозиторием данных могут отличаться в зависимости от отрасли или организации, ниже приведены некоторые рекомендации.
Ограничьте область применения на начальных этапах
Вначале рекомендуется использовать меньшую область хранилища данных. Одна из стратегий заключается в том, чтобы использовать меньшее количество предметных областей и наборов данных и постепенно увеличивать охват.
Выберите правильные инструменты
Инструменты имеют решающее значение для создания, хранения, совместного использования, анализа и управления репозиториями данных. Таким образом, качество и анализ данных будут зависеть от инструментов, которые вы используете. Поскольку существуют разные типы инструментов с разными возможностями, убедитесь, что ваш выбор соответствует вашим потребностям.
Автоматизируйте как можно больше процессов
Если возможно, автоматизируйте задачи по загрузке и техническому обслуживанию, чтобы повысить эффективность, сократить потери времени и риск ошибок.
Проектирование гибкого и масштабируемого репозитория
Чтобы приспособиться к растущим объемам данных, меняющимся типам данных и форматам, рекомендуется спроектировать и создать масштабируемый репозиторий. Такая система будет удовлетворять текущие потребности и масштабироваться для поддержки возросших типов и объемов данных в будущем. Кроме того, он должен быть гибким для работы с различными инструментами и новыми технологиями.
Защитите данные в любое время
Обеспечьте целостность и безопасность данных, поскольку любые расхождения, компрометация или кража могут привести к неточным результатам анализа и неправильным решениям. Установите правильные правила доступа и предоставьте авторизованным пользователям только те разрешения, которые им необходимы для выполнения своих обязанностей. Кроме того, шифруйте данные при хранении и передаче. Рассмотрите другие меры, такие как многофакторная аутентификация, чтобы добавить дополнительный уровень защиты.
Использование стандартных моделей данных
Моделирование данных помогает преобразовывать данные в ценную информацию, которую исследователи и бизнес-лидеры могут лучше понять. Обычно информация в хранилище данных может быть использована повторно.
Организации могут использовать одни и те же данные для извлечения полезной информации в разных областях. Данные имеют множество контекстов, основанных на том, как они используются в различных процессах и аналитических приложениях. Таким образом, организация может использовать несколько моделей данных для удовлетворения различных аналитических потребностей.
Индексирование данных
Создание индексов в таблицах репозитория данных повышает производительность запросов и должно быть стандартной практикой. Он повышает скорость запросов, предоставляя организованную таблицу подстановки на основе определенных атрибутов и с записями, указывающими на определенные расположения данных.
Индексация в репозиториях данных может различаться в зависимости от использования. Он может быть легким или обширным, в зависимости от использования. В идеале стратегия индексации должна быть сосредоточена на ускорении процессов ETL. Одной из лучших практик при преобразовании данных является обеспечение того, чтобы индекс предоставлял необходимую информацию, не пропуская полезные данные и не будучи излишне большим.
Также важно сбалансировать компромисс между улучшением производительности запросов в репозитории данных и связанными с этим накладными расходами и затратами на обслуживание индексирования.
Примеры репозиториев данных
Репозитории данных подразделяются на разные категории:
-
Институциональные репозитории (IR) для исследовательских учреждений, такие как Texas Data Repository by Texas A&M University Libraries.
-
Дисциплинарные или предметно-ориентированные репозитории (DR): Они являются предметно-ориентированными и управляются консорциумом исследователей или профессиональной организацией, такой как Реестр репозиториев исследовательских данных (re3data) от DataCite и Каталог репозиториев открытого доступа (OpenDOAR), состоящий из нескольких академических репозиториев открытого доступа.
-
Открытые репозитории или репозитории общего назначения, такие как Dryad, Figshare и Harvard Dataverse.
Варианты использования репозиториев данных
Финтех, здравоохранение, электронная коммерция, цепочка поставок и другие отрасли могут извлечь выгоду из использования репозиториев данных. Полностью используя большие объемы данных, которые они собирают и генерируют, они могут получить более полное представление об оптимизации своих услуг и предоставлении более качественных и быстрых услуг.
Клинические исследования
Клинические исследования — это область с интенсивным использованием данных. Получение максимальной отдачи от данных помогает направить отрасль здравоохранения в правильном направлении. Анализ больших данных позволяет ученым и другим специалистам углубляться в клинические испытания и получать информацию, которая помогает улучшить здравоохранение и спасти жизни.
Финансовые услуги
Индустрия финансовых услуг может извлечь выгоду, анализируя большие объемы данных, которые у них есть. Анализ дает им информацию, которую они могут использовать для улучшения услуг, эффективности и доходов. Некоторые из областей, в которых финансовые учреждения могут использовать хранилища данных, включают:
- Для создания финансовых отчетов, анализируя данные из централизованного места.
- Обеспечивает автоматизированное принятие решений на основе искусственного интеллекта.
Заключительные слова
Данные являются важным активом в процессе принятия решений. Однако организациям, хранящим большие объемы данных, требуются правильные решения для сбора, хранения, управления и анализа данных.
Для этого репозиторий данных предоставляет решение для консолидации критически важных данных и управления ими. Репозитории позволяют организациям анализировать данные, получать аналитические сведения и принимать более обоснованные решения на основе данных.
Репозиторий данных обеспечивает централизованное хранение различных типов информации, но логическим способом, который упрощает доступ, поиск, анализ и управление. Это также помогает организациям защищать, обмениваться, поддерживать и обеспечивать целостность и качество данных, а также соблюдать нормативные стандарты.