Mis on andmeladu?
Andmetöötluse keeles on andmeladu, lühendatult DW või DWH, tuntud ka kui EDW (ettevõtte andmeladu), mis on süsteem, mida kasutatakse töötlemata andmestiku aruandluseks ja andmete analüüsimiseks. Seda peetakse äriteabe üheks kõige olulisemaks ja kriitilisemaks komponendiks. Need on rohkem kui ühest allikast kogutud integreeritud andmete kesksed hoidlad. Praegused ja ajaloolised andmed salvestatakse neisse ühte kohta. Seda kasutatakse analüütiliste aruannete koostamiseks kõigi töötajate jaoks kogu ettevõttes. Laos säilitatavad andmed laaditakse üles operatsioonisüsteemidest, mis üldiselt on turundus või müük. Seejärel läbivad need andmed toimiva andmesalve ja võivad vajada ka andmete puhastamist, et tagada andmete õige kvaliteediga esitamine enne andmete laos aruandluseks kasutamist. Seejärel tuleb ETL-i (Extract, Transform, Load) tegevus, mis kasutab põhifunktsioonide kasutamiseks lavastust, andmete integreerimist ja juurdepääsu kihte.
Definitsioon:
Seda võib määratleda kui suurt kogust kogutud andmeid, mis on saadud mitmesugustest allikatest ettevõttes, ja seetõttu kasutatakse seda juhtimisotsuste tegemisel. Seda võib määratleda ka kui meetodit, mille abil kogutakse ja hallatakse mitmesugustest allikatest pärit andmeid, et luua mõtestatud teadmisi pärast mõnd põhiprotsesside rakendamist, muutes seeläbi ettevõtte jaoks valmis. See on segu komponentidest ja tehnoloogiast, et oleks võimalik andmeid strateegiliselt kasutada.
Andmelao mõistmine:
Kui proovime aru saada andmete ladustamise mõistest väga lihtsustatult, tähendab see süsteemi, mida kasutatakse andmete esitamiseks ja säilitamiseks. Esialgu genereeritakse andmeid mitmes süsteemis, näiteks mingis vormis RDBMS, Oracle, Mainframes jne, seejärel viiakse see andmete laosse pikaajaliseks säilitamiseks ja seda saab kasutada analüütilistel eesmärkidel. See salvestus on üles ehitatud selliselt, et ühe organisatsiooni paljude osakondade või osakondade kasutajad saavad andmetele juurde pääseda ja neid oma vajaduste ja nõuete kohaselt analüüsida. Andmelaod on analüütilised tööriistad, mis on loodud üksnes otsustusprotsessi toetamiseks, ning paljude osakondade kasutajatele aruandluse süsteem. Need on ka arhiiviandmed, mis koosnevad organisatsiooni ajaloolistest kasutusandmetest, mida konkreetselt operatsioonisüsteemides ei säilitata. Sisuliselt kasutatakse neid kogu organisatsiooni tõeversiooni loomiseks.
Kuidas teeb andmeladu töötamise nii lihtsaks?
See säilitab teabe ja andmete koopiaid lähtetehingute süsteemidest. See samuti:
- Integreerib mitmest allikast pärit andmed ja koondab selle ühte andmebaasi või mudelisse, seega ühe päringumootori
saab kasutada andmete sisestamiseks ODS-i (operatiivne andmehoidla). - Aitab leevendada andmebaaside eraldatuse taseme lukustamise probleemi, mis oli tavaliselt põhjustatud suurte, pikaajaliste, analüütiliste päringute tõttu.
- Andmeajalugu säilitatakse ka siis, kui lähtetehingusüsteemid seda ei säilita.
- Keskne vaade kogu ettevõttele on nähtav, kui kõik andmed on koondatud mitmest ressursist.
- Parandatakse koodide järjepidevust ja kirjeldusi ning isegi halbade andmete parandamist. Põhimõtteliselt mõjutab see andmete üldist kvaliteeti.
Parimad ettevõtted:
- Teradata: See ettevõte on nimekirja eesotsas, kui peab tegelema andmelao tehnoloogiaga. See toob lauale enam kui 30-aastase ajaloo. Ettevõttel on oma tarkvara Teradata, mida kasutavad enamus oma organisatsioonide andmeladudega tegelevaid ettevõtteid, eriti kõik pangad. Sellel ettevõttel on alati lauale tuua mõned uuendused, sealhulgas uusimad Hadoopi põhised tehnoloogiad.
- Oracle: See on traditsiooniline ettevõte, kes lööb esimesena pähe, kui räägime relatsioonilistest andmebaasidest. 12c andmebaas on olnud ületamatu ning tuntud oma suure jõudlusega standardite, ulatuse ja optimeeritud andmelaonduse poolest. Tihendamismeetodid on uued funktsioonid, mida see ettevõte pakub andmelao ruumis.
- Amazoni veebiteenused: see Amazoni pilvandmetöötluse ruumis toimuv IaaS kirjeldab kogu andmesalvestuse ja pilve ladustamise ümberkujundamist ja migreerumist pilveandmetele. Andmete ladustamine on andnud andmetele täiesti uue määratluse.
- Cloudera: see on kuulunud parimate ettevõtete hulka andmelao ja suurandmete tehnoloogia valdkonnas, kuna see pakub EDH-d (Enterprise data hub) suure hulga andmepoodide jaoks, mis keskenduvad pakkide töötlemisele. Nende andmeladu põhineb CDH-l.
- MarkLogic: see ettevõte pakub NoSQL andmebaasiplatvormi. See andis uue mõõtme, kui ettevõtted hakkasid uskuma NoSQLi võimsusesse pärast seda, kui see ettevõte selle kasutusele võttis.
Mida saab teha andmelaoga?
- Ekstraheerimine
- Puhastamine
- Muutumine
- Laadimine
- Värskenda
- Ennustamine
- Statistiline analüüs
- Otsuse tegemine
Töö andmebaasiga:
Esialgu vormindatakse lähteandmed, mida nimetatakse ka puhastamiseks ja normaliseerimiseks, mille käigus neid töödeldakse ja muudetakse vastavalt ärinõuetele ning eemaldatakse ebakõlad lähteandmetest. Seejärel talletatakse see andmelaos endas. Juurdepääsukihi abil saavad rakendused ja tööriistad e-andmeid nende vajadustele sobivas vormingus alla laadida. Arhitektuuril on veel üks aspekt, mis hõlmab metaandmetega seotud osa, mida teadlased ja insenerid kasutavad peamiselt allikate kohta teabe kogumiseks, tavade nimetamiseks, ajakavade värskendamiseks jne.
Eelised:
- Mitme allika integreerimine
- Uue analüüsi tegemine
- Väiksemad kulud ajaloolistele andmetele juurdepääsu saamiseks
- Tõe standardversioon
- Aitab parandada andmete analüüsi ja aruandluse ettevalmistamise aega
Oskused:
- Lai nägemus
- Suhtlemisoskused
- Andmete ja protsesside mõistmine
- Analüüsivõime
- Üldised süsteemid ja rakendusteadmised
Miks peaksime kasutama andmete ladustamist?
Peaksime kasutama andmete ladustamist, et saaksime pakkuda oma organisatsioonile vajaliku teabe tõestatistust koos ühegi muude töötlemisprotsessis sisalduvate ressurssidega seotud arvutuskuludega. OLAP hoolitseb analüütilise töötlemise osa eest ning seetõttu saab andmeladudega pakkuda ka ärilisi teadmisi ja sisukat teabe genereerimist.
Reguleerimisala:
Andmete ladustamise ulatus on kõigis domeenides, millel on midagi pistmist analüütikaga, ja ka pilve domeenis nendel päevadel. Võite saada DW inseneriks või konsultandiks või isegi muuta oma sujuva viisi suurandmete tehnoloogiaks. Võite oodata ka andmeteadlaseks saamist. Andmete maht on lõputu, nagu ka andmete ladustamise ulatus.
Miks me vajame andmeladu?
Vajame andmeladu, kuna pole mõtet kasutada mitut lähtekoodisüsteemi ega ole võimeline kogu vajalikku teavet koheselt hankima. Samuti ei anna ajaloolised andmed, kui neile juurde ei pääse, kogu organisatsiooni jaoks palju eeliseid. Seetõttu saab algandmetest tähendusliku teabe genereerida analüüsi- ja päringutööriistade abil ning seetõttu tuleb pildile andmete ladustamine.
Kes on andmehoidla tehnikate õppimiseks sobiv publik?
Igaüks, kellel on õige mõtteviis, lai visioon, on hea andmete krigistamisega, tal on head päringute koostamise oskused, ta tunneb huvi andmetega seotud tehnoloogiate vastu, tal on head analüüsioskused, see on ideaalne kandidaat andmete ladustamise tehnoloogiate õppimiseks ja kasutamiseks.
Kuidas see tehnoloogia aitab karjääri suurenemisel?
See tehnoloogia teeb mis tahes organisatsiooni kõige kriitilisema osa, milleks on andmete krigistamine ja võime analüüsi abil teadmisi genereerida. Seetõttu on selle tehnoloogia abil võimalik saada tooretest andmetest tähenduslikku teavet. Samuti võite otsida oma tee muutmist suurandmete ökosüsteemiks ja hilisemaks andmeteaduseks, kui olete selle alusega tuttav.
Järeldus:
Andmete ladustamine on olnud paljude organisatsioonide selgroog ja on seda ka edaspidi. Domeen ja määratlus suurenevad aga iga päevaga nii paljude uute tehnoloogiate ja tööriistade ilmumise tõttu. Sellesse ruumi jõudmine on üks parimaid otsuseid analüütika valdkonnas, kuna see moodustab aluse ja aitab teil aru saada, kuidas andmetöötlus täpselt töötab ja millised on taustprotsessid, mida see haldab. Loodetavasti teile artikkel meeldis. Lisateabe saamiseks lugege edasi.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks Mis on andmeladu. Siin arutasime andmelao eeliseid, vajalikke oskusi ja karjäärikasvu. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on andmeanalüüs
- Mis on andmete kaevandamine?
- Mis on suurandmed ja Hadoop
- Mis on tehisintellekt