Руководство для начинающих по хранению данных

Практическое руководство для начинающих по хранению данных

\

В современной цифровой экономике данные играют ключевую роль. Сегодня все секторы, от частных предприятий до государственных организаций, используют большие данные для принятия важных бизнес-решений.\<\/p>\

Однако, системе управления данными сталкивается с множеством проблем, связанных с объемом, разнообразием и скоростью обработки данных. Бизнес должен использовать определенные техники для организации, управления и анализа этих данных.\<\/p>\

\Входит в игру хранилище данных! \\<\/p>\

Хранилище данных является важным компонентом в системе управления данными современного предприятия. Оно может оптимизировать поток данных организации и повысить ее возможности принятия решений. Об этом свидетельствует рост глобального рынка хранилищ данных, ожидаемый достигнуть 51,18 миллиарда долларов к 2028 году по сравнению с 21,18 миллиарда долларов в 2019 году.\<\/p>\

В этой статье мы рассмотрим хранилище данных, его типы архитектуры, ключевые компоненты, преимущества и проблемы.\<\/p>\

Что такое хранилище данных?\<\/h2>\

Хранилище данных – это система управления данными, поддерживающая операции бизнес-аналитики (BI). Это процесс сбора, очистки и преобразования данных из различных источников и их хранения в централизованном хранилище. Оно способно обрабатывать огромные объемы данных и обеспечивать выполнение сложных запросов. \

\

В системах бизнес-аналитики хранилище данных первым делом преобразует разрозненные необработанные данные в чистые, организованные и объединенные данные, которые затем используются для извлечения действенных идей, упрощения анализа, отчетности и принятия решений на основе данных.\<\/p>\

Более того, современные потоки данных хранилищ данных дают возможность прогнозирования роста и применения методов анализа с использованием искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Применение облачных хранилищ данных еще больше усиливает эти возможности, предлагая более гибкое масштабирование и доступность всего процесса управления данными.\<\/p>\

Прежде чем мы обсудим различные архитектуры хранилищ данных, давайте рассмотрим основные компоненты, составляющие хранилище данных.\<\/p>\

Основные компоненты хранилища данных\<\/h2>\

Хранилище данных состоит из нескольких компонентов, работающих вместе для эффективного управления данными. Нижеперечисленные элементы служат основой для функционального хранилища данных.\<\/p>\

    \

  1. \Источники данных:\ Источники данных предоставляют информацию и контекст хранилищу данных. Они могут содержать структурированные, неструктурированные или полуструктурированные данные. Это может быть структурированные базы данных, лог-файлы, файлы CSV, таблицы транзакций, сторонние бизнес-инструменты, данные сенсоров и т. д.\<\/li> \
  2. \Пайплайн ЕФТ (Extract, Transform, Load):\ Это механизм интеграции данных, отвечающий за извлечение данных из источников, их преобразование в удобный формат и их загрузку в целевое хранилище данных, такое как хранилище данных. Пайплайн обеспечивает правильность, полноту и согласованность данных.\<\/li> \
  3. \Метаданные:\ Метаданные – это данные о данных. Они предоставляют структурную информацию и комплексный обзор данных хранилища. Метаданные необходимы для управления и эффективного управления данными.\<\/li>\
  4. \Доступ к данным:\ Это относится к методам, которые используются командами данных для доступа к данным в хранилище данных, такими как SQL-запросы, инструменты отчетности, аналитические инструменты и т. д.\<\/li>\
  5. \Целевое хранилище данных:\ Это физические места хранения данных, такие как хранилище данных, озеро данных или магазин данных.\<\/li>\<\/ol>\

    Обычно эти компоненты являются стандартными для всех видов хранилищ данных. Давайте кратко рассмотрим различия архитектуры традиционного хранилища данных и облачного хранилища данных.\<\/p>\

    Архитектура: традиционное хранилище данных против активного облачного хранилища данных\<\/h2>\

    Архитектура: традиционное хранилище данных против активного облачного хранилища данных