Vad är Data Warehouse?
På datorspråket är datavarehus också förkortat DW eller DWH också känt som EDW (Enterprise data warehouse), som är ett system som används för rapportering och utförande av dataanalys på den råa datadelen. Det betraktas som en av de mest väsentliga och kritiska komponenterna i affärsinformation. Det är centrala förvar för integrerad data som erhålls av mer än en källa. Aktuella och historiska data lagras i dem på ett ställe. Detta används för att skapa analytiska rapporter för alla arbetare genom hela företaget. Uppgifterna som lagras i lagret laddas upp från operativa system som generellt marknadsförs eller säljs. Dessa data passerar sedan genom ett operativt datalager och kan också kräva rengöring av data, bara för att säkerställa att rätt kvalitet på data levereras innan den används i datalageret för rapportering. Sedan kommer aktiviteten hos ETL (Extract, Transform, Load) som använder scenering, dataintegration och åtkomstlager för att använda nyckelfunktioner.
Definition:
Det kan definieras som ett stort datalager med ackumulerade data som tas emot från en mängd olika källor inom företaget och används därför för att vägleda beslut om förvaltningen. Det kan också definieras som tekniken för att samla in och hantera data från en mängd olika källor för att generera meningsfull insikt efter att vissa grundläggande transformationsprocesser har tillämpats, vilket gör att företaget är klart för företag. Det är en blandning av komponenter och teknik för att kunna utnyttja data strategiskt.
Förstå datavarehus:
Om vi försöker förstå begreppet datalagring i mycket enklare termer, betyder det ett system som används för att rapportera och lagra data. Uppgifterna genereras initialt i flera system såsom någon form av RDBMS, Oracle, Mainframes, etc. sedan flyttas de till datalageret för långsiktig lagring och så att de kan användas för analytiska syften. Denna lagring är strukturerad så att användare från många avdelningar eller avdelningar i en enda organisation kan komma åt och analysera uppgifterna enligt deras egna behov och krav. Datalager är analytiska verktyg som enbart är byggda för att ge stöd i beslutsprocessen och ett system för rapportering till användare för många avdelningar. Det är också arkivdata, bestående av historiska användningsdata för organisationen som specifikt inte upprätthålls i operativa system. I huvudsak används de för att skapa en enda version av sanning för hela organisationen.
Hur gör datalager att arbeta så enkelt
Den underhåller kopian av information och data från källtransaktionssystem. Det är också:
- Integrerar data från flera källor och lägger i en databas eller en modell, därför en enda sökmotor
kan användas för att lägga in data i ODS (operationell datalager). - Hjälper till att mildra problemet med databasisoleringsnivå som vanligtvis orsakades på grund av stora, långa, analytiska frågor.
- Datahistorik upprätthålls även om källtransaktionssystemen inte upprätthåller den.
- En central vy över företaget kan ses när all data har lagts från flera resurser.
- Kodkonsistens och beskrivningar och även fixa dålig information förbättras. Påverkar i princip den övergripande datakvaliteten.
Topp företag:
- Teradata: Detta företag toppar listan när det måste handla om att arbeta med datalagerteknologi. Det ger mer än 30 års historia på bordet. Företaget har sin egen programvara Teradata som används av de flesta företag som hanterar datalageret i sina organisationer, särskilt alla banker. Detta företag har alltid några nya innovationer att ta sig till bordet inklusive den senaste Hadoop-baserade tekniken.
- Oracle: Detta är det traditionella företaget som är det första som slår tankarna när vi pratar om relationsdatabaser. 12c-databasen har varit oslagbar och är känd för sina högpresterande standarder, skala och optimerade datalagring. Komprimeringsteknikerna är de nya funktionerna som detta företag tillhandahåller i datalagerutrymmet.
- Amazon-webbtjänster: Denna IaaS från Amazon inom rymden för molnberäkning handlar om hela transformationen och migrationen av datalagring och lagring till molnet har gett datalagring en helt ny definition.
- Cloudera: Detta har varit bland de bästa företagen inom datalager och stordatateknik eftersom det tillhandahåller en EDH (Enterprise data hub) för det stora utbudet av datalager som fokuserar på batchbehandling. Deras datalager är baserat på CDH.
- MarkLogic: Detta företag tillhandahåller en NoSQL-databasplattform. Detta gav en ny dimension när företagen började tro på kraften i NoSQL efter att den introducerades av detta företag.
Vad kan du göra med ett datalager?
- Extraktion
- rengöring
- Omvandling
- Läser in
- Uppdatera
- Förutsägelse
- Statistisk analys
- Beslutsfattande
Arbeta med datalager:
Raw-data formateras först, även kallad rengöring och normalisering, varigenom de bearbetas och omvandlas i enlighet med affärskravet och tar bort inkonsekvenserna från rådata. Den lagras sedan i själva datalageret. Ett åtkomstlager gör att applikationer och verktyg kan hämta e-data i ett format som passar deras behov. Det finns en annan aspekt av arkitekturen som täcker den del som är relaterad till metadata som främst används av forskare och ingenjörer för att samla information om källorna, namnge konventioner, uppdatera scheman etc.
fördelar:
- Integrering av flera källor
- Utför ny analys
- Reducerad kostnad för åtkomst till historiska data
- Enkel version av sanningen
- Hjälper till att förbättra väntetiden för dataanalys och rapportering
Kompetens:
- Bred vision
- Kommunikationsfärdigheter
- Förståelse av data och processer
- Förmåga att analysera
- Allmänna system och applikationskunskap
Varför ska vi använda datalagring:
Vi bör använda datalagring så att vi kan förse vår organisation med en enda version av sanningen med de nödvändiga uppgifterna tillsammans med ingen annan beräkningskostnad över de bearbetade transaktionsresurserna. OLAP kommer att ta hand om den analytiska bearbetningsdelen och därför kan affärsinfattningar och en meningsfull generation av information också förses med datalagret.
Omfattning:
Omfattningen av datalagring är i alla domäner som har något att göra med analyser och även i molendomänen idag. Du kan bli en DW-ingenjör eller en konsult eller till och med göra din sömlösa väg till big data-teknologier. Du kan också se fram emot att bli datavetare. Omfattningen av data är oändlig, det är också omfattningen för datalagring.
Varför behöver vi ett datalager?
Vi behöver ett datalager eftersom det inte är vettigt att använda flera källsystem och inte kunna hämta all nödvändig information direkt. Dessutom ger de historiska uppgifterna om de inte nås inte stor fördel för organisationen som helhet. Därför kan generering av meningsfull uppsättning från rådata göras med hjälp av analys- och frågningsverktyg och därför kommer datalagring in i bilden.
Vem är rätt publik för att lära sig datalagringstekniker?
Vem som helst med rätt tankesätt, bred vision, är bra på datapris, har bra frågekunskaper, är intresserad av datarelaterad teknik, har bra analytiska färdigheter är en idealisk kandidat för att lära sig och börja använda datalagringstekniker.
Hur denna teknik kommer att hjälpa till i karriärtillväxt?
Denna teknik är den mest kritiska delen av alla organisationer som är datapris och förmåga att generera insikter genom analys. Därför genererar meningsfull information från rådata vad som kan uppnås genom att använda denna teknik. Du kan också leta efter att förvandla din väg till big data ekosystem och senare datavetenskap om du är bekant med basen i det.
Slutsats:
Datalagring har varit ryggraden för många organisationer hittills och kommer att fortsätta vara så. Domänen och definitionen ökar dock med varje dag som går på grund av uppkomsten av så många nya tekniker och verktyg. Att ta sig in i detta utrymme är ett av de bästa besluten inom analysområdet, eftersom det utgör basen och hjälper dig att förstå exakt hur databearbetningen fungerar och vilka bakgrundsförfaranden den styrs med. Hoppas att du gillade artikeln. Fortsätt läsa för mer information.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till What is Data warehouse. Här diskuterade vi fördelarna, erforderliga färdigheterna och karriärstillväxten för datalager. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Data Analytics
- Vad är dataanläggning?
- Vad är Big data och Hadoop
- Vad är konstgjord intelligens