Introduktion till typer av datavarehus

Ett datalager är ett sätt att samla in data från olika källor och hantera dem för att ge meningsfulla affärsinsikter. Med denna information beslutas hur verksamheten ska växa strategiskt. Det lagrar enorma mängder data från företaget. Ett datalager är så utformat för att fråga och analysera data istället för transaktionsbehandling. Hela processen inkluderar att transformera datainformation och göra den tillgänglig för användare så att de kan använda den på ett snabbt sätt och få betydelse för affärer och få den att växa. Följande är de olika typerna av datalager.

Datavarehustyper

Det finns tre typer av datalager:

  • Enterprise Data Warehouse.
  • Operations Data Store.
  • Data Mart.

1. Enterprise Data Warehouse

En Enterprise-databas är en databas som samlar olika funktionella områden i en organisation och förenar dem på ett enhetligt sätt. Det är en centraliserad plats där all företagsinformation från olika källor och applikationer görs tillgänglig. När det har lagrats kan de användas för analys och kan användas av alla människor i hela organisationen. Uppgifterna kan klassificeras enligt ämnet och de ger tillgång enligt den nödvändiga uppdelningen. Ett Enterprise Datawarehouse har redan stegen att utvinna, omvandla och överensstämma med redan hanterat.

Målet med EDW är att ge en fullständig överblick över ett visst objekt i datamodellen. Detta åstadkoms genom att identifiera och kränka data från olika system. Detta laddas sedan i en konsekvent och anpassad modell. Efter all information samlas in av EDW som har förmågan att ge åtkomst till en enda plats där olika verktyg kan användas för att utföra analytiska funktioner och skapa olika förutsägelser. Forskningsteamen kan identifiera nya trender eller mönster och fokusera på dem för att hjälpa företaget att växa.

Data Marts kan byggas som gör det lättare att segregera uppgifterna. Förhållanden mellan enheter kan upprättas och upprätthållas som en del av att ladda data till EDW. Utöver denna skärning och skärning av koder enligt olika kategorier kan också göras. Det hjälper också till att minska kostsamma driftsstopp som kan uppstå på grund av felbenägna konfigurationer med adaptiva och maskininlärningsmetoder också. Det strukturerar data som hjälper till att arbeta i relativt liten skala, organisera och strukturera det. Uppgifterna lagras på ett logiskt och konsekvent sätt.

2. Operational Data Store

Som ett alternativ till att använda en operativ beslutssupportsystemapplikation används ett operativt datalager. Det hjälper till att få åtkomst till data direkt från databasen som också stöder transaktionshantering. Uppgifterna som finns i Operational Data Store kan skrubba och redundansen som finns kan kontrolleras och lösas genom att kontrollera motsvarande affärsregler. Det hjälper också till att integrera kontrastdata från flera källor så att affärsverksamhet, analys och rapportering enkelt kan genomföras och hjälpa verksamheten medan processen fortfarande pågår.

Här lagras de flesta av de operationer som för närvarande utförs innan de flyttas till datalageret under en längre tid. Det hjälper effektivt på enkla frågor och små mängder data. Det fungerar som ett kortvarigt eller tillfälligt minne som lagrar den senaste informationen. Datavaruhuset lagrar uppgifterna under en relativt lång tid och lagrar också relativt permanent information.

Det hjälper till att lagra transaktionsdata från ett eller flera produktionssystem och integrerar det löst. Det är ibland ämnesorienterad och tidsvariant. Integrationen uppnås genom att använda EDW-strukturer och innehåll. Integrering av data kan innebära rengöring, lösa redundans, kontrollera affärsregler för integritet. Det är vanligtvis utformat för att innehålla atomnivåer på låg nivå som lagrar begränsade data.

3. Data Mart

Data Mart fokuserar på att lagra data för ett visst funktionsområde och det innehåller en underuppsättning data som lagras i ett datalager. Data Marts hjälper till att förbättra användarsvar och minskar också volymen av data för dataanalys. Det gör det lättare att gå vidare med forskningen. Data Mart är en delmängd av Datawarehouse är lätt att implementera. Det är kostnadseffektivt jämfört med ett komplett datalager. Det är mer öppet för förändring, och en enda ämnesekspert kan definiera dess struktur och konfiguration. Uppgifterna är uppdelade och granulariteten kan enkelt kontrolleras. Data Mart har tre typer. Dessa typer är:

  • Beroende
  • Oberoende
  • Hybrid

Beroende data Mart

Genom att hämta data från operativa, externa eller båda källor kan en beroende datormart skapas. Det tillåter inköpsorganisationens data från ett enda datalager. All data är centraliserad och kan hjälpa till att utveckla fler datamark.

Oberoende data Mart

Denna datamart kräver inte ett centralt datalager. Detta skapas vanligtvis för mindre grupper som finns i en organisation. Det har ingen relation med Enterprise Data Warehouse eller någon annan datamart. All data är oberoende och kan användas separat. Analysen kan också utföras autonomt. Att ha en konsekvent och centraliserad datalagring är mycket viktigt så att flera användare kan använda den.

Hybrid Data Mart

Som namnet antyder används en hybriddatamart när input från olika källor ingår i ett datalager. Det är användbart när en användare vill ha en ad hoc-integration. När en organisation behöver flera databasmiljöer och snabb implementering kan denna installation användas. Det kräver minsta datorengöringsinsats och datamart stöder stora lagringsstrukturer. Den bästa användningen av en datamart är när mindre datacentriska applikationer används.

Slutsats

Ett datalager är alltså en mycket viktig komponent i databranschen. Eftersom databas hjälper till att lagra och bearbeta data, hjälper ett datalager att analysera det. Datalager hjälper därmed till att få affärstrender och mönster som senare kan presenteras i form av rapporter som ger insikt om hur man ska gå vidare i processen med affärstillväxt. Datavarehus spelar således en viktig roll för att skapa en beröringsbas i databranschen.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till typer av datavarehus. Här diskuterade vi koncepten med olika typer av DataWarehouse. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är dataanalytiker?
  2. Introduktion till Vad är SQL Server?
  3. Vad är MapReduce? | Hur det fungerar
  4. Handledning om vad är Cognos?

Kategori:

Big Data