Data er en kritisk ressurs som kan forbedre drift, effektivitet, kundeopplevelse og beslutningstaking.
Mot dette genererer, samler og lagrer bedrifter og organisasjoner enorme mengder data fra forskjellige kilder. Men etter hvert som datavolumene øker, kan det være utfordrende å trekke ut den mest nyttige informasjonen, spesielt når informasjonen er uorganisert og spredt over forskjellige steder.
En måte å overvinne disse utfordringene på er å lagre data i et passende datalager. Dette gir en enhetlig datakilde som inneholder informasjon som er filtrert, søkbar og klar for analyse og rapportering.
Kilde: aws.amazon.com
I dette vil vi definere datalageret og lære dets fordeler, de forskjellige typene og beste praksis.
Innholdsfortegnelse
Hva er et datalager?
Et datalager er et bibliotek eller arkiv som inneholder data for å støtte analyse- og rapporteringsfunksjoner i forskning eller forretningsdrift. I praksis er et datalager et generelt begrep som refererer til den sentraliserte plasseringen der data lagres. Det kan referere til en enkelt lagringsenhet eller et sett med databaser som spenner over forskjellige enheter.
I en typisk operasjon kan organisasjoner samle forskjellige data fra salgssteder, CRM, ERP, regneark og andre kilder. De flytter den deretter til et datalager hvor den blir sortert, renset, validert, formatert, organisert og lagret.
Vanligvis kan organisasjoner isolere og lagre bestemte typer data i depotet for analytiske eller rapporteringsformål. Og siden dette er langtidslagring, kan de gjenbruke det flere ganger for å utføre ulike typer analyser.
Et typisk datalager har tre hovedlag.
- Datakildelag
- Databehandlingslag eller lager
- Målapplikasjonslaget, for eksempel består av brukere, analytikere og rapportering
Hvorfor trenger du et datalager?
Data er tilgjengelig fra kundekontaktpunkter, internett, forskning, markedsføring, applikasjoner og mange andre kilder. Imidlertid er det vanligvis i råformat, og organisasjoner trenger passende verktøy for å trekke ut nyttig informasjon for å hjelpe dem med å nå sine mål. En god praksis er å opprette et datalager for å organisere dataene og gjøre dem tilgjengelige for analyse og andre applikasjoner.
Depotet gjør det mulig for autoriserte brukere å enkelt og raskt få tilgang til, hente og administrere data ved å bruke søk, spørring og andre verktøy. Følgelig kan brukere og virksomheter utføre analyser, forskning, deling og rapportering. Og dette gjør dem i stand til å effektivisere driften og ta bedre datadrevne beslutninger.
Anta at du ønsker å fastslå hvilken avdeling i din organisasjon som pådrar seg de største driftskostnadene. Du kan opprette et datalager for leieavtaler, sikkerhet, energikostnader, verktøy og andre utgifter. Å holde dataene på et sentralisert sted hjelper deg med å analysere og identifisere avdelingen med flest utgifter, og dermed ta mer informerte og fokuserte beslutninger når du vil kutte kostnader.
Selv om datalager ofte brukes av forsknings- og vitenskapelige institusjoner, er det også aktuelt for generelle organisasjoner og bedrifter.
Fordeler med datalager
I dag bruker flertallet av organisasjoner datalager som et middel til å administrere og utnytte dataene sine mer effektivt. Datalagerkonseptet har fortsatt å vinne popularitet på grunn av fordeler som enkel informasjonstilgang, administrasjon, analyse og rapportering.
Andre fordeler inkluderer:
- Gir bedre synlighet: Lagring av data på et sentralt, pålitelig sted gjør det tilgjengelig når som helst. I motsetning til dette betyr å holde dataene i udelte applikasjoner eller lokale siloer at de bare er tilgjengelige for en enkeltperson eller noen få personer. Dette reduserer synlighet og brukervennlighet. Følgelig kan team ta lengre tid og bruke ekstra ressurser for å få tilgang til dataene.
- Enkel tilgang til nyttige data: Data i digital form er lett å søke og få tilgang til. Å legge til metadata til dataene i depotet gjør det mulig for brukere å forstå og bruke dem mye bedre.
- Enkelt å sikre data og overholde standarder: Det er mye enklere å beskytte data på et sentralt sted, i motsetning til når de er spredt over forskjellige steder. I tillegg gjør et datalager det enkelt og rimeligere å overholde ulike regulatoriske standarder.
- Gjenbrukbare data: Datalageret inneholder et bredt utvalg av data for analyse og rapportering. Analytikere og forskere kan bruke de samme dataene til å generere ulike typer rapporter.
- Gir nyttig innsikt: Ved å bruke passende verktøy på datalagre kan du få en flerdimensjonal visning av dataene i motsetning til å analysere informasjon på forskjellige steder.
Typer datalager
Datalager er et generelt begrep som refererer til informasjonsarkivet. Imidlertid er det forskjellige depoter basert på målapplikasjonen eller målet. Og nedenfor er de fire hovedtypene datalagre.
#1. Datavarehus
Kilde: cloud.google.com
Datavarehuset er en av de største datalagertypene. I denne kategorien kan bedrifter samle inn data fra flere kilder og i forskjellige formater. Et typisk datavarehus lagrer store mengder data fra forskjellige kilder. Strukturen gjør det mulig for organisasjoner å enkelt organisere dataene, analysere og lage rapporter. Og dette gjør det mulig for team å ta bedre datadrevne beslutninger.
Informasjon i et datavarehus kan dekke flere emner og blir vanligvis renset, filtrert og definert for en bestemt bruk.
#2. Databutikk
En datamart er en segregert del av et datavarehus. Det fagorienterte datalageret lagrer et undersett av data som fokuserer på en spesifikk forretningsfunksjon eller avdeling, for eksempel økonomi, støtte, innkjøp eller markedsføring.
Vanligvis er en datamart mindre i størrelse. Dette bidrar til å fremskynde forretningsprosesser ved å gi tilgang til relevante data innen en kortere periode. Disse gir et kostnadseffektivt middel for raskt å få praktisk innsikt.
#3. Data Lake
Kilde: microsoft.com
En datainnsjø er et stort arkiv som inneholder data i enhver form. Dette inkluderer ustrukturerte, semistrukturerte og strukturerte data. Den bruker metadata for å kategorisere og merke dataene, som stort sett er ustrukturerte. En datainnsjø gir total kontroll og bedre datastyring enn et datavarehus.
#4. Datakuber
Datakuber er flerdimensjonale datalager som fokuserer mer på komplekse data som ikke støttes av de andre typene. Disse har tre eller flere dimensjoner, som hver representerer en spesifikk egenskap som daglige, månedlige eller årlige kostnader eller salg. Datainnsjøer gjør det mulig for forskere å vurdere data fra ulike ståsteder.
Les også: Data Lake vs Data Warehouse: Hva er forskjellene?
Beste praksis for utforming og vedlikehold av datalager
Et typisk datalager har verktøy for å lagre, administrere og sikre informasjonen. Den har funksjoner som tilgangskontroll, indeksering, komprimering, rapportering, kryptering og mer.
Når du designer og oppretter et datalager, må du vurdere flere maskinvare- og programvarefaktorer i tillegg til å jobbe med datapipelineingeniører, dataanalytikere og andre eksperter. Avhengig av domenet må du involvere bransjeeksperter. Hvis du for eksempel oppretter et klinisk datalager, vil du samarbeide med leger og andre medisinske fagpersoner.
En effektiv datahåndteringsstrategi inkluderer følgende:
✅ Organisering av filer
✅ Sikker lagring og riktige tilgangskontroller
✅ Versjons- og dokumentasjonskontroll
✅ Støtter samarbeid
✅ Tydelige retningslinjer for gjenbruk og deling
✅ Arkivering og oppbevaring av dataene for fremtidig referanse eller bruk.
Selv om trinnene for å designe, opprette og administrere et datalager kan variere fra bransje eller organisasjon til en annen, er det noen beste fremgangsmåter nedenfor.
Begrens omfanget i de innledende stadiene
I begynnelsen er det best praksis å bruke et mindre omfang av datalageret. En strategi er å bruke et mindre antall fagområder og datasett og øke omfanget gradvis.
Velg de riktige verktøyene
Verktøy er avgjørende for å lage, lagre, dele, analysere og administrere datalagre. Som sådan vil datakvaliteten og analysen avhenge av verktøyene du bruker. Siden det finnes forskjellige typer verktøy med varierende funksjoner, sørg for at valget ditt oppfyller dine behov.
Automatiser så mange prosesser som mulig
Hvis mulig, automatiser belastningen og vedlikeholdsoppgavene for å forbedre effektiviteten, redusere tidssløsing og risikoen for feil.
Design et fleksibelt og skalerbart arkiv
For å imøtekomme økte datavolumer, utviklende datatyper og formater, er det beste praksis å designe og lage et skalerbart depot. Et slikt system vil tjene dagens behov og skala for å støtte økte datatyper og -volumer i fremtiden. Det bør også være fleksibelt å jobbe med ulike verktøy og nye teknologier.
Beskytt data til enhver tid
Sørg for dataintegritet og sikkerhet siden eventuelle avvik, kompromisser eller tyveri kan føre til unøyaktige analyseresultater og dårlige beslutninger. Angi riktige tilgangsregler og gi autoriserte brukere kun de tillatelsene de trenger for å utføre pliktene sine. I tillegg krypterer dataene i hvile og under overføring. Vurder andre tiltak som multifaktorautentisering for å legge til et ekstra beskyttelseslag.
Bruk standard datamodeller
Datamodellering bidrar til å konvertere data til verdifull informasjon som forskere og bedriftsledere kan forstå bedre. Vanligvis kan informasjon i et datalager gjenbrukes.
Organisasjoner kan bruke de samme dataene til å trekke ut nyttig informasjon på ulike områder. Data har mange sammenhenger basert på hvordan de brukes i ulike prosesser og analytiske applikasjoner. Som sådan kan en organisasjon bruke flere datamodeller for å imøtekomme ulike analytiske behov.
Indeksering av data
Å lage indekser på datalagertabellene forbedrer søkeytelsen og bør være standard praksis. Den forbedrer spørringshastigheten ved å tilby en organisert oppslagstabell basert på bestemte attributter og med oppføringer som peker til bestemte dataplasseringer.
Indeksering på datalagre kan variere avhengig av bruken. Det kan være lett eller omfattende, avhengig av bruken. Ideelt sett bør indekseringsstrategien fokusere på å fremskynde ETL-prosessene. En beste praksis ved transformering av data er å sikre at indeksen gir den nødvendige informasjonen uten å gå glipp av nyttige data og være unødvendig stor.
Det er også viktig å balansere avveiningen mellom forbedret spørringsytelse til datalageret og de tilknyttede overhead- og vedlikeholdskostnadene ved indekseringen.
Les også: Beste ETL-verktøy for små og mellomstore bedrifter å bruke.
Eksempler på datalager
Datalagre faller inn under forskjellige kategorier:
Bruk tilfeller av datalagre
Fintech, helsevesen, e-handel, forsyningskjede og andre bransjer kan dra nytte av å bruke datalagre. Ved å fullt ut utnytte de store datamengdene de samler inn og genererer, kan de få bedre innsikt for å optimalisere tjenestene sine og levere bedre og raskere tjenester.
Klinisk forskning
Klinisk forskning er et dataintensivt felt. Å få mest mulig ut av dataene bidrar til å drive helsesektoren i riktig retning. Å analysere store data gjør det mulig for forskere og andre fagfolk å grave dypt inn i kliniske studier og få innsikt som bidrar til å forbedre helsevesenet og redde liv.
Finansielle tjenester
Finansnæringen kan dra nytte av å analysere store mengder data de har. Analysen gir dem innsikt som de kan bruke til å forbedre tjenester, effektivitet og inntekter. Noen av områdene finansinstitusjoner kan bruke datalager inkluderer:
- For å generere økonomiske rapporter ved å analysere dataene fra et sentralisert sted.
- Muliggjør AI-drevet automatisk beslutningstaking.
Siste ord
Data er en viktig ressurs i beslutningstaking. Imidlertid trenger organisasjoner som lagrer store datamengder de riktige løsningene for å samle, lagre, administrere og analysere dataene.
Mot dette gir et datalager en løsning for å konsolidere og administrere kritiske data. Lagrene gjør det mulig for organisasjoner å analysere data, få innsikt og ta bedre datadrevne beslutninger.
Et datalager gir sentralisert lagring av ulike typer informasjon, men på en logisk måte som gjør det enkelt å få tilgang til, søke, analysere og administrere. Det hjelper også organisasjoner med å sikre, dele, vedlikeholde og sikre dataintegritet og kvalitet og overholde regulatoriske standarder.
Deretter kan du sjekke ut de beste dataadministrasjonsverktøyene for mellomstore og store bedrifter.