Hvis du har tilbrakt selv en kort tid i en bedrift, kan det hende du har støtt på behovet for å samle inn data fra ulike analyse- og innsiktskilder effektivt.
Disse dataanalysene har sterkt påvirket mange organisasjoners inntektsgenerering og kostnadsbegrensning. Men du bør ikke bli overrasket over mengden data som genereres og analyseres når antallet og typene eksploderer.
Denne eksplosjonen presser datadrevne selskaper til å bruke pålitelige, skalerbare og sikre løsninger for å analysere og administrere data. Systemenes krav overgår mulighetene til den tradisjonelle databasen, og det er her skyteknologien kommer inn.
Og med den avanserte moderne skyteknologien har mange kritiske forretningsapplikasjoner som enterprise resource planning (ERP), databaser og markedsføringsverktøy migrert til skyen. Mens forretningsdataene ligger i skyen, trenger bedrifter en løsning som sømløst lagrer all data fra forskjellige skybaserte apper. Løsningen er skydatavarehuset.
Denne artikkelen vil hjelpe deg å forstå et skydatavarehus og liste noen av de beste. Og avslutningsvis, forklar hvordan du velger den beste for organisasjonen din.
Innholdsfortegnelse
En kort historie om Cloud Data Cloud Data Warehouses
Som med ethvert teknisk domene, må du forstå hvorfor det eksisterer for å virkelig forstå det. Denne konvensjonen gjelder for å forstå driftsmodellen til skydatavarehuset.
I følge Education Ecosystem kom datavarehus først på 1980-tallet og var ment å hjelpe dataflyten fra driftssystemer til beslutningsstøttesystemer (DSS). De tidlige versjonene krevde en enorm mengde redundans, og mange organisasjoner måtte ha flere DSS-miljøer for å betjene flere brukere. DSSs miljøer bruker de samme dataene. Imidlertid ble samlingen, rengjøringen og integreringen ofte gjentatt.
Etter hvert som datavarehusene økte effektiviteten, utviklet de seg fra informasjonsstøttende tradisjonelle business intelligence (BI)-plattformer til brede analysearkitekturer som støtter ulike applikasjoner som ytelsesstyring og ytelsesanalyse.
Gjennom årene har det blitt gjort eksplosive fremskritt når det gjelder å levere inkrementell verdi til bedrifter med de nyeste datadrevne varehusene (EWD) som gir sanntids datatilgang og maskinlæringsinnsikt. Det er imidlertid utenfor rammen av dette innlegget.
Hva er et Cloud Data Warehouse
Hvis du ønsker å omfavne intelligens i forretningsinfrastruktur, er datavarehuset arkitekturens kjerne. I motsetning til vanlige databaser, er datavarehus designet for å tilby optimale analytiske spørringer på massive datasett. Databaser er ofte transaksjonsbehandlingssystemer.
Et skydatavarehus innebærer en database tilgjengelig som en administrert tjeneste i en offentlig sky og er optimalisert for skalerbar BI og analyser. Du kan også se den som en samling av nåværende og tidligere informasjon.
Mens mange skydatavarehus er tilgjengelige, vil hvert av dem tilby sin smak av tjenester. Men det er noen vanlige faktorer som du forventer å være tilstede på alle disse plattformene: datalagring og -administrasjon, automatiske programvareoppgraderinger og fleksibel kapasitetsadministrasjon som sømløst utvider eller trekker sammen datafotavtrykkene dine.
Nøkkelegenskaper
- Massively parallel processing (MPP) – Denne funksjonen finnes i skydatavarehus som støtter big data-prosjekter for å benytte høyytelsesspørringer når de håndterer store datavolumer. MPP består av flere servere som kjører parallelt for å distribuere prosesserings-, input- og utgangsbelastninger.
- Kolonnedatalager – Denne funksjonen viser økonomisk fleksibilitet ved håndtering av analyser. Kolonnedata lagrer prosessdata i kolonner i stedet for rader, noe som gjør det raskere når du samler søk som i rapportering.
fordeler
Skydatavarehus viser deres behov for å være i enhver moderne virksomhet for deres analyser og forretningsinnsikt som forbedrer driften og forbedrer kundeservicen og gir virksomheten din et konkurransefortrinn. Her er fordelene ved å bruke skydatavarehus.
Cloud Data Warehouse-leverandører
Nå som du kjenner avtalen med skydatavarehus, kan du velge den rette for dine behov. Selv om disse som er oppført her ikke er rangert i noen spesiell rekkefølge, startet vi med de med den beste tekniske ekspertisen.
Google BigQuery
Utviklet av Google, er BigQuery et fullt administrert serverløst datavarehus som er automatisk skalerbart for å matche lagrings- og databehovene dine. I likhet med andre Google-produkter tilbyr den kraftige analysefunksjoner i tillegg til å være kostnadseffektiv. Den er også pålitelig og tilbyr flere business intelligence-verktøy som du kan bruke til å samle inn innsikt og lage nøyaktige spådommer. BigQuery passer for komplekse aggregeringer på tvers av massive datasett etter kolonnebasert lagring.
Google er opptatt av å ikke la deg administrere lagerinfrastrukturen din, og dermed skjuler Big Query den underliggende maskinvaren, nodene, databasen og konfigurasjonsdetaljene. Og hvis du vil komme raskt i gang, må du opprette en konto med Google Cloud Platform (GCP), laste inn en tabell og kjøre en spørring.
Du kan også bruke BigQuerys kolonne- og ANSI SQL-databaser til å analysere petabyte med data i høy hastighet. Dens evner utvides nok til å imøtekomme romlig analyse ved bruk av SQL og BigQuery GIS. Du kan også raskt lage og kjøre modeller for maskinlæring (ML) på semi- eller storskala strukturerte data ved å bruke enkel SQL og BigQuery ML. Nyt også et interaktivt dashbord i sanntid ved hjelp av BigQuery BI-motoren.
For å dra full nytte av BigQuerys dataanalysefunksjoner, må du være godt kjent med SQL, akkurat som med andre datavarehus. Det er også kostnadseffektivt. Men prisen avhenger av kodekvalitet (du betaler for behandlingshastighet og lagring), så du må optimalisere spørringene dine for å motvirke høye kostnader når du henter data.
BigQuery håndterer tunge databehandlinger basert på dets atskilte databehandlings- og lagringslag og passer dermed organisasjoner som prioriterer tilgjengelighet fremfor konsistens.
Amazon Redshift
Amazon Redshift ble opprettet i november 2021 og ble lansert som et fullt administrert skydatavarehus som kan håndtere data i petabyte-skala. Selv om det ikke var det første skydatavarehuset, ble det det første som spredde seg i markedsandeler etter en storstilt adopsjon. Redshift bruker SQL-dialekt basert på PostgreSQL, som er velkjent av mange analytikere globalt, og dens arkitektur ligner den til lokale datavarehus.
På sin ulempe er Redshift forskjellig fra andre løsninger i denne listen. Databehandlings- og lagringslagene er ikke helt adskilte. Denne arkitekturen påvirker ytelsen til analytiske spørringer betydelig hvis du utfører mange skriveoperasjoner. Derfor trenger du en intern stab for å oppdatere systemene med løpende vedlikehold og oppdateringer.
Hvis du er ute etter utmerket konsistens på radnivå, som den som brukes i banksektoren, er Redshift et godt valg. Imidlertid er det kanskje ikke det beste valget hvis organisasjonen din trenger å gjøre skrive- og prosessoperasjonene samtidig.
Snøfnugg
Snowflake cloud data warehouse er en i sitt slag; den er fullstendig administrert og kjører på AWS, GCP og Azure, i motsetning til andre varehus profilert her som kjører på deres sky. Snowflake er enkel å bruke og er kjent for sin avanserte evne til å transformere, utføre raske søk, benytte høy sikkerhet og automatisk skalere basert på dine behov.
Snowflakes fleksible kodebase lar deg kjøre globale datareplikeringsaktiviteter som å lagre data i hvilken som helst sky uten å omkode eller lære en ny ferdighet.
Snowflake har plass til dataanalytikere på alle nivåer siden den ikke bruker programmeringsspråket Python eller R. Den er også kjent for sin sikre og komprimerte lagring for semistrukturerte data. I tillegg til dette lar den deg spinne flere virtuelle varehus basert på dine behov mens du parallelliserer og isolerer individuelle spørringer som øker ytelsen deres. Du kan samhandle med Snowflake ved å bruke en nettleser, kommandolinjen, analyseplattformer og andre støttede drivere.
Selv om Snowflake er foretrukket for sin evne til å kjøre spørringer som ikke er mulig med andre løsninger, tilbyr den de beste dashboard-kreasjonene; du må kode tilpassede funksjoner og rutiner.
Snowflake er populært blant mellomstore selskaper som ikke trenger å utføre skrive- og prosessoperasjoner med store volum eller krever konsistens på tvers av store datavolumer.
Azure SQL-database
Dette produktet er en administrert database-som-en-tjeneste tilgjengelig som en del av Microsoft Azure, cloud computing-plattformen. Hvis organisasjonen din bruker Microsofts forretningsverktøy, kan dette være et naturlig valg for deg.
Azure SQL-databasen er fremtredende for skybasert hosting med en interaktiv brukerreise fra å lage SQL-servere til å konfigurere databaser. Det er også mye foretrukket på grunn av dets brukervennlige grensesnitt og mange funksjoner for å manipulere data. Den er også skalerbar for å redusere kostnadene og optimalisere ytelsen ved lavt bruk.
På dens ulemper er den ikke designet for store mengder data. Den er egnet for online transaksjonsbehandling (OLTP) arbeidsbelastninger og håndterer store mengder lese-og-skriveprosesser i kjøpesenter.
Dette verktøyet vil være et favorittvalg hvis virksomheten din håndterer enkle spørsmål og små databelastninger. Det er imidlertid ikke det beste hvis virksomheten din trenger tung analytisk ildkraft.
Azure Synapse
Denne delen av Azure-plattformen er rettet mot analyser og kombinerer flere tjenester som dataintegrasjon, datavarehus og enorm dataanalyse. Selv om den virker lik Azure SQL-databasen, er den annerledes.
Azure Synapse analytics er skalerbar for store datatabeller basert på distribuert databehandling. Den er avhengig av MPP (nevnt i begynnelsen, se på nytt hvis du ikke skjønte det) for raskt å kjøre store mengder komplekse søk på tvers av flere noder. Med Synapse er det ekstra vekt på sikkerhet og personvern.
Selv om det er et standardalternativ for bedrifter som allerede bruker Microsoft-verktøy, er det vanskelig å integrere med andre produkter enn datavarehus fra andre selskaper. Tjenesten kan av og til bli buggy da den oppdateres kontinuerlig.
Azure Synapse er designet for online analytisk behandling og er derfor best foretrukket for behandling av store datasett i sanntid. Du kan vurdere å bruke Azure Synapse over SQL hvis lagerdataene dine er mer signifikante enn én terabyte
Brannbolt
Mens den fortsatt er ny på feltet. Firebolt hevder å være et fremtidig generasjons lager som yter 182 ganger raskere enn det SQL-baserte systemene. Firebolt er rask siden den bruker nye dataanalyse- og komprimeringsteknikker.
Under spørringene får den tilgang til små dataområder ved hjelp av indekser, i motsetning til andre datavarehus som bruker hele partisjoner og segmenter, og frigjør nettverkets båndbredde. Den er skalerbar og kan søke etter store datasett med imponerende hastigheter.
Selv om det er nytt på markedet, integreres det ikke med hele økosystemet (som er omfattende) av forretningsplattformer og etterretningsverktøy. Problemet løses imidlertid enkelt ved å bruke et spesifikt verktøy for uttrekk, transformasjon og lasting (ETL) for å kanalisere data til og fra lageret.
Firebolts lagrings- og datakraft er atskilt, noe som gjør det økonomisk for store og små institusjoner. Det er best for bedrifter som trenger raske analyser, selv om det kreves erfarne interne dataanalytikere.
Velge riktig Cloud Data Warehouse
Hvis du trenger et skydatavarehus og vil ha et godt, bør du vurdere størrelsen på organisasjonen din og hvordan du administrerer dataene. Hvis du eier en liten organisasjon som administrerer små datastørrelser og med lite eller ingen menneskelige ressurser til å håndtere dataanalysesektoren, som noen e-handelssider, vil du heller velge et datahus som er enkelt å bruke og kostnadseffektivt. av utsikter til ytelse.
På den annen side, hvis du driver en stor organisasjon som trenger et bestemt sett med databehov, er du nødt til å møte en avveining. Avveiningen er en detaljert beskrivelse i henhold til CAP-teoremet som sier at alle distribuerte data garanterer sikkerhet, tilgjengelighet og partisjonstoleranse (som betyr beskyttelse mot feil.) I de fleste tilfeller vil hver organisasjon trenge delvis toleranse, noe som etterlater avveiningen mellom konsistens og tilgjengelighet.
Du kan nå sjekke ut de mest pålitelige dataintegreringsverktøyene.