Dersom du har tilbragt litt tid i en virksomhet, har du muligens opplevd behovet for å effektivt samle data fra ulike analyse- og innsiktskilder.
Slik dataanalyse har hatt en betydelig innvirkning på mange organisasjoners evne til å generere inntekter og begrense kostnader. Det er likevel ikke overraskende at mengden data som skapes og analyseres, øker raskt i takt med en eksplosjon i antall og typer data.
Denne eksplosjonen tvinger datadrevne bedrifter til å ta i bruk pålitelige, skalerbare og sikre løsninger for å analysere og administrere data. Kravene til systemene overgår kapasiteten til tradisjonelle databaser, og det er her skyteknologien kommer inn.
Med den avanserte, moderne skyteknologien har mange kritiske forretningsapplikasjoner, som enterprise resource planning (ERP), databaser og markedsføringsverktøy, flyttet til skyen. Når forretningsdataene ligger i skyen, trenger bedrifter en løsning som sømløst kan lagre alle data fra ulike skybaserte applikasjoner. Løsningen er et skydatavarehus.
Denne artikkelen hjelper deg å forstå hva et skydatavarehus er, lister opp noen av de beste alternativene og forklarer hvordan du velger det beste for din organisasjon.
En kort historie om skydatavarehus
Som med alle tekniske domener, er det nødvendig å forstå hvorfor noe eksisterer for å virkelig forstå det. Dette gjelder også for å forstå driftsmodellen til et skydatavarehus.
Ifølge Education Ecosystem oppstod datavarehus først på 1980-tallet, med hensikt å lette dataflyten fra operasjonelle systemer til beslutningsstøttesystemer (DSS). De tidlige versjonene krevde stor redundans, og mange organisasjoner trengte flere DSS-miljøer for å betjene ulike brukere. DSS-miljøene brukte de samme dataene, men datainnsamling, rensing og integrering ble ofte gjentatt.
Etter hvert som datavarehusene ble mer effektive, utviklet de seg fra å være informasjonsstøttende for tradisjonelle business intelligence (BI)-plattformer til å bli bredere analysearkitekturer som støttet diverse applikasjoner som ytelsesstyring og ytelsesanalyse.
Gjennom årene har det blitt gjort store fremskritt i å levere inkrementell verdi til bedrifter, med de nyeste datadrevne varehusene (EWD) som gir tilgang til sanntidsdata og maskinlæringsinnsikt. Dette er imidlertid utenfor rammene for denne artikkelen.
Hva er et skydatavarehus?
Dersom du ønsker å integrere intelligens i forretningsinfrastrukturen din, er datavarehuset kjernen i arkitekturen. I motsetning til vanlige databaser, er datavarehus designet for å gi optimal analytisk ytelse på store datasett. Databaser fungerer ofte som transaksjonsbehandlingssystemer.
Et skydatavarehus består av en database som er tilgjengelig som en administrert tjeneste i en offentlig sky, og som er optimalisert for skalerbar BI og analyse. Du kan også se på det som en samling av både nåværende og tidligere informasjon.
Selv om mange skydatavarehus er tilgjengelige, vil hver av dem tilby sin egen variant av tjenester. Det finnes imidlertid noen felles faktorer som du kan forvente å finne på alle disse plattformene: datalagring og -administrasjon, automatiske programvareoppgraderinger og fleksibel kapasitetsadministrasjon som sømløst utvider eller reduserer datafotavtrykket ditt.
Nøkkelegenskaper
- Massivt parallellprosessering (MPP) – Denne funksjonen finnes i skydatavarehus som støtter store dataprosjekter for å utføre høyytelsesspørringer når de håndterer store datamengder. MPP består av flere servere som kjører parallelt for å distribuere behandlings-, input- og output-belastninger.
- Kolonnelagring – Denne funksjonen gir økonomisk fleksibilitet ved håndtering av analyser. Kolonnedata lagrer prosessdata i kolonner i stedet for rader, noe som gir raskere ytelse ved samle-søk, som i rapportering.
Fordeler
Skydatavarehus viser at de er en nødvendighet for enhver moderne virksomhet, med tanke på deres analyser og forretningsinnsikt som forbedrer driften, kundeservicen og gir virksomheten din et konkurransefortrinn. Her er fordelene ved å bruke skydatavarehus.
Leverandører av skydatavarehus
Nå som du kjenner til fordelene med skydatavarehus, kan du velge det som passer best for dine behov. Selv om de som er listet her ikke er rangert i en bestemt rekkefølge, har vi startet med de som har best teknisk ekspertise.
Google BigQuery
BigQuery er utviklet av Google og er et fullt administrert, serverløst datavarehus som automatisk skalerer for å matche dine lagrings- og databehov. I likhet med andre Google-produkter, tilbyr det kraftige analysefunksjoner i tillegg til å være kostnadseffektivt. Det er også pålitelig og tilbyr flere business intelligence-verktøy som du kan bruke til å samle inn innsikt og lage nøyaktige prognoser. BigQuery passer for komplekse aggregeringer over store datasett takket være sin kolonnebaserte lagring.
Google ønsker at du skal slippe å administrere lagerinfrastrukturen din, og BigQuery skjuler derfor den underliggende maskinvaren, nodene, databasen og konfigurasjonsdetaljene. For å komme raskt i gang, trenger du bare å opprette en konto med Google Cloud Platform (GCP), laste inn en tabell og kjøre en spørring.
Du kan også bruke BigQuerys kolonnebaserte og ANSI SQL-databaser til å analysere petabyte med data i høy hastighet. Mulighetene utvides til å inkludere romlig analyse ved hjelp av SQL og BigQuery GIS. Du kan også raskt lage og kjøre maskinlæringsmodeller (ML) på semi- eller storskala strukturerte data ved hjelp av enkel SQL og BigQuery ML. I tillegg kan du dra nytte av et interaktivt dashbord i sanntid ved hjelp av BigQuery BI-motoren.
For å få fullt utbytte av BigQuerys dataanalysefunksjoner, må du ha god kjennskap til SQL, akkurat som med andre datavarehus. Det er også kostnadseffektivt, men prisen avhenger av kodekvalitet (du betaler for behandlingshastighet og lagring). Du må derfor optimalisere spørringene dine for å unngå høye kostnader når du henter data.
BigQuery håndterer tung databehandling basert på atskilte databehandlings- og lagringslag, og passer dermed for organisasjoner som prioriterer tilgjengelighet over konsistens.
Amazon Redshift
Amazon Redshift ble lansert i november 2021 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 spredte seg i markedsandeler etter en storstilt adopsjon. Redshift bruker en SQL-dialekt basert på PostgreSQL, som er velkjent for mange analytikere globalt, og arkitekturen ligner den til lokale datavarehus.
En ulempe med Redshift er at det skiller seg fra andre løsninger på denne listen. Databehandlings- og lagringslagene er ikke fullstendig atskilte. Denne arkitekturen påvirker ytelsen til analytiske spørringer betydelig hvis du utfører mange skriveoperasjoner. Derfor trenger du intern kompetanse for å holde systemene oppdatert med vedlikehold og oppgraderinger.
Hvis du er ute etter utmerket konsistens på radnivå, som den som brukes i banksektoren, er Redshift et godt valg. Det er imidlertid ikke det beste valget dersom organisasjonen din trenger å utføre skrive- og prosessoperasjoner samtidig.
Snowflake
Snowflake skydatavarehus er unikt; det er fullstendig administrert og kjører på AWS, GCP og Azure, i motsetning til andre varehus som er nevnt her, som kjører i sine egne skyer. Snowflake er brukervennlig og kjent for sin avanserte evne til å transformere, utføre raske søk, utnytte 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 tilegne deg ny kunnskap.
Snowflake passer for dataanalytikere på alle nivåer ettersom det ikke bruker programmeringsspråkene Python eller R. Det er også kjent for sin sikre og komprimerte lagring av semistrukturerte data. I tillegg lar det deg spinne opp flere virtuelle varehus basert på dine behov, samtidig som du parallelliserer og isolerer individuelle spørringer, noe som øker ytelsen. Du kan samhandle med Snowflake ved hjelp av en nettleser, kommandolinjen, analyseplattformer og andre støttede drivere.
Selv om Snowflake er foretrukket for sin evne til å kjøre spørringer som ikke er mulige med andre løsninger, og tilbyr de beste mulighetene for å lage dashbord, må du kode egendefinerte funksjoner og rutiner.
Snowflake er populært blant mellomstore selskaper som ikke trenger å utføre skrive- og prosessoperasjoner med store datavolum eller krever konsistens over store datamengder.
Azure SQL-database
Dette produktet er en administrert database-som-en-tjeneste som er tilgjengelig som en del av Microsoft Azure, skyplattformen. Hvis organisasjonen din bruker Microsofts forretningsverktøy, kan dette være et naturlig valg for deg.
Azure SQL-databasen er kjent for sin skybaserte hosting med en interaktiv brukeropplevelse, fra opprettelse av SQL-servere til konfigurering av databaser. Den er også foretrukket på grunn av sitt brukervennlige grensesnitt og mange funksjoner for å manipulere data. Den er også skalerbar for å redusere kostnader og optimalisere ytelsen ved lavt bruk.
En ulempe er at den ikke er designet for store datamengder. Den passer for online transaksjonsbehandling (OLTP) arbeidsbelastninger og håndterer store mengder lese-og-skriveprosesser.
Dette verktøyet vil være et godt valg hvis virksomheten din håndterer enkle spørsmål og små databelastninger. Det er imidlertid ikke det beste valget dersom virksomheten din trenger tung analytisk kapasitet.
Azure Synapse
Denne delen av Azure-plattformen er rettet mot analyser og kombinerer flere tjenester som dataintegrasjon, datavarehus og stor dataanalyse. Selv om det kan virke likt Azure SQL-databasen, er det forskjellig.
Azure Synapse Analytics er skalerbart for store datatabeller basert på distribuert databehandling. Det er avhengig av MPP (nevnt tidligere) for raskt å kjøre store mengder komplekse søk på tvers av flere noder. Med Synapse legges 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 være ustabil da den kontinuerlig oppdateres.
Azure Synapse er designet for online analytisk behandling, og er derfor best egnet for behandling av store datasett i sanntid. Du kan vurdere å bruke Azure Synapse i stedet for SQL dersom datavarehusdataene dine er større enn én terabyte.
Firebolt
Selv om det fortsatt er nytt på markedet, hevder Firebolt å være et fremtidig generasjons lager som yter 182 ganger raskere enn SQL-baserte systemer. Firebolt er raskt fordi det bruker nye dataanalyse- og komprimeringsteknikker.
Under spørringene får det tilgang til små dataområder ved hjelp av indekser, i motsetning til andre datavarehus som bruker hele partisjoner og segmenter, noe som frigjør nettverkets båndbredde. Det er skalerbart og kan søke i store datasett med imponerende hastighet.
Selv om det er nytt på markedet, er det ikke integrert 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 datakapasitet er adskilt, noe som gjør det kostnadseffektivt for store og små institusjoner. Det er best for bedrifter som trenger raske analyser, selv om det krever erfarne dataanalytikere.
Velge det rette skydatavarehuset
Hvis du trenger et skydatavarehus og ønsker et godt et, bør du vurdere størrelsen på organisasjonen din og hvordan du administrerer dataene. Hvis du eier en liten organisasjon som administrerer små datamengder og har få eller ingen ressurser til å håndtere dataanalyse, som enkelte nettbutikker, bør du velge et datavarehus som er enkelt å bruke og kostnadseffektivt fremfor ytelse.
Hvis du derimot driver en stor organisasjon som har spesifikke databehandlingsbehov, må du forholde deg til et kompromiss. Kompromisset beskrives detaljert i 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, som igjen etterlater valget mellom konsistens og tilgjengelighet.
Du kan nå se på de mest pålitelige data integreringsverktøyene.