Обзор хранилища данных Хранилище данных — это интегрированная система хранения данных, которая собирает данные из различных исходных систем и обеспечивает поддержку бизнес-аналитики предприятия после очистки, преобразования и организации. По сравнению с традиционными системами обработки транзакций хранилища данных больше ориентированы на анализ и поддержку принятия решений на основе исторических данных, а не на выполнение повседневных бизнес-процессов. Реляционное хранилище данных: создание надежного фундамента Реляционное хранилище данных построено на основе традиционных систем управления реляционными базами данных (СУБД), таких как Oracle, SQL. Сервер или MySQL. Эти системы организуют данные в табличной форме и поддерживают язык запросов SQL, что делает их основой многих решений для корпоративных хранилищ данных. Ключевым преимуществом реляционного хранилища данных является его способность обрабатывать сложную обработку транзакций и высоконормализованные структуры данных, которые важны для обеспечения согласованности и точности данных. Пример: применение реляционного хранилища данных Предположим, розничная компания хочет понять тенденции продаж своих различных продуктов. Очистив и упорядочив записи о продажах и сохранив их в реляционном хранилище данных, компания может запускать SQL-запросы для получения данных о продажах продукции за каждый квартал за последние несколько лет. Эта информация может помочь руководству лучше понять тенденции рынка и соответственно разработать более эффективные маркетинговые стратегии. Многомерное хранилище данных: ускорение анализа Многомерное хранилище данных использует многомерные модели (такие как схема «звезда» или схема «снежинка») для организации данных и повышает производительность запросов за счет предварительного вычисления сводных таблиц. Этот подход идеально подходит для запросов онлайн-аналитической обработки (OLAP), которые позволяют быстро анализировать данные из нескольких измерений. Пример: Применение многомерного хранилища данных Сеть отелей может захотеть проанализировать свою заполняемость и доходы по регионам и во времени. Создавая многомерное хранилище данных, менеджеры отелей могут легко анализировать их с разных точек зрения, таких как географическое положение, временной интервал и т. д., чтобы определить, какие филиалы работают лучше всего и какие сезоны являются наиболее загруженными. Хранилище данных столбцов: оптимизация эффективности запросов Хранилище данных столбцов хранит данные в столбцах, а не в строках, что очень удобно для запросов агрегации при анализе данных. Поскольку столбчатое хранилище может значительно сократить операции дискового ввода-вывода, оно может значительно повысить производительность запросов. Например, Амазон Redshift и Google BigQuery — типичный пример использования этой технологии. Пример: применение столбчатого хранилища данных Веб-сайт электронной коммерции хочет проанализировать покупательское поведение своих клиентов. Используя столбчатое хранилище данных, сайт может быстро рассчитать такие показатели, как средний рейтинг для каждого продукта, самые популярные категории продуктов и многое другое. Эта возможность быстрого анализа помогает веб-сайтам электронной коммерции быстрее реагировать на изменения рынка и повышать удовлетворенность клиентов. Хранилище данных в памяти: возможность анализа в реальном времени Хранилище данных в памяти полностью загружает все данные в оперативную память, обеспечивая чрезвычайно быстрый доступ к данным. Этот тип склада особенно подходит для сценариев, требующих анализа в реальном времени, таких как SAP. HANA — это типичное хранилище данных в памяти. Пример: применение хранилища данных в памяти. Финансовой компании необходимо отслеживать динамику рынка в режиме реального времени, чтобы быстро принимать инвестиционные решения. Используя хранилище данных в памяти, компания может анализировать рыночные данные за миллисекунды, что позволяет трейдерам быстро использовать рыночные возможности и повышать прибыльность. Облачное хранилище данных: гибкое и масштабируемое Облачное хранилище данных использует услуги, предоставляемые платформой облачных вычислений, для создания хранилища данных с высокой масштабируемостью и гибкостью. Пользователи могут динамически настраивать ресурсы в соответствии с потребностями, не беспокоясь об обслуживании оборудования. Пример: применение облачного хранилища данных Стартап быстро растет, как и объем его данных. Используя сервисы облачных хранилищ данных, такие как Amazon. Редшифт или Гугл BigQuery), компания может динамически расширять свои возможности хранения и обработки данных в зависимости от роста бизнеса, избегая риска инвестирования больших сумм денег в первоначальную покупку аппаратного оборудования.

Гибридное хранилище данных: локально и в облаке Гибридные хранилища данных сочетают в себе преимущества локального и облачного развертывания, позволяя гибко переносить данные между частными и общедоступными облаками. Такой подход обеспечивает более высокую доступность и безопасность данных. Пример: Применение гибридного хранилища данных Крупная производственная компания располагает конфиденциальными производственными данными, а также ей необходимо обрабатывать большие объемы данных о взаимодействии с клиентами. Создав гибридное хранилище данных, компания сможет хранить конфиденциальные данные в локальном центре обработки данных и хранить данные о взаимодействии с клиентами в облаке, обеспечивая безопасность данных, одновременно используя преимущества гибкости облачных сервисов. Озеро данных: среда, в которой хранятся необработанные данные. Озеро данных — это среда, в которой хранятся необработанные данные, обычно без предварительной обработки или структурирования данных, и поддерживается множество форматов данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Озера данных часто используются вместе с хранилищами данных в качестве дополнения к хранилищу данных. Пример: приложение Data Lake Медиа-компания собирает большое количество данных о поведении пользователей при просмотре, включая время воспроизведения видео, продолжительность просмотра и т. д. Сохраняя эти данные в озере данных, компании могут использовать Apache. Такие инструменты, как Spark, выполняют анализ в режиме реального времени, чтобы понять предпочтения пользователей и соответствующим образом оптимизировать алгоритмы рекомендаций по контенту. в заключение Выбор правильной архитектуры хранилища данных имеет решающее значение для обеспечения точности и доступности данных. Предприятия должны выбрать наиболее подходящее решение для хранилища данных, исходя из потребностей своего бизнеса, размера данных, бюджета и других факторов. С развитием технологий все больше и больше предприятий обращаются к более гибким и эффективным решениям облачных хранилищ данных и гибридным хранилищам данных, чтобы соответствовать меняющимся потребностям рынка.