Mi az az adattárház?
Ezt a weboldalt az Ön kényelme érdekében gépileg lefordították. Az SAP semmilyen garanciát nem vállal a gépi fordítás helyességére és teljességére vonatkozóan. Az eredeti angol weboldalt az oldal jobb felső sarkában található világtérkép segítségével lehet megtalálni.
Az adattárház (DW) egy digitális tárolórendszer, amely sok különböző forrásból származó nagy mennyiségű adatot kapcsol össze és harmonizál. Célja az üzleti intelligencia (BI), a jelentéskészítés és az analitika táplálása, valamint a törvényi követelmények támogatása, hogy a vállalatok adataikat elemzésekké alakíthassák, és intelligens, adatvezérelt döntéseket hozhassanak. Az adattárházak egy helyen tárolják az aktuális és a történeti adatokat, és egyetlen adatforrásként szolgálnak egy szervezet számára.
Az adatok az operatív rendszerekből (pl. ERP és CRM), adatbázisokból és külső forrásokból (partnerrendszerek, IoT), Internet of Things (IoT) eszközökből, időjárási alkalmazásokból és közösségi médiából áramolnak be – általában rendszeresen. A felhőalapú számítástechnika megjelenése változásokat idézett elő a környezetben. Az elmúlt években az adattárolási helyszínek a hagyományos helyszíni infrastruktúráról több helyszínre tértek át, beleértve a helyszíni, a magánfelhő- és a nyilvános felhőket is.
A modern adattárházakat úgy tervezték, hogy mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatokat kezeljék, például videókat, képfájlokat és érzékelőadatokat. Egyesek integrált analitikát és memórián belüli adatbázis-technológiát használnak (amely az adathalmazt a számítógép memóriájában tárolja, nem pedig a lemezes tárolóban), hogy valós idejű hozzáférést biztosítson a megbízható adatokhoz, és ösztönözze a magabiztos döntéshozatalt. Adatraktározás nélkül nagyon nehéz kombinálni a heterogén forrásokból származó adatokat, biztosítani, hogy azok az elemzéshez a megfelelő formátumban legyenek, és az adatok aktuális és hosszú távú nézetét is megkapjuk az idő múlásával.
Mi az az adattárház?
Az adatraktározás előnyei
Minden sikeres BI vagy analitikai program alapja egy jól megtervezett adattárház. Fő feladata a ma a vállalkozások számára elengedhetetlenné vált jelentések, irányítópultok és elemzési eszközök támogatása. Az adattárház információval szolgál az adatvezérelt döntésekhez – és segít abban, hogy helyesen hívjon fel mindent az új termékfejlesztéstől a készletszintekig. Az adattárház számos előnnyel jár. Íme néhány:
- Jobb üzleti elemzések: Az adatraktározás révén a döntéshozók több forrásból is hozzáférhetnek az adatokhoz, és már nem kell hiányos információk alapján döntéseket hozniuk.
- Gyorsabb lekérdezések: Az adattárházak kifejezetten a gyors adatlehívásra és elemzésre épülnek. A DW segítségével nagyon gyorsan lekérdezhet nagy mennyiségű konszolidált adatot, és az IT nem nyújt támogatást.
- Jobb adatminőség: A DW-be történő betöltés előtt az adattisztítási eseteket a rendszer hozza létre és viszi be egy munkaállományba további feldolgozás céljából, biztosítva, hogy az adatok konzisztens formátumba alakuljanak át, ami támogatja a kiváló minőségű, pontos adatokon alapuló analitikákat – és döntéseket.
- Történeti rálátás: A gazdag történeti adatok tárolásával egy adattárház lehetővé teszi a döntéshozók számára, hogy tanuljanak a korábbi trendekből és kihívásokból, előrejelzéseket készítsenek, és folyamatos üzletfejlesztést ösztönözzenek.
Adattárház adateredetet megjelenítő képernyőképe.
Mit tud egy adattárháztároló?
Amikor az adattárházak először az 1980-as évek végén váltak népszerűvé, úgy tervezték, hogy információkat tároljanak az emberekről, termékekről és tranzakciókról. Ezeket az adatokat – amelyeket strukturált adatoknak hívnak – a könnyű hozzáférés érdekében teljesen rendszerezték és formázták. A vállalkozások azonban hamarosan olyan strukturálatlan adatokat akartak tárolni, lehívni és elemezni, mint a dokumentumok, képek, videók, e-mailek, közösségimédia-bejegyzések és a gépérzékelőktől származó nyers adatok.
A modern adattárház strukturált és strukturálatlan adatokat is tartalmazhat. Ezeknek az adattípusoknak az összevonásával és a kettő közötti silók lebontásával a vállalkozások teljes és átfogó képet kaphatnak a legértékesebb elemzésekről.
Néhány kulcsfogalom
A DW világában sok olyan kifejezés van, amit észre kell venni. Íme néhány a legfontosabbak közül. Fedezzen fel más kifejezéseket és GYIK-eket a szójegyzékünkben.
Adattár vs. adatbázis
Az adatbázisok és az adattárházak egyaránt adattároló rendszerek, azonban különböző célokat szolgálnak. Az adatbázis általában egy adott üzleti terület adatait tárolja. Az adattárház a teljes vállalat aktuális és történeti adatait tárolja, és az üzleti intelligenciát és az analitikát táplálja. Az adattárházak adatbázisszerver segítségével nyernek adatokat a szervezet adatbázisaiból, és további funkciókkal rendelkeznek az adatmodellezéshez, az adatéletciklus-kezeléshez, az adatforrás-integrációhoz stb.
Adattár vs. adattó
Az adattárházakat és az adattavakat egyaránt Big Data tárolására használják, de ezek nagyon különböző tárolórendszerek. Az adattárház egy meghatározott célra formázott adatokat tárol, míg az adattó nyers, feldolgozatlan állapotban tárolja az adatokat, amelyek célja még nincs meghatározva. Az adattárházak és tavak gyakran kiegészítik egymást. Ha például egy tóban tárolt nyers adatokra van szükség egy üzleti kérdés megválaszolásához, akkor azok kinyerhetők, tisztázhatók, átalakíthatók, és egy adattárházban elemezhetők. Az adatok mennyisége, az adatbázis teljesítménye és a tárhely árazása fontos szerepet játszik a megfelelő tárolómegoldás kiválasztásában.
Az adattárház adattóhoz viszonyított diagramja.
Adattárház vs. adatpiac
Az adatpiac az adattárház részterülete, amely külön részlegre vagy üzletágra osztható fel, mint például az értékesítés, a marketing vagy a pénzügy. Egyes adatmezők önálló üzemeltetési célokra is létrejönnek. Míg egy adattárház az egész vállalat központi adattárolója, addig az adatpiac a releváns adatokat szolgálja ki egy kiválasztott felhasználócsoport számára. Ez leegyszerűsíti az adatokhoz való hozzáférést, felgyorsítja az elemzést, és ellenőrzést biztosít számukra a saját adataik felett. Gyakran több adatmodell kerül telepítésre egy adattárházon belül.
Adatpiac és működésének ábrája.
Melyek az adattárház kulcskomponensei?
Egy tipikus adattárháznak négy fő összetevője van: egy központi adatbázis, egy ETL (kivonat, átalakítás, betöltő) eszközök, metaadatok és hozzáférési eszközök. Mindezeket a komponenseket a sebesség érdekében alakították ki, így gyorsan elérheti az eredményeket, és menet közben elemezheti az adatokat.
Az adattárház komponenseit ábrázoló diagram.
- Központi adatbázis: Az adatbázis szolgál az adattárház alapjaként. Ezek hagyományosan standard relációs adatbázisok, amelyek helyben vagy a felhőben futnak. De a Big Data, a valódi, valós idejű teljesítmény és a RAM költségeinek drasztikus csökkenése miatt az in-memory adatbázisok gyorsan népszerűvé válnak.
- Adatintegráció: Az adatokat a forrásrendszerekből hívják le és módosítják, hogy összehangolják az információkat a gyors analitikai felhasználáshoz különféle adatintegrációs megközelítések, például az ETL (kinyerés, átalakítás, betöltés) és az ELT, valamint a valós idejű adatreplikáció, tömeges adatfeldolgozás, adattranszformáció, valamint adatminőségi és adatbővítési szolgáltatások segítségével.
- Metaadatok: a metaadatok az adataira vonatkozó adatok. Meghatározza az adattárház adathalmazainak forrását, használatát, értékeit és egyéb funkcióit. Vannak olyan üzleti metaadatok, amelyek kontextust adnak hozzá az adataihoz, valamint technikai metaadatok, amelyek leírják, hogyan férhet hozzá az adatokhoz – ideértve azok tartózkodási helyét és felépítésének módját is.
- Adattárház-hozzáférési eszközök: a hozzáférési eszközök segítségével a felhasználók interakcióba léphetnek az adattárház adataival. A hozzáférési eszközök közé tartoznak például a lekérdezési és jelentéskészítő eszközök, az alkalmazásfejlesztési eszközök, az adatbányászati eszközök és az OLAP eszközök.
Adattár architektúra
Korábban az adattárházak olyan rétegekben működtek, amelyek megfeleltek az üzleti adatok áramlásának.
Az adattárház architektúrájának ábrája. Egy tipikus adattárház tartalmazza a fenti három külön réteget. Napjainkban a modern adattárházak egyetlen rendszerben kombinálják az OLTP-t és az OLAP-ot.
- Adatréteg: a rendszer kinyeri az adatokat a forrásokból, majd ETL-eszközök segítségével átalakítja és betölti az alsó rétegbe. Az alsó réteg az adatbázisszerverből, az adatmodellekből és az adattavakból áll. Ebben a rétegben jönnek létre a metaadatok – és az adatintegrációs eszközök, mint például az adatvirtualizáció, az adatok zökkenőmentes kombinálására és összesítésére használatosak.
- Szemantikai réteg: A középső rétegben az online analitikai feldolgozás (OLAP) és az online tranzakciós feldolgozó (OLTP) szerverek átstrukturálják az adatokat gyors, komplex lekérdezések és elemzések céljából.
- Analitikai réteg: a felső réteg a frontend kliensréteg. Tartalmazza az adattárház hozzáférési eszközeit, amelyekkel a felhasználók interakcióba léphetnek az adatokkal, létrehozhatnak irányítópultokat és beszámolókat, felügyelhetik a KPI-ket, elemezhetik és elemezhetik az adatokat, építhetik az alkalmazásokat stb. Ez a réteg gyakran tartalmaz egy workbench- vagy homokozó területet az adatböngészéshez és az új adatmodell-fejlesztéshez.
Az adattárházakat a döntéshozatal támogatására tervezték, és azokat elsősorban informatikai csapatok építették és tartják karban, de az elmúlt néhány évben átalakultak az üzleti felhasználók felruházása érdekében, csökkentve az informatikától való függőségüket az adatokhoz való hozzáférés és az érdemi elemzések levezetése érdekében. Néhány kulcsfontosságú adatraktározási képesség, amelyek feljogosították az üzleti felhasználókat a következőkre:
- A természetes nyelvi kifejezéseket nyújtó szemantikai vagy üzleti réteg lehetővé teszi mindenki számára az adatok azonnali megértését, az adatmodell elemei közötti kapcsolatok meghatározását és az adatmezők új üzleti információkkal való bővítését.
- A virtuális munkaterületek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy egy biztonságos és szabályozott helyre vigyenek adatmodelleket és kapcsolatokat, így jobban együttműködhetnek kollégáikkal egy közös térben és egy közös adathalmazon keresztül.
- A Cloud tovább javította a döntéshozatalt azáltal, hogy az alkalmazottakat sokféle eszközzel és funkcióval ruházta fel az adatelemzési feladatok egyszerű elvégzéséhez. Informatikai támogatás nélkül kapcsolhatnak össze új alkalmazásokat és adatforrásokat.
A felhőalapú adattárház hét legfontosabb előnye
A felhőalapú adattárházak egyre népszerűbbek – jó oknál fogva. Ezek a modern raktárak számos előnyt nyújtanak a hagyományos, helyszíni verziókkal szemben. A felhőalapú adattárház hét legfontosabb előnye:
- Gyors üzembe helyezés: A felhőalapú adattárházzal közel korlátlan számítási energiát és adattárolót vásárolhat mindössze néhány kattintással – és építheti saját adattárházát, adatmartáit és homokozó dobozait bárhonnan, percekben.
- Alacsony működési összköltség (TCO): Az adattárház szolgáltatásként (DWaaS) árképzési modellek vannak beállítva, így csak a szükséges erőforrásokért kell fizetnie, amikor szüksége van rájuk. Nem kell előre jeleznie a hosszú távú szükségleteit, vagy a szükségesnél több számítást kell fizetnie. Emellett elkerülhetők az olyan kezdeti költségek, mint a drága hardver, szerverszobák és karbantartási személyzet. A tárolási árak és a számítástechnikai árképzés elkülönítése lehetőséget nyújt a költségek csökkentésére is.
- Rugalmasság: felhőalapú adattárház esetén szükség szerint dinamikusan növelheti vagy csökkentheti a skálát. A Cloud egy virtualizált, nagy mértékben elosztott környezetet biztosít számunkra, amely hatalmas mennyiségű adatot képes kezelni, amelyek fel- és csökkenhetnek.
- Biztonság és katasztrófa utáni helyreállítás: sok esetben a felhőalapú adattárházak valójában erősebb adatbiztonságot és titkosítást biztosítanak, mint a helyszíni DW-k. Az adatok is automatikusan duplikálódnak és biztonsági másolatot kapnak, így minimálisra csökkenthető az adatvesztés kockázata.
- Valós idejű technológiák: A memórián belüli adatbázisokra épülő felhőalapú adattárházak rendkívül gyors adatfeldolgozási sebességet biztosíthatnak a valós idejű adatok azonnali helyzetismeret érdekében történő szolgáltatásához.
- Új technológiák: A felhőalapú adattárházak segítségével könnyen integrálhatja az új technológiákat, például a gépi tanulást, amely irányított élményt nyújt az üzleti felhasználók számára, és döntéstámogatást biztosít, például felteendő kérdések formájában.
- Az üzleti felhasználók támogatása: A felhőalapú adattárházak egyformán és globálisan segítik a munkavállalókat a számos forrásból származó adatok egyetlen nézetével, valamint az adatelemzési feladatok egyszerű elvégzéséhez szükséges eszközök és funkciók sokaságával. Informatika nélkül új alkalmazásokat és adatforrásokat kapcsolhatnak össze.
Az adattárház támogatja a vállalati kiadások átfogó elemzését részleg, szállító, régió és státus szerint, hogy néhányat megnevezzen.
Adatraktározás legjobb gyakorlatai
Ha új adattárházat hoz létre, vagy új alkalmazásokat ad hozzá egy meglévőhöz, bevált lépések történnek a célok elérése érdekében, miközben időt és pénzt takarít meg. Néhányan az Ön üzleti használatára összpontosítanak, más gyakorlatok pedig a teljes informatikai program részét képezik. Az alábbi lista jó kiindulópont, és a technológiai és szolgáltatási partnerekkel való együttműködés során további bevált gyakorlatokat fog alkalmazni.
Üzleti legjobb gyakorlatok
- Adja meg a szükséges adatokat. Ha jól átlátja kezdeti igényeit, megtalálhatja a támogatandó adatforrásokat. Gyakran a kereskedelmi csoportok, a vevők és a szállítók rendelkeznek adatajánlással az Ön számára.
- Dokumentálja az aktuális adatok helyét, struktúráját és minőségét. Ezután azonosíthatja az adathiányokat és az adatok átalakítására vonatkozó üzleti szabályokat, hogy azok megfeleljenek a raktárszükségleteknek.
- Állítson össze egy csapatot. Ide tartoznak a vezető szponzorok, a vezetők és a személyzet, akik felhasználják és rendelkezésre bocsátják az információkat. Azonosítsa például a standard beszámolókat és a feladataik elvégzéséhez szükséges KPI-ket.
- Priorizálja az adattárház-alkalmazásokat. Válasszon ki egy vagy két, ésszerű igényekkel és üzleti értékkel bíró kísérleti projektet.
- Válasszon ki egy erős adattárház-technológiai partnert. Rendelkezniük kell a projektjeihez szükséges bevezetési szolgáltatásokkal és tapasztalattal. Győződjön meg róla, hogy támogatják az Ön bevezetési igényeit, beleértve a felhő szolgáltatásokat és az on-premise opciókat is.
- Készítsen egy jó projekttervet. Dolgozzon együtt csapatával egy realisztikus tervrajzon és ütemterven, amely támogatja a kommunikációt és a státusbeszámolókat.
IT legjobb gyakorlatok
- A teljesítmény és a biztonság figyelemmel kísérése. Az adattárházbeli adatok értékesek, de könnyen hozzáférhetőnek kell lenniük ahhoz, hogy értéket biztosítsanak a szervezet számára. Gondosan kísérje figyelemmel a rendszerhasználatot a magas teljesítményszintek biztosítása érdekében.
- Adatminőségi szabványok, metaadatok, struktúra és irányítás karbantartása. Az értékes adatok új forrásai rutinszerűen rendelkezésre állnak, de egy adattárház részeként következetes gazdálkodást igényelnek. Kövesse az adattisztítási eljárásokat, határozza meg a metaadatokat és feleljen meg az irányítási szabványoknak.
- Agilis architektúra biztosítása. A vállalati és üzleti egységek használatának növekedésével az adatpiaci és raktári igények széles skáláját fedezheti fel. Egy rugalmas platform sokkal jobban támogatja őket, mint egy korlátozott, korlátozó termék.
- Automatizálja a folyamatokat, például a karbantartást. Amellett, hogy hozzáadott értéket ad az üzleti intelligenciához, a gépi tanulás automatizálhatja az adattárház műszaki kezelési funkcióit a sebesség fenntartása és a működési költségek csökkentése érdekében.
- A felhő stratégiai használata. Az üzleti egységeknek és osztályoknak eltérő telepítési igényeik vannak. Szükség esetén használjon on-premise rendszereket, és használja a felhőalapú adattárházakat a skálázhatóság, a csökkentett költségek, valamint a telefonos és táblagépes hozzáférés érdekében.
Összefoglalva
A modern adattárházak és az egyre inkább felhőalapú adattárházak az anyavállalatok és üzleti egységeik digitális átalakítására irányuló kezdeményezések kulcsfontosságú részét fogják képezni. Tőkésítenek az aktuális üzleti rendszerekből, különösen akkor, ha több belső rendszerből származó adatokat kombinálnak a külső szervezetektől származó új, fontos információkkal.
Irányítópultok, KPI-k, riasztások és beszámolók támogatják a vezetői, vezetői és személyzeti igényeket, valamint a fontos vevői és szállítói igényeket. Az adattárházak gyors, összetett adatbányászatot és -elemzéseket is biztosítanak, és nem zavarják más üzleti rendszerek teljesítményét.
Tekintettel arra, hogy a vállalati irodák és az üzleti egységek szükség szerint rugalmasan tudják elindítani a kis méreteket és terjeszkedni, a modern adattárház-technológia segítségével javíthatja a döntéshozatalt és a lentről induló teljesítményt.
Fedezze fel az SAP adattárház-megoldását
Egységesített adatok és elemzések a megbízható döntésekhez a felhőben.
További információk ebben a sorozatban
Adattárház GYIK
Az adattó olyan hely, ahol mindenféle Big Data tárolható, legyen szó akár üzleti alkalmazásokból származó strukturált adatokról, akár mobilalkalmazásokból, közösségi médiából vagy a dolgok internetéről (IoT) származó strukturálatlan adatokról. Mivel az adatok tárolása természetes formában történik – strukturált, strukturálatlan, félstrukturált vagy bináris –, konverzióra, normalizálásra vagy más feldolgozásra lehet szükség ahhoz, hogy az elemzések több adattípuson keresztül is lehetővé váljanak. A legtöbb adattó felhőalapú az általuk tárolt nagy adatmennyiség, az elosztott forrásokhoz való nagy sebességű csatlakozások szükségessége és a skálázhatóság szükségessége miatt.
Az ETL a „kivonat, átalakítás és betöltés” rövidítése. Ezek a tevékenységek együttesen alkotják az adatok forrásból való átvételének és használható formátumba való konvertálásának folyamatát, majd áthelyezik azt egy adattárházba vagy más adattárolóba. Az ETL különösen hasznos a tranzakciós adatok esetében, de a fejlettebb eszközök számos strukturálatlan adattípust is kezelhetnek.
Az adatpiac egy adattárház particionált szegmense, amely egy adott üzleti területre vagy csoportra, például pénzügyre vagy marketingre irányul. Az adatmarták megkönnyítik az osztályok számára a számukra releváns adatokhoz és elemzésekhez való gyors hozzáférést, valamint a saját adathalmazaik vezérlését a nagyobb adattáron belül.
Az adatmodellek a szoftverfejlesztés és -elemzés alapvető elemei. Az adatmodell az adatok struktúrájának és formájának leírása, amelyben az adatok tárolásra kerülnek az adatbázisban. Az adatmodell biztosítja az adatbázison belüli adatelemek közötti kapcsolatok keretrendszerét, valamint útmutatót ad az adatok használatához.
Az adatmodellezés az adatmodellek létrehozásának folyamata. Adatbázis- vagy adattárház-struktúra létrehozásakor a tervező egy diagrammal kezdődik, amely bemutatja, hogyan fognak az adatok az adatbázisba vagy adattárházba vagy adattárházból kiáramolni. Ez a lefutási diagram az adatformátumok, struktúrák és adatbázis-kezelő funkciók jellemzőinek definiálására szolgál az adatáramlási követelmények hatékony támogatása érdekében. A modellezés szabványosított módszert biztosít az adatbázis-tartalom rendszereken átívelő konzisztens definiálására és formázására, lehetővé téve a különböző alkalmazások számára ugyanazon adatok megosztását.
A vállalati adattárház (EDW) egy helyen tárolja az összes aktuális és történeti üzleti adatot – a törzsadatok kezelésének, az adatraktározásnak a megtestesítését és az adatkezelés holisztikus megközelítésén alapuló adatstratégiát. Az EDW-k üdvözlő környezetet biztosítanak az elemzési szoftverekhez és a pontos, vállalati szintű KPI-k és beszámolók karbantartásához. Számos EDW felhőalapú a skálázhatóság, a hozzáférés és a könnyű használat érdekében.
SAP Insights hírlevél
Feliratkozás ma
Kulcsfontosságú betekintést nyerhet hírlevelünkre való feliratkozással.