Worin besteht der Unterschied zwischen einem ODS und einem Data Warehouse?
Um den Unterschied zwischen einem Operational Data Store (ODS) und einem Data Warehouse besser zu verstehen, ist es am besten, klarzustellen, dass ein ODS kein Ersatz oder Ersatz für ein Data Warehouse ist. Während ein ODS häufig ein Vermittler oder Staging-Bereich für ein Data Warehouse ist, unterscheidet sich der ODS darin, dass seine Daten überschrieben werden und sich häufig ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein Data Warehouse statische Daten für Archivierung, Speicherung, historische Analyse und Berichterstellung.
Allerdings haben ein ODS und ein Data Warehouse vieles gemeinsam, da sie beide Daten aus unterschiedlichen Quellen importieren und konsolidieren. Diese Quellen stellen eine Schlüsselfunktion für Analyse und Berichterstellung dar, aber es ist wichtig, die Nuancen zwischen beiden zu unterscheiden, um zu entscheiden, ob Sie eine integrierte Datenlösung bereitstellen oder sie in einer mehrstufigen Datenarchitektur kombinieren, um Ihrem Unternehmen die größtmögliche Business Intelligence (BI) zu bieten.
Das ODS in Aktion
Ein Fortune 100 Sach- und Haftpflichtversicherer in den USA fand es schwierig, den Betrieb effizient zu verwalten, da die Entwicklungszyklen langsam waren, die Datenverarbeitungsmöglichkeiten begrenzt waren und er stark von der IT abhängig war. Das Unternehmen suchte nach kostengünstigen Infrastruktur- und Analyselösungen, während es seine bestehenden Anwendungen auf eine ereignisbasierte Architektur migrierte.
Da sie wussten, dass es einen besseren Weg gab, machten sie sich daran, eine intelligente, hochmoderne ODS- und Analyselösung bereitzustellen. Um zu erfahren, wie wir ihre vorhandenen Anwendungen auf eine ereignisbasierte Architektur migriert haben, lesen Sie diese Fallstudie zur Bereitstellung eines operativen Datenspeichers der nächsten Generation.
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Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein System für die Berichterstellung und Datenanalyse, das als zentrales Repository für aus unterschiedlichen Quellen integrierte Daten fungiert. Data Warehouses speichern unstrukturierte, strukturierte und halbstrukturierte Daten, um Unternehmen eine einzige Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth, SSOT) für die langfristige strategische Planung zu bieten.
Die meisten Data Warehouses umfassen die folgenden Elemente:
Eine relationale Datenbank (RDB) zum Speichern großer Mengen geschäftsbezogener Daten zu Kunden, Bestellungen oder Produkten.
Eine Extraktions-, Lade- und Transformationslösung (ELT), die zum Vorbereiten von Big Data für statistische Analysen, Berichte und Data-Mining-Funktionen verwendet wird.
Clientseitige Visualisierungstools zur Präsentation von Daten für Geschäftsanwender.
Erweiterte Data Warehouses umfassen häufig anspruchsvolle Anwendungen, die durch die Anwendung von Data-Science- und künstlichen Intelligenz-Algorithmen (KI) verwertbare Informationen generieren.
Die 5 besten Data Warehouse-Lösungen
Data Warehouses können vor Ort, in der Cloud oder in einer Hybrid-Cloud-Umgebung bereitgestellt werden. Die meisten Data Warehouses werden auf einem Cloud-Dienst gehostet, der eine skalierbarere und kostengünstigere Lösung als Infrastrukturen vor Ort bietet. Zu den beliebtesten Cloud-Data-Warehouse-Optionen gehören:
1. Amazon Redshift ist eine vollständig verwaltete, AWS-Cloud-basierte Data Warehousing-Plattform. Redshift ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die über ein vorhandenes relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) wie MySQL, PostgreSQL und Oracle DB verfügen.
2. Azure SQL Data Warehouse ist ein von Microsoft verwalteter Petabyte-Dienst mit Steuerelementen zur unabhängigen Verwaltung von Rechenleistung und Speicher. Er eignet sich am besten für Benutzer, die die Rechenleistungsebene anhalten und gleichzeitig die Daten beibehalten möchten, um die Betriebskosten in einer Pay-as-you-go-Umgebung zu senken.
3. Google BigQuery ist ein serverloses, hochgradig skalierbares und kostengünstiges Multi-Cloud-Data Warehouse, das für die interaktive Analyse riesiger Datensätze entwickelt wurde. Google bietet integrierte Tools für maschinelles Lernen und Business Intelligence wie BigQuery ML und BigQuery BI Engine zur Unterstützung erweiterter Analysefunktionen .
4. SAP Data Warehouse Cloud ist eine SAAS-Cloud-Lösung, die Datenintegration, Datenbank-, Data Warehouse- und Analysefunktionen umfasst, um Unternehmen beim Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens zu unterstützen.
5. Snowflake ist eine ANSI-Standard-SQL-Datenbank mit spaltenbasiertem Speicher, die für Big Data-Analysen entwickelt wurde. Snowflake eignet sich am besten für Organisationen, die komplexe Abfragen ausführen, Datenanalysen durchführen oder Big Data Science betreiben.
Vorteile eines Data Warehouse
Neben den Analysefunktionen eines Data Warehouse, die zur Verbesserung geschäftlicher Entscheidungen erforderlich sind, gibt es noch fünf weitere Möglichkeiten, wie ein Data Warehouse Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft.
Umfassende historische Daten
Bei richtiger Formatierung sind die genauen Daten, die ein Data Warehouse liefert, für Entscheidungsträger unerlässlich, um aus vergangenen Trends und Herausforderungen zu lernen. Ein Data Warehouse kann historischen Daten Kontext verleihen, indem es alle wichtigen Leistungstrends zu früheren Strategien auflistet – etwas, das mit einer herkömmlichen Datenbank nicht erreicht werden kann.
Mehr Sicherheitsoptionen
Ob vor Ort oder in der Cloud: Ein Data Warehouse kann die Datensicherheit durch Verschlüsselung und spezielle Schutzeinstellungen wie „Slave Read Only“ gewährleisten, um bösartigen SQL-Code zu blockieren und vertrauliche Daten zu schützen.
Höhere Skalierbarkeit
Data Warehouses sind Schlüsselkomponenten, die Unternehmen die Skalierbarkeit bieten, die sie für einen reibungslosen Betriebsablauf benötigen. Die Fähigkeit, mehr Abfragen zu verarbeiten und bei Spitzenbedarf hoch- und herunterzuskalieren, trägt zu mehr Skalierbarkeit im gesamten Unternehmen bei.
Bessere Strategie
Durch die Nutzung historischer Daten, um intelligentere, metrische Entscheidungen in allen Bereichen, vom Inventar über wichtige Verkäufe bis hin zu Produktveröffentlichungen, zu treffen, können Unternehmen eine Wettbewerbsstrategie entwickeln, dieVerlassen Sie sich nicht auf Ihre Intuition.
Hoher ROI
Ein Data Warehouse ermöglicht es Organisationen, wichtige Fragen zu beantworten, wie etwa: Was ist der Wert der verfügbaren Datenbestände? Können Stakeholder in Echtzeit auf unsere Daten zugreifen? Können Datenströme monetarisiert werden? Was ist der Wert der verfügbaren Datenbestände? Die Fähigkeit, diese Fragen zu beantworten, bietet Organisationen eine Amortisationszeit für ihr Data Warehouse von weniger als zwei Jahren.
Nachteile eines Data Warehouse
Einer der größten Nachteile eines Data Warehouse ist seine nichtflüchtige Natur, d. h. die Daten sind schreibgeschützt und müssen bereinigt werden. Dies führt zu Zeitabweichungen, d. h. Data Warehouse-Updates werden in geplanten Stapeln durchgeführt, was zu veralteten Berichten führen kann.
Aus diesem Grund entscheiden sich viele Organisationen für die Implementierung eines ODS als Staging-Bereich zur Integration betrieblicher Daten für den täglichen Betrieb.
Was ist ein Operational Data Store?
Ein Operational Datenspeicher ist eine kostengünstige Lösung für die nichtflüchtige Natur von Data Warehouses. Ein ODS erfordert nicht die gleichen Transformationen wie ein Data Warehouse. Da ein ODS nur strukturierte Daten speichern kann, bleiben die Daten in ihrem bestehenden Schema, wodurch es eher einem Data Lake ähnelt, der den Schema-on-Write-Ansatz verwendet.
In diesem Sinne fungiert das ODS als Repository, das einen Snapshot der aktuellsten Daten einer Organisation speichert, sodass Benutzer Probleme leichter diagnostizieren können, bevor sie Komponentensysteme durchsuchen müssen. Ein ODS ermöglicht es Servicemitarbeitern beispielsweise, eine Transaktion sofort abzufragen, um Folgendes zu beantworten:
Wo befindet sich das Paket des Kunden aktuell?
Warum wird die Transaktion nicht durchgeführt?
Welche Schritte kann ich unternehmen, um dieses Problem weiter zu beheben?
Da der Staging-Bereich operative Daten aus Transaktionsquellen nahezu in Echtzeit empfängt, wird die Belastung der Transaktionssysteme verringert, indem nur Zugriff auf die aktuellen Daten gewährt wird, die abgefragt werden. Dies macht ein ODS zur idealen Lösung für alle, die eine 360-Grad-Ansicht von Informationen suchen, die mit aktuellen Datensätzen verknüpft sind, um schnellere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Vorteile eines Operational Data Store
Wie kann Ihr Unternehmen von einem Operational Data Store profitieren? Hier sind fünf überzeugende Gründe, warum Sie einen ODS in Betracht ziehen sollten, um Ihrem Unternehmen auf einen Blick die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität zu bieten, die es braucht.
Kosteneffizient
Ein ODS ist viel günstiger zu erstellen und zu implementieren als Data Warehouses und Data Lakes. Während die Preise je nach Betriebsanforderungen und Anwendungsfällen stark variieren, kostet ein ODS normalerweise etwa ein Zehntel dessen, was Unternehmen für ein lokales Data Warehouse zahlen würden.
Schnelle Abfragen
Da ein operativer Datenspeicher nur aktuelle Daten sammelt, wird die Abfrage vereinfacht, da keine mehrstufigen Verknüpfungen erforderlich sind. Dies ist insbesondere dann hilfreich, wenn Daten gesucht werden müssen, um dringende Transaktionsfragen spontan zu beantworten.
Bessere Datenqualität
Da ein ODS als Staging-Bereich fungiert, kann es die Daten in ein einheitliches Format konfigurieren. Dies verbessert die Gesamtqualität der Daten, bevor sie an das Data Warehouse gesendet werden, wo sie für strategische Entscheidungen verwendet werden.
Schnellere taktische Entscheidungsfindung
Ein ODS stellt zeitkritische Geschäftsdaten bereit, die unmöglich zu finden wären, wenn sie in unterschiedliche Quellsysteme eingebettet wären. Da ein ODS Betriebsdaten in Echtzeit extrahiert, vereinfacht es den Berichtsprozess und verbessert die Effizienz erheblich, indem es diese Informationen in einem Snapshot-Repository konsolidiert.
Schnellere Markteinführung
Ein ODS der nächsten Generation kann die manuelle Schemazuordnung auf nur einen einzigen Klick reduzieren. Mit einer Microservices-Architektur können Unternehmen neue Dienste schneller auf den Markt bringen.
Nachteile eines Operational Data Store
Herkömmliche ODS-Lösungen leiden typischerweise unter hoher Latenz, da sie entweder auf relationalen Datenbanken oder festplattenbasierten NoSQL-Datenbanken basieren. Diese Systeme können einfach nicht große Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig eine hohe Leistung bieten.
Die eingeschränkte Skalierbarkeit herkömmlicher Systeme führt außerdem zu Leistungsproblemen, wenn mehrere Benutzer gleichzeitig auf den Datenspeicher zugreifen. Daher können herkömmliche ODS-Lösungen keine Echtzeit-API-Dienste für den Zugriff auf Aufzeichnungssysteme bereitstellen .
Ist die Kombination eines Operational Data Store und eines Data Warehouse erforderlich?
Kurz gesagt, es hängt von Ihren Anwendungsfällen und der Menge der zu analysierenden Daten ab. Wenn Ihr Unternehmen mit einer überwältigenden Menge an Kunden-, Mitarbeiter- und Kundenkontoinformationen rechnet, sollte eine ODS-Lösung in ein Data Warehouse-System integriert werden.
Fusionen oder Übernahmen sind ein weiterer Faktor, der bei der Erstellung einer mehrstufigen Architektur berücksichtigt werden muss. Um eine zentrale Ansicht aktueller und historischer Daten über mehrere Quellsysteme hinweg zu ermöglichen, bietet die Kombination eines ODS und eines Data Warehouse die relevanteste Momentaufnahme des gesamten Unternehmens.
Im digitalen Zeitalter, in dem die Cloud viel Freiheit und Flexibilität verspricht, wird eine robuste IT-Infrastruktur, die Cloud-, Analyse- und Big-Data-Plattformen vereint, die geschäftliche Exzellenz in Ihrem Unternehmen vorantreiben.
Wie stelle ich eine ODS- und Data Warehouse-Lösung bereit?
Das Analyseteam von Trianz kann eine ODS-Lösung mit minimaler Unterbrechung Ihrer gesamten Geschäftsprozesse entwickeln und bereitstellen. Durch die Bereitstellung eines operativen Datenspeichers der nächsten Generation mit Hortonworks Data Platform (HDP) auf AWS EC2, Hadoop-Bereitstellung auf AWS Simple Storage Service (S3), Elastic Block Store (EBS) und AWS EC2 Instance Store behebt die Transformation langsame Entwicklungslebenszyklen, begrenzte Datenverarbeitungsfunktionen und starke Abhängigkeit von der IT.
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