Bagaimanakah ODS Berbeza daripada Gudang Data?
Untuk lebih memahami perbezaan antara stor data operasi (ODS) dan gudang data, adalah lebih baik untuk menjelaskan bahawa ODS bukanlah pengganti atau pengganti bagi gudang data. Walaupun ODS selalunya merupakan kawasan perantara atau pementasan untuk gudang data, ODS berbeza kerana datanya ditimpa dan kerap berubah. Sebaliknya, gudang data mengandungi data statik untuk pengarkiban, penyimpanan, analisis sejarah dan pelaporan.
Walau bagaimanapun, ODS dan gudang data mempunyai banyak persamaan kerana kedua-duanya mengimport dan menyatukan data daripada sumber yang berbeza. Sumber ini menyediakan fungsi utama untuk analisis dan pelaporan, tetapi adalah penting untuk membezakan nuansa antara kedua-duanya untuk memutuskan sama ada untuk menggunakan satu penyelesaian data bersepadu atau menggabungkannya dalam seni bina data berperingkat untuk menyampaikan kecerdasan perniagaan (BI) yang paling banyak untuk anda organisasi.
ODS dalam Tindakan
Penanggung insurans P&C Fortune 100 di AS mendapati ia mencabar untuk mengurus operasi dengan cekap dengan kitaran hayat pembangunan yang perlahan, keupayaan pemprosesan data terhad dan pergantungan berat kepada IT. Mereka sedang mencari penyelesaian infrastruktur dan analisis kos rendah semasa mereka memindahkan aplikasi sedia ada mereka kepada seni bina berasaskan acara.
Mengetahui ada cara yang lebih baik, mereka menetapkan untuk menggunakan penyelesaian ODS dan analitik yang pintar dan terkini. Untuk mengetahui cara kami memindahkan aplikasi sedia ada mereka kepada seni bina berasaskan peristiwa, baca kajian kes ini tentang menggunakan stor data operasi generasi seterusnya.
Mencari cara yang lebih pantas untuk menanyakan data daripada ODS dan gudang data anda?
Penyambung Pertanyaan Bersekutu Amazon Athena membolehkan anda menyambung dan membuat pertanyaan berbilang pangkalan data di luar ekosistem AWS.
Apakah Gudang Data?
Gudang data ialah sistem yang digunakan untuk pelaporan dan analisis data yang bertindak sebagai repositori pusat data yang disepadukan daripada sumber yang berbeza. Gudang data menyimpan data tidak berstruktur, berstruktur dan separa berstruktur untuk menawarkan organisasi satu sumber kebenaran (SSOT) untuk perancangan strategik jangka panjang.
Kebanyakan gudang data termasuk elemen berikut:
Pangkalan data hubungan (RDB) untuk menyimpan sejumlah besar data perniagaan yang berkaitan dengan pelanggan, pesanan atau produk.
Penyelesaian pengekstrakan, pemuatan dan transformasi (ELT) yang digunakan untuk menyediakan data besar untuk analisis statistik, pelaporan dan keupayaan perlombongan data.
Alat visualisasi sisi pelanggan untuk mempersembahkan data kepada pengguna perniagaan.
Gudang data lanjutan selalunya termasuk aplikasi canggih yang menjana maklumat yang boleh diambil tindakan dengan menggunakan algoritma sains data dan kecerdasan buatan (AI).
5 Penyelesaian Gudang Data Teratas
Gudang data boleh digunakan di premis, dalam awan atau dalam persekitaran awan hibrid. Kebanyakan gudang data dihoskan pada perkhidmatan awan, yang menawarkan penyelesaian yang lebih berskala dan kos efektif untuk infrastruktur di premis. Pilihan gudang data awan yang paling popular termasuk:
1. Amazon Redshift ialah platform pergudangan data berasaskan awan AWS yang terurus sepenuhnya. Redshift ialah pilihan terbaik untuk perusahaan yang mempunyai sistem pengurusan pangkalan data hubungan (RDBMS) sedia ada, seperti MySQL, PostgreSQL dan Oracle DB.
2. Azure SQL Data Warehouse ialah perkhidmatan skala petabyte terurus Microsoft dengan kawalan untuk mengurus pengiraan dan penyimpanan secara bebas. Ia adalah yang terbaik untuk pengguna yang ingin menjeda lapisan pengiraan sambil mengekalkan data untuk mengurangkan kos operasi dalam persekitaran bayar semasa anda pergi.
3. Google BigQuery ialah gudang data berbilang awan tanpa pelayan, sangat berskala dan kos efektif yang direka untuk analisis interaktif set data besar-besaran. Google menawarkan pembelajaran mesin bersepadu dan alatan risikan perniagaan, seperti BigQuery ML dan BigQuery BI Engine untuk menyokong keupayaan analitik lanjutan .
4. SAP Data Warehouse Cloud ialah penyelesaian awan SAAS yang merangkumi penyepaduan data, pangkalan data, gudang data dan keupayaan analitik untuk membantu organisasi membina perusahaan dipacu data.
5. Snowflake ialah pangkalan data gedung kolumnar SQL standard ANSI yang direka untuk analisis data besar. Kepingan salji paling sesuai untuk organisasi yang menjalankan pertanyaan kompleks, melakukan analisis data atau sains data besar.
Faedah Gudang Data
Selain gudang data yang menyediakan keupayaan analitik untuk mempertingkatkan pembuatan keputusan perniagaan, berikut ialah lima lagi cara DW memberikan perniagaan kelebihan daya saing yang utama.
Data sejarah yang kaya
Apabila diformat dengan betul, data tepat yang disediakan oleh gudang data adalah penting untuk membolehkan pembuat keputusan belajar daripada trend dan cabaran masa lalu. Gudang data boleh menambah konteks kepada data sejarah dengan menyenaraikan semua arah aliran prestasi utama yang mengelilingi strategi terdahulu — sesuatu yang tidak boleh dicapai dengan pangkalan data tradisional.
Lebih banyak pilihan keselamatan
Sama ada di premis atau dalam awan, gudang data boleh memastikan keselamatan data dengan menggunakan penyulitan dan tetapan perlindungan khusus seperti "hamba baca sahaja" untuk menyekat kod SQL berniat jahat dan melindungi data sulit.
Kebolehskalaan yang lebih besar
Gudang data ialah komponen utama untuk menyediakan organisasi dengan skalabiliti yang mereka perlukan untuk memastikan operasi berjalan lancar. Keupayaan untuk mengendalikan lebih banyak pertanyaan dan meningkatkan dan menurunkan semasa permintaan puncak membantu menjana lebih berskala dalam keseluruhan perniagaan.
Strategi yang lebih baik
Dengan menggunakan data sejarah untuk membolehkan lebih bijak, berasaskan metrik membuat keputusan mengenai segala-galanya daripada inventori kepada jualan utama kepada keluaran produk, organisasi boleh mencipta strategi kompetitif yang tidak bergantung pada gerak hati.
ROI tinggi
Gudang data memberi kuasa kepada organisasi untuk menjawab soalan penting seperti: Apakah nilai aset data yang tersedia? Bolehkah pihak berkepentingan mengakses data kami dalam masa nyata? Bolehkah aliran data diwangkan? Apakah nilai aset data yang tersedia? Keupayaan untuk menjawab soalan ini menyediakan organisasi dengan tempoh bayaran balik gudang data kurang daripada dua tahun.
Kelemahan Data Warehouse
Salah satu kelemahan utama gudang data ialah sifatnya yang tidak meruap, bermakna data adalah baca sahaja dan memerlukan pembersihan. Ini membawa kepada varians masa, yang bermaksud bahawa kemas kini gudang data dilakukan dalam kelompok berjadual, yang membawa kepada kemungkinan pelaporan bertarikh.
Atas sebab ini, banyak organisasi memilih untuk melaksanakan ODS sebagai kawasan pementasan untuk menyepadukan data operasi untuk berfungsi sehari-hari.
Apakah itu Stor Data Operasi?
Stor data operasi ialah penyelesaian kos efektif kepada sifat gudang data yang tidak meruap. ODS tidak memerlukan jenis transformasi yang sama seperti gudang data. Memandangkan ODS hanya boleh menyimpan data berstruktur, data tersebut kekal dalam skema sedia ada, menjadikannya lebih seperti tasik data, yang menggunakan pendekatan skema atas tulisan.
Dalam pengertian ini, ODS bertindak sebagai repositori yang menyimpan petikan data terkini organisasi, menjadikannya lebih mudah bagi pengguna untuk mendiagnosis masalah sebelum mencari melalui sistem komponen. Sebagai contoh, ODS membenarkan wakil perkhidmatan menanyakan transaksi dengan segera untuk menjawab:
Di manakah terletaknya pakej pelanggan pada masa ini?
Mengapa urus niaga tidak berjalan?
Apakah langkah yang boleh saya ambil untuk menyelesaikan masalah ini dengan lebih lanjut?
Memandangkan kawasan pementasan menerima data operasi daripada sumber transaksi dalam masa hampir nyata, beban dilepaskan daripada sistem transaksi dengan hanya menyediakan akses kepada data semasa yang sedang ditanya. Ini menjadikan ODS sebagai penyelesaian yang ideal untuk mereka yang mencari paparan 360 darjah maklumat yang disambungkan kepada rekod data semasa untuk membuat keputusan perniagaan yang lebih pantas.
Faedah Stor Data Operasi
Bagaimanakah perniagaan anda boleh mendapat manfaat daripada stor data operasi? Berikut ialah lima sebab menarik mengapa anda perlu mempertimbangkan ODS untuk menawarkan perniagaan anda kelajuan, skala dan ketangkasan yang diperlukan dalam sepintas lalu.
Kos efektif
ODS jauh lebih murah untuk dibina dan dilaksanakan daripada gudang data dan tasik data. Walaupun harga berbeza secara dramatik berdasarkan keperluan operasi dan kes penggunaan, ODS biasanya menelan kos kira-kira sepersepuluh daripada jumlah yang boleh dijangkakan oleh perniagaan untuk membayar gudang data di premis.
Pertanyaan pantas
Memandangkan stor data operasi hanya mengumpul data semasa, pertanyaan dipermudahkan dengan memintas keperluan untuk gabungan berbilang peringkat. Ini amat membantu apabila mencari data untuk menjawab soalan transaksi yang mendesak dengan cepat.
Kualiti data yang lebih baik
Memandangkan ODS bertindak sebagai kawasan pementasan, ia boleh mengkonfigurasi data ke dalam satu format yang konsisten. Ini meningkatkan kualiti data keseluruhan sebelum dihantar ke gudang data, di mana ia akan digunakan untuk membuat keputusan strategik.
Membuat keputusan taktikal yang lebih pantas
ODS menyediakan data perniagaan sensitif masa yang mustahil untuk dikesan apabila dibenamkan dalam sistem sumber yang berbeza. Memandangkan ODS mengekstrak data operasi masa nyata, ia memudahkan proses pelaporan dan meningkatkan kecekapan dengan menyatukan maklumat tersebut dalam repositori syot kilat.
Masa yang lebih cepat untuk memasarkan
ODS generasi seterusnya boleh mengurangkan pemetaan skema manual kepada hanya satu klik. Dengan seni bina perkhidmatan mikro, organisasi didayakan untuk membawa perkhidmatan baharu ke pasaran dengan lebih pantas.
Kelemahan Stor Data Operasi
Penyelesaian ODS tradisional biasanya mengalami kependaman yang tinggi kerana ia berdasarkan sama ada pangkalan data hubungan atau pangkalan data NoSQL berasaskan cakera. Sistem ini tidak dapat mengendalikan sejumlah besar data dan memberikan prestasi tinggi secara serentak.
Skala sistem tradisional yang terhad juga membawa kepada isu prestasi apabila berbilang pengguna mengakses stor data pada masa yang sama. Oleh itu, penyelesaian ODS tradisional tidak boleh menyediakan perkhidmatan API masa nyata untuk mengakses sistem rekod.
Adakah Perlu Menggabungkan Stor Data Operasi dan Gudang Data?
Ringkasnya, ia bergantung pada kes penggunaan anda dan jumlah data yang dianalisis. Jika organisasi anda menjangkakan jumlah maklumat akaun pelanggan, pekerja dan pelanggan yang banyak, maka penyelesaian ODS harus disepadukan dengan sistem gudang data.
Penggabungan atau pengambilalihan merupakan faktor lain yang perlu dipertimbangkan untuk mencipta seni bina bertingkat. Untuk mendayakan paparan pusat data semasa dan sejarah merentas pelbagai sistem sumber, menggabungkan ODS dan gudang data akan menawarkan gambaran yang paling relevan bagi keseluruhan perusahaan.
Dalam era digital ini, di mana awan menjanjikan banyak kebebasan dan fleksibiliti, infrastruktur IT yang mantap yang menyatukan awan, analitik dan platform data besar akan memacu kecemerlangan perniagaan untuk perusahaan anda.
Bagaimanakah Saya Menggunakan Penyelesaian ODS dan Gudang Data?
Pasukan analitis Trianz boleh membangunkan dan menggunakan penyelesaian ODS dengan gangguan minimum pada keseluruhan proses perniagaan anda. Dengan menggunakan stor data operasi generasi seterusnya menggunakan Hortonworks Data Platform (HDP) pada AWS EC2, penggunaan Hadoop pada AWS Simple Storage Service (S3), Elastic Block Store (EBS) dan AWS EC2 Instance Store, transformasi itu akan memulihkan pembangunan yang perlahan. kitaran hayat, keupayaan pemprosesan data terhad, dan pergantungan berat kepada IT.
Perkhidmatan Data dan Analitis AWS Disertakan dalam Trianz Analytics on Cloud Ecosystem untuk AWS
Hak Cipta © 2024 Trianz
