Než se pustíme do architektury datového skladu, je nutné pochopit, co datový sklad vlastně je. Bill Inmon, široce uznávaný jako “otec datových skladů”, jej definuje takto:

“Předmětově orientovaný, integrovaný, časově proměnlivý a trvalý soubor dat na podporu rozhodovacího procesu managementu.”

Tato stručná definice vystihuje podstatu datového skladu a má široké dopady ve světě dat. Podívejme se na ni blíže.

Klíčové vlastnosti datového skladu

Orientované na předmět

Datový sklad organizuje data podle ústředních témat, jako jsou prodeje, zákazníci nebo zásoby, spíše než podle jednotlivých zdrojových systémů. Tím je zajištěn jednotný a ucelený pohled na každé téma, což umožňuje lepší analýzu a reporting. Například všechna data o prodeji, bez ohledu na jejich zdroj, mohou být logicky seskupena, aby uživatelé mohli důkladně prozkoumat trendy v prodeji.

Integrovaný

Data z různých zdrojových systémů, jako jsou CRM, ERP nebo e-commerce platformy, jsou ve skladu standardizována a sladěna. Datový sklad například zajišťuje konzistenci sjednocením různých formátů, jako jsou “California” a “CA”.”

Časově proměnná

Na rozdíl od transakčních databází, které se zaměřují na aktuální data, datový sklad ukládá historická data za dlouhá období. To umožňuje podnikům analyzovat trendy, předpovídat výsledky a provádět pokročilé analýzy, jako je modelování AI/ML.

Neprchavý

Jakmile jsou data uložena v datovém skladu, nejsou přepisována ani mazána. Tato stabilita umožňuje konzistentní a spolehlivou analýzu. Stávající data zůstávají nezměněna, zatímco se přidávají nová data, čímž se zachovává historická integrita.

Role architektury datového skladu

Architektura datového skladu tvoří strukturální základnu, která podporuje konsolidaci, ukládání a analýzu velkých objemů dat. Integruje různorodé systémy do soudržného rámce a umožňuje rozhodování založené na datech. Architektura poskytuje agilní design, který podporuje Business Intelligence, analytiku a samoobslužné reportování.

Každá organizace, ať už je to záměrné nebo ne, má nějakou formu architektury datového skladu. Neefektivní architektura však může bránit výkonu, škálovatelnosti a přístupu k datům.

Základní vrstvy architektury datového skladu

Dobře navržený datový sklad se skládá z několika funkčních vrstev, z nichž každá slouží konkrétnímu účelu. Nejběžnější vrstvy jsou:

Zdrojová vrstva
Jedná se o vstupní bod, kde se shromažďují data z různých systémů záznamů (SOR). Příkladem mohou být systémy prodejních míst, platformy CRM a nástroje ERP. Formáty dat a metody jejich načítání se mohou výrazně lišit v závislosti na zdroji.
Stagingová vrstva
Stagingová vrstva slouží jako dočasné úložiště surových dat před transformací. V této fázi se neuplatňuje žádná obchodní logika ani transformace, aby byla zajištěna integrita původních dat. Je zásadní, aby stagingová data nebyla použita pro analytické účely, dokud nejsou vyčištěna, modelována a ověřena.
Skladová vrstva
Jedná se o centrální úložiště, kde se data stávají orientovaná na předmět, integrovaná, časově variabilní a trvalá. Nacházejí se zde fyzické schémata, tabulky, pohledy a procedury, které umožňují efektivní dotazování a vyhledávání.
Spotřební vrstva
Také známá jako analytická vrstva, zde se data modelují pro nástroje koncových uživatelů. Obchodní analytici, datoví vědci a nástroje pro reporting používají tuto vrstvu pro vizualizaci, prozkoumávání a pokročilou analytiku.

Metody sběru a transformace dat

Hromadné zpracování

Data jsou zpracovávána ve velkých objemech v pravidelných intervalech. Ačkoli je dávkové zpracování spolehlivé a široce používané, může způsobit zpoždění a vyžadovat značné výpočetní zdroje.

Streamování dat

Streaming zpracovává data v reálném čase nebo téměř v reálném čase, jakmile jsou generována. Je ideální pro scénáře, jako jsou systémy pro analýzu nebo monitorování v reálném čase. Na rozdíl od dávkového zpracování nabízí streaming okamžité informace, ale jeho implementace může být složitější.

Zachycení změn dat (CDC)

CDC sleduje změny v zdrojových systémech, jako jsou nově vytvořené nebo aktualizované záznamy, a načítá pouze upravená data. Tato metoda zajišťuje efektivní synchronizaci dat a minimalizuje nadbytečné zpracování.

Sdílení dat

Moderní platformy jako Snowflake umožňují sdílení dat bez duplicit. Sdílení v reálném čase podporuje škálovatelnou a kolaborativní analytiku napříč distribuovanými týmy nebo organizacemi.

Architektonické komponenty datového skladu

Procesy ETL a ELT

ETL (extrahovat, transformovat, načíst)

Data jsou extrahována, transformována tak, aby vyhovovala obchodní logice, a poté načtena do cílového systému. Ačkoli je ETL spolehlivý, může čelit výzvám v oblasti výkonu a škálovatelnosti.

ELT (extrahovat, načíst, transformovat)

Moderní přístup nejprve načte surová data do stagingové vrstvy a poté je transformuje. Cloudové platformy jako Snowflake a Databricks používají ELT pro lepší škálovatelnost a výkon.

Služby metadat

Metadata, neboli “data o datech”, poskytují kontext a původ dat ve skladu. Usnadňují efektivní modelování, katalogizaci a monitorování dat a zajišťují, že uživatelé rozumějí vlastnostem a historii dat.

Provozní motory

Procesory provádějí dotazy a transformace, obvykle pomocí jazyka SQL nebo proprietárních jazyků. Moderní platformy podporují integraci s Pythonem, R a nástroji strojového učení, aby umožnily pokročilou analytiku.

Skladovací služby

Úložné systémy uchovávají všechna data: surová, připravená a modelovaná, a zajišťují efektivní rozdělení, replikaci, kompresi a správu životního cyklu. Cloudové platformy jako Amazon Redshift, Google BigQuery a Snowflake optimalizují úložiště z hlediska škálovatelnosti a nákladové efektivity.

Správa a bezpečnost

Robustní protokoly správy a zabezpečení, včetně autentizace, řízení přístupu na základě rolí (RBAC), šifrování a maskování dat, jsou zásadní pro ochranu citlivých informací.

Co bude dál?

Porozumění těmto základním vrstvám a komponentám je prvním krokem k vyhodnocení nebo návrhu architektury datového skladu. Mezi klíčové otázky, které je třeba zvážit, patří:

Budete pro načítání dat používat dávkové zpracování, streamování nebo CDC?
Jsou vaše data před transformací připravena?
Měli byste přejít z ETL na ELT, abyste dosáhli lepšího výkonu?
Které výkonné nástroje nejlépe splňují vaše analytické požadavky?
Jsou vaše opatření v oblasti správy a bezpečnosti komplexní ve všech vrstvách?

Zůstaňte s námi a dozvíte se více o víceúrovňových architekturách datových skladů, kde prozkoumáme, jak přizpůsobit architekturu požadavkům organizace a podpořit samoobslužnou analytiku.

Zohledněním těchto aspektů budete lépe připraveni navrhnout datový sklad, který podporuje škálovatelné, spolehlivé a využitelné informace.

Sdílet

Architektura datového skladu