Predtým, ako sa pustíme do architektúry dátového skladu, je dôležité pochopiť, čo to vlastne dátový sklad je. Bill Inmon, všeobecne uznávaný ako “otec dátových skladov”, ho definuje takto:

“Predmetovo orientovaný, integrovaný, časovo premenlivý a trvalý súbor údajov na podporu rozhodovacieho procesu manažmentu.”

Táto stručná definícia vystihuje podstatu dátového skladu a má široký dosah vo svete dát. Pozrime sa na ňu bližšie.

Kľúčové charakteristiky dátového skladu

Orientované na predmet

Dátový sklad organizuje dáta podľa centrálnych tém, ako sú predaj, zákazníci alebo zásoby, a nie podľa jednotlivých zdrojových systémov. Tým sa zabezpečuje jednotný a komplexný pohľad na každú tému, čo umožňuje lepšiu analýzu a vykazovanie. Napríklad všetky údaje o predaji, bez ohľadu na ich zdroj, môžu byť logicky zoskupené, aby používatelia mohli dôkladne preskúmať trendy v predaji.

Integrované

Údaje z viacerých zdrojových systémov, ako sú CRM, ERP alebo platformy elektronického obchodu, sú v sklade štandardizované a zosúladené. Napríklad dátový sklad zabezpečuje konzistentnosť zjednotením rôznych formátov, ako sú “California” a “CA”.”

Časovo premenná

Na rozdiel od transakčných databáz, ktoré sa zameriavajú na aktuálne údaje, dátový sklad ukladá historické údaje za dlhé obdobia. To umožňuje podnikom analyzovať trendy, predpovedať výsledky a vykonávať pokročilé analýzy, ako je modelovanie AI/ML.

Neprchavý

Akonáhle sú údaje uložené v dátovom sklade, nie sú prepisované ani mazané. Táto stabilita umožňuje konzistentnú a spoľahlivú analýzu. Existujúce údaje zostávajú nezmenené, zatiaľ čo sa pridávajú nové údaje, čím sa zachováva historická integrita.

Úloha architektúry dátového skladu

Architektúra dátového skladu tvorí štrukturálnu kostru, ktorá podporuje konsolidáciu, ukladanie a analýzu veľkých objemov dát. Integruje rôznorodé systémy do koherentného rámca a umožňuje rozhodovanie na základe dát. Architektúra poskytuje agilný dizajn, ktorý podporuje Business Intelligence, analytiku a samoobslužné reportovanie.

Každá organizácia, či už je to zámerné alebo nie, má nejakú formu architektúry dátového skladu. Neefektívna architektúra však môže brániť výkonu, škálovateľnosti a prístupu k dátam.

Základné vrstvy architektúry dátového skladu

Dobre navrhnutý dátový sklad sa skladá z viacerých funkčných vrstiev, z ktorých každá slúži na konkrétny účel. Najbežnejšie vrstvy sú:

Zdrojová vrstva
Ide o vstupný bod, kde sa zhromažďujú údaje z rôznych systémov záznamov (SOR). Príkladmi sú systémy predajných miest, platformy CRM a nástroje ERP. Formáty údajov a metódy ich získavania sa môžu výrazne líšiť v závislosti od zdroja.
Staging vrstva
Stagingová vrstva slúži ako dočasné úložisko surových údajov pred transformáciou. V tejto fáze sa neuplatňuje žiadna obchodná logika ani transformácia, aby bola zabezpečená integrita pôvodných údajov. Je veľmi dôležité, aby sa stagingové údaje nepoužívali na analýzu, kým nie sú vyčistené, modelované a validované.
Skladová vrstva
Ide o centrálne úložisko, kde sa údaje stávajú orientované na predmet, integrované, časovo variabilné a trvalé. Nachádzajú sa tu fyzické schémy, tabuľky, pohľady a postupy, ktoré umožňujú efektívne vyhľadávanie a načítavanie.
Spotrebná vrstva
Táto vrstva, známa aj ako analytická vrstva, slúži na modelovanie údajov pre nástroje koncových používateľov. Obchodní analytici, vedci zaoberajúci sa údajmi a nástroje na vytváranie správ používajú túto vrstvu na vizualizáciu, preskúmavanie a pokročilú analýzu.

Metódy získavania a transformácie údajov

Hromadné spracovanie

Dáta sa spracovávajú vo veľkých objemoch v naplánovaných intervaloch. Hoci je dávkové spracovanie spoľahlivé a široko používané, môže spôsobiť oneskorenie a vyžadovať značné výpočtové zdroje.

Streamovanie dát

Streaming spracováva údaje v reálnom čase alebo takmer v reálnom čase, ako sú generované. Je ideálny pre scenáre, ako sú analýzy v reálnom čase alebo monitorovacie systémy. Na rozdiel od dávkového spracovania ponúka streaming okamžité informácie, ale jeho implementácia môže byť zložitejšia.

Zachytávanie zmien údajov (CDC)

CDC sleduje zmeny v zdrojových systémoch, ako sú novo vytvorené alebo aktualizované záznamy, a prijíma iba upravené údaje. Táto metóda zabezpečuje efektívnu synchronizáciu údajov a minimalizuje nadbytočné spracovanie.

Zdieľanie údajov

Moderné platformy, ako je Snowflake, umožňujú zdieľanie údajov bez duplicity. Zdieľanie v reálnom čase podporuje škálovateľnú a kolaboratívnu analýzu v rámci distribuovaných tímov alebo organizácií.

Architektonické komponenty dátového skladu

Procesy ETL a ELT

ETL (extrakcia, transformácia, načítanie)

Dáta sa extrahujú, transformujú tak, aby vyhovovali obchodnej logike, a potom sa načítajú do cieľového systému. Hoci je ETL spoľahlivý, môže čeliť výzvam v oblasti výkonu a škálovateľnosti.

ELT (extrakcia, načítanie, transformácia)

Moderný prístup najskôr načíta surové dáta do stagingovej vrstvy a potom ich transformuje. Cloudové platformy ako Snowflake a Databricks používajú ELT pre lepšiu škálovateľnosť a výkon.

Služby metadát

Metadáta, alebo “údaje o údajoch”, poskytujú kontext a pôvod údajov v sklade. Uľahčujú efektívne modelovanie, katalogizáciu a monitorovanie údajov, čím zabezpečujú, že používatelia chápu vlastnosti a históriu údajov.

Vykonávacie motory

Vykonávacie motory spracúvajú dotazy a transformácie, zvyčajne pomocou jazyka SQL alebo proprietárnych jazykov. Moderné platformy podporujú integráciu s nástrojmi Python, R a strojovým učením, čím umožňujú pokročilú analýzu.

Služby skladovania

Úložné systémy obsahujú všetky údaje: surové, pripravené a modelované, čím zabezpečujú efektívne rozdelenie, replikáciu, kompresiu a správu životného cyklu. Cloudové platformy ako Amazon Redshift, Google BigQuery a Snowflake optimalizujú úložisko z hľadiska škálovateľnosti a nákladovej efektívnosti.

Správa a bezpečnosť

Robustné protokoly správy a bezpečnosti, vrátane overovania, kontroly prístupu na základe rolí (RBAC), šifrovania a maskovania údajov, sú kľúčové pre ochranu citlivých informácií.

Čo bude ďalej?

Porozumenie týmto základným vrstvám a komponentom je prvým krokom k vyhodnoteniu alebo návrhu architektúry vášho dátového skladu. Kľúčové otázky, ktoré je potrebné zvážiť, zahŕňajú:

Budete na načítanie údajov používať hromadné spracovanie, streamovanie alebo CDC?
Sú vaše údaje pred transformáciou pripravené?
Mali by ste prejsť z ETL na ELT, aby ste dosiahli lepší výkon?
Ktoré vykonávacie moduly najlepšie spĺňajú vaše požiadavky na analýzu?
Sú vaše opatrenia v oblasti správy a bezpečnosti komplexné vo všetkých vrstvách?

Sledujte ďalšie informácie o viacúrovňových architektúrach dátových skladov, kde sa budeme zaoberať tým, ako prispôsobiť architektúru požiadavkám organizácie a podporovať samoobslužnú analýzu.

Zohľadnením týchto aspektov budete lepšie pripravení navrhnúť dátový sklad, ktorý podporuje škálovateľné, spoľahlivé a využiteľné informácie.

Zdieľať

Architektúra dátového skladu