Zrozumienie hurtowni danych: Rodzaje, różnice, przeznaczenie, schematy i tworzenie

Dane są siłą napędową firm i organizacji w erze cyfrowej. Napędzają podejmowanie decyzji, innowacje i rozwój. Jednak nie wszystkie dane są sobie równe i nie wszystkie bazy danych są zoptymalizowane pod kątem analizy i raportowania. Z pomocą przychodzą hurtownie danych – wyspecjalizowany typ bazy danych przeznaczony do przechowywania, integrowania i przeszukiwania dużych ilości danych historycznych i bieżących z wielu źródeł. W tym artykule zagłębimy się w podstawy hurtowni danych, w tym ich rodzaje, różnice w stosunku do zwykłych baz danych, cel, schematy i tworzenie.

Rodzaje baz danych

1. Relacyjne bazy danych: Są one oparte na relacyjnym modelu organizowania danych w tabele z wierszami i kolumnami oraz przy użyciu SQL (Structured Query Language) do manipulowania i pobierania danych.

2. Bazy danych NoSQL: Są to nierelacyjne bazy danych, które wykorzystują różne modele danych, takie jak oparte na dokumentach, grafach lub kluczach-wartościach do przechowywania i pobierania danych.

3. operacyjne bazy danych: Są to transakcyjne bazy danych, które wspierają codzienne operacje, takie jak zarządzanie zapasami, przetwarzanie zamówień i obsługa klienta.

4. Analityczne bazy danych: Są to bazy danych zoptymalizowane pod kątem analiz i raportowania, które zazwyczaj są oddzielone od operacyjnych baz danych w celu uniknięcia problemów z wydajnością.

Co to jest hurtownia danych?

Hurtownia danych to duże, scentralizowane repozytorium danych, które są wyodrębniane, przekształcane i ładowane (ETL) z wielu źródeł, takich jak operacyjne bazy danych, arkusze kalkulacyjne, dzienniki i dane zewnętrzne. Dane są zorganizowane w sposób, który obsługuje kwerendy, raportowanie i analizę, i są zwykle podzielone na wymiary (atrybuty opisowe, takie jak czas, lokalizacja i produkt) i miary (wartości ilościowe, takie jak sprzedaż, przychody i zyski). Hurtownie danych są zazwyczaj wykorzystywane do podejmowania strategicznych decyzji, prognozowania, analizy trendów i innych zadań związanych z analityką biznesową (BI).

Różnica między bazą danych a hurtownią danych

Główną różnicą między bazą danych a hurtownią danych jest ich przeznaczenie i konstrukcja. Podczas gdy bazy danych są zoptymalizowane pod kątem przetwarzania transakcji i integralności danych, hurtownie danych są zoptymalizowane pod kątem analizy i raportowania. Bazy danych są zwykle znormalizowane, co oznacza, że dane są zorganizowane w oddzielnych tabelach, aby zminimalizować redundancję i anomalie. Z drugiej strony hurtownie danych są denormalizowane, co oznacza, że dane są łączone i podsumowywane w celu ułatwienia szybszego wyszukiwania i agregacji. Hurtownie danych obsługują również zapytania OLAP (Online Analytical Processing), które umożliwiają użytkownikom dzielenie danych na wiele wymiarów i poziomów szczegółowości.

Dwa popularne schematy organizacji danych w hurtowniach danych to schemat gwiazdy i schemat płatka śniegu. Schemat gwiazdy to prosty i intuicyjny projekt, który ma centralną tabelę faktów (zawierającą miary) połączoną z kilkoma tabelami wymiarów (zawierającymi atrybuty). Tabele wymiarów są zwykle zdenormalizowane i mają relację jeden do wielu z tabelą faktów. Schemat płatka śniegu to bardziej złożony projekt, który obejmuje rozbicie tabel wymiarów na mniejsze tabele w celu zmniejszenia nadmiarowości i poprawy wydajności. Skutkuje to bardziej znormalizowanym schematem o strukturze hierarchicznej. Wybór między tymi schematami zależy od złożoności i rozmiaru danych, a także wymagań dotyczących wydajności.

Jak tworzyć hurtownie danych?

Tworzenie hurtowni danych obejmuje kilka etapów, w tym:

2. Modelowanie danych: Projektowanie schematu, definiowanie wymiarów i miar oraz mapowanie danych źródłowych do schematu docelowego.

3. Przetwarzanie ETL: Wyodrębnianie danych z systemów źródłowych, przekształcanie ich w celu zapewnienia zgodności ze schematem i regułami biznesowymi oraz ładowanie ich do hurtowni danych.

5. Konserwacja i optymalizacja: Monitorowanie wydajności, jakości i bezpieczeństwa hurtowni danych oraz wprowadzanie zmian w razie potrzeby.

Podsumowanie

Hurtownie danych są niezbędnymi narzędziami dla nowoczesnych firm i organizacji, które muszą podejmować świadome decyzje w oparciu o dokładne i aktualne dane. Rozumiejąc rodzaje, różnice, cel, schematy i tworzenie hurtowni danych, można lepiej docenić ich wartość i skutecznie wykorzystywać je we własnej pracy. Niezależnie od tego, czy jesteś analitykiem danych, programistą BI, czy dyrektorem biznesowym, hurtownie danych są bramą do praktycznych spostrzeżeń i przewagi konkurencyjnej.