Сейчас есть довольно много модных словечек, касающихся управления данными. Озера данных, хранилища данных и базы данных – что это такое? В этой статье мы рассмотрим их, а также их определения, ключевые различия и то, как мы видим в будущее в этой сфере.
Определение озера данных
Если вам нужна полная и подробная информация по этому вопросу, вы можете прочитать нашу статью «Что такое озеро данных?» Но здесь мы можем сказать вам одно: «Озеро данных – это место для хранения ваших структурированных и неструктурированных данных, а также метод организации больших объемов очень разнообразных данных из разных источников».
Озеро данных имеет тенденцию очень быстро принимать данные и обрабатывать их позже, на лету, когда люди к ним обращаются.
Никогда не пропускайте новости о больших данных! Подпишитесь на блог Big Data, чтобы получать свежие сообщения прямо на свой почтовый ящик!
Определение хранилища данных
Хранилище данных собирает данные из различных источников, внутренних или внешних, и оптимизирует данные для извлечения в коммерческих целях. Данные обычно структурированы, часто из реляционных баз данных, но могут быть и неструктурированными.
Что такое база данных веб сайта и зачем это нужно
В первую очередь, хранилище данных предназначено для сбора бизнес-информации и позволяет компаниям интегрировать свои данные, управлять ими и анализировать их на многих уровнях.
Определение базы данных
По сути, база данных – это организованный набор данных. Базы данных классифицируются по способу хранения этих данных. Ранние базы данных были плоскими и ограничивались простыми строками и столбцами. Сегодня популярными базами данных являются:
- Реляционные базы данных, которые хранят свои данные в таблицах.
- Объектно-ориентированные базы данных, которые хранят свои данные в объектных классах и подклассах.
Витрина данных, болото данных и другие термины
Но есть и другие термины, такие как «витрина данных» и «болото данных», которые мы здесь вкратце рассмотрим, чтобы вы могли выглядеть совсем как эксперт в сфере данных.
Корпоративное хранилище данных (EDW): это хранилище данных, которое обслуживает всю компанию.
Витрина данных: витрина данных используется отдельными отделами или группами и намеренно ограничена по объему, поскольку она рассматривает то, что пользователям нужно прямо сейчас, из данных, которые уже существуют.
Болото данных: когда ваше озеро данных становится беспорядочным и неуправляемым, оно превращается в болото данных.
Различия между озерами данных, хранилищами данных и базами данных
Озера данных, хранилища данных и базы данных предназначены для хранения данных. Итак, почему же существуют разные способы хранения данных и что в них важного? В этом разделе мы рассмотрим существенные различия, и каждое определение будет основано на предыдущем.
База данных
Базы данных возникли первыми еще в 1950-х годах, а реляционные базы данных стали популярными в 1980-х.
Что такое База Данных? — простыми словами ► ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Базы данных созданы для мониторинга и обновления структурированных данных в реальном времени, и в них обычно находятся только самые свежие данные.
Хранилище данных
Но хранилище данных – это модель для поддержки потока данных из операционных систем в системы принятия решений. По сути, это означает, что компании обнаруживали, что их данные поступают из разных мест, и им требовалось отдельное место для их анализа. Следовательно, это означало рост хранилищ данных.
Например, предположим, что у вас есть бонусная карта в сети продуктовых магазинов. В базе данных могут быть ваши данные с последними покупками для анализа текущих покупательских тенденций. Хранилище данных может содержать записи обо всех товарах, которые вы когда-либо покупали, и оно будет оптимизировано, чтобы специалистам по данным было легче анализировать все эти данные.
Озеро данных
Теперь давайте добавим озеро данных. А поскольку это более новый термин, мы поговорим о нем подробнее. Озера данных, как способ хранения неструктурированных данных более экономичным способом, начали расти примерно в 2000-х годах. Ключевая фраза здесь – рентабельность.
Хотя базы данных и хранилища данных могут обрабатывать неструктурированные данные, они делают это не очень эффективно. При таком большом количестве данных хранение всех ваших данных в базе данных или хранилище данных может стать весьма дорогостоящим.
Кроме того, есть ограничение по времени и усилиям. Данные, которые поступают в базы данных и хранилища данных, необходимо очистить и подготовить перед сохранением. А с сегодняшними неструктурированными данными это может оказаться долгим и трудным процессом, когда вы даже не совсем уверены, что данные будут использоваться.
Вот почему озера данных вышли на первый план. Озеро данных в основном предназначено для обработки неструктурированных данных самым экономичным способом. Напоминаем, что неструктурированные данные могут быть чем угодно, от текста до данных социальных сетей и машинных данных, таких как файлы журналов и данные датчиков с устройств IoT.
Пример озера данных
Возвращаясь к примеру с продуктовым магазином, который мы использовали с хранилищем данных, вы можете подумать о добавлении озера данных в смесь, когда вам нужен способ хранения больших данных. Подумайте о социальных настроениях, которые вы собираете, или о результатах рекламы. Все это неструктурировано, но представляет ценность, и может храниться в озере данных и работать как с вашим хранилищем данных, так и с вашей базой данных.
Примечание 1. Наличие озера данных не означает, что вы можете просто загрузить свои данные волей-неволей. Это приводит к огромному количеству данных, но в то же время, упрощает процесс, а новые технологии, такие как каталог данных, будут постоянно упрощать поиск и использование данных в вашем озере данных.
Примечание 2. Если вам нужна дополнительная информация об идеальной архитектуре озера данных, вы можете прочитать полную статью, которую мы написали по этой теме. В ней объясняется, почему вы захотите, чтобы ваше озеро данных было построено на хранилище объектов и Apache Spark, а не на Hadoop.
Какое будущее у озер данных, хранилищ данных и баз данных?
Сможет ли одна из этих технологий превзойти другие?
2) База данных против хранилища данных
База данных – это набор связанных данных, которые представляют некоторые элементы реального мира. Он предназначен для построения и наполнения данными для конкретной задачи. Это также строительный блок вашего решения для данных.
В этом уроке вы узнаете
- Что такое база данных?
- Что такое хранилище данных?
- Зачем использовать базу данных?
- Зачем использовать хранилище данных?
- Характеристики базы данных
- Характеристики хранилища данных
- Разница между базой данных и хранилищем данных
- Приложения базы данных
- Приложения хранилища данных
- Недостатки базы данных
- Недостатки хранилища данных
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных – это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников. Он предназначен для анализа, отчетности, интеграции данных транзакций из разных источников.
Хранилище данных облегчает процесс анализа и отчетности организации. Это также единая версия правды для организации в процессе принятия решений и прогнозирования.
Зачем использовать базу данных?
Вот основные причины использования системы баз данных:
- Он предлагает безопасность данных и их доступ
- База данных предлагает различные методы для хранения и извлечения данных.
- База данных действует как эффективный обработчик, чтобы сбалансировать требования нескольких приложений, использующих одни и те же данные.
- СУБД предлагает ограничения целостности для обеспечения высокого уровня защиты для предотвращения доступа к запрещенным данным.
- База данных позволяет вам получить доступ к параллельным данным таким образом, что только один пользователь может получить доступ к одним и тем же данным одновременно.
Зачем использовать хранилище данных?
Вот важные причины использования хранилища данных:
- Хранилище данных помогает бизнес-пользователям получать доступ к критически важным данным из некоторых источников в одном месте.
- Он предоставляет согласованную информацию о различных межфункциональных мероприятиях
- Помогает интегрировать множество источников данных, чтобы снизить нагрузку на производственную систему.
- Хранилище данных помогает вам сократить TAT (общее время обработки) для анализа и составления отчетов.
- Хранилище данных помогает пользователям получать доступ к критически важным данным из разных источников в одном месте, что экономит время пользователя на получение информации о данных из нескольких источников. Вы также можете легко получить доступ к данным из облака.
- Хранилище данных позволяет хранить большое количество исторических данных для анализа различных периодов и тенденций, чтобы делать прогнозы на будущее.
- Повышает ценность операционных бизнес-приложений и систем управления взаимоотношениями с клиентами
- Отделяет обработку аналитики от транзакционных баз данных, улучшая производительность обеих систем
- Заинтересованные стороны и пользователи могут переоценивать качество данных в исходных системах. Хранилище данных предоставляет более точные отчеты.
Характеристики базы данных
- Обеспечивает безопасность и устраняет избыточность
- Разрешить несколько просмотров данных
- Система баз данных соответствует требованиям ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность).
- Позволяет изоляцию между программами и данными
- Обмен данными и обработка многопользовательских транзакций
- Реляционная база данных поддерживает многопользовательскую среду
Характеристики хранилища данных
- Хранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку предлагает информацию, относящуюся к теме, а не текущую деятельность компаний.
- Данные также должны храниться в хранилище данных в единой и приемлемой форме.
- Временной горизонт для хранилища данных относительно велик по сравнению с другими операционными системами.
- Хранилище данных является энергонезависимым, что означает, что предыдущие данные не стираются при вводе в них новой информации.
Разница между базой данных и хранилищем данных
| Хранилище данных | ||
| Цель | Предназначен для записи | Предназначен для анализа |
| Метод обработки | База данных использует онлайн-обработку транзакций (OLTP) | Хранилище данных использует онлайн-аналитическую обработку (OLAP). |
| Применение | База данных помогает выполнять фундаментальные операции для вашего бизнеса | Хранилище данных позволяет анализировать ваш бизнес. |
| Таблицы и соединения | Таблицы и объединения базы данных являются сложными, поскольку они нормализованы. | Таблицы и объединения просты в хранилище данных, потому что они денормализованы. |
| ориентация | Является ли прикладной сбор данных | Это предметно-ориентированный сбор данных |
| Предел хранения | Обычно ограничивается одним приложением | Хранит данные из любого количества приложений |
| Доступность | Данные доступны в режиме реального времени | Данные обновляются из исходных систем по мере необходимости |
| Применение | Методы ER моделирования используются для проектирования. | Методы моделирования данных используются для проектирования. |
| Техника | Захват данных | Анализировать данные |
| Тип данных | Данные, хранящиеся в базе данных, актуальны. | Текущие и исторические данные хранятся в хранилище данных. Может быть не в курсе. |
| Хранение данных | Для хранения данных используется метод плоского реляционного подхода. | Data Ware House использует размерный и нормализованный подход к структуре данных. Пример: схема «звезда» и «снежинка». |
| Тип запроса | Используются простые транзакционные запросы. | Сложные запросы используются для целей анализа. |
| Сводка данных | Подробные данные хранятся в базе данных. | Он хранит обобщенные данные. |
Приложения базы данных
| сектор | Применение |
| Банковское дело | Использование в банковском секторе для получения информации о клиентах, деятельности, связанной со счетами, платежах, депозитах, кредитах, кредитных картах и т. Д. |
| Авиакомпании | Используйте для бронирования и информации о расписании. |
| Университеты | Для хранения информации о студентах, регистрации курсов, колледжей и результатов. |
| телекоммуникация | Помогает хранить записи звонков, ежемесячные счета, поддержание баланса и т. Д. |
| финансов | Помогает хранить информацию, связанную с акциями, продажами и покупками акций и облигаций. |
| Продажи и Производство | Используйте для хранения информации о клиенте, продукте и продаже. |
| Производство | Он используется для управления данными цепочки поставок и для отслеживания производства товаров, состояния запасов. |
| Управление персоналом | Подробно о зарплате работника, вычете, получении зарплаты и т. Д. |
Приложения хранилища данных
| сектор | Применение |
| авиакомпания | Он используется для операций управления системой авиакомпании, таких как назначение экипажа, анализ маршрута, схемы скидок для часто летающих пассажиров и т.д. |
| Банковское дело | Он используется в банковском секторе для эффективного управления ресурсами, имеющимися на столе. |
| Сектор здравоохранения | Хранилище данных, используемое для выработки стратегии и прогнозирования результатов, создания отчетов о лечении пациентов и т. Д. Усовершенствованное машинное обучение, большие данные позволяют системам хранилища данных прогнозировать заболевания. |
| Страховой сектор | Хранилища данных широко используются для анализа моделей данных, тенденций клиентов и быстрого отслеживания изменений на рынке. |
| Сохранить цепочку | Он помогает вам отслеживать товары, определять схему покупок покупателя, рекламные акции, а также использовать для определения ценовой политики. |
| телекоммуникация | В этом секторе хранилище данных используется для продвижения продукции, принятия решений о продажах и принятия решений о распространении. |
Недостатки базы данных
- Стоимость аппаратного и программного обеспечения внедряемой системы баз данных высока, что может увеличить бюджет вашей организации.
- Многие системы СУБД часто являются сложными системами, поэтому требуется обучение пользователей использованию СУБД.
- СУБД не может выполнять сложные вычисления
- Проблемы, касающиеся совместимости с системами, которые уже существуют
- Владельцы данных могут потерять контроль над своими данными, что поднимает вопросы безопасности, владения и конфиденциальности.
Недостатки хранилища данных
- Добавление новых источников данных занимает много времени, и это связано с высокой стоимостью.
- Иногда проблемы, связанные с хранилищем данных, могут оставаться незамеченными в течение многих лет.
- Хранилища данных – это системы с высоким уровнем обслуживания. Извлечение, загрузка и очистка данных могут занять много времени.
- Хранилище данных может выглядеть просто, но на самом деле оно слишком сложно для обычных пользователей. Вам необходимо провести обучение для конечных пользователей, которые в конечном итоге не используют интеллектуальный анализ данных и хранилище.
- Несмотря на все усилия по управлению проектами, объем хранилищ данных всегда будет увеличиваться.
Что работает лучше для вас?
Подводя итог, можно сказать, что база данных помогает выполнять основную деятельность бизнеса, а хранилище данных помогает анализировать ваш бизнес. Вы выбираете любой из них в зависимости от ваших бизнес-целей.
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- База данных – это набор связанных данных, представляющих некоторые элементы реального мира, тогда как Хранилище данных – это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников.
- База данных предназначена для записи данных, а хранилище данных предназначено для анализа данных.
- База данных – это сбор данных, ориентированный на приложения, тогда как хранилище данных – это сбор данных, ориентированный на предмет.
- База данных использует оперативную обработку транзакций (OLTP), тогда как хранилище данных использует оперативную аналитическую обработку (OLAP).
- Таблицы базы данных и объединения сложны, потому что они нормализованы, тогда как таблицы и объединения хранилища данных просты, потому что они денормализованы.
- Методы ER-моделирования используются для проектирования базы данных, тогда как методы моделирования данных используются для проектирования хранилища данных.
Источник: coderlessons.com
Базы данных и хранилища данных
Часто в речи мы подменяет слово «информация» словом «данные». Между данными и информацией действительно существует тесная связь. Существование одного без другого невозможно. Слово «данные» происходит от слова data – означает факт, а «информация» от слова informatio — означает разъяснение, изложение, сведения.
Преобразование «информация – данные»
Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рис. 21.
Рис. 21 Взаимосвязь данных, информации и знаний
Данные — это совокупность неких сведений о событиях и явлениях в виде слов, цифр, символов, рисунков, предназначенная для их хранения, передачи, размножения и дальнейшей обработки. Данные – это основа информации. Арифметическая и логическая обработка данных позволяет получить информацию.
Информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач – это результат преобразования данных. Данные не измеримы, т.к. если мы начинаем их измерять, то значит мы их начинаем обрабатывать, а, следовательно, они превращаются в информацию. В базе данных сохраняются именно данные, а не информация. Но когда к базе данных поступает определенный запрос, то система управления базой данных выдает по запросу требуемую информацию, а не данные.
Но информация тоже может стать данными, если потребуется ее дальнейшая обработка для другого процесса. Тогда будет получена новая информация, которая при необходимости может снова стать данными и т.д.
Правда существуют и другие определения информации, не связанные с процессами преобразования «информация – данные». Например, информация – это сведения, передаваемые одними людьми другим людям устным, письменным или другим способом, а также сам процесс передачи или получения таких сведений.
Последней стадией преобразования информации, прошедшей многократную обработку и анализ, являются знания. Знания – это зафиксированная и проверенная опытным путем и практикой обработанная (иногда многократно) и проанализированная информация, которую можно многократно использовать для принятия решений. Такой вид информации хранят не в базе данных, а в базе знаний.
Знания бывают формальные и неформальные. Формальные знания могут быть описаны в виде документов, стандартов, регламентов, инструкций. Неформальные знания – не могут быть описаны в виде документов, это опыт специалистов в определенной предметной области.
Знания = факты + убеждения + правила
Аналитическая информация – это информация, основанная на анализе (разложение на составляющие) реальных событий и ситуаций в различных областях деятельности человека.
Принятие решения осуществляется на основе полученной и проанализированной информации и имеющихся знаний. Принятие решений – это выбор наилучшего варианта решения из множества альтернативных на основании имеющейся информации.
Данные обрабатываются на основании имеющихся у сотрудников знаний, полученная таким образом информация анализируется также с помощью имеющихся знаний. С использованием знаний проводится и анализ информации, и выдвижение альтернатив, и принятие наилучшего решения. Результат решения пополняет знания эксперта, обогащает его опыт.
База данных — совокупность логически связанных данных, хранимая особым образом и предназначенная для удовлетворения информационных потребностей организации. Локальные базы данных содержат огромное количество информации, абсолютно не нужной для анализа (адреса, почтовые индексы, идентификаторы записей и др.).
База Данных (БД) — структурированный организованный набор данных, описывающих характеристики каких-либо систем.
Системы Управления Базами Данных (СУБД) — программное обеспечение, предназначенное для организации и ведения базы данных. Для обращения к информации, содержащейся в БД используют системы управления БД (СУБД), которые с помощью специальных языков запросов (например, SQL) могут работать с информацией.
Началом любого анализа является получение исходной информации. Эксперт выдвигает гипотезы и отбирает факторы, влияющие на анализируемый процесс. Простейшая организация хранения информации в организации представлена на рис. 22.
Рис. 22 Организация хранения данных в организации
Характерной чертой такой архитектуры является то, что анализ осуществляется с использованием данных из оперативных систем.
Преимущества:
· Быстрое внедрение любых систем за счет отсутствия этапа перегрузки данных в промежуточные устройств и систем.
· Минимальные затраты на внедрение систем.
Недостатки:
· Источники данных разрознены, объединить их нельзя.
· Затраты на хранение данных все время растут.
· Оперативные системы характеризуются очень низким качеством данных с точки зрения их роли в поддержке принятия стратегических решений.
· Большая нагрузка на оперативную систему. Сложные запросы могут привести к остановке работы системы.
На предприятиях в качестве источника информации все чаще стали использовать корпоративное специализированное хранилище данных, агрегирующее всю необходимую для анализа информацию. Хранилище содержит исторические данные, или зависимый от времени набор данных.
В 1991г. Билл Инмон определил хранилища данных как «предметно-ориентированные, интегрированные, неизменные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли единого и единственного источника истины, обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений».
Хранилище данных (ХД) – DATA WAREHOUSES (DW) – это совокупность информационно-технологических и программно-технических средств и методов, обеспечивающих единую среду хранения корпоративных данных, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Информационные хранилища предназначены для обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Хранилища используют для принятия тактических и стратегических решений. К информационному хранилищу присоединяют программные продукты, основанные на интеллектуальной основе.
Принципы организации и особенности хранилищ данных:
1. Хранилища данных содержат информацию, собранную из нескольких оперативных баз данных. Данные, описывающие определенные области, объединяют в категории. Т.е. информационные хранилища имеют предметную ориентацию и строятся с учетом предметной ориентации данных.
2. В Хранилищах данные разделяются еще и по предназначению: отдельно данные, используемые для обработки, отдельно данные, используемые для анализа.
3. Данные в Хранилище данных поступают из нескольких источников. При хранении они не изменяются, не удаляются, только накапливаются.
4. Хранилища по размеру значительно больше оперативных баз данных (размер хранилища обычно имеет объем от сотен гигабайт до нескольких терабайт).
5. Хранилища данных создаются специально для приложений поддержки принятия решений и предоставляют накопленные за определенное время, сводные и консолидированные данные, которые более приемлемы для анализа, чем детальные индивидуальные записи.
6. Хранилища данных жестко зависят от времени. Они четко привязываются к определенному промежутку времени. Иначе данные не будут достоверными.
7. Интеграция ранее разъединенных детализированных данных (исторические архивы, данные из традиционных систем обработки документов, разрозненных баз данных, данные из внешних источников) в едином хранилище данных.
8. Информационные хранилища представляет собой базу данных с иерархической файловой системой хранения и миграцией данных. Информационные хранилища размещаются на серверах и библиотеках – автоматах.
Двухуровневое хранилище данных (см. рис.23) строится централизованно для предоставления информации в рамках компании. Для поддержки такой архитектуры необходима выделенная команда профессионалов в области хранилищ данных.
Рис. 23 Организация двухуровневого хранилища данных
Такая организация хранения данных требует от компании полного согласования всех процессов обработки и преобразования данных.
Преимущества:
· Данные хранятся в единственном экземпляре, поэтому отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких копий данных.
· Затраты на хранение данных сокращаются.
· Данные объединяются (консолидируются) на уровне предприятия, что позволяет иметь единую картину бизнеса.
Недостатки:
· Данные не структурируются для поддержки потребностей отдельных пользователей или групп пользователей.
· Возможны проблемы с производительностью системы.
· Возможны трудности с разграничением прав пользователей на доступ к данным.
Рис. 24 Расхождения в требованиях к хранению данных в БД и ХД.
В базе данных хранятся только последние значения какой-либо информации (например, текущее значение счета клиента, текущее значение имени и параметров клиента). В хранилище данных будет содержаться не только текущая информация, но и вся историческая, ретроспективная информация с предысторией и уточнениями и обязательно с указанием периода или момента времени, когда те или иные данные были актуальны.
Несмотря на обилие данных, возможностей их сбора и хранения, организации до сих пор испытывают серьезный недостаток в информации, необходимой для принятия решений.
Существующие системы сбора и обработки корпоративных данных в принципе не пригодны для использования в ППР. Данные разнотипны и распределены как внутри организации, так и за ее пределами. Лицам, принимающим решения (ЛПР) и аналитикам приходится принимать решения не только в условиях неполной, но и зачастую недостоверной и противоречивой информации. К тому же не всегда удается получить требуемую информацию во время и в наглядном виде. В результате — неудачные решения.
Почему не принято использовать традиционные БД в процессе принятия решений?
• невозможность преобразования в базах данных разнородных данных, так как они часто не имеют меток времени.
• данные в базах данных подвержены частым изменениям.
• данные годятся для оперативной обработки, но не для аналитической обработки.
• трудно понять, где находятся данные, необходимые для анализа и принятия решения;
• большинство БД ориентировано только на стандартные запросы, для выполнения нестандартных запросов нужно привлекать программистов.
• низкая производительность при нестандартных запросах.
В Хранилище данных могут производиться следующие операции с данными:
- Загрузка данных – это помещение данных в хранилище, производится путем добавления новых фактов или корректировкой существующих.
- Извлечение данных – это перемещение информации от источников данных в отдельную Базу данных, приведение источников данных к единому формату.
- Преобразование данных – это подготовка информации к хранению в оптимальной форме для реализации запроса, необходимого для принятия решений.
- Анализ данных – OLAP, Data Mining, сводные отчёты.
Поделиться с друзьями:
Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет
Генерация страницы за: 0.036 сек. —>
Источник: studopedia.su