Wat is Data Warehouse?

In de taal van computergebruik, is datawarehouse ook afgekort als DW of DWH ook bekend als EDW (Enterprise datawarehouse), een systeem dat wordt gebruikt voor het rapporteren en uitvoeren van data-analyse op de onbewerkte gegevens. Het wordt beschouwd als een van de meest essentiële en kritische componenten van business intelligence. Het zijn centrale opslagplaatsen van geïntegreerde gegevens die door meer dan één bron worden verkregen. Huidige en historische gegevens worden op één plaats opgeslagen. Dit wordt gebruikt om analytische rapporten te maken voor alle werknemers in de hele onderneming. De gegevens die in het magazijn worden opgeslagen, worden geüpload vanuit operationele systemen die over het algemeen marketing of verkoop zijn. Deze gegevens gaan vervolgens door een operationeel gegevensarchief en kunnen ook gegevens opschonen, alleen om ervoor te zorgen dat de juiste gegevenskwaliteit wordt geleverd voordat deze in het gegevensmagazijn wordt gebruikt voor rapportage. Dan komt de activiteit van ETL (Extract, Transform, Load) die gebruik maakt van staging, data-integratie en toegangslagen om gebruik te maken van sleutelfuncties.

Definitie:

Het kan worden gedefinieerd als een grote gegevensopslag van verzamelde gegevens die zijn ontvangen van een breed scala aan bronnen binnen het bedrijf en wordt daarom gebruikt om managementbeslissingen te sturen. Het kan ook worden gedefinieerd als de techniek voor het verzamelen en beheren van de gegevens uit een breed scala aan bronnen om zinvolle inzichten te genereren nadat een basisniveau van transformatieprocessen is toegepast, waardoor het bedrijf gereed is. Het is een combinatie van componenten en technologie om gegevens strategisch te kunnen gebruiken.

Inzicht in datawarehouse:

Als we het concept van datawarehousing in zeer eenvoudige termen proberen te begrijpen, betekent dit een systeem dat wordt gebruikt om gegevens te rapporteren en op te slaan. De gegevens worden in eerste instantie in meerdere systemen gegenereerd, zoals een vorm van RDBMS, Oracle, Mainframes, enz. Vervolgens worden ze naar het gegevensmagazijn verplaatst voor langdurige opslag en voor analytische doeleinden. Deze opslag is zodanig gestructureerd dat gebruikers van vele divisies of afdelingen van een enkele organisatie toegang hebben tot en de gegevens kunnen analyseren volgens hun eigen behoeften en vereisten. Data warehouses zijn analytische tools die uitsluitend zijn gebouwd om ondersteuning te bieden bij het besluitvormingsproces en een systeem voor rapportage aan gebruikers voor veel afdelingen. Het zijn ook archiefgegevens, bestaande uit historische gebruiksgegevens van de organisatie die specifiek niet worden bijgehouden in operationele systemen. In wezen worden ze gebruikt om een enkele versie van de waarheid voor de hele organisatie te creëren.

Hoe maakt datawarehouse werken zo eenvoudig?

Het bewaart de kopie van informatie en gegevens van brontransactiesystemen. Het ook:

Integreert gegevens uit meerdere bronnen en plaatst daarom in één database of model, dus één query-engine
kan worden gebruikt om gegevens in ODS (operationele gegevensopslag) te plaatsen.
Helpt bij het verminderen van het probleem met de vergrendeling van database-isolatieniveaus die meestal werd veroorzaakt door grote, langlopende analytische vragen.
Gegevensgeschiedenis wordt onderhouden, zelfs als de brontransactiesystemen deze niet onderhouden.
Een centraal overzicht binnen de onderneming is zichtbaar zodra alle gegevens uit meerdere bronnen zijn gehaald.
Codeconsistentie en beschrijvingen en zelfs het corrigeren van slechte gegevens zijn verbeterd. Heeft in wezen invloed op de algemene gegevenskwaliteit.

Topbedrijven:

Teradata: Dit bedrijf staat bovenaan de lijst als het gaat om het werken met datawarehouse-technologie. Het brengt meer dan 30 jaar geschiedenis op tafel. Het bedrijf heeft zijn eigen software Teradata die wordt gebruikt door de meeste bedrijven die zich bezighouden met het datawarehouse in hun organisaties, met name alle banken. Dit bedrijf heeft altijd een aantal nieuwe innovaties op tafel, inclusief de nieuwste op Hadoop gebaseerde technologieën.
Oracle: Dit is het traditionele bedrijf dat als eerste de geest raakt als we het hebben over relationele databases. De 12c-database is onverslaanbaar en staat bekend om zijn krachtige standaarden, schaal en geoptimaliseerde datawarehousing. De compressietechnieken zijn de nieuwe functies van dit bedrijf in de datawarehouse-ruimte.
Amazon Web-services: deze IaaS van Amazon op het gebied van cloud computing gaat over de hele transformatie en migratie van de dataopslag en warehousing naar de cloud heeft data warehousing een geheel nieuwe definitie gegeven.
Cloudera: Dit is een van de beste bedrijven op het gebied van datawarehouse en big data-technologie, omdat het een EDH (Enterprise data hub) biedt voor de grote verscheidenheid aan gegevensopslag die zich richt op batchverwerking. Hun datawarehouse is gebaseerd op CDH.
MarkLogic: dit bedrijf biedt een NoSQL-databaseplatform. Dit gaf een nieuwe dimensie toen bedrijven de kracht van NoSQL begonnen te geloven nadat het door dit bedrijf was geïntroduceerd.

Wat kunt u doen met een datawarehouse?

Extraction
Cleansing
transformatie
Bezig met laden
verversen
Voorspelling
statistische analyse
Besluitvorming

Werken met datawarehouse:

De onbewerkte gegevens worden eerst geformatteerd, ook wel opschonen en normaliseren genoemd, waarbij deze worden verwerkt en getransformeerd volgens de bedrijfsvereisten en de inconsistenties uit de onbewerkte gegevens worden verwijderd. Het wordt vervolgens opgeslagen in het datawarehouse zelf. Met een toegangslaag kunnen de applicaties en tools e-gegevens ophalen in een formaat dat geschikt is voor hun behoeften. Er is nog een ander aspect van de architectuur dat betrekking heeft op het gedeelte met betrekking tot metagegevens dat voornamelijk door wetenschappers en ingenieurs wordt gebruikt om informatie over de bronnen, naamgevingsconventies, verversingsschema's, enz. Te verzamelen.

voordelen:

Integratie van meerdere bronnen
Nieuwe analyse uitvoeren
Lagere kosten voor toegang tot historische gegevens
De standaard enkele versie van de waarheid
Helpt bij het verbeteren van de doorlooptijd voor data-analyse en rapportage

Vaardigheden:

Breed zicht
Communicatie vaardigheden
Inzicht in gegevens en processen
Vermogen om te analyseren
Algemene systemen en toepassingskennis

Waarom zouden we datawarehousing gebruiken:

We moeten datawarehousing gebruiken, zodat we onze organisatie kunnen voorzien van een enkele versie van de waarheid met de vereiste gegevens en geen andere overhead voor de verwerkte transactiebronnen. OLAP zorgt voor het analytische verwerkingsgedeelte en daarom kunnen de zakelijke inzichten en een zinvolle generatie van informatie ook worden verstrekt met de datawarehousing.

scope:

Het bereik van data warehousing is in elk domein dat iets te maken heeft met analyse en tegenwoordig ook in het clouddomein. U kunt een DW-ingenieur of een consultant worden of zelfs uw naadloze manier omzetten in big data-technologieën. Je kunt ook uitkijken naar een datawetenschapper. De reikwijdte van gegevens is eindeloos, evenals de reikwijdte voor gegevensopslag.

Waarom hebben we een datawarehouse nodig?

We hebben een datawarehouse nodig omdat het geen enkele zin heeft om gebruik te maken van meerdere bronsystemen en niet in staat is om alle vereiste informatie onmiddellijk op te halen. Ook geven de historische gegevens, indien niet toegankelijk, niet veel voordeel voor de organisatie als geheel. Daarom kan het genereren van betekenisvolle informatie uit de onbewerkte gegevens worden gedaan met behulp van analyse- en query-tools en daarom komt datawarehousing in beeld.

Wie is de juiste doelgroep voor het leren van technieken voor gegevensopslag?

Iedereen met de juiste mindset, brede visie, is goed in data-kraken, heeft goede vraagvaardigheden, is geïnteresseerd in data-gerelateerde technologieën, beschikt over goede analytische vaardigheden en is een ideale kandidaat om te leren en te beginnen met data warehousing-technologieën.

Hoe deze technologie helpt bij de groei van uw carrière?

Deze technologie is het meest kritieke onderdeel van elke organisatie, namelijk het kraken van gegevens en het vermogen om door analyse inzichten te genereren. Daarom is het genereren van zinvolle informatie uit onbewerkte gegevens wat kan worden bereikt door gebruik te maken van deze technologie. Je kunt ook kijken hoe je je weg kunt transformeren naar big data-ecosysteem en later data science als je bekend bent met de basis ervan.

Conclusie:

Gegevensopslag is tot op heden de ruggengraat van veel organisaties geweest en zal dat ook blijven. Het domein en de definitie nemen echter elke dag toe door de opkomst van zoveel nieuwe technologieën en tools. Je een weg banen naar deze ruimte is een van de beste beslissingen op het gebied van analyse, omdat dit de basis vormt en je helpt te begrijpen hoe de gegevensverwerking precies werkt en met welke achtergrondprocessen deze wordt beheerd. Ik hoop dat je het artikel leuk vond. Blijf lezen voor meer informatie.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor What is Data warehouse. Hier hebben we de voordelen, vereiste vaardigheden en carrièregroei van Datawarehouse besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

Wat is Data Analytics
Wat is datamining?
Wat is Big data en Hadoop
Wat is kunstmatige intelligentie

Wat is Data Warehouse? - Hoe het werkt - Vaardigheids- en carrièregroei

Inhoudsopgave: