Vikten av datalagring
Data representerar en ovärderlig resurs som kan stärka företagsverksamhet, effektivisera processer, förbättra kundupplevelser och ge underlag för välgrundade beslut.
I takt med att företag och organisationer genererar, samlar in och lagrar enorma mängder data från olika källor uppstår utmaningar. Det blir allt svårare att extrahera den mest relevanta informationen, särskilt när den är ostrukturerad och utspridd.
Ett effektivt sätt att hantera dessa utmaningar är att använda ett datalager. Det tillhandahåller en samlad datakälla där informationen filtreras, görs sökbar och är redo för analys och rapportering.
Källa: aws.amazon.com
I den här artikeln kommer vi att utforska vad ett datalager är, dess fördelar, olika typer och bästa praxis.
Vad är ett datalager?
Ett datalager är i grunden ett centralt arkiv eller bibliotek där information samlas för att underlätta analys och rapportering, antingen inom forskning eller affärsverksamhet. Begreppet ”datalager” syftar generellt på den centraliserade plats där data förvaras. Det kan vara en enda lagringsenhet eller en samling databaser spridda över olika enheter.
En typisk process innebär att organisationer samlar in data från olika källor som försäljningssystem, CRM, ERP, kalkylblad och andra. Denna data flyttas sedan till datalagret där den bearbetas, rensas, valideras, formateras, organiseras och lagras.
Genom att isolera och lagra specifika typer av data i arkivet kan organisationer använda dem för analytiska och rapporteringsändamål. Eftersom data lagras långsiktigt kan den återanvändas vid upprepade tillfällen för olika typer av analyser.
Ett standarddatalager är uppbyggt i tre huvudsakliga lager:
- Datakälllager
- Databearbetningslager
- Målanvändarlager som består av användare, analytiker och rapporteringsverktyg
Varför är ett datalager nödvändigt?
Data genereras från en mängd olika källor, inklusive kundinteraktioner, internet, forskning, marknadsföring och applikationer. Ofta är denna data i sitt råformat, och organisationer behöver effektiva verktyg för att omvandla den till användbar information. Ett datalager är en nyckelkomponent för att strukturera data och tillgängliggöra den för analys och andra användningsområden.
Datalagret gör det möjligt för auktoriserade användare att enkelt och snabbt komma åt, hämta och hantera data genom sökfunktioner och andra verktyg. Detta underlättar för användare och företag att utföra analyser, forskning, informationsdelning och rapportering, vilket i sin tur förbättrar effektiviteten och möjliggör bättre datadrivna beslut.
Låt oss anta att du vill undersöka vilken avdelning i din organisation som har de högsta driftskostnaderna. Genom att skapa ett datalager för leasing, säkerhet, energikostnader och andra utgifter kan du enkelt analysera och identifiera vilken avdelning som drar mest kostnader, vilket ger dig underlag för välgrundade beslut om kostnadsbesparingar.
Även om datalager är vanliga inom forsknings- och vetenskapsinstitutioner är de lika användbara för alla typer av organisationer och företag.
Fördelar med datalager
I dagens läge är datalager en väletablerad metod för organisationer som vill hantera och använda sin data på ett mer effektivt sätt. Konceptet med datalagring har blivit alltmer populärt på grund av dess fördelar som enkel tillgång till information, effektiv hantering, analys och rapportering.
Ytterligare fördelar inkluderar:
- Förbättrad insyn: Genom att lagra data centralt ökar tillgängligheten. Om data istället lagras i separata applikationer eller på enskilda datorer begränsas tillgängligheten till ett fåtal personer, vilket minskar synligheten och användbarheten. Därmed kan det ta längre tid och kräva mer resurser för olika team att få tillgång till den data de behöver.
- Enkel åtkomst till användbar data: Digitaliserad data är enkel att söka efter och komma åt. Genom att lägga till metadata till data i arkivet förbättras användarnas förståelse och möjligheter att använda den.
- Enkel datasäkerhet och standardefterlevnad: Det är betydligt enklare att skydda data när den är lagrad på en central plats. Dessutom förenklas och kostnadseffektiviseras processen att följa olika regelverk och standarder.
- Återanvändbar data: Datalagret innehåller en mängd olika data som kan användas för både analys och rapportering. Analytiker och forskare kan använda samma data för att skapa olika typer av rapporter.
- Värdefulla insikter: Genom att använda lämpliga verktyg på datalagret kan du få en mer mångfacetterad bild av data, istället för att analysera information spridda på olika platser.
Typer av datalager
Datalager är en övergripande term som syftar på alla typer av informationsarkiv. Det finns emellertid olika typer av arkiv baserat på deras avsedda användning. Nedan följer en beskrivning av de fyra vanligaste typerna.
#1. Datalager
Källa: cloud.google.com
Ett datalager är en av de största typerna av datalager. Inom denna kategori kan företag samla in data från flera källor och i olika format. Den typiska uppgiften för ett datalager är att lagra stora mängder data från olika källor. Datalagrets struktur möjliggör för organisationer att enkelt organisera, analysera data och generera rapporter, vilket ger möjligheten att fatta mer välgrundade, datadrivna beslut.
Informationen i ett datalager täcker ofta en rad olika ämnen och filtreras och struktureras noggrant för en specifik användning.
#2. Data Mart
En datamart är en avgränsad del av ett datalager. Detta ämnesorienterade datalager innehåller en mindre mängd data som är fokuserad på en specifik affärsfunktion eller avdelning, som till exempel ekonomi, kundsupport, inköp eller marknadsföring.
Vanligtvis är en datamart av mindre omfattning, vilket påskyndar affärsprocesser genom att tillhandahålla tillgång till relevant data inom en kortare tidsperiod. Detta är ett kostnadseffektivt sätt att snabbt få fram handlingsbara insikter.
#3. Data Lake
Källa: microsoft.com
En datasjö är ett stort arkiv som lagrar data i vilket format som helst, inklusive ostrukturerad, semistrukturerad och strukturerad data. Metadatan används för att kategorisera och märka data, vilken oftast är ostrukturerad. En datasjö ger större kontroll och bättre datastyrning än ett datalager.
#4. Datakuber
Datakuber är flerdimensionella datalager som är inriktade på komplex data som inte kan hanteras av de andra typerna. Dessa har tre eller fler dimensioner, som var och en representerar en specifik egenskap som dagliga, månatliga eller årliga kostnader eller försäljning. Datakuber gör det möjligt för forskare att granska data från olika synvinklar.
Läs även: Data Lake vs. Data Warehouse: Vad är skillnaderna?
Bästa praxis för att designa och underhålla datalager
Ett typiskt datalager har verktyg för att lagra, hantera och skydda information. Detta inkluderar funktioner som åtkomstkontroll, indexering, komprimering, rapportering, kryptering och mycket mer.
Vid design och utveckling av ett datalager är det viktigt att beakta flera hårdvaru- och mjukvaruaspekter, samt att arbeta i nära samarbete med dataingenjörer, dataanalytiker och andra experter. Beroende på tillämpningsområde kan det även vara viktigt att involvera branschexperter. Exempelvis, om du skapar ett kliniskt datalager, kommer det att vara nödvändigt att samarbeta med läkare och annan medicinsk personal.
En effektiv datahanteringsstrategi omfattar följande punkter:
✅ Organisering av filer
✅ Säker lagring och adekvat åtkomstkontroll
✅ Versionskontroll och dokumentation
✅ Stöd för samarbete
✅ Tydliga riktlinjer för återanvändning och delning
✅ Arkivering och bevarande av data för framtida referens eller användning.
Även om stegen för design, skapande och hantering av datalager kan variera mellan olika branscher och organisationer, följer här en lista över bästa praxis.
Begränsa omfattningen initialt
I startfasen är det lämpligt att begränsa omfattningen av datalagret. En bra strategi är att börja med ett mindre antal ämnesområden och datamängder och sedan gradvis utöka omfattningen.
Välj rätt verktyg
Verktyg spelar en central roll i processen att skapa, lagra, dela, analysera och hantera datalager. Kvaliteten på datan och analysen kommer att vara beroende av de verktyg som används. Eftersom det finns en mängd olika verktyg med varierande kapacitet, är det viktigt att säkerställa att dina val matchar dina behov.
Automatisera så många processer som möjligt
Om möjligt, automatisera lastnings- och underhållsuppgifter för att öka effektiviteten, minska tidsförluster och risken för fel.
Skapa ett flexibelt och skalbart arkiv
För att kunna hantera ökande datavolymer och förändrade datatyper och format är det bäst att designa och utveckla ett skalbart arkiv. Ett sådant system kommer att möta dagens behov och kan skalas för att hantera framtida ökningar av datatyper och volymer. Det bör även vara flexibelt och kunna anpassas till olika verktyg och ny teknik.
Skydda data kontinuerligt
Säkerställ dataintegritet och säkerhet. Eventuella avvikelser, brister eller stöld kan leda till felaktiga analysresultat och felaktiga beslut. Konfigurera noggranna åtkomstregler och ge behöriga användare de behörigheter de behöver för att utföra sina uppgifter. Kryptera data under lagring och överföring. Överväg dessutom flerfaktorsautentisering som ett extra säkerhetslager.
Använd standardiserade datamodeller
Datamodellering hjälper till att omvandla data till värdefull information som forskare och beslutsfattare lättare kan förstå. Vanligtvis är information i ett datalager återanvändbar.
Organisationer kan använda samma data för att extrahera relevant information inom olika områden. Data kan ha olika kontext beroende på hur den används i olika processer och analytiska tillämpningar. En organisation kan därför använda flera datamodeller för att tillgodose olika analytiska behov.
Indexering av data
Att indexera datalagringstabeller ökar frågeprestandan och bör betraktas som standardpraxis. Det förbättrar frågehastigheten genom att skapa en organiserad tabell baserad på olika attribut och med poster som pekar på specifika datalokaler.
Indexering i datalager kan variera beroende på användning. Den kan vara enkel eller omfattande, beroende på behoven. Indexeringsstrategin bör fokusera på att påskynda ETL-processerna. Under datatransformeringen bör man se till att indexet ger nödvändig information utan att missa användbar data och utan att vara onödigt stort.
Det är också viktigt att hitta en balans mellan förbättrad frågeprestanda och de kostnader som är förknippade med indexeringen.
Läs även: Bästa ETL-verktygen för små och medelstora företag.
Exempel på datalager
Datalager kan delas in i olika kategorier:
- Institutionella arkiv (IR) för forskningsinstitutioner, som exempelvis Texas Data Repository vid Texas A&M University Libraries.
- Disciplinära eller domänspecifika arkiv (DR): Dessa är domänspecifika och drivs av ett konsortium av forskare eller en professionell organisation, exempelvis Registry of Research Data Repositories (re3data) av DataCite, och Directory of Open Access Repositories (OpenDOAR), som består av flera akademiska arkiv med öppen tillgång.
- Öppna eller allmänna arkiv, som exempelvis Dryad, Figshare och Harvard Dataverse.
Användningsområden för datalager
Fintech, hälsovård, e-handel, leveranskedjor och andra industrier kan dra nytta av datalager. Genom att utnyttja de stora mängder data som de samlar in och genererar kan de få bättre insikter som optimerar deras tjänster och ger snabbare och bättre service.
Klinisk forskning
Klinisk forskning är ett dataintensivt område. Genom att dra nytta av datan kan man driva hälso- och sjukvården i rätt riktning. Genom att analysera stora datamängder kan forskare och andra yrkesverksamma få insikter som förbättrar vården och räddar liv.
Finansiella tjänster
Den finansiella sektorn kan dra stor nytta av att analysera de stora mängder data de hanterar. Analysen ger dem värdefulla insikter som de kan använda för att förbättra tjänster, effektivitet och intäkter. Här är några områden där finansinstitut kan dra nytta av datalager:
- Generera finansiella rapporter genom att analysera data centraliserat.
- Möjliggöra AI-drivet automatiskt beslutsfattande.
Sammanfattning
Data är en viktig resurs för beslutsprocesser. Organisationer som hanterar stora mängder data behöver rätt lösningar för att samla in, lagra, hantera och analysera data.
Ett datalager fungerar som en central lösning för att konsolidera och hantera viktig data. Det ger organisationer möjlighet att analysera data, erhålla värdefulla insikter och fatta mer välgrundade, datadrivna beslut.
Ett datalager tillhandahåller centraliserad lagring av olika typer av information, men på ett logiskt sätt som underlättar åtkomst, sökning, analys och hantering. Det ger också organisationer möjlighet att säkra, dela, underhålla och säkerställa dataintegritet och kvalitet samt att uppfylla regulatoriska standarder.
Se även de bästa verktygen för datahantering för medelstora och stora företag.