Dataförråd förklaras på 5 minuter

Data är en kritisk tillgång som kan förbättra verksamheten, effektiviteten, kundupplevelsen och beslutsfattandet.

Mot detta genererar, samlar och lagrar företag och organisationer enorma mängder data från olika källor. Men när datavolymerna ökar kan det vara svårt att extrahera den mest användbara informationen, särskilt när informationen är oorganiserad och spridd över olika platser.

Ett sätt att övervinna dessa utmaningar är att lagra data i ett lämpligt datalager. Detta ger en enhetlig datakälla som innehåller information som är filtrerad, sökbar och redo för analys och rapportering.

Källa: aws.amazon.com

I detta kommer vi att definiera dataförrådet och lära oss dess fördelar, de olika typerna och bästa praxis.

Vad är ett datalager?

Ett datalager är ett bibliotek eller arkiv som innehåller data för att stödja analys- och rapporteringsfunktioner i forskning eller affärsverksamhet. I praktiken är ett datalager en allmän term som syftar på den centraliserade plats där data lagras. Det kan referera till en enda lagringsenhet eller en uppsättning databaser som spänner över olika enheter.

I en typisk operation kan organisationer samla in olika data från försäljningsställen, CRM, ERP, kalkylblad och andra källor. De flyttar det sedan till ett datalager där det sorteras, rensas, valideras, formateras, organiseras och lagras.

Vanligtvis kan organisationer isolera och lagra specifika typer av data i arkivet för analytiska eller rapporteringsändamål. Och eftersom detta är långtidslagring kan de återanvända det flera gånger för att utföra olika typer av analyser.

Ett typiskt datalager har tre huvudlager.

  • Datakällor lager
  • Databehandlingslager eller lager
  • Målapplikationslagret, som består av användare, analytiker och rapportering

Varför behöver du ett datalager?

Data är tillgänglig från kundkontaktpunkter, internet, forskning, marknadsföring, applikationer och många andra källor. Men det är vanligtvis i råformat, och organisationer behöver lämpliga verktyg för att extrahera användbar information för att hjälpa dem att uppnå sina mål. En god praxis är att skapa ett datalager för att organisera data och göra den tillgänglig för analys och andra tillämpningar.

Lagret gör det möjligt för auktoriserade användare att enkelt och snabbt komma åt, hämta och hantera data med hjälp av sökning, sökning och andra verktyg. Följaktligen kan användare och företag utföra analyser, forskning, delning och rapportering. Och detta gör det möjligt för dem att effektivisera verksamheten och fatta bättre datadrivna beslut.

Anta att du vill fastställa vilken avdelning i din organisation som har störst driftskostnader. Du kan skapa ett datalager för leasing, säkerhet, energikostnader, verktyg och andra utgifter. Att förvara data på en centraliserad plats hjälper dig att analysera och identifiera den avdelning som har störst kostnader, och därmed fatta mer informerade och fokuserade beslut när du vill sänka kostnaderna.

Även om dataförråd ofta används av forsknings- och vetenskapliga institutioner, är det också tillämpligt på allmänna organisationer och företag.

Fördelar med dataförråd

Idag använder majoriteten av organisationer dataförråd som ett sätt att hantera och använda sin data mer effektivt. Datalagringskonceptet har fortsatt att vinna popularitet på grund av fördelar som enkel tillgång till information, hantering, analys och rapportering.

Andra fördelar inkluderar:

  • Ger bättre synlighet: Att spara data på en central, pålitlig plats gör den tillgänglig när som helst. Om du däremot håller data i odelade applikationer eller lokala silos betyder det att det bara är tillgängligt för en individ eller ett fåtal personer. Detta minskar dess synlighet och användbarhet. Följaktligen kan team ta längre tid och använda ytterligare resurser för att komma åt data.
  • Enkel åtkomst till användbar data: Data i digital form är lätt att söka och komma åt. Genom att lägga till metadata till data i arkivet kan användare förstå och använda det mycket bättre.
  • Lätt att säkra data och följa standarder: Det är mycket lättare att skydda data på en central plats, till skillnad från när de är utspridda på olika platser. Dessutom gör ett datalager det enkelt och billigare att följa olika regulatoriska standarder.
  • Återanvändbar data: Dataförrådet innehåller en mängd olika data för analys och rapportering. Analytiker och forskare kan använda samma data för att generera olika typer av rapporter.
  • Ger användbara insikter: Genom att använda lämpliga verktyg på datalager kan du få en flerdimensionell bild av data i motsats till att analysera information på olika platser.

Typer av dataförråd

Datarepository är en allmän term som syftar på informationsarkivet. Det finns dock olika arkiv baserat på målapplikationen eller målet. Och nedan är de fyra huvudtyperna av dataförråd.

#1. Datalager

Källa: cloud.google.com

Datalagret är en av de största typerna av datalager. I den här kategorin kan företag samla in data från flera källor och i olika format. Ett typiskt datalager lagrar stora mängder data från olika källor. Dess struktur gör det möjligt för organisationer att enkelt organisera data, analysera och göra rapporter. Och detta gör det möjligt för team att fatta bättre datadrivna beslut.

Information i ett datalager kan täcka flera ämnen och rensas vanligtvis, filtreras och definieras för en viss användning.

#2. Data Mart

En datamart är en segregerad del av ett datalager. Det ämnesorienterade dataförrådet lagrar en delmängd av data som fokuserar på en specifik affärsfunktion eller avdelning, såsom ekonomi, support, inköp eller marknadsföring.

Vanligtvis är en datamart mindre i storlek. Detta hjälper till att påskynda affärsprocesser genom att ge tillgång till relevant data inom en kortare period. Dessa ger ett kostnadseffektivt sätt att snabbt få praktiska insikter.

#3. Data Lake

Källa: microsoft.com

En datasjö är ett stort arkiv som innehåller data i vilken form som helst. Detta inkluderar ostrukturerade, semistrukturerade och strukturerade data. Den använder metadata för att kategorisera och märka data, som till stor del är ostrukturerad. En datasjö ger total kontroll och bättre datastyrning än ett datalager.

#4. Datakuber

Datakuber är flerdimensionella dataförråd som fokuserar mer på komplexa data som inte stöds av de andra typerna. Dessa har tre eller flera dimensioner, som var och en representerar en specifik egenskap som dagliga, månatliga eller årliga kostnader eller försäljning. Datasjöar gör det möjligt för forskare att bedöma data ur olika synvinklar.

Läs också: Data Lake vs. Data Warehouse: Vad är skillnaderna?

Bästa praxis för att designa och underhålla dataförråd

Ett typiskt datalager har verktyg för att lagra, hantera och säkra informationen. Den har funktioner som åtkomstkontroll, indexering, komprimering, rapportering, kryptering och mer.

När du designar och skapar ett datalager måste du ta hänsyn till flera hårdvaru- och mjukvarufaktorer förutom att arbeta med datapipelineingenjörer, dataanalytiker och andra experter. Beroende på domänen måste du involvera branschexperter. Om du till exempel skapar ett kliniskt dataförråd, kommer du att arbeta med läkare och annan medicinsk personal.

En effektiv datahanteringsstrategi inkluderar följande:

✅ Organisera filer

✅ Säker förvaring och korrekt åtkomstkontroll

✅ Versions- och dokumentationskontroll

✅ Stödjer samarbete

✅ Tydliga policyer för återanvändning och delning

✅ Arkivering och bevarande av data för framtida referens eller användning.

Även om stegen för att designa, skapa och hantera ett dataförråd kan skilja sig från en bransch eller organisation till en annan, finns nedan några bästa praxis.

Begränsa omfattningen i de inledande stadierna

I början är det bästa praxis att använda en mindre omfattning av dataförrådet. En strategi är att använda ett mindre antal ämnesområden och datamängder och öka omfattningen successivt.

Välj rätt verktyg

Verktyg är avgörande för att skapa, lagra, dela, analysera och hantera dataförråd. Som sådan kommer datakvaliteten och analysen att bero på de verktyg du använder. Eftersom det finns olika typer av verktyg med varierande kapacitet, se till att ditt val uppfyller dina behov.

Automatisera så många processer som möjligt

Om möjligt, automatisera belastningen och underhållsuppgifterna för att förbättra effektiviteten, minska tidsslöseriet och risken för fel.

Designa ett flexibelt och skalbart arkiv

För att tillgodose ökade datavolymer, utvecklande datatyper och format är det bästa praxis att designa och skapa ett skalbart arkiv. Ett sådant system kommer att tjäna dagens behov och skala för att stödja ökade datatyper och volymer i framtiden. Det bör också vara flexibelt att arbeta med olika verktyg och nya teknologier.

Skydda data hela tiden

Säkerställ dataintegritet och säkerhet eftersom eventuella avvikelser, kompromisser eller stöld kan leda till felaktiga analysresultat och dåliga beslut. Ställ in korrekta åtkomstregler och ge behöriga användare endast de behörigheter de behöver för att utföra sina uppgifter. Kryptera dessutom data i vila och under överföring. Överväg andra åtgärder som multifaktorautentisering för att lägga till ett extra skyddslager.

Använd standarddatamodeller

Datamodellering hjälper till att omvandla data till värdefull information som forskare och företagsledare kan förstå bättre. Vanligtvis är information i ett datalager återanvändbar.

Organisationer kan använda samma data för att extrahera användbar information inom olika områden. Data har många sammanhang baserat på hur den används i olika processer och analytiska tillämpningar. Som sådan kan en organisation använda flera datamodeller för att tillgodose olika analytiska behov.

Indexering av data

Att skapa index på datalagringstabellerna förbättrar frågeprestanda och bör vara standardpraxis. Det förbättrar frågehastigheten genom att tillhandahålla en organiserad uppslagstabell baserad på vissa attribut och med poster som pekar på specifika dataplatser.

Indexering på datalager kan variera beroende på användningen. Det kan vara lätt eller omfattande, beroende på användning. Helst bör indexeringsstrategin fokusera på att påskynda ETL-processerna. En bästa praxis när du transformerar data är att se till att indexet ger den nödvändiga informationen utan att missa användbar data och vara onödigt stor.

Det är också viktigt att balansera avvägningen mellan förbättrad frågeprestanda för dataförrådet och de tillhörande omkostnader och underhållskostnader för indexeringen.

Läs också: Bästa ETL-verktyg för små och medelstora företag att använda.

Exempel på dataförråd

Dataförråd faller under olika kategorier:

  • Institutional Repositories (IR) för forskarens institutioner, som t.ex Texas Data Repository av Texas A&M University Libraries.
  • Disciplinära eller domänspecifika arkiv (DR): Dessa är domänspecifika och drivs av ett konsortium av forskare eller en professionell organisation, t.ex. Registry of Research Data Repositories (re3data) av DataCite, och Katalog över Open Access Repositories (OpenDOAR), som består av flera akademiska arkiv med öppen tillgång.
  • Öppna eller allmänna förvar, som t.ex Dryad, Figshareoch Harvard Dataverse.
  • Användningsfall av dataförråd

    Fintech, hälsovård, e-handel, leveranskedja och andra industrier kan dra nytta av att använda datalager. Genom att fullt ut utnyttja de stora mängder data de samlar in och genererar kan de få bättre insikter för att optimera sina tjänster och leverera bättre och snabbare tjänster.

    Klinisk forskning

    Klinisk forskning är ett dataintensivt område. Att få ut det mesta av datan hjälper till att driva sjukvårdsbranschen i rätt riktning. Genom att analysera big data kan forskare och andra yrkesmän gräva djupt i kliniska prövningar och få insikter som hjälper till att förbättra vården och rädda liv.

    Finansiella tjänster

    Den finansiella tjänstesektorn kan dra nytta av att analysera stora mängder data de har. Analysen ger dem insikter som de kan använda för att förbättra tjänster, effektivitet och intäkter. Några av de områden som finansinstitut kan använda dataarkiv inkluderar:

    • Att generera finansiella rapporter genom att analysera data från en centraliserad plats.
    • Möjliggör AI-drivet automatiskt beslutsfattande.

    Slutord

    Data är en viktig tillgång i beslutsfattande. Organisationer som lagrar stora mängder data behöver dock rätt lösningar för att samla in, lagra, hantera och analysera data.

    Mot detta tillhandahåller ett datalager en lösning för att konsolidera och hantera kritisk data. Lagren gör det möjligt för organisationer att analysera data, få insikter och fatta bättre datadrivna beslut.

    Ett datalager tillhandahåller centraliserad lagring av olika typer av information men på ett logiskt sätt som gör det enkelt att komma åt, söka, analysera och hantera. Det hjälper också organisationer att säkra, dela, underhålla och säkerställa dataintegritet och kvalitet och följa lagstadgade standarder.

    Kolla sedan in de bästa verktygen för datahantering för medelstora till stora företag.