نحوه استفاده از انبارهای داده در هوش تجاری

هوش تجاری، همانطور که می شناسیم، بدون انبار داده امکان پذیر نخواهد بود.

انبار داده یک سیستم مدیریت داده است که مقادیر زیادی داده را برای استفاده بعدی در پردازش و تجزیه و تحلیل ذخیره می کند. شما می توانید آن را به عنوان یک انبار بزرگ در نظر بگیرید که کامیون ها (به عنوان مثال، داده های منبع) داده های خود را تخلیه می کنند. سپس این داده‌ها در ردیف‌هایی از قفسه‌های منظم طبقه‌بندی می‌شوند که پیدا کردن همان چیزی را که بعداً به دنبالش هستید آسان می‌کند.

در هسته خود، هوش تجاری توانایی پاسخ دادن به سوالات پیچیده در مورد داده های شما و استفاده از آن پاسخ ها برای تصمیم گیری آگاهانه تجاری است. برای اینکه بتوانید این کار را به خوبی انجام دهید، به یک انبار داده نیاز دارید، که نه تنها راهی امن برای متمرکز کردن و ذخیره تمام داده‌های شما، بلکه روشی برای یافتن سریع پاسخ‌های لازم در صورت نیاز، ارائه می‌کند.

و این نقش بسیار مهمی است. تا سال 2025، تخمین زده می شود که بشر در مجموع 175 زتابایت داده تولید کند. برای زمینه، این 175,000,000,000 ترابایت است.

همه این اطلاعات کجا می روند؟ خوب، بیشتر آن در انبارهای داده می رود.

شرکت ها از انبارهای داده برای مدیریت تراکنش ها، درک داده هایشان و سازماندهی آن ها استفاده می کنند. به طور خلاصه، انبارهای داده، حجم زیادی از اطلاعات را برای سازمان ها در هر اندازه و نوع قابل استفاده تر می کنند.

این امر باعث شده است که آنها به یکی از محورهای خطوط لوله داده و سیستم های هوش تجاری در سراسر جهان تبدیل شوند. و درک نحوه عملکرد انبارهای داده می تواند به شما کمک کند تا پتانسیل کامل هوش تجاری را برآورده کنید (آنقدرها هم که به نظر می رسد پیچیده نیست).

انبار داده چیست؟

انبار داده یک سیستم مدیریت داده است که مقادیر زیادی داده را برای استفاده بعدی در پردازش و تجزیه و تحلیل ذخیره می کند. شما می توانید آن را به عنوان یک انبار بزرگ در نظر بگیرید که کامیون ها (به عنوان مثال، داده های منبع) داده های خود را تخلیه می کنند. سپس این داده‌ها در ردیف‌هایی از قفسه‌های منظم طبقه‌بندی می‌شوند که پیدا کردن همان چیزی را که بعداً به دنبالش هستید آسان می‌کند.

با تفکیک آن به اصطلاحات انسانی، به این معنی است که انبارهای داده در ذخیره سازی داده هایی که عبارتند از:

یکپارچه: آنها داده های بسیاری از پایگاه های داده و منابع داده را ترکیب می کنند.

دانه بندی: داده هایی که آنها در خود نگهداری می کنند بسیار دقیق هستند و می توانند به روش های مختلف مورد استفاده قرار گیرند.

تاریخی: آنها می توانند یک رکورد پیوسته از داده ها در طول سال ها را میزبانی کنند.

شما می توانید این داده ها را به سه روش مختلف ذخیره کنید: انبارهای داده در محل، انبارهای داده ابری و انبارهای داده ترکیبی.

انبارهای داده در محل بر روی سرورهای فیزیکی که شرکت شما مالک است و مدیریت می کند اجرا می شود. انبارهای داده‌ ابری کاملاً آنلاین هستند و شما هزینه فضای روی سرورهایی را که شرکت دیگری مدیریت می‌کند، پرداخت می‌کنید. انبارهای داده هیبریدی ترکیبی از هر دو فضای داخلی و ابری هستند و شرکت هایی که در یک دوره زمانی به ابر انتقال می یابند از این گزینه استفاده می کنند.

با وجود تمام داده های ذخیره شده در یک مکان، انبارهای داده از یک رویکرد خاص برای پردازش داده ها به نام پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) استفاده می کنند که به طور ویژه برای پرس و جوهای پیچیده ساخته شده است.

یکی از راه‌های فکر کردن به آن این است که وقتی به انبار داده خود می‌روید تا در مورد رابطه بین یک مجموعه از داده‌ها و مجموعه‌ای دیگر سؤال بپرسید، OLAP راهی برای سازماندهی و حرکت در میان ردیف‌های قفسه‌ها برای یافتن سریع آن اطلاعات است.

این برای هوش تجاری عالی است زیرا سوالاتی که در مورد داده های خود برای تصمیم گیری می گیرید به ندرت ساده هستند. از آنجایی که انبارهای داده از OLAP استفاده می کنند، یافتن پاسخ این سوالات پیچیده را بسیار کارآمد می کنند. در نتیجه، آنها به پایه ای برای بسیاری از سیستم های هوش تجاری موفق تبدیل شده اند.

نقش انبار داده در هوش تجاری چیست؟

در هوش تجاری، انبارهای داده به عنوان ستون فقرات ذخیره سازی داده ها عمل می کنند. هوش تجاری بر پرس و جوهای پیچیده و مقایسه مجموعه های متعدد از داده ها تکیه می کند تا همه چیز را از تصمیم گیری های روزمره گرفته تا تغییر تمرکز در سطح سازمان را به اطلاع برساند.

برای تسهیل این امر، هوش تجاری از سه فعالیت کلی تشکیل شده است: جدال داده ها، ذخیره سازی داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها. جدال داده ها معمولاً با فناوری های استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) تسهیل می شود، که در زیر به تفصیل توضیح خواهیم داد و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از ابزارهای هوش تجاری انجام می شود.

چسب نگهدارنده این فرآیند، انبارهای داده است که به عنوان تسهیل کننده ذخیره سازی داده ها با استفاده از OLAP عمل می کنند. آنها داده ها را یکپارچه و خلاصه می کنند و تبدیل می کنند تا تجزیه و تحلیل آسان تر شود.

اگرچه انبارهای داده به عنوان ستون فقرات ذخیره سازی داده ها عمل می کنند، آنها تنها فناوری درگیر در ذخیره سازی داده ها نیستند. بسیاری از شرکت ها قبل از رسیدن به نقطه ای که نیاز مطلق به یک انبار داده دارند، سلسله مراتب ذخیره سازی داده را طی می کنند.

چه زمانی باید از انبار داده برای هوش تجاری استفاده کنم؟

به طور کلی چهار مرحله از پیچیدگی داده‌ها وجود دارد: داده‌های منبع، دریاچه‌های داده، انبارهای داده، و داده‌های مارت. دانستن زمان سرمایه گذاری در یک انبار داده مستلزم دانستن هر مرحله است، اما در پایان روز، مرحله انبار داده چیزی است که قدرت واقعی داده های شما را باز می کند.

داده ی منبع

داده‌های منبع، مجموعه‌ای جداگانه از داده‌ها مانند پایگاه‌های داده، صفحات گسترده اکسل، گزارش‌های کاربردی فردی و غیره است. داده‌های ساختاری (یعنی سازمان‌یافته) و در عین حال جداشده‌ای هستند که به تنهایی خوب کار می‌کنند، اما تصویر بزرگ‌تری از کل داده‌های سازمان شما ارائه نمی‌دهند.

دریاچه داده

برای تیم هایی که نیاز به متمرکز کردن داده های منبع خود در یک مکان دارند، دریاچه داده به طور فزاینده ای به مرحله بعدی تبدیل می شود. یک دریاچه داده به عنوان یک مخزن مرکزی برای تمام داده های خام و بدون ساختار (یعنی سازماندهی نشده) عمل می کند.

اگر یک انبار داده مانند پشتیبان گیری از یک کامیون و تخلیه داده ها به شیوه ای منظم در یک سیستم قفسه بندی به خوبی سازماندهی شده باشد، دریاچه های داده مانند پشتیبان گیری از کامیون و ریختن همه داده ها در یک دریاچه هستند. جیمز دیکسون، که اصطلاح "دریاچه داده" را ابداع کرد، آن را به عنوان حالت خام طبیعی داده ها توصیف می کند که برای افرادی که مهارت های غواصی دارند، به عنوان مرزی برای اکتشاف عمل می کند.

اشکال دریاچه داده این است که داده ها برای تجزیه و تحلیل آماده نیستند. به خوبی سازماندهی نشده است، ممکن است موارد تکراری وجود داشته باشد، و برای درک آن، باید به غواص خود بگویید دقیقاً به دنبال چه چیزی هستید. حتی در این صورت، غواص ممکن است پس از این همه تلاش، دقیقاً آنچه را که نیاز دارید پیدا نکند.

پایگاه داده تحلیلی

مانند یک دریاچه داده، یک انبار داده،  داده های شما را متمرکز می کند، اما همانطور که ما ایجاد کرده ایم، به خوبی سازماندهی شده و برای تجزیه و تحلیل کارآمد تنظیم شده است. این یک منبع واحد از حقیقت برای همه داده‌هایی است که درک و پیمایش آن آسان‌تر است.

انبارهای داده می توانند مستقیماً به داده های منبع متصل شوند، اما امروزه شاهد هستیم که شرکت های بیشتری از انبار داده خود به عنوان لایه ای در بالای دریاچه داده خود استفاده می کنند. مثلا اگر یک دریاچه داده، آب داده در حالت طبیعی و سازمان‌یافته‌اش باشد، انبار داده جایی است که آن را درمان کرده و برای مصرف آماده می‌کنید.

اگر در بازار یک انبار داده هستید، 5 نکته ما را برای انتخاب انبار داده مناسب بخوانید تا در مسیر درست شروع کنید.

دیتا مارت

استفاده از انبار داده برای برخی پروژه‌ها می‌تواند مانند ضربه زدن به مگس با پتک باشد. به عنوان مثال، اگر تیم بازاریابی بارها و بارها به انبار باز می گردد تا پرس و جوهای مشابهی را انجام دهد، می توانید یک Data mart راه اندازی کنید.

Data marts مجموعه‌های داده‌ای هستند که برای موارد خاص ایجاد شده‌اند و  اینکه  تیم بازاریابی نیازی به رفتن به مرکز درمان هر زمان که به آب نیاز هست، ندارد. انبار داده را می توان برای بسته بندی داده ها آب در "بطری های آب" آماده برای نوشیدن استفاده کرد.

در این اکوسیستم ذخیره سازی داده، انبار داده مثل ستون فقرات است. ساختار یافته و درک آن نسبتاً آسان است (مانند داده‌های منبع)، با این حال یک نمای کلی و متمرکز (مانند دریاچه داده) ارائه می‌کند، که استفاده از آن داده‌ها را هر طور که نیاز دارید (مانند ایجاد داده‌های مارت) بسیار آسان‌تر می‌کند.

انبارهای داده چگونه کار می کنند؟

انبارهای داده سیستم‌های نسبتاً پیچیده‌ای هستند اما می‌توان آنها را شامل سه جنبه اصلی در نظر گرفت: ذخیره‌سازی، نرم‌افزار و نیروی کار. هنگام تصمیم گیری برای پیاده سازی یک انبار داده، باید سرمایه گذاری مورد نیاز برای هر سه مورد را در نظر بگیرید.

ذخیره سازی یک انتخاب نسبتا ساده است. همانطور که قبلا ذکر کردیم، می توانید انبار داده خود را در محل، در فضای ابری میزبانی کنید یا از یک رویکرد ترکیبی استفاده کنید. به گفته بعضی ها ، میزبانی داخلی در حال خروج است. هاست ابری بسیار ارزان تر و انعطاف پذیرتر است زیرا شما فضایی را در سرور دیگری اجاره می کنید. شما نیازی به اجرای تعمیر و نگهداری ندارید، می‌توانید در صورت نیاز آن را گسترش داده و کاهش دهید، و هر سال مجموعه‌ای از ویژگی‌ها در حال گسترش است. پر کردن شکاف بین این دو رویکرد، میزبانی ترکیبی است، که همانطور که قبلا ذکر کردیم، انتخاب ارجح برای شرکت هایی است که از میزبانی داخلی به میزبانی ابری مهاجرت می کنند.

برای دریافت داده ها به انبار داده خود، باید از نوعی نرم افزار که معمولاً نرم افزار ETL نامیده می شود، استفاده کنید. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) فرآیندی است که در آن داده ها استخراج می شوند، آماده استفاده می شوند و سپس در انبار داده بارگذاری می شوند.

البته، انبارهای داده خودشان اجرا نمی شوند. نیروی کار بخش مهمی از راه اندازی انبار داده است زیرا فقط یک سیستم نیست. این یک "معماری تمام عیار" است که نیاز به متخصصان برای راه اندازی و مدیریت دارد.

هدف از همه این کارها متمرکز کردن و سازماندهی داده ها است، بنابراین می توان آنها را راحت تر درک کرد. اینجاست که ابزارهای هوش تجاری وارد می شوند. آنها اساساً در بالای انبارهای داده به عنوان لایه ای قرار می گیرند که به شما کمک می کند داده های خود را پرس و جو، تجزیه و تحلیل و تجسم کنید.

پلتفرم‌های هوش تجاری و انبارهای داده چگونه با هم کار می‌کنند؟

در حالی که انبارهای داده ، داده ها را ذخیره می کنند، پلت فرم های هوش تجاری داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند. وقتی این دو سیستم به طور یکپارچه با هم کار کنید، تمام مزایای هوش تجاری را باز خواهید کرد.

ابزارهای هوش تجاری مرحله "تحلیل داده" هوش تجاری را انجام می دهند، اما نام خود را به این دلیل می گیرند که اوج دو مرحله دیگر هستند: کشمکش داده ها و ذخیره سازی داده ها.

اول، ابزارهای هوش تجاری با بسیاری از منابع مختلف، از جمله انبار داده شما یکپارچه می شوند. سپس آنها یک راه آسان برای پرس و جو از داده ها به منظور تجزیه و تحلیل داده ها برای روندها و بینش ها ارائه می دهند. سپس، تجسم و به اشتراک گذاری داده ها را با استفاده از داشبوردها و گزارش ها آسان می کنند.

این سه مرحله، که بر پایه یک پایه انبار داده خوب ساخته شده‌اند، پیروی از وعده اصلی هوش تجاری را آسان‌تر می‌کنند: ارائه توانایی درک و عمل بر روی داده‌ها برای همه افراد سازمان.

برای مشاهده مقالات در خصوص علوم کامپیوتر اینجا کلیک کنید.