導(dǎo)讀:數(shù)據(jù)倉庫為組織了解其歷史業(yè)務(wù)表現(xiàn)和推動持續(xù)運營提供了一個接入窗口,為數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)用戶提供了諸如客戶行為、業(yè)務(wù)趨勢、運營效率和銷售等方面的信息。盡管出現(xiàn)了基于Hadoop和其他一些大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)湖這一概念,但隨著公司越來越需要從更多不同的源系統(tǒng)收集和分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),這使得數(shù)據(jù)倉庫仍然具有其實用價值,甚至比以前更加重要。
數(shù)據(jù)倉庫為組織了解其歷史業(yè)務(wù)表現(xiàn)和推動持續(xù)運營提供了一個接入窗口,為數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)用戶提供了諸如客戶行為、業(yè)務(wù)趨勢、運營效率和銷售等方面的信息。
但作為數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)的一部分,在對數(shù)據(jù)倉庫平臺進(jìn)行投資之前,首先還是要檢查您的組織是否真的需要一個數(shù)據(jù)倉庫平臺,以及通過實施部署,組織可以借此獲取哪些業(yè)務(wù)收益。相關(guān)的,您必須考慮不同的數(shù)據(jù)倉庫部署情況——在企業(yè)范圍內(nèi)還是部門范圍內(nèi),在本地還是在云中。
您還需要確定,通常存儲在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),是否會成為數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的組成部分,并確定是否將用于BI、企業(yè)報告和在線分析處理(OLAP)等應(yīng)用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,與數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析管理集成在一起。最后,您必須將您的數(shù)據(jù)倉庫用例與最合適類型的數(shù)據(jù)倉庫平臺相匹配。
為什么需要數(shù)據(jù)倉庫?
數(shù)據(jù)倉庫的一般概念非常簡單:從支持業(yè)務(wù)流程的操作系統(tǒng)中定期提取數(shù)據(jù)副本,并將其加載到單獨的存儲庫中,在該存儲庫中,數(shù)據(jù)將被合并,然后可用于分析和報告。之后,業(yè)務(wù)用戶和分析師可以通過BI和分析工具、儀表板、入口和準(zhǔn)備好的報告來訪問數(shù)據(jù)。
在下面這些情況下,數(shù)據(jù)倉庫可能更容易發(fā)揮其價值:
公司在做出有效的商業(yè)活動報告方面遇到了難題,因為所需要的數(shù)據(jù)不容易獲得。
不同部門和用戶組會將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)復(fù)制到電子表格中以進(jìn)行分析,而這些電子表格并非總是相互一致的。
數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的不確定性,導(dǎo)致企業(yè)高管和業(yè)務(wù)經(jīng)理會質(zhì)疑報告的準(zhǔn)確性。
針對生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的BI報告會每晚延遲,或在月底進(jìn)行的交易數(shù)據(jù)處理,需要擴展處理窗口。
在工作日對數(shù)據(jù)庫運行臨時查詢會降低操作系統(tǒng)的速度,從而影響內(nèi)部用戶和客戶、供應(yīng)商以及其他外部用戶。
一個正確數(shù)據(jù)倉庫實施策略可以幫助您的組織準(zhǔn)確地回答有關(guān)業(yè)務(wù)運營的問題,如發(fā)生了什么、為什么。數(shù)據(jù)倉庫可將來自不同位置和來源的數(shù)據(jù)組合到中央存儲庫中,從而提高數(shù)據(jù)的可訪問性。當(dāng)數(shù)據(jù)移至數(shù)據(jù)倉庫時,通常還會對其進(jìn)行清理和轉(zhuǎn)換,以使其與分析一致,這將有助于提高查詢結(jié)果和報告中信息的質(zhì)量。
此外,一旦數(shù)據(jù)倉庫部署完成并得到積極使用,由于BI、報告和分析活動已從生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中移出,運營工作流程可能會變得更有效率。
數(shù)據(jù)倉庫的部署
各個組織之間的數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境可能會有很大差異。從體系結(jié)構(gòu)的角度來看,部署可以遵循多個路徑——如一個企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW),一組較小的數(shù)據(jù)集市,或這兩種方法的組合。
EDW包含來自企業(yè)操作系統(tǒng)的所有相關(guān)數(shù)據(jù),并且可能包含一些從外部數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)。它是用于BI和分析數(shù)據(jù)的單個統(tǒng)一存儲庫,可以在所有部門和業(yè)務(wù)部門中使用。因此,建立EDW通常是一項艱巨的任務(wù),尤其是在大型企業(yè)中。
在EDW架構(gòu)中,組織還可以在其操作系統(tǒng)和企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫之間實施運營數(shù)據(jù)存儲(ODS)作為過渡步驟。將運營數(shù)據(jù)復(fù)制到ODS,然后提取并加載到數(shù)據(jù)倉庫中。ODS可以用作尚未經(jīng)過轉(zhuǎn)換的、無法用于分析的數(shù)據(jù)的暫存區(qū),同時可以用于運行近實時的查詢,這些查詢需要最新的業(yè)務(wù)運營的詳細(xì)相關(guān)數(shù)據(jù),而不是數(shù)據(jù)倉庫中可用的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)集市是小型化的數(shù)據(jù)倉庫,專注于各個業(yè)務(wù)部門和職能領(lǐng)域。當(dāng)需要滿足部門對BI的特定需求時,組織通常會選擇建立數(shù)據(jù)集市,并且優(yōu)先考慮報告功能。數(shù)據(jù)集市不需要涵蓋整個企業(yè)的龐大項目,而是更加集中,并且可以更快地提供業(yè)務(wù)收益。
因此,數(shù)據(jù)集市的方法使組織可以通過一次處理一個業(yè)務(wù)的各個部分——而不是構(gòu)建整體的EDW——以迭代方式開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫體系架構(gòu)。企業(yè)可以選擇部署一個或多個數(shù)據(jù)集市,具體取決于組織的規(guī)模和結(jié)構(gòu)。
然后,決定組合采用這兩種方法的組織,可以將不同的數(shù)據(jù)集市彼此集成以創(chuàng)建虛擬EDW,或以物理方式填充一個EDW。另一種方式是,以EDW開始的組織可以將倉庫數(shù)據(jù)的子集提供給后來建立的數(shù)據(jù)集市,以此分離業(yè)務(wù)運營。
本地與云數(shù)據(jù)倉庫
每種可用的數(shù)據(jù)倉庫平臺類型都有不同的部署選項:數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)軟件,通?;陉P(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù);專門的分析型DBMS;數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備將必要的硬件和DBMS軟件捆綁在一個包裝中;云數(shù)據(jù)倉庫。
將云用于數(shù)據(jù)倉庫已成為更可行的選擇。有些供應(yīng)商已經(jīng)推出了特定于云的數(shù)據(jù)倉庫平臺,而且有些最初設(shè)定為本地安裝的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫,其供應(yīng)商現(xiàn)在也提供了基于云的版本。此類產(chǎn)品包括組織自己在云中運行的常規(guī)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),以及供應(yīng)商為用戶部署和管理的數(shù)據(jù)倉庫即服務(wù)(DWaaS)技術(shù)。
與其他類型的云系統(tǒng)一樣,與本地環(huán)境相比,云數(shù)據(jù)倉庫可以減少部署時間,并提供更輕松的可伸縮性和更大的靈活性。還可以節(jié)省一定的成本——但這并不能保證,IT經(jīng)理需要密切關(guān)注云中數(shù)據(jù)倉庫的使用,以確保成本最終不會高于預(yù)期。同樣,數(shù)據(jù)安全和隱私問題可能是決定是否在本地部署數(shù)據(jù)倉庫的考慮因素。
數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫
在Hadoop和其他大數(shù)據(jù)技術(shù)首次出現(xiàn)之后,關(guān)于它們是否會替代數(shù)據(jù)倉庫,市場上充滿了各種聲音。但是在大多數(shù)組織中,數(shù)據(jù)倉庫并沒有消失。相反,它們和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常并存,每種系統(tǒng)都支持不同類型的分析用例。
數(shù)據(jù)倉庫平臺通?;陉P(guān)系DBMS,并包含源自組織的運營和交易處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫主要由希望運行基于SQL的、基本BI查詢的業(yè)務(wù)分析人員和執(zhí)行人員,以及希望創(chuàng)建儀表板和報告以向業(yè)務(wù)用戶提供分析信息的BI開發(fā)人員訪問。
另一方面,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通?;诜顷P(guān)系技術(shù),例如Hadoop、Spark和NoSQL數(shù)據(jù)庫。它們包含的數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的,并且可以源自所有類型的內(nèi)部系統(tǒng),以及社交網(wǎng)絡(luò)和其他外部數(shù)據(jù)源。大數(shù)據(jù)分析旨在發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)聯(lián)和類似的見解——例如,根據(jù)過去的活動預(yù)測未來趨勢和客戶行為。通常是由數(shù)據(jù)科學(xué)家和統(tǒng)計人員使用Python、R和Scala等語言開發(fā)的復(fù)雜分析模型完成的。
大數(shù)據(jù)技術(shù)還支持?jǐn)?shù)據(jù)湖的概念,數(shù)據(jù)湖是來自各種來源的原始數(shù)據(jù)的存儲庫,可以按原樣存儲這些數(shù)據(jù),然后根據(jù)需要對其進(jìn)行過濾和分析準(zhǔn)備。
最后,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)并不能直接替代數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市。實際上,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖之間存在協(xié)同作用。例如,可以將在數(shù)據(jù)湖中收集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集移動到數(shù)據(jù)倉庫中,以進(jìn)行常規(guī)的OLAP存儲和分析。供應(yīng)商也已開始將大數(shù)據(jù)訪問集成到數(shù)據(jù)倉庫平臺中,從而可以從一個位置訪問存儲在不同系統(tǒng)中的,不同格式的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)倉庫用例和場景
下面我們介紹一些用例和方案,這可能會影響組織的數(shù)據(jù)倉庫策略,以及決定為數(shù)據(jù)倉庫項目部署哪種類型的平臺。
初次VS長期數(shù)據(jù)倉庫用戶。希望擴展現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫的公司通常會很好地繼續(xù)使用他們已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)倉庫平臺。對于第一次實施數(shù)據(jù)倉庫的組織而言,數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備可能是一個不錯的選擇。供應(yīng)商可能會與您一起確定適合的設(shè)備規(guī)格和配置,而且這些設(shè)備的交付是非常簡易的。但是,所有數(shù)據(jù)倉庫平臺對于首次使用的用戶都是可行的選擇,您應(yīng)該審查本部門中的其他用例,以開發(fā)您的特定要求和部署計劃。
公司規(guī)模。大型公司可能會選擇主流的關(guān)系DBMS、分析數(shù)據(jù)庫或混合事務(wù)/分析處理(HTAP)系統(tǒng)。這些組織擁有成功使用此類技術(shù)的基礎(chǔ)架構(gòu)和人員。在HTAP方法中,相同的DBMS既可以用于處理業(yè)務(wù)交易,也可以用于BI和分析建模。為了支持HTAP,關(guān)系數(shù)據(jù)庫引擎可以提供內(nèi)置的列式訪問或用于分析處理的附加設(shè)備。
另一方面,較小的組織應(yīng)考慮使用數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備或云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。這兩種選擇都可以最大程度地減少管理需求:設(shè)備已預(yù)先配置,并且DWaaS環(huán)境提供的云中的數(shù)據(jù)倉庫一般由云服務(wù)提供商進(jìn)行設(shè)置和管理。
IT部門的規(guī)模。IT部門相對較小的大型組織往往擁有較少的數(shù)據(jù)庫管理員和其他可以建設(shè)、調(diào)整和管理數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的IT專業(yè)人員。對于他們來說,考慮使用數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備或DWaaS產(chǎn)品也很有意義。
云用例。如果您的組織在云中運行大量應(yīng)用程序,則DWaaS部署或自我管理的云數(shù)據(jù)倉庫平臺可能是您的最佳選擇。將生成和存儲在云中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)保存在云中以進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫和分析是一種符合邏輯的方法。
數(shù)據(jù)延遲要求。對于在分析應(yīng)用程序中需要最小數(shù)據(jù)延遲的組織而言,優(yōu)化的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備可能最有價值。使用其他方法也不是說無法實現(xiàn)近實時的延遲,但是您可能需要使用其他高速硬件和軟件來擴展數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境,以滿足您的性能目標(biāo)。
一旦您的組織決定需要建設(shè)一個數(shù)據(jù)倉庫,并確定了最合理的部署方案,下一步就是研究購買數(shù)據(jù)倉庫平臺的可用技術(shù)選項。整個過程,往往需要經(jīng)過萬全的考慮。