Datalager vs databas

Datalager kontra databas är en kritisk faktor för organisationer som vill optimera sin datahantering och sina analytiska möjligheter. Valet mellan dessa två system kan ha en betydande inverkan på hur ett företag bearbetar, lagrar och analyserar sina data. Varje system erbjuder unika styrkor som tillgodoser olika aspekter av datahantering, vilket gör det viktigt att förstå deras roller och hur de passar in i en organisations övergripande datastrategi.

I dagens affärslandskap är data den enda valuta som betyder något. Alla företags framgångar under nästa år och därefter kommer helt och hållet att bero på hur mycket data som samlas in, hur korrekt den är och hur väl den kan rapporteras, samt hur väl företaget kan analysera, utvinna insikter ur och vidta åtgärder utifrån dessa data.

Men det grundläggande steget för att få fram data som kan driva verksamheten framåt är att först säkerställa att den kan samlas in och identifieras på ett sätt som gör det enkelt att hitta och rapportera om de insikter som är viktiga. Oavsett om rapporteringen görs av en slutanvändare, ett team av dataforskare eller en AI-algoritm, beror ditt företags framtid på din förmåga att använda data för att skapa bättre kvalitet för dina kunder till en lägre kostnad.

Datateknik är nyckeln. Genom att använda programmeringsspråk som Python bygger och underhåller dataingenjörer den infrastruktur som gör det möjligt för en organisation att samla in, lagra, bearbeta och analysera data - från datautvinning till etablering av datapipelines. Så när det gäller att samla in, lagra och analysera data, vad är då rätt val för ditt företag? Beslutet kommer att handla om en databas kontra ett datalager, men låt oss börja med att förklara vad de är och varför de används.

Vad är en databas?

En databas är per definition "en samling data som är organiserad för lagring, åtkomst och hämtning". Databaser består vanligtvis av information som är ordnad i rader, kolumner och tabeller, främst organiserad för enkel inmatning och insamling av olika händelser. Vanliga databaser som de flesta av oss använder i vår vardag är relationsdatabaser, som inkluderar ERP- och affärsprocesshanteringssystem, SQL-databaser, CRM-system och till och med statiska Excel-kalkylblad.

En databas innehåller flera tabeller, som var och en består av kolumner och rader. Varje kolumn är kopplad till ett attribut och varje rad innehåller en enda post. Tänk dig t.ex. att du har en databas som samlar in transaktioner från kunder. Kolumnerna anger attributen för dessa poster och aktiviteter (kundnamn, kundnummer, tilldelad säljare, transaktionsbelopp, datum etc.), medan raderna innehåller de enskilda händelserna och affärerna. Samma databas skulle dessutom kunna ha ett helt nytt avsnitt som ägnas åt att spåra liknande transaktionsinformation per artikel, men som innehåller ytterligare detaljer om artikelns plats, frakt, leverantör med mera.

Det är så här databaser fungerar, med flera olika tabeller som sammanfogas med nycklar som kan hjälpa frågor att förstå relationerna mellan dem. För att kunna rapportera om dessa data måste du inte bara förstå var data finns, utan också relationen mellan dessa tabeller och deras beroenden.

Databaser kan lagras antingen på en lokal server eller i molnet och kan nås för rapportering på många olika sätt, genom begränsade inbyggda verktyg som ingår i det system som samlar in själva data, till Excel-export eller olika direkta anslutningsalternativ. Relationsdatabaser är otroligt användbara för att driva ett företag, men de är inte optimerade för att få ut information. Det gör att processen med att skapa rapporter från olika källor, som flera tabeller eller flera databaser, blir tidskrävande och tråkig - om inte omöjlig - för icke-teknisk personal. Tabellbaserad rapportering orsakar också rutinmässigt prestandaproblem, särskilt med stora datamängder.

Olika typer av databaser

1. Relationsdatabaser: Använd tabeller för att lagra data med fördefinierade scheman. Exempel är Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server och PostgreSQL.
2. Databaser för dokument: Lagrar data i dokumentformat som JSON eller XML. Exempel är MongoDB och CouchDB.
3. Databaser med nyckelvärden: Lagrar data som enkla nyckel-värde-par. Exempel är Redis och Amazon DynamoDB.
4. Butiker med breda kolumner: Använd tabeller med rader och dynamiska kolumner. Exempel på detta är Cassandra och HBase.
5. Grafisk framställning av databaser: Fokuserar på relationerna mellan datapunkter. Exempel är Neo4j och Amazon Neptune.

Användningsfall för databaser

Relationella databaser

Relationsdatabaser som Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server och PostgreSQL är kraftfulla verktyg som är utformade för att hantera strukturerad data med rader och kolumner i tabeller. Som namnet antyder hanterar de relationer mellan olika dataenheter med främmande nycklar. De gör det möjligt för dig att hantera kritiska data effektivt, säkert och tillförlitligt, vilket säkerställer smidig drift över dina olika affärsområden.

Relationsdatabaser kan hantera stora mängder data med hjälp av SQL (Structured Query Language) och ger exceptionell dataintegritet genom robusta funktioner för säkerhet, säkerhetskopiering och återställning. De används bland annat i ERP-, CRM- och HR-system, finans- och redovisningssystem samt system för hantering av leveranskedjor.

Databaser för dokument

Dokumentdatabaser erbjuder flexibla scheman, skalbarhet, hög tillgänglighet och utvecklarvänliga funktioner. De är idealiska för applikationer med stora datamängder eftersom de kan hantera stora datamängder och höga transaktionshastigheter. Deras rika frågespråk stöder komplexa analytiska frågor och index, vilket gör att du kan aggregera realtidsdata för effektiv hämtning. De har också funktioner för replikering och sharding för feltolerans.

Aggregering av innehåll från olika källor, t.ex. IoT-enheter, kan resultera i olika datastrukturer. Dokumentdatabaser som MongoDB och CouchDB är utformade för att hantera stora mängder halvstrukturerad data och är särskilt användbara i scenarier där data kan representeras som dokument, ofta i JSON- eller BSON-format. Det är troligt att du hittar dokumentdatabaser i innehållshanteringssystem, e-handelskataloger och projekthanteringsverktyg.

Databaser med nyckelvärden

Databaser på nyckel-nivå är NoSQL-databaser som lagrar data med hjälp av en enkel nyckel-värde-parmetod. Nycklar är unika identifierare som fungerar som etiketter för varje del av data, inklusive enkla strängar och siffror eller till och med komplexa datastrukturer; värden är de faktiska data du vill lagra, som JSON-dokument. Key-value-strukturen är ganska enkel och effektiv, vilket möjliggör snabb hämtning av data baserat på nyckeln. Detta gör nyckelvärdesdatabaser som Redis och DynamoDB idealiska för applikationer som kräver högpresterande läs- och skrivoperationer.

Key-value-databaser är utmärkta för att cachelagra data som används ofta och används ofta för att cachelagra webbsidor, API-svar och sessionsdata för att förbättra applikationsprestanda och minska belastningen på primära databaser. Key-value stores kan hantera stora volymer realtidsdata, vilket gör dem lämpliga för applikationer som kräver realtidsanalys, t.ex. övervakning av serverprestanda eller spårning av användaråtgärder på en webbplats.

Butiker med breda kolumner

En bred kolumnbutik, även känd som en kolumnfamiljbutik eller utdragbar rekordbutik, är en typ av NoSQL-databas utformad för att lagra stora mängder data med varierande strukturer. Varje kolumn lagras separat, vilket möjliggör effektiv datalagring inom en enda tabell eller kolumnfamilj oavsett datastruktur. Eftersom breda kolumnlager inte upprätthåller ett strikt schema kan du när som helst lägga till nya kolumner i en tabell (familj) utan att påverka befintliga data; denna flexibilitet är idealisk för att lagra data som utvecklas över tid eller har olika strukturer.

Företag förlitar sig på breda kolumnlagringar som Cassandra och HBase för att hantera stora mängder strukturerad data på många servrar och tillhandahålla hög tillgänglighet och skalbarhet. Applikationer som kräver realtidsanalys kan dra nytta av den höga skrivgenomströmningen och läsningen med låg latens som tillhandahålls av breda kolumnlager. Detta är viktigt för att övervaka systemmätvärden i realtid, upptäcka bedrägerier i finansiella transaktioner eller spåra användaraktivitet på en webbplats. Genom att utnyttja breda kolumnlager kan organisationer effektivt hantera storskaliga data med hög hastighet i olika applikationer och säkerställa robusta och skalbara lösningar för lagring och hämtning av data. De är ett utmärkt val för big data-applikationer, tidsseriedata och scenarier där datastrukturen kan utvecklas över tid.

Grafdatabaser

Grafdatabaser är en annan typ av NoSQL-databas som använder grafstrukturer för att lagra och representera data. Till skillnad från relationsdatabaser som organiserar data i tabeller med rader och kolumner, fokuserar grafdatabaser på enheter (noder) och relationerna (kanter) mellan dem. Tänk på en plattform för sociala medier som Facebook. Användare (noder) kan kopplas samman genom vänskapsband (kanter). Varje användarnod kan ha egenskaper som namn, plats etc., och vänskapskanten kan vara riktad (visar vem som följer vem).

Grafdatabaser som Neo4j och Amazon Neptune utmärker sig genom att representera komplexa relationer mellan datapunkter. Detta gör dem idealiska för sociala nätverk, rekommendationssystem och bedrägeridetektering där kopplingar är avgörande för att upptäcka komplexa mönster som är svåra att identifiera med hjälp av traditionella relationsdatabaser. Grafdatabaser är särskilt användbara för IT-drift, optimering av leveranskedjan och hantering av masterdata. Genom att utnyttja grafdatabaser kan organisationer effektivt hantera och analysera komplexa, sammankopplade data, vilket ger värdefulla insikter och förbättrar kapaciteten hos olika applikationer.

Vad är ett databashanteringssystem?

Databashanteringssystem (DBMS) är mjukvaruapplikationer som skapar, organiserar, hanterar och hämtar data på ett strukturerat sätt. Ett DBMS fungerar som ett gränssnitt mellan användare och databas och säkerställer dataintegritet, säkerhet och effektiv åtkomst. Ett DBMS är ett viktigt verktyg för organisationer som förlitar sig på att lagra, hantera och analysera stora mängder data. Det ger ett säkert och effektivt sätt att organisera, komma åt och manipulera data, vilket leder till bättre datadrivet beslutsfattande.

De viktigaste fördelarna med att använda ett DBMS är följande:

• Strukturerad datalagring för enkel hämtning och hantering
• Datavalidering, åtkomstkontroll och säkerhetskopiering säkerställer att data är korrekta och skyddade
• Gör det möjligt för flera användare att samtidigt komma åt och arbeta med data
• Skalbar för att tillgodose växande datavolymer och användarbehov
• Eliminerar behovet av att lagra dubbla datauppsättningar på flera platser

Utöka din databas med en datasjö

I takt med att behoven av datalagring fortsätter att öka vänder sig många företagsledare till datasjöar för deras enorma lagringskapacitet. En datasjö är en lagringsplats för rådata från olika källor; datasjöar kan lagra strukturerad, halvstrukturerad och ostrukturerad data i format som sträcker sig från relationsdata till JSON-dokument och PDF-filer till ljudfiler. Dyk in i datasjöar med denna grundbok om datasjöteknik.

Tack vare deras förmåga att lagra enorma mängder historiska och nya data implementerar organisationer moderna verktyg och tekniker för att använda datalager som lagringslager för sina databaser. Dessa verktyg förvandlar datalager till kraftfulla verktyg för databehandling och analys som kan mäta sig med datalager.

Är en datasjö den rätta lösningen för datalagring för ditt företag? Läs detta whitepaper för att ta reda på det.

Nu när du är bekant med databaser ska vi ta en titt på hur de står sig i jämförelse med sin större och mer kraftfulla kusin: datalagret.

Vad är ett Data Warehouse?

På en hög nivå är ett datalager en samling affärsdata från olika källor som är optimerad för rapportering, analys och beslutsfattande. Till skillnad från en databas är datalagrets arkitektur byggd för att få ut data, och inte bara genom teknisk expertis, utan för vanliga användare som ledning, chefer, ekonomer och annan personal. Som grund för business intelligence och analytics extraherar det data från dina befintliga datakällor (databaser), specificerar en uppsättning regler för att omvandla dessa data och laddar sedan in dem i ett centralt arkiv som du snabbt kan komma åt och kontrollera. Den här automatiserade processen för att extrahera, omvandla och ladda data till ett datalager kallas ofta ETL och är en enorm fördel för dataanalys.

Ett datalager lagrar detaljer på transaktionsnivå och tillgodoser en organisations bredare behov av rapportering och dataanalys genom att skapa en enda sanningskälla för att bygga semantiska modeller eller leverera strukturerade, förenklade och harmoniserade data till verktyg som Power BI, Excel eller SSRS. Medan databaser använder OLTP (Online Transactional Processing) för att lagra aktuella transaktioner och möjliggöra snabb åtkomst till specifika transaktioner för pågående affärsprocesser, möjliggör datalager också OLAP-kuber (Online Analytical Processing) för att lagra stora mängder historiska data, automatisera och förkalkylera utvärderingar av dessa data och möjliggöra snabba, komplexa frågor över dessa data.

Ett datalager används vanligtvis av företag som har en hög grad av datadiversitet eller analytiska krav. Vanliga datatransformationer som standardkalkyler, valutakonverteringar, konverteringar av måttenheter och andra affärsgodkända och validerade beräkningar är alla inbyggda i datalagret och dess kuber, vilket säkerställer att rapporterna verkligen visar de förväntade resultaten.

Den dimensionella modellen i ett datalager gör det möjligt att implementera långsamt föränderliga dimensioner och visa läget för de olika transaktionerna och attributen exakt som de var vid den aktuella tidpunkten.

Den enda nackdelen med datalager är att de historiskt sett har haft rykte om sig att vara komplexa, tidskrävande och dyra att bygga och underhålla. Den goda nyheten är att du numera kan hitta Business Intelligence-lösningar med förbyggda datalager som eliminerar komplexiteten, minskar kostnaderna avsevärt och minskar riskerna.

Viktiga funktioner i datalager

• Integration av data: Konsoliderar data från olika källor till en enda, enhetlig vy.
• Lagring av historiska data: Bevarar omfattande historiska data för trendanalys.
• Optimerad för analys: Strukturerad för att underlätta komplexa frågor och datautvinning.
• Datatransformation: Använder ETL-processer (Extract, Transform, Load) för att rensa och organisera data

Användningsfall för datalager

Uppgifter om hälso- och sjukvård

Tänk på ett sjukhus och de olika källor och typer av data som det måste hantera. Ett datalager är otroligt användbart för vårddata eftersom det kan integrera, lagra och analysera stora mängder data från flera olika källor.

• Dataintegration och datakonsolidering: ger en heltäckande bild av patientinformation från källor som elektroniska patientjournaler (EHR), laboratoriesystem, radiologisystem, apoteksdatabaser och administrativa register, vilket möjliggör bättre kliniskt och operativt beslutsfattande.
• Förbättrad analys och rapportering: lagrar historiska data för trendanalys och stöder avancerad analys som prediktiv modellering och maskininlärning för förbättrad patientvård.
• Regelefterlevnad och rapportering: ger säker, centraliserad datalagring med verifieringskedjor och effektiviserar genereringen av regulatoriska och administrativa rapporter.
• Population Health Management: sammanställer data om olika befolkningsgrupper, övervakar trender inom folkhälsan, hanterar sjukdomsutbrott och genomför epidemiologiska studier. Det gör det också möjligt att identifiera riskpopulationer för förebyggande vårdstrategier.
• Personalized Medicine: gör det möjligt för vårdgivare att analysera patientdata och utveckla personliga behandlingsplaner baserade på individuella patienthistorier.

Genom att tillhandahålla en centraliserad, säker och effektiv plattform för att integrera och analysera stora mängder data kommer ett datalager att göra det möjligt för sjukhuset att förbättra patientvården, effektiviteten i verksamheten och efterlevnaden av lagstadgade krav.

Marknadsföringsdata

Marknadsföring är en annan bransch som kan ha stor nytta av datalager. Ett datalager integrerar data från olika källor som CRM-system, sociala medieplattformar, e-postmarknadsföringsverktyg, webbanalys och annonsplattformar för att ge en enda, enhetlig bild av kundinteraktioner och marknadsföringsaktiviteter i alla kanaler.

Genom att analysera kunddata kan marknadsförare skapa detaljerade kundsegment baserat på beteende, demografi, köphistorik och engagemang. Detta gör det möjligt för marknadsförare att använda prediktiv modellering och maskininlärning för att skapa, spåra och optimera marknadsföringskampanjer i realtid. Med detaljerade insikter om kampanjprestanda kan marknadsförare optimera budgetallokeringen mellan kanaler och kampanjer för maximal avkastning.

Genom att ge tillgång till data i realtid gör ett datalager det möjligt för marknadsförare att fatta snabba beslut, reagera på marknadsförändringar och dra nytta av möjligheter. Automatiserade rapporteringsverktyg minskar det manuella arbetet och ger uppdaterade instrumentpaneler och visualiseringar för snabba insikter. Detta leder till mer målinriktade kampanjer, bättre kundförståelse och bättre marknadsföringsresultat överlag.

Förbättra ett datalager med kuber

För att hantera alla integrerade data i ett datalager bygger många företag kuber (OLAP eller tabular) för snabb rapportering och analys. En kub är en flerdimensionell sektion av data som byggs upp från tabeller i ditt datalager. Kuber innehåller beräkningar och formler som ofta är grupperade kring specifika affärsfunktioner; en kub för försäljning, en för inköp, en för lager och så vidare, där varje kub innehåller kontextuella, relevanta och användbara mätvärden för just den delen av verksamheten.

Kuber är en idealisk datamodell för icke-tekniska användare att komma åt data och rapportera om på grund av det sätt de är strukturerade: Det tunga arbetet är redan gjort genom förkalkylering. När du vill få svar från dina data går din förfrågan direkt till rätt kub. Rapporter som tidigare tog fem minuter att generera skapas nu på några sekunder, och slutanvändarna behöver inte längre förstå den komplexa referensväven som binder samman flera tabeller.

När organisationer börjar samla in data i flera databaser växer storleken på datamängderna exponentiellt. Att köra en standardfråga mot stora datamängder från den levande relationsdatabasen orsakar direkt allvarliga prestandaproblem som inte bara går ut över produktiviteten utan även kan leda till att användarna överger rapporter helt och hållet. När detta händer går viktiga insikter förlorade eftersom användarna helt enkelt inte har tid att sammanställa data. När du använder kuber, oavsett om du tittar på gårdagens försäljningstransaktioner eller försäljningen under de senaste fem åren, tar det lika lång tid att köra din analys, bara några sekunder i de flesta fall, tack vare kraften i att förkalkylera värdena.

Planerar du en ERP-uppgradering snart? Kolla in dessa resurser från insightsoftware för att se hur implementering av ett datalager kan göra migreringen av dina data enkel och smärtfri:

Förenkla dataanalys med Data Marts

Medan datakuber gör det möjligt att utföra komplexa analyser med flerdimensionella data, gör Data Marts det möjligt att förenkla analysen med fokuserade data med fördefinierade tabeller och mätvärden som är organiserade efter ämnesområde. En data mart är en fokuserad samling data som extraheras från ett större datalager, t.ex. Snowflake, för att tillgodose de specifika behoven hos en viss avdelning eller affärsenhet.

Eftersom data marts vanligtvis fokuserar på data som är relevanta för en specifik avdelning, t.ex. försäljning eller ekonomi, kan användarna på den avdelningen enkelt hitta och förstå de data de behöver utan att behöva utforska hela datalagret. Beroende på avdelningens behov kommer data mart sannolikt att innehålla denormaliserade data för snabbare exekvering av frågor och datautforskning. Detta möjliggör effektivare analys och rapportering som är skräddarsydd för avdelningens uppgifter och mål.

Databas vs. Data Warehouse Viktiga skillnader

I takt med att komplexiteten och volymen på de data som används i företagen ökar och organisationer vill få ut mer av sina analysinsatser, får datalager allt större betydelse för rapportering och analys jämfört med databaser. Låt oss titta på varför:

• Datakvalitet och enhetlighet

Datalagring innebär att data från många olika källor konverteras, standardiseras, kategoriseras, organiseras och sorteras och taggas enligt enhetliga begränsningar. Detta ger större förtroende för de data som presenteras, minskar organisationens blinda fläckar och ger större möjligheter till samarbete eftersom enskilda affärsenheter som försäljning, marknadsföring och ekonomi alla förlitar sig på samma datalager för rapportering. Den organisatoriska samsynen kommer att bli bättre än någonsin när avdelningar som arbetar i stuprör äntligen kan använda samma data för att dra samma slutsatser.

• Business Intelligence med superkrafter

En av de största fördelarna med datalagring är den ökade omfattningen och tillförlitligheten hos de data som lagras. Genom att förbättra tillgången till organisationens data förbättrar du ledarskapets förmåga att genomföra en smartare strategi baserad på en mer komplett och korrekt bild. Genom att använda datalagring kan företag bättre korrelera data från olika system för att informera end-to-end affärsbeslut som tar hänsyn till alla faktorer. Business intelligence som drivs av datalager ger större insikt i leverantörskedjan, försäljningsprocessen, den finansiella hälsan och mycket mer.

• Hög avkastning på investerat kapital

Datalagring gör det möjligt för företag att spara mer på sina analyser och därmed generera högre intäkter. I takt med att kostnaden för datalagring minskar kommer denna effekt att öka exponentiellt. Genom att använda datalagring och BI-programvara tillsammans för att demokratisera data och minska antalet anställda inom analys- och rapporteringsfunktioner kan företag få avkastning på investeringen tidigare än någonsin tidigare.

• Förbättrad prestanda

  Datalager är byggda för snabbhet, särskilt för att erbjuda stora organisationer snabb tillgång till datahämtning och analys. I stället för att ägna värdefull beräkningskraft åt att redigera och hantera enskilda dataposter handlar datalager om att kunna komma åt, sammanställa och analysera data så snabbt som möjligt. Detta säkerställer att kritiska affärsbeslut kan fattas på ett ögonblick och att beslutsfattarna inte slösar bort dyrbara timmar på att vänta på att frågor ska laddas.

  Om du är Microsoft Dynamics-kund gör din relationsdatabas det jobb den är utformad för att göra: hantera transaktioner. Om du letar efter en lösning som hjälper dig att analysera dessa transaktionsdata rekommenderar vi starkt att du överväger ett datalager.

• Bearbetningstyper OLAP vs OLTP

  Med vetskapen om att inte alla har budget eller teknisk kompetens för att bygga ett datalager och kuber, skapade insightsoftware en rapporterings- och business intelligence-lösning som tillhandahåller ett förbyggt datalager och kuber som är redo att användas direkt. Tillsammans med ett omfattande bibliotek med instrumentpaneler och rapportmallar är Jet Analytics utformat för att ge dig värdefull insikt i dina data från dag ett.

• Vilket är snabbast, databas eller datalager?

  Det beror på din organisations behov av databehandling. För transaktioner i realtid och snabb datahämtning är en databas det bästa alternativet, medan ett datalager är bättre lämpat för komplex dataanalys och trendidentifiering. Vilket som är det bästa valet beror på om du prioriterar transaktioner i realtid eller djupgående dataanalys.

• Vad är skillnaden mellan Data Warehouse och kunddatabas?

  Både datalager och kunddatabaser lagrar data, men de har olika syften. Datalager ger en helhetsbild av historiska data för djupgående analyser, medan kunddatabaser fokuserar på att hantera aktuell kundinformation för operativa uppgifter. De arbetar tillsammans för att ge värdefulla insikter för hantering av kundrelationer och datadrivet beslutsfattande.

De viktigaste skillnaderna mellan databaser och datalager

Funktion	Databas	Data Warehouse
Syfte	Transaktionsbehandling (OLTP)	Analytisk bearbetning (OLAP)
Typ av data	Aktuell data i realtid	Historiska och aggregerade data
Datastruktur	Mycket normaliserade scheman	Denormaliserade scheman (stjärna, snöflinga)
Användare	Operativ personal, applikationsanvändare	Analytiker, datavetare, chefer
Prestanda	Optimerad för läsning/skrivning av enstaka poster	Optimerad för komplexa frågor på stora datamängder
Schemats flexibilitet	Rigida scheman	Flexibla scheman
Integration av data	Begränsad till specifika tillämpningar	Integrerar data från flera källor

När ska man använda en databas eller ett datalager?

Använd en databas när:

• Du behöver snabbt kunna hantera ett stort antal korta transaktioner.
• Datakonsistens och dataintegritet i realtid är avgörande.
• Fokus ligger på CRUD-operationer (Create, Read, Update, Delete).
• Applikationerna kräver omedelbar uppdatering av data.

Använd ett Data Warehouse när:

• Du behöver utföra komplexa sökningar på stora datamängder.
• Analys och rapportering av historiska data krävs.
• Data kommer från flera olika källor.
• Stöd för business intelligence-verktyg och instrumentpaneler är nödvändigt.

Förbättra datalager med Data Marts och Cubes

Data Marts

En data mart är en delmängd av ett datalager som fokuserar på ett visst ämnesområde eller en viss avdelning. Det förenklar tillgången till relevanta data för specifika användargrupper och förbättrar sökprestanda och användarvänlighet.

OLAP-kuber

OLAP-kuber är flerdimensionella datastrukturer som härrör från ett datalager och möjliggör snabb hämtning av data för analytiska ändamål. De förkalkylerar och lagrar aggregerade data, vilket möjliggör komplexa beräkningar och datamodellering.

Typer av bearbetning: OLTP vs. OLAP

• Online-transaktionsbehandling (OLTP): Hanterar transaktionsorienterade uppgifter. Optimerad för skrivoperationer och upprätthållande av dataintegritet i miljöer med flera åtkomster.
• Analytisk bearbetning online (OLAP): Stöder analytiska förfrågningar. Optimerad för läsoperationer och komplexa beräkningar på stora datamängder.

Integrering av datasjöar för stora databehov

För organisationer som hanterar stora mängder ostrukturerad eller halvstrukturerad data kan en datasjö komplettera datalager. Datasjöar lagrar rådata i sitt ursprungliga format, vilket möjliggör flexibla schemadefinitioner och stödjer big data-analys och maskininlärning.

Under de kommande åren kommer kvaliteten, konsekvensen och tillgängligheten hos data att vara avgörande för företag av alla storlekar, så organisationerna måste se till att de skapar förutsättningar för framgång genom att välja rätt infrastruktur och lagring.

Se Jet Analytics i aktion

 

Boka en personlig demo