Tietovarasto vs. tietokanta

Tietovarasto vs. tietokanta on kriittinen kysymys organisaatioille, jotka haluavat optimoida tiedonhallinta- ja analyysivalmiuksiaan. Valinta näiden kahden järjestelmän välillä voi vaikuttaa merkittävästi siihen, miten yritys käsittelee, tallentaa ja analysoi tietojaan. Kummallakin järjestelmällä on ainutlaatuisia vahvuuksia, jotka palvelevat tiedonhallinnan eri osa-alueita, minkä vuoksi on tärkeää ymmärtää niiden roolit ja se, miten ne sopivat organisaation yleiseen tietostrategiaan.

Nykypäivän liiketoiminnassa data on ainoa valuutta, jolla on merkitystä. Yritysten menestys ensi vuonna ja sen jälkeen riippuu täysin kerättyjen tietojen määrästä, tarkkuudesta ja raportoitavuudesta sekä siitä, miten hyvin ne pystyvät analysoimaan tietoja, hyödyntämään niitä ja ryhtymään toimiin niiden perusteella.

Perusaskel liiketoimintaa eteenpäin vievän tiedon hankkimisessa on kuitenkin ensin varmistaa, että tiedot voidaan kerätä ja tunnistaa siten, että ne on helppo löytää ja raportoida tärkeiden tietojen avulla. Riippumatta siitä, tekeekö raportoinnin loppukäyttäjä, datatieteilijöiden tiimi vai tekoälyalgoritmi, liiketoimintasi tulevaisuus riippuu kyvystäsi käyttää dataa parempaan laatuun asiakkaidesi hyväksi alhaisemmilla kustannuksilla.

Tietotekniikka on avainasemassa. Pythonin kaltaisia ohjelmointikieliä käyttäen datasuunnittelijat rakentavat ja ylläpitävät infrastruktuuria, jonka avulla organisaatio voi kerätä, tallentaa, käsitellä ja analysoida tietoja - tiedonlouhinnasta dataputkien luomiseen. Mikä on siis oikea valinta yrityksellesi, kun on kyse tietojen keräämisestä, tallentamisesta ja analysoinnista? Päätöksessä on kyse tietokannasta ja tietovarastosta, mutta aluksi selitetään, mitä kumpikin on ja miksi niitä käytetään.

Mikä on tietokanta?

Tietokanta on määritelmän mukaan "mikä tahansa tietojen kokoelma, joka on järjestetty tallennusta, saatavuutta ja hakua varten". Tietokannat koostuvat yleensä riveille, sarakkeisiin ja taulukoihin järjestetyistä tiedoista, jotka on järjestetty pääasiassa erilaisten tapahtumien helppoa syöttämistä ja keräämistä varten. Yleiset tietokannat, joita useimmat meistä käyttävät jokapäiväisessä elämässään, ovat relaatiotietokantoja, joihin kuuluvat toiminnanohjaus- ja liiketoimintaprosessien hallintajärjestelmät, SQL-tietokannat, CRM-järjestelmät ja jopa staattiset Excel-taulukot.

Tietokannassa on useita taulukoita, joista jokainen koostuu sarakkeista ja riveistä. Kukin sarake on osoitettu jollekin attribuutille, ja kullakin rivillä on yksi tietue. Kuvittele esimerkiksi, että sinulla on tietokanta, joka kerää asiakkaiden tapahtumia. Sarakkeet määrittelevät näiden tietueiden ja toimintojen attribuutit (asiakkaan nimi, asiakasnumero, nimetty myyjä, tapahtuman määrä, päivämäärä jne.), kun taas rivit sisältävät itse yksittäiset tapahtumat ja kaupat. Lisäksi samassa tietokannassa voisi olla kokonaan uusi osio, joka on omistettu samanlaisten tapahtumatietojen seurantaan nimikkeittäin, mutta se voisi sisältää lisätietoja nimikkeen sijainnista, toimituksesta, tavarantoimittajasta ja muusta.

Näin tietokannat toimivat, kun useita eri tauluja on koottu yhteen avaimilla, joiden avulla kyselyt voivat ymmärtää niiden välisiä suhteita. Jotta voit raportoida näistä tiedoista, sinun on ymmärrettävä paitsi tietojen sijainti myös näiden taulujen väliset suhteet ja niiden riippuvuudet.

Tietokannat voidaan tallentaa joko paikalliselle palvelimelle tai pilvipalvelimelle, ja niitä voidaan käyttää raportointia varten monin eri tavoin, esimerkiksi rajallisilla natiivityökaluilla, jotka sisältyvät itse tietoja keräävään järjestelmään, Excel-vienteihin tai erilaisiin suoriin liitäntävaihtoehtoihin. Relaatiotietokannat ovat uskomattoman hyödyllisiä liiketoiminnan pyörittämisessä, mutta niitä ei kuitenkaan ole optimoitu tietojen välittämiseen. Tämä tekee raporttien rakentamisesta eri lähteistä, kuten useista taulukoista tai tietokannoista, aikaa vievää ja työlästä - ellei mahdotonta - muulle kuin tekniselle henkilöstölle. Taulukkopohjainen raportointi aiheuttaa rutiininomaisesti myös suorituskykyongelmia, erityisesti suurten tietokokonaisuuksien kanssa.

Tietokantatyypit

1. Relaatiotietokannat: Käyttävät taulukoita tietojen tallentamiseen ennalta määritellyillä kaavioilla. Esimerkkejä ovat Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server ja PostgreSQL.
2. Asiakirjatietokannat: Tallenna tiedot asiakirjamuodoissa, kuten JSON tai XML. Esimerkkejä ovat MongoDB ja CouchDB.
3. Avainarvotietokannat: Tietojen tallentaminen yksinkertaisina avain-arvopareina. Esimerkkejä ovat Redis ja Amazon DynamoDB.
4. Leveäpylväiset myymälät: Käytä taulukoita, joissa on rivejä ja dynaamisia sarakkeita. Esimerkkejä ovat Cassandra ja HBase.
5. Graafitietokannat: Keskitytään datapisteiden välisiin suhteisiin. Esimerkkejä ovat Neo4j ja Amazon Neptune.

Tietokantojen käyttötapaukset

Relaatiotietokannat

Relaatiotietokannat, kuten Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server ja PostgreSQL, ovat tehokkaita työkaluja, jotka on suunniteltu hallitsemaan strukturoitua tietoa taulukoiden rivien ja sarakkeiden avulla. Kuten nimestä voi päätellä, ne hallitsevat eri tietokokonaisuuksien välisiä suhteita vierasavaimilla. Niiden avulla voit hallita kriittisiä tietoja tehokkaasti, turvallisesti ja luotettavasti, mikä takaa sujuvan toiminnan eri liiketoiminta-alueilla.

Relaatiotietokannat pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä strukturoitua kyselykieltä (SQL) käyttäen ja tarjoavat poikkeuksellisen hyvän tietojen eheyden vankkojen suojaus-, varmuuskopiointi- ja palautusominaisuuksien avulla. Niitä käytetään muun muassa toiminnanohjaus-, CRM- ja HR-järjestelmissä, rahoitus- ja kirjanpitojärjestelmissä sekä toimitusketjun hallintajärjestelmissä.

Asiakirjatietokannat

Dokumenttitietokannat tarjoavat joustavan skeeman, skaalautuvuuden, korkean käytettävyyden ja kehittäjäystävälliset ominaisuudet. Ne soveltuvat erinomaisesti big data -sovelluksiin, koska ne pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä ja suuria tapahtumamääriä. Niiden monipuolinen kyselykieli tukee monimutkaisia analyyttisiä kyselyjä ja indeksejä, joiden avulla voit koota reaaliaikaisia tietoja tehokkaaseen hakuun. Ne tarjoavat myös replikointi- ja hajautusominaisuuksia vikasietoisuutta varten.

Sisällön yhdistäminen erilaisista lähteistä, kuten IoT-laitteista, voi johtaa erilaisiin tietorakenteisiin. MongoDB:n ja CouchDB:n kaltaiset dokumenttitietokannat on suunniteltu käsittelemään suuria määriä puolistrukturoitua dataa, ja ne ovat erityisen hyödyllisiä skenaarioissa, joissa data voidaan esittää dokumentteina, usein JSON- tai BSON-muodossa. Asiakirjatietokantoja käytetään todennäköisimmin sisällönhallintajärjestelmissä, verkkokauppaluetteloissa ja projektinhallintatyökaluissa.

Avainarvotietokannat

Avaintason tietokannat ovat NoSQL-tietokantoja, jotka tallentavat tietoja yksinkertaisella avain-arvoparimenetelmällä. Avaimet ovat yksilöllisiä tunnisteita, jotka toimivat ikään kuin merkintöinä kullekin tieto-osalle, mukaan lukien yksinkertaiset merkkijonot ja numerot tai jopa monimutkaiset tietorakenteet; arvot ovat varsinaista tallennettavaa tietoa, kuten JSON-dokumentteja. Avain-arvorakenne on melko yksinkertainen ja tehokas, ja se mahdollistaa tietojen nopean haun avaimen perusteella. Tämän vuoksi Redisin ja DynamoDB:n kaltaiset avainarvotietokannat ovat ihanteellisia sovelluksiin, jotka edellyttävät suorituskykyisiä luku- ja kirjoitusoperaatioita.

Avainarvotietokannat soveltuvat erinomaisesti usein käytettyjen tietojen välimuistiin tallentamiseen, ja niitä käytetään laajalti verkkosivujen, API-vastausten ja istuntotietojen välimuistiin, jotta sovellusten suorituskykyä voidaan parantaa ja ensisijaisten tietokantojen kuormitusta vähentää. Avainarvotietokannat pystyvät käsittelemään suuria määriä reaaliaikaista dataa, joten ne soveltuvat sovelluksiin, jotka vaativat reaaliaikaista analytiikkaa, kuten palvelimen suorituskyvyn seurantaan tai käyttäjän toimien seurantaan verkkosivustolla.

Leveäpylväiset myymälät

Laaja sarakevarasto, joka tunnetaan myös nimellä column-family store tai extensible record store, on eräänlainen NoSQL-tietokanta, joka on suunniteltu suurten, rakenteeltaan vaihtelevien tietomäärien tallentamiseen. Jokainen sarake tallennetaan erikseen, mikä mahdollistaa tehokkaan tietojen tallentamisen yhteen tauluun tai sarakeperheeseen tietorakenteesta riippumatta. Koska laajapylväsvarastot eivät noudata tiukkaa skeemaa, tauluun (perheeseen) voidaan lisätä uusia sarakkeita milloin tahansa vaikuttamatta olemassa oleviin tietoihin; tämä joustavuus on ihanteellinen sellaisten tietojen tallentamiseen, jotka kehittyvät ajan myötä tai joilla on erilaisia rakenteita.

Yritykset luottavat Cassandran ja HBasen kaltaisiin laajoihin sarakevarastoihin, jotka käsittelevät suuria määriä strukturoitua tietoa useilla palvelimilla ja tarjoavat korkean käytettävyyden ja skaalautuvuuden. Reaaliaikaista analytiikkaa vaativat sovellukset voivat hyötyä laajapylväsvarastojen tarjoamasta suuresta kirjoitusläpimenotehosta ja matalasta latenssista lukemisessa. Tämä on olennaista, kun halutaan seurata järjestelmän mittareita reaaliajassa, havaita petoksia rahoitustapahtumissa tai seurata käyttäjien toimintaa verkkosivustolla. Hyödyntämällä laajapylväsvarastoja organisaatiot voivat hallita tehokkaasti laajamittaista, nopeaa dataa eri sovelluksissa ja varmistaa vankat ja skaalautuvat tiedon tallennus- ja hakuratkaisut. Ne ovat erinomainen valinta big data -sovelluksiin, aikasarjatietoihin ja skenaarioihin, joissa tietorakenne saattaa kehittyä ajan myötä.

Graafitietokannat

Graafitietokannat ovat toinen NoSQL-tietokantatyyppi, joka käyttää graafirakenteita tietojen tallentamiseen ja esittämiseen. Toisin kuin relaatiotietokannat, jotka järjestävät tiedot rivejä ja sarakkeita sisältäviin taulukoihin, graafitietokannat keskittyvät olioihin (solmuihin) ja niiden välisiin suhteisiin (reunoihin). Ajattele Facebookin kaltaista sosiaalisen median alustaa. Käyttäjät (solmut) voivat olla yhteydessä toisiinsa ystävyyssuhteiden (reunat) kautta. Kullakin käyttäjän solmulla voi olla ominaisuuksia, kuten nimi, sijainti jne., ja ystävyyssuhteiden reuna voi olla suunnattu (osoittaa, kuka seuraa ketä).

Neo4j:n ja Amazon Neptunen kaltaiset graafitietokannat ovat erinomaisia monimutkaisten datapisteiden välisten suhteiden esittämisessä. Tämän vuoksi ne soveltuvat erinomaisesti sosiaalisiin verkostoihin, suosittelujärjestelmiin ja petosten havaitsemiseen, joissa yhteydet ovat ratkaisevan tärkeitä havaittaessa monimutkaisia kuvioita, joita on vaikea tunnistaa perinteisten relaatiotietokantojen avulla. Graafitietokannat ovat erityisen hyödyllisiä IT-toiminnoissa, toimitusketjun optimoinnissa ja masterdatan hallinnassa. Hyödyntämällä graafitietokantoja organisaatiot voivat tehokkaasti hallita ja analysoida monimutkaisia, toisiinsa kytkettyjä tietoja, tarjota arvokkaita oivalluksia ja parantaa eri sovellusten ominaisuuksia.

Mikä on tietokannan hallintajärjestelmä?

Tietokannan hallintajärjestelmät (Database Management Systems, DBMS) ovat ohjelmistosovelluksia, jotka luovat, järjestävät, hallinnoivat ja hakevat tietoja jäsennellysti. Tietokantajärjestelmä toimii rajapintana käyttäjien ja tietokannan välillä ja varmistaa tietojen eheyden, turvallisuuden ja tehokkaan käytön. Tietokantajärjestelmä on olennainen väline organisaatioille, jotka tarvitsevat suuria tietomääriä tallennettavaksi, hallittavaksi ja analysoitavaksi. Se tarjoaa turvallisen ja tehokkaan tavan järjestää, käyttää ja käsitellä tietoja, mikä johtaa parempaan tietoon perustuvaan päätöksentekoon.

Tärkeimmät DBMS-järjestelmän käytön edut ovat seuraavat:

• Strukturoitu tietojen tallennus helppoa hakua ja käsittelyä varten.
• Tietojen validointi, pääsynvalvonta ja varmuuskopiot varmistavat tietojen oikeellisuuden ja suojan.
• Mahdollistaa useiden käyttäjien samanaikaisen pääsyn tietoihin ja työskentelyn niiden kanssa.
• Skaalautuva kasvavien tietomäärien ja käyttäjien tarpeiden mukaan.
• Poistaa tarpeen tallentaa päällekkäisiä tietokokonaisuuksia useisiin paikkoihin.

Laajenna tietokantaa Data Lake -palvelun avulla

Koska tietojen tallennustarpeet kasvavat jatkuvasti, monet yritysjohtajat turvautuvat datajärviin niiden valtavan tallennuskapasiteetin vuoksi. Tietojärvi on eri lähteistä peräisin olevan raakadatan säilytyspaikka. Tietojärviin voidaan tallentaa strukturoitua, puolistrukturoitua ja strukturoimatonta dataa eri muodoissa relaatiotiedoista JSON-dokumentteihin ja PDF-tiedostoista äänitiedostoihin. Tutustu datajärviin tämän datajärviteknologiaa käsittelevän alkuinfon avulla.

Koska organisaatiot pystyvät tallentamaan valtavia määriä historiallisia ja uusia tietoja, ne ottavat käyttöön moderneja työkaluja ja teknologioita, joiden avulla data lakeja voidaan käyttää tietokantojen tallennuskerroksena. Nämä työkalut muuttavat data lakeja tietojen käsittelyn ja analysoinnin tehokkuuden kannalta tietovarastoihin verrattavissa oleviksi voimakoneiksi.

Onko datajärvi oikea tiedon tallennusratkaisu yrityksellesi? Lue tämä whitepaper ja ota selvää.

Nyt kun olet tutustunut tietokantoihin, katsotaanpa, miten ne vertautuvat niiden isompaan ja vahvempaan serkkuun: tietovarastoihin.

Mikä on tietovarasto?

Korkealla tasolla tietovarasto on kokoelma eri lähteistä peräisin olevia liiketoimintatietoja, jotka on optimoitu raportointia, analytiikkaa ja päätöksentekoa varten. Toisin kuin tietokanta, tietovaraston arkkitehtuuri on rakennettu niin, että tiedot saadaan esiin, eikä vain teknisen asiantuntemuksen avulla, vaan tavallisille käyttäjille, kuten johdolle, johtajille, taloushallinnon ammattilaisille ja muulle henkilöstölle. Liiketoimintatiedonkeruun ja analytiikan perustana se poimii tietoja nykyisistä tietolähteistä (tietokannoista), määrittää säännöt tietojen muuntamiseksi ja lataa ne sitten yhteen keskitettyyn tietovarastoon, josta ne ovat nopeasti käytettävissä ja hallittavissa. Tätä automatisoitua prosessia, jossa tiedot poimitaan, muunnetaan ja ladataan tietovarastoon, kutsutaan yleisesti ETL:ksi, ja se on valtava etu tietojen analysoinnissa.

Tietovarasto tallentaa transaktiotason tiedot ja palvelee organisaation laajempia raportointi- ja data-analytiikkatarpeita luomalla yhden totuuden lähteen semanttisten mallien rakentamista varten tai tarjoamalla jäsenneltyä, yksinkertaistettua ja yhdenmukaistettua dataa työkaluille, kuten Power BI:lle, Excelille tai jopa SSRS:lle. Tietokannat käyttävät Online Transactional Processing (OLTP) -tekniikkaa nykyisten tapahtumien tallentamiseen ja mahdollistavat nopean pääsyn tiettyihin tapahtumiin meneillään olevia liiketoimintaprosesseja varten, mutta tietovarastot mahdollistavat myös Online Analytical Processing (OLAP) -kuutiot suurten historiallisten tietomäärien tallentamiseen, tietojen arviointien automatisoimiseen ja esilaskemiseen sekä nopeiden ja monimutkaisten kyselyiden tekemiseen kyseisistä tiedoista.

Tietovarastoa käyttävät tyypillisesti yritykset, joilla on paljon erilaisia tietoja tai analyyttisiä vaatimuksia. Yleiset tietomuunnokset, kuten standardikustannuslaskenta, valuuttamuunnokset, mittayksikkömuunnokset ja muut liiketoiminnan hyväksymät ja validoidut laskutoimitukset, on kaikki sisällytetty tietovarastoon ja sen kuutioihin, mikä varmistaa, että raportit todella näyttävät odotetut tulokset.

Tietovaraston dimensiomallien suunnittelu mahdollistaa hitaasti muuttuvien dimensioiden toteuttamisen, jolloin eri tapahtumien ja attribuuttien tila näkyy täsmälleen sellaisena kuin ne olivat kyseisenä ajankohtana.

Ainoa huono puoli tietovarastoissa on se, että ne ovat perinteisesti olleet monimutkaisia, aikaa vieviä ja kalliita rakentaa ja ylläpitää. Hyvä uutinen on se, että nykyään on tarjolla valmiita tietovarastoja sisältäviä business intelligence -ratkaisuja, jotka poistavat monimutkaisuuden, vähentävät kustannuksia merkittävästi ja pienentävät riskejä.

Tietovarastojen tärkeimmät ominaisuudet

• Tietojen integrointi: Yhdistää eri lähteistä saadut tiedot yhdeksi, yhtenäiseksi näkymäksi.
• Historiallisten tietojen tallentaminen: Ylläpitää laajoja historiatietoja trendianalyysia varten.
• Optimoitu analyysiä varten: Strukturoitu helpottamaan monimutkaisia kyselyjä ja tiedonlouhintaa.
• Tietojen muuntaminen: Käyttää ETL-prosesseja (Extract, Transform, Load) tietojen puhdistamiseen ja järjestämiseen.

Tietovarastojen käyttötapaukset

Terveydenhuollon tiedot

Ajattele sairaalaa ja erilaisia tietolähteitä ja tietotyyppejä, joita sen on hallittava. Tietovarasto on uskomattoman hyödyllinen terveydenhuollon tietojen kannalta, koska se pystyy integroimaan, tallentamaan ja analysoimaan suuria tietomääriä useista eri lähteistä.

• Tietojen integrointi ja konsolidointi: tarjoaa kattavan näkymän potilastietoihin, jotka ovat peräisin esimerkiksi sähköisistä potilastietokannoista, laboratoriojärjestelmistä, radiologian järjestelmistä, apteekkitietokannoista ja hallinnollisista rekistereistä, mikä mahdollistaa paremman kliinisen ja operatiivisen päätöksenteon.
• Parannettu analytiikka ja raportointi: tallentaa historiatiedot trendianalyysiä varten ja tukee kehittynyttä analytiikkaa, kuten ennakoivaa mallintamista ja koneoppimista, potilaan hoidon parantamiseksi.
• Säädösten noudattaminen ja raportointi: tarjoaa turvallisen, keskitetyn tietovarastoinnin, johon sisältyy kirjausketjuja, ja tehostaa säädös- ja hallintoraporttien tuottamista.
• Väestön terveydenhoito: kokoaa yhteen väestöjä koskevia tietoja, seuraa kansanterveyssuuntauksia, hallitsee tautitapauksia ja tekee epidemiologisia tutkimuksia. Se mahdollistaa myös riskiryhmien tunnistamisen ennaltaehkäiseviä hoitostrategioita varten.
• Henkilökohtainen lääketiede: terveydenhuollon tarjoajat voivat analysoida potilastietoja ja laatia yksilöllisiä hoitosuunnitelmia potilashistorian perusteella.

Tietovarasto tarjoaa keskitetyn, turvallisen ja tehokkaan alustan valtavien tietomäärien integroimiseksi ja analysoimiseksi, ja sen avulla tämä sairaala voi parantaa potilaiden hoitoa, toiminnan tehokkuutta ja säännösten noudattamista.

Markkinointitiedot

Markkinointi on toinen ala, joka voi hyötyä tietovarastoista suuresti. Tietovarasto integroi tietoja erilaisista lähteistä, kuten CRM-järjestelmistä, sosiaalisen median alustoista, sähköpostimarkkinointityökaluista, verkkoanalytiikasta ja mainosalustoista, ja tarjoaa yhden yhtenäisen näkymän asiakkaiden vuorovaikutuksesta ja markkinointitoimista kaikissa kanavissa.

Asiakastietoja analysoimalla markkinoijat voivat luoda yksityiskohtaisia asiakassegmenttejä käyttäytymisen, demografisten tietojen, ostohistorian ja sitoutumisen perusteella. Näin markkinoijat voivat käyttää ennakoivaa mallintamista ja koneoppimista markkinointikampanjoiden luomiseen, seurantaan ja optimointiin reaaliajassa. Kun markkinoijat saavat yksityiskohtaista tietoa kampanjan suorituskyvystä, he voivat optimoida budjetin jakamisen eri kanaviin ja kampanjoihin maksimaalisen ROI:n saavuttamiseksi.

Tarjoamalla reaaliaikaisen pääsyn tietoihin tietovarasto antaa markkinoijille mahdollisuuden tehdä oikea-aikaisia päätöksiä, reagoida markkinoiden muutoksiin ja hyödyntää mahdollisuuksia. Automatisoidut raportointityökalut vähentävät manuaalista työtä ja tarjoavat ajantasaisia mittaritauluja ja visualisointeja nopeiden näkemysten saamiseksi. Tämä johtaa paremmin kohdennettuihin kampanjoihin, parempaan asiakasymmärrykseen ja parempiin markkinointituloksiin.

Tietovaraston parantaminen kuutioilla

Hallitakseen kaikkia tietovaraston sisällä olevia integroituja tietoja monet yritykset rakentavat kuutioita (OLAP- tai taulukkomuotoisia) nopeaa raportointia ja analysointia varten. Kuutio on tietovaraston taulukoista rakennettu moniulotteinen tieto-osuus. Kuutiot sisältävät laskutoimituksia ja kaavoja, jotka on usein ryhmitelty tiettyjen liiketoimintatoimintojen ympärille; yksi kuutio myyntiä, yksi ostoja, yksi varastoa ja niin edelleen varten, ja kukin kuutio sisältää asiayhteyteen liittyviä, olennaisia ja hyödyllisiä mittareita kyseiselle liiketoiminta-alueelle.

Kuutiot ovat ihanteellinen tietomalli, jonka avulla ei-tekniset käyttäjät voivat käyttää tietoja ja raportoida niiden rakenteen vuoksi: Raskas työ on jo tehty esilaskennan avulla. Kun haluat saada vastauksia tiedoistasi, pyyntösi menee suoraan asianmukaiseen kuutioon. Raportit, joiden luominen ennen kesti viisi minuuttia, kootaan nyt sekunneissa, eikä loppukäyttäjien tarvitse enää ymmärtää monimutkaista viittausten verkkoa, joka sitoo useita taulukoita toisiinsa.

Kun organisaatiot alkavat kerätä tietoja useisiin tietokantoihin, tietokokonaisuuksien koko kasvaa eksponentiaalisesti. Standardikyselyn suorittaminen suoraan relaatiotietokannasta peräisin oleville suurille tietokokonaisuuksille aiheuttaa vakavia suorituskykyongelmia, jotka eivät ainoastaan heikennä tuottavuutta vaan voivat johtaa siihen, että käyttäjät luopuvat raporteista kokonaan. Tällöin tärkeät oivallukset jäävät pois, koska käyttäjillä ei yksinkertaisesti ole aikaa tietojen kokoamiseen. Kuutioita käytettäessä analyysin suorittamiseen kuluu yhtä paljon aikaa, useimmiten vain muutama sekunti, olipa kyse sitten eilisten myyntitapahtumien tai viiden viime vuoden myynnin tarkastelusta, koska arvot lasketaan etukäteen.

Suunnitteletko ERP-päivitystä lähiaikoina? Tutustu näihin resursseihin osoitteessa insightsoftware ja katso, miten tietovaraston käyttöönotto voi tehdä tietojen siirtämisestä helppoa ja vaivatonta:

Data-analyysin yksinkertaistaminen datamarttien avulla

Tietokuutioiden avulla voit tehdä monimutkaisia analyysejä moniulotteisilla tiedoilla, kun taas tietomarkettien avulla voit yksinkertaistaa analyysejä keskitetyillä tiedoilla, joissa on ennalta määritettyjä taulukoita ja aihealueittain järjestettyjä mittareita. Tietomartti on kohdennettu kokoelma tietoja, jotka on poimittu laajemmasta tietovarastosta, kuten Snowflakesta, tietyn osaston tai liiketoimintayksikön erityistarpeita varten.

Koska tietovarastoissa keskitytään tyypillisesti tietyn osaston, kuten myynnin tai taloushallinnon, kannalta olennaisiin tietoihin, kyseisen osaston käyttäjät voivat helposti löytää ja ymmärtää tarvitsemansa tiedot tutkimatta koko tietovarastoa. Osaston tarpeista riippuen tietomartti sisältää todennäköisesti denormalisoitua tietoa, joka nopeuttaa kyselyjen suorittamista ja tietojen tutkimista. Tämä mahdollistaa tehokkaamman analyysin ja raportoinnin, joka on räätälöity osaston tehtävien ja tavoitteiden mukaan.

Tietokanta vs. tietovarasto Keskeiset erot

Kun yrityksissä käytettävien tietojen monimutkaisuus ja määrä kasvaa ja organisaatiot haluavat saada enemmän irti analytiikkaponnisteluistaan, tietovarastot ovat saamassa yhä enemmän kannatusta raportoinnissa ja analytiikassa kuin tietokannat. Katsotaanpa miksi:

• Tietojen laatu ja johdonmukaisuus

Tietovarastointiin kuuluu tietojen muuntaminen lukuisista lähteistä, niiden standardointi, luokittelu, järjestäminen sekä niiden lajittelun ja merkitsemisen varmistaminen yhtenäisten rajoitusten mukaisesti. Näin varmistetaan suurempi luottamus esitettäviin tietoihin, vähennetään organisaation sokeita pisteitä ja parannetaan mahdollisuuksia yhteistyöhön, kun yksittäiset liiketoimintayksiköt, kuten myynti, markkinointi ja taloushallinto, tukeutuvat kaikki samaan tietovarastoraportointiin. Organisaation yhdenmukaistaminen on ennennäkemättömän korkealla tasolla, kun siiloutuneet osastot pystyvät vihdoin käyttämään samoja tietoja samojen johtopäätösten tekemiseen.

• Superpowered Business Intelligence

Yksi tietovarastoinnin suurimmista eduista on tallennettujen tietojen laajuuden ja luotettavuuden lisääntyminen. Parantamalla organisaatiosi tietojen saatavuutta parannat johdon kykyä toteuttaa älykkäämpää strategiaa, joka perustuu täydellisempään ja tarkempaan kuvaan. Hyödyntämällä tietovarastointia yritykset voivat paremmin korreloida toisistaan poikkeavista järjestelmistä saatuja tietoja, jotta ne voivat tehdä kokonaisvaltaisia liiketoimintapäätöksiä, joissa kaikki tekijät otetaan huomioon. Tietovarastoihin perustuva liiketoimintatieto tarjoaa paremman näkemyksen toimitusketjusta, myyntiprosessista, taloudellisesta tilanteesta ja muusta.

• Korkea ROI

Tietovarastoinnin avulla yritykset voivat säästää enemmän analytiikassaan ja siten saada enemmän tuloja. Kun tietovarastoinnin kustannukset laskevat, tämä vaikutus kasvaa eksponentiaalisesti. Käyttämällä tietovarastointia ja BI-ohjelmistoja yhdessä tietojen demokratisoimiseksi ja analytiikka- ja raportointitoimintojen henkilöstömäärän vähentämiseksi yritykset voivat saada sijoituksilleen tuottoa nopeammin kuin koskaan aiemmin.

• Parannettu suorituskyky

  Tietovarastot on rakennettu nopeutta varten, jotta suuret organisaatiot voivat hakea ja analysoida tietoja nopeasti. Sen sijaan, että yksittäisten tietueiden muokkaamiseen ja hallintaan käytettäisiin arvokasta laskentatehoa, tietovarastoissa on kyse siitä, että tietoja voidaan käyttää, koota ja analysoida mahdollisimman nopeasti. Näin varmistetaan, että kriittiset liiketoimintapäätökset voidaan tehdä hetkessä eivätkä päätöksentekijät tuhlaa arvokkaita tunteja odottamalla kyselyjen latautumista.

  Jos olet Microsoft Dynamics -asiakas, relaatiotietokantasi tekee sitä työtä, johon se on suunniteltu: käsittelee tapahtumia. Jos etsit ratkaisua, jonka avulla voit analysoida transaktiotietoja, suosittelemme lämpimästi tietovarastoa.

• Käsittelytyypit OLAP vs. OLTP

  Tietäen, että kaikilla ei ole budjettia tai teknistä työvoimaa tietovaraston ja kuutioiden rakentamiseen, insightsoftware loi raportointi- ja business intelligence -ratkaisun, joka tarjoaa valmiiksi rakennetun tietovaraston ja kuutioiden kokonaisuuden, joka on heti käyttövalmis. Laajan kojelauta- ja raporttimallien kirjaston lisäksi Jet Analytics on suunniteltu antamaan arvokasta tietoa tiedoistasi heti ensimmäisestä päivästä lähtien.

• Kumpi on nopeampi, tietokanta vai tietovarasto?

  Se riippuu organisaatiosi tietojenkäsittelytarpeista. Reaaliaikaisiin tapahtumiin ja nopeaan tiedonhakuun tietokanta on parempi vaihtoehto, kun taas tietovarasto soveltuu paremmin monimutkaiseen tietojen analysointiin ja trendien tunnistamiseen. Paras valinta riippuu siitä, asetatko etusijalle reaaliaikaiset tapahtumat vai syvällisen data-analyysin.

• Mitä eroa on tietovarastolla ja asiakastietokannalla?

  Sekä tietovarastot että asiakastietokannat tallentavat tietoja, mutta niillä on eri tarkoitus. Tietovarastot tarjoavat kokonaisvaltaisen näkymän historiatietoihin syvällistä analysointia varten, kun taas asiakastietokannat keskittyvät nykyisten asiakastietojen hallintaan operatiivisia tehtäviä varten. Ne toimivat yhdessä tarjotakseen arvokkaita tietoja asiakassuhteiden hallintaa ja tietoon perustuvaa päätöksentekoa varten.

Keskeiset erot tietokantojen ja tietovarastojen välillä

Ominaisuus	Tietokanta	Tietovarasto
Käyttötarkoitus	Tapahtumien käsittely (OLTP)	Analyyttinen käsittely (OLAP)
Tietotyyppi	Ajantasaiset, reaaliaikaiset tiedot	Historialliset ja yhdistetyt tiedot
Tietorakenne	Erittäin normalisoidut skeemat	Denormalisoidut skeemat (tähti, lumihiutale)
Käyttäjät	Operatiivinen henkilöstö, sovellusten käyttäjät	Analyytikot, datatieteilijät, johtajat
Suorituskyky	Optimoitu yksittäisten tietueiden lukemiseen/kirjoittamiseen	Optimoitu suurten tietokokonaisuuksien monimutkaisiin kyselyihin.
Skeeman joustavuus	Jäykät skeemat	Joustavat skeemat
Tietojen integrointi	Rajoitettu tiettyihin sovelluksiin	Integroi tietoja useista lähteistä

Milloin kannattaa käyttää tietokantaa vs. tietovarastoa?

Käytä tietokantaa kun:

• Sinun on käsiteltävä suuri määrä lyhyitä tapahtumia nopeasti.
• Reaaliaikainen tietojen yhdenmukaisuus ja eheys ovat kriittisiä.
• Painopiste on CRUD-operaatioissa (Create, Read, Update, Delete).
• Sovellukset edellyttävät välittömiä tietojen päivityksiä.

Käytä tietovarastoa kun:

• Sinun on tehtävä monimutkaisia kyselyjä suurille tietomäärille.
• Tarvitaan historiatietojen analysointia ja raportointia.
• Tiedot tulevat useista eri lähteistä.
• Liiketoimintatietotyökalujen ja kojelautojen tukeminen on välttämätöntä.

Tietovarastojen parantaminen datamarttien ja kuutioiden avulla

Datamarkkinat

Data Mart on tietovaraston osajoukko, joka keskittyy tiettyyn aihealueeseen tai osastoon. Se helpottaa tiettyjen käyttäjäryhmien pääsyä asiaankuuluviin tietoihin ja parantaa kyselyjen suorituskykyä ja helppokäyttöisyyttä.

OLAP-kuutiot

OLAP-kuutiot ovat tietovarastosta johdettuja moniulotteisia tietorakenteita, jotka mahdollistavat tietojen nopean haun analyyttisiin tarkoituksiin. Ne esilaskevat ja tallentavat aggregoituja tietoja, mikä mahdollistaa monimutkaiset laskutoimitukset ja tietomallinnuksen.

Jalostustyypit: OLTP vs. OLAP

• Online-transaktioiden käsittely (OLTP): Käsittelee tapahtumapainotteisia tehtäviä. Optimoitu kirjoitusoperaatioihin ja tietojen eheyden säilyttämiseen monikäyttöisissä ympäristöissä.
• Online-analyyttinen käsittely (OLAP): Tukee analyyttisiä kyselyjä. Optimoitu suurten tietokokonaisuuksien lukutoimintoihin ja monimutkaisiin laskutoimituksiin.

Data Lakesin integrointi Big Data -tarpeisiin

Organisaatiot, jotka käsittelevät valtavia määriä strukturoimatonta tai puolistrukturoitua dataa, voivat täydentää tietovarastoja datajärvellä. Tietojärvet tallentavat raakadataa sen alkuperäisessä muodossa, mikä mahdollistaa joustavat skeemamäärittelyt ja tukee big data -analytiikkaa ja koneoppimista.

Tulevina vuosina tietojen laatu, johdonmukaisuus ja saatavuus ratkaisevat kaikenkokoisten yritysten menestyksen, joten organisaatiot haluavat varmistaa, että ne valmistautuvat menestykseen valitsemalla oikean infrastruktuurin ja tallennuksen.

Katso Jet Analytics toiminnassa

 

Aikatauluta henkilökohtainen esittely