Корпоративные данные — это данные, которые совместно используются пользователями организации, как правило, между отделами и / или географическими регионами. Поскольку потеря данных предприятия может привести к значительным финансовым потерям для всех вовлеченных сторон, предприятия тратят время и ресурсы на тщательное и эффективное моделирование данных, решения, безопасность и хранение.
Techopedia объясняет данные предприятия
Корпоративные данные, являющиеся ключевым компонентом активов, подразделяются на внутренние и внешние категории данных, которые классифицируются в соответствии с организационными процессами, ресурсами и / или стандартами.
Не существует точного стандарта для определения данных предприятия малого и среднего бизнеса. Однако, как только организация доходит до точки, где у нее есть много операционных подразделений в разных местах, ее потребности явно усложняются по сравнению с бизнесом в одном месте с одним ИТ-отделом.
Характеристики данных предприятия включают в себя:
Рейдерский захват предприятия
- Интеграция : обеспечивает единую согласованную версию корпоративных данных для совместного использования в рамках всей организации.
- Минимизированная избыточность, несоответствие и ошибки : поскольку корпоративные данные совместно используются всеми пользователями организации, избыточность данных и несоответствие должны быть минимизированы. Моделирование данных и стратегии управления направлены на эти требования.
- Качество : для обеспечения качества данных корпоративные данные должны соответствовать организационным или другим установленным стандартам для различных внутренних и внешних компонентов данных.
- Масштабируемость : данные должны быть масштабируемыми, гибкими и надежными, чтобы соответствовать различным корпоративным требованиям.
- Безопасность : корпоративные данные должны быть защищены через авторизованный и контролируемый доступ.
Данные портят — большие данные портят абсолютно
Недавние разоблачения о сборе и распространении данных Агентства национальной безопасности доставляют немало беспокойств. Большинство ИТ-специалистов знали, что АНБ и другие агентства способны контролировать телефон .
Возьми это, большие данные! почему маленькие данные могут дать больший удар
Хотели бы вы увеличить производительность на 30 минут в день? Если бы вы могли сосредоточиться на деятельности, приносящей наибольшую пользу вашей команде и организации, что бы это для вас значило? Думаю об этом. Что на самом деле .
Заходят два архитектора в бар…
Большие данные в облаке — насколько безопасны наши данные?
Объем больших данных дико увеличивается день ото дня. Ожидается, что с 2500 эксабайт в 2012 году объем больших данных увеличится до 40 000 эксабайт в 2020 году. Поэтому хранение данных представляет собой серьезную проблему, и только облако .
Источник: ru.theastrologypage.com
Данные предприятия
Корпоративные данные — это данные, которые совместно используются пользователями организации, как правило, между отделами и / или географическими регионами. Поскольку потеря данных предприятия может привести к значительным финансовым потерям для всех вовлеченных сторон, предприятия тратят время и ресурсы на тщательное и эффективное моделирование данных, решения, безопасность и хранение.
Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
Techopedia объясняет данные предприятия
Корпоративные данные, являющиеся ключевым компонентом активов, подразделяются на внутренние и внешние категории данных, которые классифицируются в соответствии с организационными процессами, ресурсами и / или стандартами.
Не существует точного стандарта для определения данных предприятия малого и среднего бизнеса. Однако, как только организация доходит до точки, где у нее есть много операционных подразделений в разных местах, ее потребности явно усложняются по сравнению с бизнесом в одном месте с одним ИТ-отделом.
Характеристики данных предприятия включают в себя:
- интеграция: Обеспечивает единую согласованную версию корпоративных данных для совместного использования в рамках всей организации
- Минимизированная избыточность, несоответствие и ошибки: Поскольку корпоративные данные совместно используются всеми пользователями организации, избыточность и несоответствие данных должны быть сведены к минимуму. Моделирование данных и стратегии управления направлены на эти требования.
- Качество: Для обеспечения качества данных корпоративные данные должны соответствовать установленным организационным или другим установленным стандартам для различных внутренних и внешних компонентов данных.
- Масштабируемость: Данные должны быть масштабируемыми, гибкими и надежными, чтобы соответствовать различным требованиям предприятия.
- Безопасность: Корпоративные данные должны быть защищены через авторизованный и контролируемый доступ.
Источник: ru.continuousdev.com
Как Корпоративное Хранилище Данных Влияет на Бизнес?
Корпоративные хранилища данных (EDW) существуют уже более 30 лет. За это время они стали неотъемлемой частью бизнеса, поскольку EDW помогают улучшить аналитику, ускорить бизнес-процессы, создавать более эффективные рекламные кампании, персонализировать пользовательский опыт и многое другое. Дальше мы расскажем, что такое корпоративные хранилища данных и как они работают, а также на примерах покажем, как внедрение EDW может помочь вашему бизнесу.
Что такое EDW
Хранилище корпоративных данных (EDW) — это централизованный репозиторий, который консолидирует и хранит все корпоративные бизнес-данные из различных источников. Данные из этих хранилищ обычно можно извлечь с помощью физических носителей (HDD, SSD, CD, карты флеш-памяти и т.п.) или таких инструментов, как система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), система планирования ресурсов предприятия (ERP). Благодаря этому компании могут быстро обрабатывать большие наборы данных с одной структурой хранения и едиными унификациями, а не искать и сопоставлять их из нескольких разнородных баз данных.
Думайте об этом как о поиске информации в книгах. Раньше они существовали только в бумажной форме и хранились в различных библиотеках, из-за чего поиск, сопоставление и анализ информации из книг был весьма длительным и затратным мероприятием. Причем проблема еще больше усугублялась, если эти книги были на разных языках или относились к разным историческим эпохам (могут быть трудности с терминами, названиями и контекстом). Сейчас же почти все книги представлены в электронной форме в интернете и многие из них (по крайне мере те, что написаны на английском) есть, например, в Google Books Ngram Viewer, благодаря чему мы можем не только их прочесть, но и очень быстро сопоставить и проанализировать.
Аналогично дело обстоит и с бизнес-данными. Раньше они хранились на бумаге во множестве хранилищ, что усложняло работу с ними. Затем их перевели в цифровой формат, но они все еще сберегались в отдельных местах (дисках, серверах и базах данных). Сейчас же бизнес-данные принято хранить в одном месте (одной системе) таким образом, чтобы к ним имели быстрый доступ все заинтересованные стороны — от продавца за прилавком до директора компании или внешнего аудитора. Именно такие системы и называют Хранилищем корпоративных данных.
Как работают EDWs
Хотя существует множество архитектурных подходов, которые тем или иным образом влияют на возможности, преимущества и недостатки корпоративного хранилища данных, мы сосредоточимся на наиболее важных из них.
Одноуровневая архитектура. Считается одной из самых примитивных архитектурой для построения EDW. В ней средства отчетности подключаются непосредственно к хранилищу данных, которое имеет прямую связь с различными аналитическими инструментами. Такую архитектуру EDW проще и дешевле внедрить и настроить, но при хранении довольно больших объемов данных ( 100 Гб и больше) ее использование сопряжено с рядом проблем: низкая скорость работы, потребность точного ввода запроса, запутанность результатов запросов и ограниченная гибкость. Из этого следует, что одноуровневая архитектура корпоративного хранилища данных подходит только для организаций с небольшими наборами данных.
Пример одноуровневой архитектуры EDW. Источник
Двухуровневая архитектура. В таком хранилище реализован уровень с условным названием «Витрина данных» (или «Магазин данных») между уровнем отчетности и EDW. Витрины данных можно рассматривать как небольшие базы данных, которые содержат информацию о какой-то конкретной предметной области (например, продажи, доход, маркетинг, персонал и прочее). То есть в такой двухуровневой архитектуре вся информация в EDW разделена на различные витрины данных в зависимости от типа информации и инструменты отчетности подключаются именно к этим витринам, а не ко всему хранилищу данных.
Такой подход позволяет значительно увеличить скорость обработки запросов и делает их менее требовательными к точности ввода. Кроме того, витрины данных могут ограничивать доступ к данным для конечных пользователей, что делает EDW более безопасным. Это делает двухуровневое корпоративное хранилище данных более подходящим для реальных сценариев использования в бизнес-процессах.
В двухуровневой архитектуре EDW есть витрины данных, каждая из которых содержит информацию об отдельной предметной области. Источник
Трехуровневая архитектура. В этой EDW дополнительно реализуется уровень оперативной аналитической обработки (OLAP) между уровнем витрины данных и уровнем отчетности. Куб OLAP — это особый тип базы данных, предоставляющий данные из нескольких измерений (думайте об этом так: обычные реляционные базы данных работают с одной таблицей, тогда как OLAP позволяет сопоставлять данные из двух и больше таблиц). По этой причине OLAP позволяет компилировать данные в нескольких измерениях (подразделениях, регионах, каналах и т.д.), что позволяет получать более продвинутую аналитику по большему числу параметров.
Таким образом, можно сказать, что трехуровневая EDW лучше подходит для больших компаний, для компаний с довольно разветвленной бизнес-структурой и для компаний, которые работают сразу на множестве направлений.
В трехуровневой архитектуре к EDW добавляется уровень кубов OLAP, который может получать информацию из распределенных витрин или непосредственно из EDW. Источник
Преимущества EDW для бизнеса
Постоянный доступ к бизнес-данным. Основная привлекательность корпоративного хранилища данных для бизнеса заключается в том, что у всех заинтересованных сторон есть постоянный быстрый доступ ко всем бизнес-данным. Это намного выгоднее, чем наличие отдельных хранилищ данных у каждого крупного филиала или организационного подразделения, что приводит к сложному процессу изымания данных, который к тому же более склонен к ошибкам в выдаваемых данных и угрозам для безопасности фирмы и конфиденциальности клиентов.
Простой и быстрый доступ к бизнес-данным. Способность быстро принимать правильные решения является одним из факторов, которые дают предприятиям конкурентное преимущество. Когда владелец бизнеса может почти моментально получить доступ к хорошо структурированным достоверным данным, не тратя свое время на их сбор из нескольких разнородных источников, это дает такому владельцу возможность принять более быстрое и обоснованное решение. И даже если времени у такого владельца достаточно, то и в этом случае EDW будет плюсом, так как с ним вы можете потратить больше времени на анализ данных, а не на их сбор.
Простой пример — реакция магазинов на пандемию коронавируса. Компании с EDWs намного быстрее отреагировали на изменение структуры спроса, так как они получали данные в режиме реального времени, а потому могли быстрее конкурентов заказать пополнение запасов товаров, которые начали пропадать с полок, например тех же медицинских масок, антисептиков, а также ноутбуков и планшетов.
Повышенное качество бизнес-аналитики. Корпоративное хранилище данных избавляет руководителей предприятий и директоров от необходимости принимать решения, основанные на ограниченных данных или личных инстинктах. С EDW все важные решения, влияющие на стратегию и деятельность компании, зависят только от достоверных фактов, подкрепленных информацией из хранилищ данных. Причем это могут быть довольно неожиданные решения, так как сбор данных в одном месте и их последующий анализ может показать неожиданные закономерности, как то, что перед ураганом в США росли не только объемы продаж фонариков, но и печенья с клубничной начинкой PopTarts, а также сладких сухих американских завтраков.
Более простые и масштабные интеграции. Современные software-решения для хранения данных можно интегрировать с огромным количеством инструментов для сбора и анализа данных. И это не только Excel или CRM- / ERP-решения, но и такие вещи, как IBM Cognos Analytics, SAP Business Objects, Microsoft SQL Server и т.п. Вот только все эти инструменты эффективны лишь тогда, когда данные из нескольких систем могут быть объединены в одну хорошо структурированную базу данных — это исключает возможность дублирования данных и позволяет легко и быстро извлекать их. Кроме этого, интегрировать все эти инструменты в одно корпоративное хранилище данных намного быстрее и дешевле, нежели проводить такую интеграцию для нескольких хранилищ данных.
Согласованность и качество данных. Поскольку корпоративные хранилища данных собирают информацию из нескольких источников и преобразовывают ее в единый формат, они предоставляют компаниям более точные данные для принятия управленческих решений. Различные подразделения компании, например финансы, маркетинг и продажи, могут использовать эти данные для своих нужд, при этом они будут уверены в точности и достоверности информации. Благодаря этому каждое подразделение будет давать результаты, согласующиеся с результатами других подразделений организации. Это способствует командной работе.
Высокая отдача от инвестиций. Увеличение дохода, которое бизнес получает в результате инвестиций, называется возвратом инвестиций (или ROI). EDWs могут сократить расходы и увеличить прибыль компании, а также значительно повышают качество бизнес-аналитики, что в совокупности сильно увеличивает рентабельность инвестиций и снижает риски стагнации бизнеса или его банкротства.
Историческая разведка. Многие предприятия используют EDWs для создания исторических отчетов, что позволяет выполнять расширенную бизнес-аналитику с использованием анализа тенденций, углубленного поиска закономерностей и прогнозирования развития бизнеса в долгосрочной перспективе.
Как внедрить EDW в свой бизнес
Корпоративное хранилище данных — это сложное программное обеспечение, которое должно быть не только безопасным и надежным, но приятным внешне и удобным в использовании. Добиться этого можно, только создав EDW с нуля, так как готовые решения — это риски безопасности и компромисс между тем, что вам нужно, и тем, что предоставляет поставщик. При этом разрабатывать EDW должна опытная команда разработчиков, такая как Merehead. Мы с 2015 года занимаемся созданием корпоративных решений различной сложности — от простых сайтов до максимально безопасных криптовалютных бирж и NFT-платформ. Взгляните на наш сайт, чтобы изучить портфолио и связаться с нашими консультантами.
Шаг 1. Определение требований бизнеса
- Общие бизнес-цели и задачи вашей компании, а также цели ее отдельных бизнес-подразделений, отделов, филиалов, линий производства и т.д.
- Методы и показатели, используемые для измерения успеха — достижения заданных бизнес-целей и задач компании. Эти методы и показатели общие для всей компании и / или они отличаются в зависимости от отдела?
- Ключевые проблемы, с которыми сталкивается бизнес. Каким образом корпоративное хранилище данных способно их решить / уменьшить?
- Типы рутинного анализа данных, которые компания в настоящее время выполняет, в том числе какие данные для этого используются, как часто проводится анализ, какие потенциальные улучшения он принес и т. д.?
- Операционные системы, которые используются в вашей компании?
- Частота обновления данных в целом и по отдельным подразделениям?
- Наличие исторических данных. Период? Насколько они стандартизированы?
- Какие инструменты используются для доступа к бизнес-данным?
- Какие инструменты используются для анализа бизнес-данных?
- Какие типы аналитических данных регулярно генерируются?
- Хорошо ли обрабатываются специальные запросы?
- Прочее…
Шаг 2. Концептуализация EDW и выбор технологии
- Ваша текущая технологическая среда.
- Планируемые стратегические технологические направления.
- Технические компетенции членов команды разработчиков.
- Особые требования к безопасности данных.
- Прочие важные вещи…
- Приемданных: Fivetran, Airbyte, Meltano, Estuary Flow.
- Хранилищеданных: Redshift, BigQuery, Snowflake, Databricks, любаяреляционнаябазаданных (Oracle, Teradata, Vertica, Greenplum, DB2, MySQL, SQL Server ит. д.), платформа Hadoop (Apache Hadoop, MapR, Hortonworks, Cloudera), базаданных — MongoDB, Cassandra, MapR DB ит. д.
- Бизнес-аналитикаивизуализацияданных: Looker, Mode, Tableau, Preset, Superset, Thoughtspot, Chartio, Orange, Opentext Content Analytics, OpenRefine.
- Операционализация или «обратный ETL»: Census, Hightouch, Rudderstack.
- Наблюдениеимониторинг: Monte Carlo, Observe.ai, Splunk, Datadog, Datakin.
- Управлениеметаданными: OpenMetadata, Informatica, MANTA.
- Оркестровка: Airflow, Prefect, Dagster, Astronomer.
Шаг 3. Разработка дизайна среды хранилища данных
Также во время проектирования вашего корпоративного хранилища данных вам необходимо определить источники данных и проанализировать хранящуюся в них информацию — какие типы данных доступны, структура записи, время и скорость генерации, каково качество данных и их точность, что с конфиденциальностью?
Следующим шагом будет логическое моделирование данных или организация данных компании в ряд логических отношений, называемых сущностями (объекты реального мира) и атрибутами (наблюдаемые характеристики, которые определяют эти объекты). Затем эти логические модели данных преобразуются в структуры базы данных, например сущности преобразуются в таблицы, атрибуты преобразуются в столбцы, отношения преобразуются в ограничения внешнего ключа и так далее.
Пример организации данных компании в ряд логических отношений. Источник
После завершения моделирования данных следующим этапом будет проектирование области промежуточного хранения данных, чтобы обеспечить хранилище данных высококачественными агрегированными данными, а также определить поток данных от источника к целевому объекту во время всех последующих загрузок данных.
Логический и физический дизайн в хранилищах данных. Источник
Данный этап разработки EDW также включает в себя создание политик доступа и использования данных, создание каталога метаданных, бизнес-глоссариев и т. д.
Шаг 4. Разработка и запуск вашего EDW
Этот шаг обычно начинается с выбора и настройки выбранных технологий (платформы DWH, программного обеспечения для обеспечения безопасности данных, технологии преобразования данных и т. д.). Затем компания-разработчик создает конвейеры ETL (Extract, Transform, Load) и внедряет защиту данных.
После внедрения всех основных компонентов их необходимо интегрировать с существующей инфраструктурой данных (источники данных, инструменты для бизнес-аналитики и аналитики, озеро данных и т. д.), а также друг с другом, чтобы впоследствии можно было перенести данные в будущую EDW.
- Протестируйте производительность хранилища данных, ETL и т. д.
- Проверьте качество данных (разборчивость, полнота, безопасность и т. д.)
- Убедитесь, что у пользователей есть доступ к хранилищу данных и т. д.
Когда все это сделано, производится развертывание EDW.
Шаг 5. Поддержка и обслуживание
После развертывания вам необходимо обеспечить постоянную поддержку и обслуживание корпоративного хранилища данных. Также со временем необходимо будет измерять показатели производительности EDW и оценить удовлетворенность конечных пользователей. Это поможет вам выявить узкие места в работе хранилища и расширить его возможности согласно текущим потребностям вашего бизнеса.
Оцените (30 оценки — 4.5 из 5)
Источник: merehead.com
