datové sklady

co je datové sklady?

datové sklady lze definovat jako proces sběru a ukládání dat z různých zdrojů a jejich správy za účelem poskytnutí cenných obchodních poznatků. Lze jej také označit jako elektronické úložiště, kde podniky ukládají velké množství dat a informací. Jedná se o kritickou součást systému business intelligence, který zahrnuje techniky pro analýzu datanalytikydata analytics je věda o analýze surových datových souborů s cílem odvodit závěr týkající se informací, které drží..

datové sklady jsou směsí technologií a komponent, které umožňují strategické využití dat. Jedná se o elektronický sběr významného objemu informací organizací určenou spíše k dotazování a analýze než ke zpracování transakcí. Datové sklady jsou způsob, jak převést data do informací a včas je zpřístupnit spotřebitelům, aby se něco změnilo.

pochopení datového skladu

Analýza dat se používá k poskytování hlubších informací o výkonu organizace porovnáním kombinovaných dat z různých heterogenních zdrojů dat. Datový sklad spouští dotazy a analýzy historických dat získaných z transakčních zdrojů.

myšlenka datového skladu byla vyvinuta v 80. letech, aby pomohla posoudit data, která byla držena v nerelačních databázových systémech. Byl navržen tak, aby podnikům umožnil využívat jejich archivovaná data, aby jim pomohl dosáhnout firemní výhody. Obrovský objem dat v datových centrech pochází z různých míst, jako jsou komunikace, prodej a finance, aplikace založené na zákaznících a externí partnerské sítě.

jakákoli data, která jsou vložena do skladu, se nemění a nemohou být upravena, protože datový sklad analyzuje incidenty, ke kterým došlo dříve, soustředěním se na změny dat v průběhu času. Skladování dat by mělo být provedeno tak, aby uložená data zůstala bezpečná, spolehlivá a mohla být snadno získána a spravována.

kroky v datovém skladu

do procesu datového skladu jsou zapojeny následující kroky:

1. extrakce dat – velké množství dat se shromažďuje z různých zdrojů.
2. čištění dat-jakmile jsou data sestavena, prochází procesem čištění. Data jsou skenována kvůli chybám a jakákoli zjištěná chyba je buď opravena nebo vyloučena.
3. konverze dat – po vyčištění se formát změní z databáze na formát skladu.
4. skladování ve skladu – po převedení do formátu skladu procházejí data uložená ve skladu procesy, jako je konsolidace a shrnutí, aby bylo snadnější a koordinovanější použití. Jak se zdroje v průběhu času aktualizují, do skladu se přidávají další data.

výhody datového skladu

datové sklady – pokud jsou úspěšně implementovány-mohou být přínosem pro organizaci následujícími způsoby:

1. Konkurenční výhoda

masivní návratnost investic pro podniky, které úspěšně zavedly datový sklad, ukazuje obrovskou konkurenční výhodu, kterou tato technologie přináší. Konkurenční výhodasoutěžní Výhodasoutěžní výhoda je atribut, který umožňuje společnosti překonat své konkurenty. Umožňuje společnosti dosáhnout vynikajících marží tím, že umožňuje osobám s rozhodovací pravomocí přístup k datům, která mohou odhalit dříve nedostupné a nevyužité informace týkající se zákazníků, požadavků a trendů.

2. Zvýšení produktivity osob s rozhodovací pravomocí

ukládání dat zvyšuje efektivitu osob s rozhodovací pravomocí tím, že poskytuje propojený archiv konzistentních, nestranných a historických dat. Datové sklady pomáhají začlenit data z různých konfliktních struktur do formy, která nabízí jasnější pohled na podnik. Převedením dat do použitelných informací pomáhá datové sklady manažerům trhu provádět praktičtější, přesnější a spolehlivější analýzy.

3. Nákladově efektivní rozhodování

datové sklady uchovávají všechna data na jednom místě a nevyžadují velkou podporu IT. Tam je menší potřeba informací mimo odvětví, což je nákladné a obtížné integrovat.

nevýhody datového skladu

s datovým skladem mohou být spojeny následující problémy:

1. Podcenění zdrojů načítání dat

často se nám nepodaří odhadnout čas potřebný k načtení, vyčištění a nahrání dat do skladu. Může to trvat velkou část celkové doby výroby, i když jsou k dispozici určité zdroje, aby se minimalizoval čas a úsilí vynaložené na tento proces.

2. Skryté problémy ve zdrojových systémech

skryté problémy spojené se zdrojovými sítěmi, které zásobují datový sklad, mohou být nalezeny po letech neobjevení. Například při zadávání nových informací o nemovitosti mohou některá pole přijímat nuly, což může vést k tomu, že personál zadává neúplné údaje o nemovitosti, i když byly k dispozici a relevantní.

3. Homogenizace dat

datové sklady se také zabývají podobnými formáty dat v různých zdrojích dat. To může mít za následek ztrátu některých cenných částí dat.

další zdroje

abychom vám pomohli posunout vaši kariéru na plný potenciál, budou tyto dodatečné zdroje velmi užitečné:

• Data AnalyticsData AnalyticsData analytics je věda o analýze surových datových souborů s cílem odvodit závěr týkající se informací, které drží.
• Python (ve strojovém učení)Python (ve strojovém učení) Python je programovací jazyk, který je preferován pro programování kvůli jeho obrovským vlastnostem, použitelnosti a jednoduchosti. Nejlépe se hodí strojové učení
• finanční Inženýrstvífinanční Inženýrstvífinanční inženýrství zahrnuje široký, multidisciplinární obor studia a praxe, který v podstatě aplikuje inženýrský přístup
• jak seškrábat skladová Data pomocí Pythonjak seškrábat skladová Data s Pythonfinančními profesionály, kteří chtějí upgradovat své dovednosti, to může udělat tím, že se naučí, jak seškrábat skladová data pomocí programovacího jazyka Python.