datalagring

Hvad er datalagring?

datalagring kan defineres som processen med dataindsamling og lagring fra forskellige kilder og styring af den for at give værdifuld forretningsindsigt. Det kan også kaldes elektronisk lagring, hvor virksomheder gemmer en stor mængde data og information. Det er en kritisk komponent i et business intelligence-system, der involverer teknikker til dataanalysedataanalysedataanalyse er videnskaben om at analysere rå datasæt for at udlede en konklusion om de oplysninger, de har..

datalagring er en blanding af teknologi og komponenter, der muliggør en strategisk brug af data. Det er den elektroniske indsamling af en betydelig mængde information fra en organisation beregnet til forespørgsel og analyse snarere end til behandling af transaktioner. Datalagring er en metode til at oversætte data til information og gøre dem tilgængelige for forbrugerne rettidigt for at gøre en forskel.

forståelse af datalagring

dataanalyse bruges til at tilbyde dybere information om en organisations ydeevne ved at sammenligne kombinerede data fra forskellige heterogene datakilder. Et datalager kører forespørgsler og analyser på de Historiske data, der er opnået fra transaktionsressourcer.

ideen om datalagring blev udviklet i 1980 ‘ erne for at hjælpe med at vurdere data, der blev opbevaret i ikke-relationelle databasesystemer. Det var designet til at gøre det muligt for virksomheder at bruge deres arkiverede data til at hjælpe dem med at opnå en virksomhedsfordel. Den store mængde data i datacentre kommer fra forskellige steder, såsom kommunikation, salg og økonomi, kundebaserede applikationer og eksterne partnernetværk.

alle data, der lægges i lageret, ændres ikke og kan ikke ændres, fordi datalageret analyserer hændelser, der tidligere er sket ved at koncentrere sig om ændringer i data over tid. Datalagring skal udføres, så de lagrede data forbliver sikre, pålidelige og let kan hentes og administreres.

trin i datalagring

følgende trin er involveret i processen med datalagring:

1. ekstraktion af data-en stor mængde data indsamles fra forskellige kilder.
2. rengøring af data – når dataene er samlet, gennemgår de en rengøringsproces. Dataene scannes for fejl, og enhver fundet fejl er enten rettet eller udelukket.
3. konvertering af data – efter rengøring ændres formatet fra databasen til et lagerformat.
4. lagring i et lager – når de er konverteret til lagerformatet, gennemgår de data, der er gemt i et lager, processer som konsolidering og opsummering for at gøre det lettere og mere koordineret at bruge. Efterhånden som kilder opdateres over tid, tilføjes flere data til lageret.

fordele ved datalagring

datalagring – når den gennemføres med succes – kan gavne en organisation på følgende måder:

1. Konkurrencefordel

det massive investeringsafkast for virksomheder, der med succes introducerede et datalager, viser den enorme konkurrencefordel, som teknologien bringer. Det konkurrencefordelen konkurrencefordelen konkurrencefordel er en egenskab, der gør det muligt for en virksomhed at overgå sine konkurrenter. Det giver en virksomhed mulighed for at opnå overlegne marginer opnås ved at give beslutningstagere adgang til de data, der kan afsløre tidligere utilgængelige og uudnyttede oplysninger relateret til kunder, krav og tendenser.

2. Forøgelse af beslutningstagernes produktivitet

datalagring øger effektiviteten af forretnings beslutningstagere ved at levere et sammenkoblet arkiv med konsistente, upartiske og Historiske data. Datalagring hjælper med at inkorporere data fra forskellige modstridende strukturer i en form, der giver et klarere overblik over virksomheden. Ved at oversætte data til brugbar information hjælper datalagring markedsledere med at udføre mere praktiske, præcise og pålidelige analyser.

3. Omkostningseffektiv beslutningstagning

datalagring holder alle data på et sted og kræver ikke meget IT-support. Der er mindre behov for information uden for branchen, hvilket er dyrt og vanskeligt at integrere.

ulemper ved datalagring

følgende problemer kan være forbundet med datalagring:

1. Undervurdering af data loading ressourcer

ofte undlader vi at estimere den tid, der er nødvendig for at hente, rense og uploade dataene til lageret. Det kan tage en stor del af den samlede produktionstid, selvom visse ressourcer er på plads for at minimere den tid og kræfter, der bruges på processen.

2. Skjulte problemer i kildesystemer

skjulte problemer forbundet med kildenetværkene, der leverer datalageret, kan findes efter mange års ikke-opdagelse. For eksempel, når du indtaster nye ejendomsoplysninger, kan nogle felter acceptere nuller, hvilket kan resultere i, at Personale indtaster ufuldstændige ejendomsdata, selvom de var tilgængelige og relevante.

3. Datahomogenisering

datalagring beskæftiger sig også med lignende dataformater i forskellige datakilder. Det kan resultere i tab af nogle værdifulde dele af dataene.

yderligere ressourcer

for at hjælpe dig med at fremme din karriere til dit fulde potentiale, vil disse ekstra ressourcer være meget nyttige:

• Data AnalyticsData AnalyticsData analytics er videnskaben om at analysere rå datasæt for at udlede en konklusion om de oplysninger, de har.
• Python (i maskinlæring)Python (i maskinlæring)Python er et programmeringssprog, der foretrækkes til programmering på grund af dets store funktioner, anvendelighed og enkelhed. Det passer bedst til maskinindlæring
• finansiel Ingeniørfinansiel Ingeniørfinansiel teknik omfatter et bredt, tværfagligt fagområde og praksis, der i det væsentlige anvender en teknisk tilgang
• sådan skraber du lagerdata med Pythonhvordan man skraber lagerdata med Pythonfinansielle fagfolk, der ønsker at opgradere deres færdigheder, kan gøre det ved at lære at skrabe lagerdata med Python-programmeringssproget.