datalagring

Vad är datalagring?

datalagring kan definieras som processen för datainsamling och lagring från olika källor och hantera den för att ge värdefulla affärsinsikter. Det kan också kallas elektronisk lagring, där företag lagrar en stor mängd data och information. Det är en kritisk komponent i ett Business intelligence-system som involverar tekniker för data analysis data AnalyticsData analytics är vetenskapen att analysera råa datamängder för att härleda en slutsats om den information de innehar..

datalagring är en blandning av teknik och komponenter som möjliggör en strategisk användning av data. Det är den elektroniska insamlingen av en betydande mängd information av en organisation avsedd för fråga och analys snarare än för behandling av transaktioner. Datalagring är en metod för att översätta data till information och göra den tillgänglig för konsumenterna i tid för att göra skillnad.

förstå datalagring

dataanalys används för att erbjuda djupare information om en organisations prestanda genom att jämföra kombinerade data från olika heterogena datakällor. Ett datalager kör frågor och analyser av historiska data som erhålls från transaktionsresurser.

tanken med datalagring utvecklades på 1980-talet för att hjälpa till att bedöma data som hölls i icke-relationella databassystem. Det var utformat för att göra det möjligt för företag att använda sina arkiverade data för att hjälpa dem att uppnå en företagsfördel. Den stora mängden data i datacenter kommer från olika platser, såsom kommunikation, försäljning och ekonomi, kundbaserade applikationer och externa partnernätverk.

Alla data som läggs in i lagret ändras inte och kan inte ändras eftersom datalagret analyserar incidenter som tidigare har hänt genom att koncentrera sig på förändringar i data över tiden. Datalagring bör göras så att de lagrade uppgifterna förblir säkra, pålitliga och enkelt kan hämtas och hanteras.

steg i datalagring

följande steg är involverade i processen för datalagring:

1. extraktion av data-en stor mängd data samlas in från olika källor.
2. rengöring av data-när data har sammanställts går det igenom en rengöringsprocess. Data skannas för fel, och eventuella fel som hittats korrigeras eller utesluts.
3. konvertering av data-efter att ha rengjorts ändras formatet från databasen till ett lagerformat.
4. lagring i ett lager – när de har konverterats till lagerformatet går data som lagras i ett lager genom processer som konsolidering och sammanfattning för att göra det enklare och mer samordnat att använda. När källor uppdateras med tiden läggs mer data till i lagret.

fördelar med datalagring

datalagring – när framgångsrikt implementerat – kan gynna en organisation på följande sätt:

1. Konkurrensfördel

den massiva avkastningen på investeringar för företag som framgångsrikt infört ett datalager visar den enorma konkurrensfördel som tekniken ger. De konkurrensfördelkonkurrensfördelen konkurrensfördel är ett attribut som gör det möjligt för ett företag att överträffa sina konkurrenter. Det gör det möjligt för ett företag att uppnå överlägsna marginaler uppnås genom att göra det möjligt för beslutsfattare att få tillgång till data som kan avslöja tidigare otillgänglig och outnyttjad information relaterad till kunder, krav och trender.

2. Ökad produktivitet hos beslutsfattare

datalagring ökar effektiviteten hos beslutsfattarna genom att tillhandahålla ett sammankopplat arkiv med konsekventa, opartiska och historiska data. Datalagring hjälper till att införliva data från olika motstridiga strukturer i en form som ger en tydligare bild av företaget. Genom att översätta data till användbar information hjälper datalagring marknadschefer att göra mer praktiska, exakta och pålitliga analyser.

3. Kostnadseffektivt beslutsfattande

datalagring håller all data på ett ställe och kräver inte mycket IT-stöd. Det finns mindre behov av information utanför industrin, vilket är kostsamt och svårt att integrera.

nackdelar med datalagring

följande problem kan associeras med datalagring:

1. Underskattning av dataladdningsresurser

ofta misslyckas vi med att uppskatta den tid som behövs för att hämta, rengöra och ladda upp data till lagret. Det kan ta en stor del av den totala produktionstiden, även om vissa resurser finns på plats för att minimera den tid och ansträngning som spenderas på processen.

2. Dolda problem i källsystem

dolda problem i samband med källnätverk som levererar datalagret kan hittas efter år av icke-upptäckt. När du till exempel anger ny egenskapsinformation kan vissa fält Acceptera NULL, vilket kan leda till att personal anger ofullständiga egenskapsdata, även om de var tillgängliga och relevanta.

3. Datahomogenisering

datalagring handlar också om liknande dataformat i olika datakällor. Det kan leda till förlust av vissa värdefulla delar av data.

ytterligare resurser

för att hjälpa dig att utveckla din karriär till din fulla potential kommer dessa ytterligare resurser att vara till stor hjälp:

• Data AnalyticsData AnalyticsData analytics är vetenskapen att analysera råa datamängder för att härleda en slutsats om den information de innehar.
• Python (i maskininlärning)Python (i maskininlärning)Python är ett programmeringsspråk som föredras för programmering på grund av dess stora funktioner, användbarhet och enkelhet. Det passar bäst maskininlärning
• Financial EngineeringFinancial EngineeringFinancial Engineering omfattar ett brett, tvärvetenskapligt studieområde och övning som i huvudsak tillämpar en teknisk strategi
• hur man skrapar lagerdata med Pythonhur man skrapar lagerdata med PythonFinancial-proffs som vill uppgradera sina färdigheter kan göra det genom att lära sig att skrapa lagerdata med Python-programmeringsspråket.