Tinc dades a la meva joieria



Aquest bloc intenta descriure l’ús i les funcions del magatzem de dades i la seva importància a les empreses.

Totes les dones tenen problemes per gestionar les seves pertinences. Des de la roba fins als accessoris, necessita una cosa que l’ajudi a guardar totes les seves coses en un sol lloc. No m’imagino estar desorganitzat i estic segur que la majoria de vosaltres que llegiu això estaria d’acord amb mi. Per què és tan difícil organitzar-se? La majoria de les vegades, em sentia embolicat per la mateixa raó de ser una persona obsessiva-compulsiva.





Ara el motiu pel qual vaig plantejar-ho va ser perquè vaig llegir diversos articles sobre emmagatzematge de dades i em va recordar de mi. Igual que la meva obsessió bàsica per tenir totes les meves pertinences en un lloc en l'ordre correcte, les empreses avui en dia esperen el mateix. Hi ha possibilitats que les vostres idees d’emmagatzematge de dades siguin confuses. Hi ha molta gent que encara no té idea.

Els magatzems de dades s’utilitzen àmpliament a les organitzacions actuals. Es creu que, en els propers anys, el seu ús augmentarà gradualment. En moments difícils, prendre decisions intel·ligents i gestionar les dades de manera eficient esdevé molt crucial, és aleshores quan el magatzem de dades s’adapta perfectament. El concepte d’emmagatzematge de dades no és difícil d’entendre. La noció és crear un espai d’emmagatzematge permanent per a les dades necessàries per donar suport als informes, anàlisis i altres funcions de BI.



El concepte d’emmagatzematge de dades és senzill. Les dades s’extreuen periòdicament de les aplicacions que admeten processos empresarials i es copien a ordinadors especials. Allà es pot validar, tornar a formatar, reorganitzar, resumir, reestructurar i complementar amb dades d'altres fonts (El magatzem de dades és la meva caixa d'accessoris. Igual que gestionar la meva gamma d'accessoris dispersos en mini caixes, al seu torn emmagatzemades en una caixa gran) . El magatzem de dades es converteix en la principal font d’informació per a la generació, l’anàlisi i la presentació d’informes a través d’informes, portals i taulers ad hoc. (Em resulta més fàcil localitzar quin accessori es guarda en quina caixa)

Funcions d'un magatzem de dades

1. Funciona en equips dedicats a aquesta funció. (La meva ment)

2. Funciona amb un sistema de gestió de bases de dades (SGBD) (sèrie d'altres mini-caixes que emmagatzemen els meus accessoris)



3. Conserva les dades durant un llarg període de temps. (Emmagatzema els meus accessoris durant un llarg període de temps)

4. Combina dades obtingudes de moltes fonts (emmagatzema una sèrie d'accessoris dispersos en diferents llocs)

5. Construït al voltant d'un model de dades acuradament dissenyat que transforma les dades de producció d'un disseny d'entrada de dades d'alta velocitat a un que admet la recuperació d'alta velocitat. (La meva opció és escollir la caixa perfectament dissenyada per adaptar-me a tots els meus accessoris i diferenciar entre una caixa bona i una de mediocre)

El més difícil de crear un bon magatzem de dades és el disseny del model al voltant del qual es va construir. Cal prendre decisions sobre els noms que cal donar a cada camp, si cal reformatar cada model de dades i quins camps de meta dades s'han de calcular i afegir. Quan el magatzem de dades estigui operatiu, és important que el model de dades es mantingui estable. Si no ho fa, caldrà canviar els informes creats a partir de les dades sempre que canviï el model de dades.

Un cop s'hagi instal·lat un magatzem de dades i estigui ben poblat de dades, les coses bones comencen a trencar-se. Alguns d’ells són els següents:

1. Generació d'informes programats

2. Aplicacions analítiques empaquetades

què és sqoop en hadoop

3. Informes i anàlisis ad hoc

4. Presentació dinàmica a través de taulers

5. Capacitat de descens

6. Mineria de dades

7. Seguretat

Aquests avantatges són el que fa que la BI basada en l’emmagatzematge de dades sigui una eina de gestió crucial per a empreses que han assolit un cert nivell de complexitat.

Algunes de les grans marques amb Data Warehouse

poma

Apple opera un sistema Teradata de diversos petabytes. Apple utilitza el magatzem de dades per obtenir una millor comprensió dels seus clients entre grups de productes. Ara, cada informació d’identificació i aquestes interaccions i Tunes generen moltes dades que entren al sistema perquè l’empresa sàpiga qui és qui i què fa.

Walmart

El gegant minorista va desplegar la primera base de dades a escala de terabytes de Teradata el 1992, i des de llavors ha crescut una mica. El seu sistema operatiu era de 2,5 petabytes a partir del 2008 i, sens dubte, és ara més gran; és probable que arribi als dos dígits si es considera que funciona per separat per a Walmart i Sam’s Club, a més d’un sistema de còpia de seguretat. Els esforços d’anàlisi han ajudat essencialment a Walmart a convertir-se en una gran botiga d’enviaments.

ebay

eBay té dos sistemes al seu lloc i tots dos són grans. El seu magatzem de dades principal és de 9,2 petabyes; el seu 'sistema de singularitat' que emmagatzema clics al web i altres dades 'grans' supera els 40 petabytes. Té una única taula que inclou 1 bilió de files. Sí, això és més petit que els 50 petabytes de capacitat d’Hadoop que va afegir eBay l’any passat, però Teradata va assenyalar ràpidament que tots els seus sistemes admeten dades dins i fora d’Hadoop, de manera que no és com si eBay operés dues dades completament diferents entorns.

Starbucks

Des de 1971, Starbucks Coffee Company s’ha compromès a proveir èticament i torrar el cafè de més qualitat del món. Utilitzen un magatzem de dades empresarials d’alt rendiment que conté dades de vendes, màrqueting, gestió de botigues, punts de venda, fidelització de clients i cadena de subministrament per impulsar decisions empresarials més informades a nivell corporatiu, regional i de botiga.

Aquí hi ha alguns casos d’ús interessants:

Continental Airlines va decidir voler mantenir feliços els seus clients i va començar a avaluar-los per valor de tota la vida i va començar a fer arranjaments alternatius tan aviat com la companyia aèria es va adonar que els vols es retardarien.

Una empresa de vehicles de luxe va utilitzar Aster Data per analitzar el patró de fallades de diversos components dels seus vehicles. Es va assabentar que la il·luminació, els seients i el entreteniment infotable sovint fallaven junts (es troben al mateix circuit) i va començar a inspeccionar els tres quan un client acudeix a qualsevol servei.

Per què no et pots perdre un Data Warehouse?

El valor del magatzem de dades augmenta amb el pas del temps i val la pena començar a deixar tot en un lloc. Un retard en tenir-lo podria costar-vos, ja que els vostres competidors han aprofitat l’oportunitat.

1. Els estalvis forts provenen de coses com descobrir els descomptes perduts en els deutes o que els venedors ofereixen descomptes per sobre dels límits aprovats.

2. La consolidació de dades financeres en temps real es fa pràctica i cessen els debats sobre quina font de dades és correcta.

3. Els costos de TI i el personal dedicat als informes es redueixen considerablement.

4. En proporcionar dades de diverses fonts, els directius i executius ja no hauran de prendre decisions empresarials basant-se en dades limitades o el seu budell.

5. Un magatzem de dades emmagatzema grans quantitats de dades històriques perquè pugueu analitzar diferents períodes de temps i tendències per fer prediccions futures.

6. El magatzem de dades funciona a favor d’estalviar-vos tant de temps. Estalvien temps emmagatzemant la informació d’una empresa en un lloc. En lloc de tenir-lo en diferents ubicacions, un de centralitzat ho fa millor.

La vostra empresa necessita un magatzem de dades?

Les dades que genera la vostra empresa són de gran valor per al vostre negoci. Voleu assegurar-vos que totes les vostres dades siguin segures i accessibles en qualsevol moment del temps. Però avui, les dades han crescut enormement i les empreses estan trobant la manera de gestionar-les. El magatzem de dades sembla ser una bona aposta en aquest cas. Però la veritable pregunta és: realment la vostra empresa en necessita?

1. Dependència dels fulls de càlcul

L’ús de fulls de càlcul ha tingut un gran valor, ja que és una de les eines comercials més importants actualment. Es poden emmagatzemar una gran quantitat de dades en aquests fulls de càlcul. El problema sorgeix quan la mida de les dades comença a augmentar. Cada departament té fulls de càlcul dels quals haureu d’extreure dades per generar un informe. Si aquest és el cas, us trobeu creant informes manuals, que us poden trigar molt. Quan això passa, el magatzem de dades entra a la imatge per facilitar les coses, ja que és difícil trobar les dades ja que es distribueixen en diferents fulls.

2. Llarg període d'espera

Si esteu elaborant un informe, només per saber que heu d’esperar que els companys proporcionin la informació dels fulls de càlcul o analitzin les seves dades, us podríeu esperar més temps. La implementació d’un magatzem de dades pot ajudar a centralitzar les dades i fer-les disponibles per a tots els membres de l’equip de manera més eficaç. D’aquesta manera es redueix el temps dedicat a haver-lo de rastrejar i comunicar-se amb els companys.

3. Discrepàncies en dades i informes

Quan els líders d’equip o els membres de diferents departaments creen informes, les dades o les troballes són diferents de les vostres o d’altres informes. Això no només és frustrant, sinó que també requereix molt de temps per solucionar-ho i pot comportar costosos errors. Si en algun moment creieu que hi ha incoherències en les vostres dades, potser podríeu pensar en obtenir un magatzem de dades.

4. Temps dedicat a la generació d'informes

Idealment, hauríem de ser capaços de generar un informe utilitzant les dades existents gairebé a l'instant. En generar un informe, si creieu que heu de continuar anant a diferents fonts per comprovar si les dades s’actualitzen o si actualitzeu manualment altres fonts, notareu el temps necessari per elaborar un informe.

Com que els magatzems de dades consoliden les dades, només heu de recórrer a una font de dades. Combineu-ho amb el fet que es poden configurar molts magatzems de dades per actualitzar-los automàticament si s’actualitzen o canvien les dades d’origen i podeu garantir que les dades que utilitzeu siguin sempre correctes.

Tens alguna pregunta? Esmenteu-los a la secció de comentaris i us respondrem.

Articles Relacionats: