エンタープライズ データ ウェアハウスがビジネスに与える影響: 概念と利点の説明

現在、デジタル時代において、膨大なデータのシームレスな運用と活用のフローは、企業が関連性と需要を維持するために不可欠なポイントです。 このニーズに対処する優れたソリューションは、組織のすべてのデータのハブ ストレージであるエンタープライズ データ ウェアハウス (EDW) です。 このようなソフトウェアを使用すると、企業はさまざまな情報源から抽出された情報を統合して構造化し、洞察と研究のための完全な情報源を確保できます。 この記事は、EDW の概念とその価値、そしてデータ調査を反映した賢明な意思決定に貢献する組織を後押しする方法について詳しく知るのに役立ちます。

エンタープライズ データ ウェアハウスの概念

エンタープライズ データ ウェアハウス (EDW) は、企業内のさまざまなリソースから取得した膨大な量の情報と詳細を保管する集中ハブです。 このソリューションは、組織全体にわたるデータの完全なビジョンを提供することにより、ビジネス インテリジェンスと分析ソフトウェアに重点を置いて設計されています。

今日、EDW は非常に人気があり、データ調査、情報に基づいた戦略の実行を支援し、成功を収めることを目的として、さまざまな規模および幅広い分野の企業によって適用されています。 EDW の主な目的は、企業全体のデータに関する完全な信頼できる情報源を提供し、従業員が詳細を見つけて探索できるようにすることです。

EDW は伝統的に記録された情報で構成されており、事業計画の策定や今後の段階を充実させることができる傾向や検討の特定をサポートします。 入力は注文と洞察の生成を快適にする戦略で抽出され、企業内のユーザーが倉庫自動化テクノロジーを使用して分析データを簡単かつ直接的に取得できるようにします。

その事実とは別に、EDW は企業が必要なソースから要素を収集することを保証することでデータ接続を可能にします。 これは、CRM、ERP、HR などの社内ソフトウェアから取得した情報だけでなく、CRM、ERP、HR などの社内ソフトウェアから取得した外部情報、ソーシャル メディア、Web インサイト、市場などの外部情報ソースを意味する場合もあります。分析。 このすべてのデータを 1 か所に統合​​することで、組織は自社の業務と顧客をより完全に把握できるようになります。

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EDW アーキテクチャ

このようなソフトウェアのアーキテクチャは可変であり、企業の正確なニーズを反映して概要を定めることができます。 それでも、基本的なモデル、つまり伝統的なアプローチと現代的なアプローチを要約する必要があります。

従来のアーキテクチャ内では、データ リポジトリ、統合、ビジネス インテリジェンスの各層を分離する多層アーキテクチャを意味します。 これは長期にわたって活用されており、現在に至るまで人気のある亜種であり続けています。 ただし、これを設計して継続的なサポートを確保するには、複雑でコストがかかる場合があります。

最新のものに関しては、生の情報を組み込んだ大量のストレージであるデータ プールに基づいています。 これは、企業が固定されたアプローチで広範な知識を保持し、活用することを容易にするため、これまでに説明したモデルとは対照的に、比較的調整可能です。 いずれにしても、絶対的なデータの正確性、互換性、信頼性を確認するには、高度なデータ手順と管理力が必要になる場合があります。

EDWの種類

私たちは、組織が明示的な要求と要件に基づいて確立することを選択できる、いくつかのタイプのエンタープライズ データ ウェアハウスの概要を説明することができます。 各種類の EDW には典型的な利点と弱点があるため、企業は特定の種類の EDW を選択する前に、選択肢を正確に評価する必要があります。

集中型EDW

これは、すべてのデータがスタンドアロンの完全なハブに蓄積される、最もよく知られたタイプのデータ ウェアハウスです。 このような EDW は、情報に関する本格的な信頼できる情報源を備えた機関内で採用されています。 一元化されたソリューションは、すべてのデータが 1 か所に保存されるため、操作やサポートが複雑ではありません。 それにもかかわらず、その複雑さは集中型 EDW の拡張と膨大な情報プールの処理にある可能性があり、その結果、多数の発信元からのデータの収集がさらに複雑になります。

フェデレーテッド EDW

この EDW は、一連の関係からの情報を統合する分散リポジトリとして説明できます。 フェデレーテッド タイプについて詳しく説明すると、データは多くのスポットに保存され、共同インターフェイスを介してアクセスできます。 このようなタイプの EDW は、さまざまな事業部門や子会社を意味する、大量のデータ ソースを持つ施設で採用されています。 この選択は、十分にスケーラブルであり、大規模な負荷を処理できます。 ただし、混合ソース内で高いデータ品質と十分な清浄性を保証するのは難しい場合があることに注意する必要があります。

ハブアンドスポーク EDW

簡単に言うと、これは統合 EDW と連合 EDW のハイブリッドです。 このような EDW では、データは集中ハブに蓄積され、必要なデータ ソースにバインドされたスポークのネットワークを介して利用できます。 従来、集中型データ ソースと分散型データ ソースを組み合わせて使用​​している企業は、そのコンセプトにより、このタイプが非常に有益であると考えています。 ハブアンドスポークは拡張性が高く、大量のデータに効果的に対処できることが高く評価されていますが、それでも導入とサポートに問題が生じる可能性があります。

データマートEDW

データ マート EDW は、集中型 EDW の小規模でより集中的なバージョンであり、販売やマーケティング、その他必要なものに関連する正確なビジネス手順や運用を維持するために編成されています。 データ マートは通常、集中型 EDW からのデータ取得内に構築され、特定の使用例に合わせて調整された別のデータベースに予約されます。 データをより集中的に表示する必要がある特定のビジネス ニーズがある企業は、このタイプを大いに活用するでしょう。 さらに、管理と維持も簡単です。

仮想EDW

従来、仮想ソリューションは、収集した部分をハブに保持する必要を除いて、かなりの数のソースからの詳細を統合的に垣間見ることができます。 ここで、関係者は企業の要件を満たすデータをリアルタイムで表示できます。 頻繁に利用されるオプションは、スター スキーマとスノーフレーク スキーマです。これは、ディメンション フラットでラップされたファクト テーブルを組み込んだプレーンなサンプルです。 スノーフレークはより複雑なものの 1 つであり、ディメンション テーブルの追加の正規化が含まれています。

参照:ビジネスの繁栄はエンタープライズ アプリケーションの統合にどのように依存しますか?

エンタープライズ データ ウェアハウスを作成するにはどうすればよいですか?

エンタープライズ データ ウェアハウスの実装フローは、複数のステップからなる長い手順であり、綿密で綿密な戦略の作成、および次の設計と構成がなければ適切に実行できません。 EDW 構築プロセスを明らかにする広範なロードマップを見てみましょう。

ビジネス要件を定義する

製品の作成は、ビジネス要件、目標、目的を特定することから始めます。 これは、EDW で収集および分析する必要があるデータを決定するのに役立ちます。

データモデルの選択

企業の要件に合った情報モデルを選択する必要があります。 頻繁に利用されるオプションは、スター スキーマとスノーフレーク スキーマです。 スター スキーマは、ディメンション フラットでラップされたファクト テーブルを組み込んだプレーンなサンプルです。 スノーフレークはより複雑なものの 1 つであり、ディメンション テーブルの追加の正規化が含まれています。

ソリューション スタックを選択する

現在、当社は EDW ソフトウェアの開発に適した膨大な種類の技術機器を取り揃えています。 会社の状況、財務リソース、技術的熟練度を反映した技術スタックを検討する必要があります。 参考までに、従来の EDW ソリューションは、Hadoop、Spark、NoSQL データベース、および Oracle や SQL Server などの従来の RDBMS システムで構成されています。

データウェアハウスを計画する

選択したデータ モデルおよび以前に選択したソリューション スタックに基づいて確立されたデータ ウェアハウス スキーマを整理することに特別な努力を払う必要があります。 これにより、会社のニーズを維持するためのテーブル、ビュー、インデックスの作成に対処できます。 このため、ソースから EDW にデータをシフトするための ETL (抽出、変換、ロード) フローを決定することも賢明な場合があります。

データ ウェアハウスを構築する

データ ウェアハウスの設計が完了したら、実装に進む準備がすべて整います。 これは、データベース環境のセットアップ、テーブルや追加のデータベース オブジェクトの構築、ETL アクションの構成などのアクティビティを意味します。 データ ウェアハウスをテストして、組織の中核目標とパフォーマンス目標を確実に満たしていることを確認する機会もあります。

データ管理を適用する

データ管理は、EDW に保存されている情報の可用性、有用性、安全性、安全性を整理する手法として説明できます。 データ ガバナンス ポリシーと戦略を適用して、データが有効で、一貫性があり、十分に保護されていることを保証します。

ユーザーの入場を保証する

ユーザーに EDW へのアクセスを提供することは重要なポイントです。 そのため、ユーザーアカウントの登録、権限の設定、レポートやダッシュボードの作成などの機能が必要になります。 その結果、ユーザーはデータを活用して分析できるようになります。

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容量を追跡して合理化する

最後に、クエリ パフォーマンスを追跡し、ボトルネックを特定し、データが迅速かつ正確にロードされるように ETL 操作を最適化することで、EDW のパフォーマンスの監視と適応を怠らないようにしてください。

EDW 導入の流れは複雑な手順であり、綿密な戦略と取り組みが必要です。 これらの手順に従うことで、ビジネス要件を満たし、データ分析のニーズをサポートする EDW を作成できます。

著者: ユリヤ・メルニク

この記事は Yuliya Melnik によって書かれています。 Yuliya は Cleveroad のテクニカル ライターです。 ウクライナのウェブおよびモバイルアプリ開発会社です。 彼女は世界をより良い場所にする革新的なテクノロジーに情熱を持っており、鮮やかな感情を呼び起こすコンテンツを作成するのが大好きです。