Kurumsal Veri Ambarı İşletmeleri Nasıl Etkiler: Açıklanan Konsept ve Avantajlar

Şu anda, dijital çağımızda, operasyon akışı ve çok büyük miktarda verinin sorunsuz bir şekilde kullanılması, işletmelerin ilgili ve talep edilen durumda kalması için ayrılmaz bir noktadır. Bu ihtiyacı karşılamak için harika bir çözüm, bir kuruluşun tüm verileri için merkez depolama olan bir kurumsal veri ambarıdır (EDW). Bu tür yazılımlar, şirketlerin bir dizi kaynaktan çıkarılan bilgileri entegre etmesine ve yapılandırmasına olanak tanır ve içgörü ve araştırma için mutlak kaynak sağlar. Bu makale, EDW kavramını, değerini ve veri araştırmasını yansıtan akıllıca kararlara katkıda bulunan kuruluşları nasıl desteklediğini anlamanıza yardımcı olacaktır.

Bir Kurumsal Veri Ambarı Kavramı

Kurumsal Veri Ambarı (EDW), bir şirket içindeki çeşitli kaynaklardan alınan muazzam miktarda bilgi ve ayrıntıyı tutan merkezi bir merkezdir. Bu çözüm, tüm kuruluşa yayılan eksiksiz veri vizyonunu sunarak iş zekası ve analitik yazılımına odaklanılarak tasarlanmıştır.

Günümüzde gerçekten popüler olan EDW'ler, veri araştırmayı amaçlayan, bilinçli bir stratejinin uygulanmasına yardımcı olan ve başarı elde eden, farklı büyüklükteki firmalar tarafından ve geniş bir etki alanında uygulanmaktadır. Bir EDW'nin temel amacı, çalışanların ayrıntıları bulmasını ve keşfetmesini kolaylaştıran kurum genelindeki veriler için tam teşekküllü bir gerçek kaynağı sağlamaktır.

EDW'ler geleneksel olarak, iş planı geliştirmenin yanı sıra atılacak diğer aşamaları zenginleştirebilecek eğilimleri ve incelemeyi belirlemeyi destekleyen kayıtlı bilgiler içerir. Girdi, sipariş vermede rahatlık ve içgörü oluşturmayı garanti eden bir stratejiyle çıkarılır ve şirket içindeki kullanıcıların depo otomasyon teknolojisi ile analitik verileri basit ve doğrudan elde etmelerini sağlar.

Bunun yanı sıra EDW'ler, şirketlerin çeşitli gerekli kaynaklardan öğeleri toplamasını garanti ederek veri bağlantısına izin verir. CRM, ERP ve HR gibi dahili yazılımlardan elde edilen bilgilerin yanı sıra CRM, ERP ve HR gibi dahili yazılımlardan elde edilen dış bilgilerin yanı sıra sosyal medya, web içgörüleri ve pazar gibi dış bilgi kaynaklarından elde edilen bilgileri ima edebilir. analitik. Kuruluşlar, tüm bu verileri tek bir yerde entegre ederek operasyonları ve müşterileri hakkında daha eksiksiz bir görüş elde edebilir.

İlgili: 2023'te Şimdi Kullanabileceğiniz En İyi 6 Kurumsal SEO Aracı.

EDW Mimarisi

Bu tür yazılımların mimarisi değişkendir ve şirketin kesin ihtiyaçlarını yansıtacak şekilde ana hatları çizilebilir. Yine de temel modelleri özetlemek gerekiyor: geleneksel yaklaşım ve modern yaklaşım.

Geleneksel olanın içinde, veri havuzu, entegrasyon ve iş zekası katmanlarını birbirinden ayıran çok katmanlı bir mimariyi kastediyoruz. Uzun bir süredir kullanılmaktadır ve şimdiye kadar popüler değişken olmaya devam etmektedir. Yine de bu, sürekli desteği tasarlamak ve sağlamak için karmaşık ve maliyetli olabilir.

Modern olana gelince, bir veri havuzuna, ham bilgileri içeren önemli bir depolamaya dayanır. Daha önce tanımladığımız modelin aksine görece daha ayarlanabilir, çünkü şirketlerin kapsamlı bilgi büyüklüklerini sabit bir yaklaşımda tutmasını ve bunlarla çalışmasını kolaylaştırıyor. Ne olursa olsun, mutlak veri kesinliğini, uyumluluğunu ve güvenilirliğini tespit etmek için karmaşık veri prosedürlerine ve güçlü yönetim özelliklerine ihtiyaç duyabilirsiniz.

EDW Türleri

Kuruluşların kendi açık talep ve gereksinimlerine göre seçebilecekleri birkaç Kurumsal Veri Ambarı türünün ana hatlarını belirleyebiliyoruz. Her bir EDW türü, tipik avantajlar ve zayıflıklar sunar ve işletmeler, belirli bir EDW türünü seçmeden önce seçeneklerini tam olarak değerlendirmelidir.

Merkezi EDW

Tüm verilerin bağımsız, eksiksiz bir merkezde toplandığı en bilinen veri ambarı türüdür. Böyle bir EDW, bilgileri için tam teşekküllü bir gerçek kaynağı olan kurumlarda kullanılır. Tüm veriler tek bir yerde saklandığından merkezi çözüm, manipülasyon ve destek açısından karmaşık değildir. Bununla birlikte, karmaşıklık, merkezileştirilmiş EDW'nin ölçeklendirilmesinde ve çok sayıda kaynaktan gelen verilerin daha karmaşık bir şekilde toplanmasıyla sonuçlanan geniş bir bilgi havuzunun kullanılmasında yatabilir.

Birleşik EDW

Bu EDW, bilgileri bir dizi ilişkiden birleştiren dağıtılmış bir havuz olarak tanımlanabilir. Birleştirilmiş bir tür hakkında daha fazla konuşmak gerekirse, veriler, ortak bir arabirim aracılığıyla erişme yeteneği ile birkaç noktada korunur. Bu tür bir EDW türü, önemli veri kaynaklarına sahip kuruluşlar tarafından kullanılır, bu da farklı iş birimleri veya yan kuruluşlar anlamına gelir. Bu seçim onaylayıcı bir şekilde ölçeklenebilir ve kapsamlı yüklerin üstesinden gelebilir. Ancak karışık kaynaklarda yüksek veri kalitesini ve yeterli temizliği garanti etmenin zor olabileceğini bilmelisiniz.

Hub-and-Spoke EDW

Kısaca söylemek gerekirse, konsolide ve birleşik EDW'lerin bir melezidir. Böyle bir EDW'de, veriler merkezi bir merkezde toplanır ve gerekli veri kaynaklarına bağlanan bir konuşmacı ağı aracılığıyla kullanılabilir. Geleneksel olarak, merkezi ve merkezi olmayan veri kaynaklarının bir kombinasyonuna sahip olan işletmeler, konseptleri nedeniyle bu türü oldukça faydalı bulmaktadır. Hub ve bağlı bileşen, yüksek ölçeklenebilirliği nedeniyle takdir edilmektedir ve büyük hacimli verilerle etkili bir şekilde başa çıkabilir, yine de benimsenmesi ve desteklenmesi sorunlu olabilir.

Veri Mart EDW'si

Bir veri mart EDW'si, satış veya pazarlama veya ihtiyaç duyulan başka herhangi bir şeyle ilgili olarak, örnek vermek gerekirse, kesin bir iş prosedürünü veya operasyonunu sürdürmek için organize edilmiş, merkezileştirilmiş EDW'nin daha küçük, daha yoğun bir versiyonudur. Veri pazarları genellikle merkezileştirilmiş EDW'den veri alımı içinde oluşturulur ve belirli bir kullanım durumuna göre ayarlanan ayrı bir veritabanında saklanır. Verilerin daha odaklanmış bir şekilde görülmesini gerektiren özel iş ihtiyaçları olan şirketler bu türden büyük avantajlar elde edecektir. Dahası, yönetimi ve bakımı kolaydır.

Sanal EDW

Sanal bir çözüm, geleneksel olarak, toplanan parçaları bir merkezde tutma gerekliliği dışında, önemli sayıda kaynaktan ayrıntılara birleştirilmiş bir bakış sunar. Burada taraflar, kurumunuzun gereksinimlerini karşılayan verileri gerçek zamanlı olarak görüntüleyebilir. Sıklıkla kullanılan seçenekler, yıldız ve kar tanesi şemasıdır - boyut daireleriyle sarılmış bir olgu tablosunu içeren düz bir örnek. Kar tanesi, daha yüksek karmaşıklıklardan biridir ve boyut tablolarının ekstra normalizasyonunu içerir.

Ayrıca bkz: İşletmenin Refahı Kurumsal Uygulama Entegrasyonuna Nasıl Bağlıdır?

Kurumsal Veri Ambarı Nasıl Oluşturulur?

Bir Kurumsal Veri Ambarının uygulama akışı, kapsamlı ve derinlemesine bir strateji oluşturmanın yanı sıra aşağıdaki tasarım ve yapılandırma olmadan düzgün bir şekilde yapılamayan çok adımlı ve uzun bir prosedürdür. EDW oluşturma sürecini açıklayan kapsamlı bir yol haritası ile tanışalım:

İş gereksinimlerinizi tanımlayın

İş gereksinimlerinizi, amaçlarınızı ve hedeflerinizi belirleyerek ürün oluşturmaya başlayın. Bu, EDW'nizde toplamanız ve analiz etmeniz gereken verileri belirlemenize yardımcı olacaktır.

Bir veri modeli seçin

Şirketinizin gereksinimlerine uyan bir bilgi modeli seçmelisiniz. Sık kullanılan seçenekler yıldız ve kar tanesi şemasıdır. Yıldız şeması, boyut daireleriyle sarılmış bir olgu tablosunu içeren sade bir örnektir. Kar tanesi, daha yüksek karmaşıklıklardan biridir ve boyut tablolarının ekstra normalizasyonunu içerir.

Bir çözüm yığını seçin

Şu anda, EDW yazılımının geliştirilmesine uygun çok çeşitli teknik enstrümanlara sahibiz. Şirketinizin koşullarını, finansal kaynaklarını ve teknik yeterliliğini yansıtan bir teknoloji yığını düşünmelisiniz. Size rehberlik etmesi için geleneksel EDW çözümleri, Hadoop, Spark, NoSQL veritabanları ve Oracle veya SQL Server gibi geleneksel RDBMS sistemlerini içerir.

Veri ambarını planlayın

Seçtiğiniz veri modeli ve önceden seçilen çözüm yığını üzerinde oluşturulan veri ambarı şemanızı düzenlemek için ekstra çaba göstermelisiniz. Bu, şirketinizin ihtiyaçlarını sürdürmek için tablolar, görünümler ve dizinler oluşturmaya yöneliktir. Bunun için, verileri kaynaktan EDW'ye kaydırmak için ETL (çıkarma, dönüştürme, yükleme) akışlarınızı belirlemeniz de akıllıca olabilir.

Veri ambarınızı oluşturun

Veri ambarınızı tasarladıktan sonra, uygulamaya geçmek için her şey hazırdır. Veritabanı ortamınızı kurma, tablolar ve ek veritabanı nesneleri oluşturma ve ETL eylemlerinizi yapılandırma gibi etkinlikleri ifade eder. Ayrıca, temel kuruluş hedeflerinizi ve performans hedeflerinizi karşıladığından emin olmak için veri ambarınızı test etme fırsatı da vardır.

Veri yönetimini uygula

Veri kontrolü, EDW'nizde depolanan bilgilerin kullanılabilirliğini, faydasını, iyiliğini ve güvenliğini organize etme tekniği olarak açıklanabilir. Verilerinizin geçerli, tutarlı ve yeterince korunduğundan emin olmak için veri yönetimi ilkelerini ve stratejilerini uygulayın.

Kullanıcı kabulünü sağlayın

EDW'nize kullanıcı erişimi sağlamak önemli bir noktadır. Bu nedenle, kullanıcı hesabı kaydı, izinlerin ayarlanması, rapor ve gösterge tablosu oluşturma gibi özellikler gereklidir. Bunun bir sonucu olarak, kullanıcılar verileri kullanabilir ve analiz edebilir.

İlgili: Kuruluşunuz için Neden Sıfır Güveni Uygulamalısınız?

Kapasiteyi takip edin ve kolaylaştırın

Son olarak, verilerin hızlı ve doğru bir şekilde yüklenmesini sağlamak için sorgu performansını izleyerek, darboğazları belirleyerek ve ETL işlemlerinizi optimize ederek EDW'nizin performansını izlemeyi ve uyarlamayı ihmal etmeyin.

Bir EDW uygulamasının akışı, kapsamlı bir strateji ve taahhüt gerektiren karmaşık bir prosedürdür. Bu adımları izleyerek iş gereksinimlerinizi karşılayan ve veri analizi ihtiyaçlarınızı destekleyen bir EDW oluşturabilirsiniz.

Yazar: Yuliya Melnik

Bu makale Yuliya Melnik tarafından yazılmıştır. Yuliya, Cleveroad'da teknik bir yazardır. Ukrayna'da bir web ve mobil uygulama geliştirme şirketidir. Dünyayı daha iyi bir yer haline getiren yenilikçi teknolojiler konusunda tutkulu ve canlı duygular uyandıran içerikler yaratmayı seviyor.