Hva innebærer et moderne datavarehus?

Likevel, til tross for dette, klarer mange organisasjoner ikke å realisere noen verdi fra dataene sine, enten fordi de ikke har noen enkel måte å få tilgang til dataene sine på, eller fordi de ikke har de nødvendige verktøyene og systemene på plass for å analysere dem på riktig måte. De mangler med andre ord de nødvendige datahåndteringsevnene. 

Det er her det moderne datavarehuset kommer inn.

Det lar organisasjoner gjøre om den enorme mengden data de samler inn fra operasjonssystemene som for eksempel markedsføringsplattformer, CRM-er og salgsplattformer til handlingsbare data som er enkle å forstå. Som så kan lagre historiske data og innta gjeldende data fra en rekke systemer for å danne en enkel kilde til sannhet som lar organisasjoner ta bedre beslutninger.

Problemet er imidlertid at det kan være utfordrende for organisasjoner å implementere et moderne datavarehus eller moderne dataområde som passer deres spesifikke behov og krav. Det som gjør denne utfordringen komplisert er at det er så mye informasjon tilgjengelig der ute at det er vanskelig å vite hvor du skal begynne eller til og med finne riktig informasjon.

Heldigvis er vi her for å hjelpe, og med denne artikkelen vil vi se på moderne datavarehus mer detaljert og se hva deres egenskaper er, hvorfor du bør vurdere å modernisere datavarehuset ditt, og enda viktigere, hvordan du bør gå frem implementering av et moderne datavarehus.

Hva er et datavarehus?

Før vi ser på moderne datavarehusarkitektur mer detaljert, starter vi på det grunnleggende og ser på hva et datavarehus er. Ifølge Wikipedia har et datavarehus flere grunnleggende egenskaper. Disse er:

• Et datavarehus brukes til rapportering og dataanalyse og er en kjernekomponent i Business Intelligence.
• Datavarehus er sentrale depoter for integrerte data samlet fra en eller flere forskjellige kilder eller virksomhetsområder.
• Datavarehus lagrer både nåværende og historiske data på ett enkelt sted der de brukes til å lage analytiske rapporter for ansatte på tvers av en hel bedrift.
• Dataene som er lagret i et datavarehus samles inn fra ulike driftssystemer som markedsføring eller salg.
• Dataene i datavarehuset kan passere gjennom et operativt datalager og kan kreve datarensing for å sikre datakvalitet og integritet før de brukes til rapportering og analyser.

Konseptet høres noe komplisert ut, så det er nødvendig å pakke ut egenskapene ovenfor til en enkel definisjon:

Vi kan definere et datavarehus som et sentralt datalager som samler, lagrer og konsoliderer data fra en rekke kilder i en organisasjon for å støtte dataanalyse og forretningsintelligens. Hvis vi forenkler dette ytterligere, kan vi si at et datavarehus samler data, behandler det og organiserer det for å lette effektiv analyse.

Nå som vi har en enkel definisjon på et datavarehus, må vi skille det fra andre vanlige dataløsninger for å unngå forvirring. Så sammenlignet med datavarehus:

• Databaser samler inn data for å muliggjøre rapportering, men er ikke laget for å sentralisere og lagre store datamengder. Databaser er imidlertid en kjernekomponent i et datavarehus.
• Data Lake lagrer også enorme mengder data, men disse dataene er strukturert, semi-strukturert, ustrukturert i sitt opprinnelige format, og behandler disse dataene på forespørsel. Slik har data lakes et annet formål, men utfyller datavarehuset.
• Data marts er en enkel form for datavarehus og som samler data fra noen få kilder og brukes vanligvis i bare én del av en organisasjon.

Hva er et moderne datavarehus?

Selv om datavarehus har eksistert ganske lenge, har de utviklet seg betraktelig i nyere tid som følge av nye teknologiinnovasjoner, og fremkomsten og populariteten til big data. Så nå som vi har sett på hva et datavarehus er, la oss ta dette et skritt videre for å se hva et moderne datavarehus er.

Selv om det ikke er noen streng definisjon av hva et moderne datavarehus er, er det noen overlappende temaer vi ser i moderne datavarehus. Disse er:

• Automasjon. Moderne datavarehus implementerer datautvinning og transformasjonsverktøy, samt en rekke automasjonsverktøy som forenkler prosessen med å samle inn, lagre og analysere data. Disse verktøyene hjelper på sin side organisasjoner med å sikre datakvalitet og integritet samtidig som de eliminerer feil. Til syvende og sist gjør dette dem mer produktive og effektive.
  
• Fleksibelt. Moderne datavarehus er vanligvis fleksible nok til å tillate organisasjoner å gjøre justeringer etter hvert som deres spesifikke behov og krav endres. I motsetning til tradisjonelle datavarehus var dette rett og slett ikke mulig.
  
• Modulær arkitektur. Moderne datavarehus har vanligvis en modulær arkitektur som lar organisasjoner implementere og bruke spesifikke komponenter avhengig av deres spesifikke behov og krav. Dette lar dem også utvide datavarehuset sitt når det er nødvendig.
  
• Robust og spenstig. Moderne datavarehus har ofte svært overfødige, tilgjengelige komponenter som en del av arkitekturen som sikrer at tjenestene alltid er tilgjengelige. Som et resultat støtter den fullstendig en organisasjons forretningsdrift og eliminerer feil som kan påvirke ytelsen deres.
  
• Skalerbar. På grunn av deres modulære arkitektur og deres evne til å skaleres opp eller ned avhengig av en organisasjons behov og krav, er moderne datavarehus langt mer skalerbare enn deres tradisjonelle motparter der organisasjoner vil være begrenset av faste installasjoner av maskinvare.
  
• Forskjellige data. Moderne datavarehus lar organisasjoner samle og lagre forskjellige typer data, inkludert strømmedata, strukturerte data, semistrukturerte data og ustrukturerte data.
  
• Komponenter. Moderne datavarehus har vanligvis et hav av ferdige komponenter, utvidelser og innebygde pakker. Dette lar organisasjoner utvide funksjonaliteten til plattformen der det er nødvendig og minimerer tilpasset koding i implementering og vedlikehold av datavarehuset.
  
• Sky-først. Cloud computing-teknologien har utviklet seg betydelig de siste årene, og den har blitt mye billigere. Som et resultat er det langt rimeligere enn lokal datainfrastruktur der organisasjoner må installere og vedlikeholde maskinvare og oppdatere programvare. Enkelt sagt reduserer det vedlikeholdskostnadene til tradisjonelle datavarehusmodeller, samtidig som prisen senkes.

Gratis guide: Sjekkliste for å bygge en moderne data estate

Last ned guide

Trenger du et moderne datavarehus?

Du må vanligvis modernisere datavarehuset ditt hvis du sliter med følgende:

• Du har forskjellige typer brukere du ønsker å gi data til (avanserte brukere som jobber med rådata og AI og ML i ODX, forretningsbrukere som jobber med rensede, berikede og konsoliderte data i datavarehuset, eller tilfeldige brukere som jobber med rutinerapporter i det semantiske laget).
• Du vil bruke mer tid på å få verdi fra dataene dine enn å organisere, rense og organisere dem.
• Du bruker for mye tid på å vente på at data skal leveres til deg.
• Du bruker for mye tid på å dokumentere det.
• Du har problemer med versjonskontroll.
• Du ønsker å være uavhengig av utvikleren.
• Du ønsker å være uavhengig fra frontend.
• Du samler inn data fra forskjellige kilder som tar mye tid og krefter og kan føre til tapte forretningsmuligheter.
• Du har ikke oversikt over forretningsprosessene dine. Som et resultat er du mindre effektiv og mindre produktiv.
• Du sliter med å identifisere de mest verdifulle kundene dine, og som et resultat klarer du ikke å forbedre prosessene dine for å beholde kundene dine.
• Du har ikke nok informasjon og data om kundene dine, noe som påvirker markedsføringskampanjene dine negativt og gjør dem mindre effektive eller ineffektive.
• Kvaliteten på dataene dine er slik at du ikke har stabil rapportering. Dette påvirker deretter forretningsprosessene dine negativt.
• Du sliter med å importere og integrere data fra dine forretningssystemer på grunn av problemer med skalerbarhet og tilgjengelighet.
• Tempoet du bruker data med er for høyt. Med andre ord, vinduet for å samle inn data, analysere det og rapportere om dataene er for kort.

Ved å modernisere datavarehuset ditt vil du fjerne alle disse utfordringene, fordi det lar deg gjøre enorme mengder data fra dine operasjonelle systemer til et format som er lett å forstå. Og fordi datavarehus er optimalisert for lesetilgang, vil du kunne generere rapporter raskere. Dette lar deg igjen ta bedre beslutninger og gjøre forretningsprosessen din mer effektiv og produktiv.

I tillegg vil du nyte mange andre fordeler når du moderniserer datavarehuset ditt. Disse inkluderer:

• Hvis du går for en «sky-først»-tilnærming, trenger du ikke kjøpe, installere eller vedlikeholde fysisk maskinvare. Derfor har du ingen kapitalutgifter på forhånd, og du har bare lave driftsutgifter.
• Moderne datavarehus er langt mindre komplekse å sette opp sammenlignet med sine tradisjonelle motparter. Dette gjør dem også lettere å prototype og gi forretningsverdi for organisasjonen din.
• Moderne datavarehus er mye enklere, raskere og rimeligere å skalere ettersom dine behov og krav endres.
• Moderne datavarehus kan utføre komplekse analytiske spørringer mye raskere enn tradisjonelle datavarehus på grunn av måten de lagrer data på. Dette betyr til syvende og sist at du vil kunne få innsikt i dataene dine raskere og ta bedre beslutninger raskere.

Enkelt sagt er moderne datavarehus en grei og kostnadseffektiv måte for deg og din organisasjon å dra nytte av de siste innovasjonene innen teknologi og få innsikt fra dataene dine uten bekostning av tradisjonelle datavarehus.