Vad är ett Enterprise Data Warehouse? Definition, fördelar och mer

Enterprise Data Warehouse Definition

Ett Enterprise Data Warehouse eller Data Warehouse är en bred samling affärsdata som hjälper en organisation att fatta beslut. Konceptet med datalager har funnits sedan 1980-talet. När det utvecklades för att underlätta övergången av data från verksamhet enbart från mat för att stödja beslutsstödssystem som gör att affärsintelligens kan ses.

En stor mängd data som finns i databutiker kommer från olika platser. Såsom intern marknadsföring, försäljnings- eller ekonomiapplikationer, kundinriktade applikationer eller externa partnersystem, för att bara ge några exempel.

Ur teknisk synvinkel extraherar ett datalager med jämna mellanrum data från dessa applikationer och system. Och sedan går data igenom formaterings- och importprocesser för att matcha samma lager.

Datalagret sparar dessa bearbetade uppgifter så att de kan konsulteras vid beslut. Frekvensen med vilken de extraherar eller hur de formaterar, till exempel, kommer att variera beroende på företagets behov.

Läs även: Vad är FreeBSD? Definition, funktioner, dess distributioner och mer

Vilka är fördelarna med ett Enterprise Data Warehouse? Organisationer som använder ett datalager för att få hjälp med sin analys och affärsintelligens känner till många betydande fördelar:

Genom att lägga till datakällor till en datalager kan organisationer se till att de samlar in enhetliga och relevanta data från den källan. Du behöver inte tvivla på om uppgifterna kommer att vara tillgängliga eller inkonsekventa när de kommer in i systemet. Detta säkerställer högre kvalitet och integritet hos data för att fatta logiska beslut.

Snabbare beslut:

Data från ett lager har så enhetliga format att de är redo för analys. Den erbjuder också analytisk kraft och en komplett uppsättning data för att basera beslut på bevisade fakta. När man fattar beslut är det därför inte längre nödvändigt att dra tips, ofullständiga data eller data av dålig kvalitet och riskera att ge långsamma och felaktiga resultat.

Relaterad artikel: Vad är ett datacenter?

Enterprise Data Warehouse Architecture Organisationens specifika behov avgör arkitekturen för Enterprise Data Warehouse. Några vanliga arkitekturer är följande:

Enkelt: Alla datalager delar en grundläggande design där den lagrar metadata, sammanfattningsdata och rådata i lagrets centrallager. Förvaret matar på datakällor i ena änden, och slutanvändare får tillgång till det för analys, rapportförberedelse och extrahering i andra änden.

Enkelt med ett tillfälligt förvaringsutrymme: Driftsdata bör rengöras och bearbetas innan de placeras i lagret. Även om detta kan göras programmatiskt. Många datalager har ett temporärt lagringsområde för data innan de går in i lagret, för att förenkla databeredningen.

Nav och ekrar: Införlivandet av datamarts mellan det centrala arkivet och slutanvändarna gör det möjligt för organisationer att personalisera sitt datalager för att betjäna flera branscher. När data är redo att användas flyttar de till lämplig datamarknad.

Isolerade utrymmen: Isolerade utrymmen är privata och säkra områden som gör det möjligt för företag att snabbt och informellt utforska nya datamängder. Eller sätt att analysera data utan att behöva följa de formella reglerna och datalagerprotokollet.

Exempel på ett datalager

Beachbody, som är en ledande leverantör av tränings-, kost- och viktminskningsprogram. Behövs anpassa sig bättre och anpassa de erbjudanden som de gjort till sina kunder för att ge bättre hälsoresultat för sina kunder och i slutändan förbättra företagets prestanda.

Företaget moderniserade sin analytiska arkitektur genom att införliva en Hadoop molndatasjö i AWS, driven av Talend Real-Time Big Data. Denna nya arkitektur har gjort det möjligt för Beachbody att minska sin datainsamlingstid till en femtedel. Och förbättra databasens noggrannhet för dess marknadsföringskampanjer.

Läs även: Vad är Ethernet ? – Definition, användningsområden, funktioner och mer