Data představují klíčový prvek, který může zásadně ovlivnit chod společnosti, zvýšit efektivitu, zlepšit zkušenosti zákazníků a posílit rozhodovací procesy.
Z tohoto důvodu podniky a organizace vytvářejí, shromažďují a ukládají ohromné množství dat z nejrůznějších zdrojů. S narůstajícím objemem dat se však může stát obtížným získávání klíčových informací, obzvláště pokud jsou tato data neuspořádaná a roztříštěná na mnoha místech.
Jedním z řešení těchto potíží je uložení dat do vhodného datového prostoru. Tím se vytvoří jednotné místo s informacemi, která jsou vyfiltrovaná, snadno prohledávatelná a připravená k analýze a reportování.
Zdroj: aws.amazon.com
V následujícím textu si vysvětlíme, co je datové úložiště, jaké jsou jeho výhody, různé druhy a jak s ním efektivně pracovat.
Co je datové úložiště?
Datové úložiště je soubor nebo archiv, který shromažďuje data pro podporu analýz a vytváření reportů v rámci výzkumu nebo obchodních operací. V praxi je datové úložiště zastřešující termín pro centralizované místo, kde se data skladují. Může se jednat o jedno úložné zařízení nebo o skupinu databází uložených na různých zařízeních.
Běžně organizace shromažďují data z různých zdrojů jako jsou prodejní místa, systémy CRM, ERP, tabulky a další. Tato data jsou poté přesunuta do datového úložiště, kde prochází procesem třídění, čištění, ověřování, formátování, organizování a následného uložení.
Organizace obvykle izolují a ukládají konkrétní typy dat v úložišti pro účely analytického využití nebo vytváření reportů. Protože se jedná o dlouhodobé úložiště, lze je opakovaně využívat pro různé typy analýz.
Standardní datové úložiště se skládá ze tří hlavních vrstev.
- Vrstva zdrojů dat
- Vrstva pro zpracování nebo skladování dat
- Cílová aplikační vrstva, která zahrnuje uživatele, analytiky a sestavy
Proč potřebujete datové úložiště?
Data se získávají z mnoha zdrojů, jako jsou zákaznická interakce, internet, výzkum, marketing, aplikace a další. Často jsou však v nezpracované formě, a proto organizace potřebují efektivní nástroje, aby z nich získaly relevantní informace, které jim pomohou dosáhnout jejich cílů. Vytvoření datového úložiště pro organizaci a zpřístupnění dat pro analýzu a další aplikace je osvědčeným postupem.
Úložiště umožňuje oprávněným uživatelům snadno a rychle přistupovat k datům, získávat je a spravovat pomocí vyhledávání, dotazů a dalších nástrojů. To umožňuje uživatelům a podnikům provádět analýzy, výzkum, sdílení a vytváření reportů, což vede k efektivnějším operacím a lepšímu rozhodování na základě dat.
Představme si situaci, kdy chcete zjistit, které oddělení ve vaší organizaci generuje nejvyšší provozní náklady. Vytvoříte datové úložiště pro nájemné, zabezpečení, náklady na energie, služby a další výdaje. Uložením dat na jednom místě získáte možnost analyzovat a identifikovat oddělení s nejvyššími výdaji a následně učinit informovanější a cílenější rozhodnutí vedoucí ke snížení nákladů.
Ačkoliv datová úložiště běžně používají výzkumné a vědecké instituce, mohou být využita i běžnými organizacemi a podniky.
Výhody datových úložišť
V současné době většina organizací využívá datová úložiště jako nástroj pro efektivnější správu a využití dat. Koncept úložiště dat získává na popularitě díky výhodám jako snadný přístup k informacím, správa, analýza a tvorba reportů.
Mezi další výhody patří:
- Zlepšení viditelnosti: Uložení dat na centrálním a spolehlivém místě zajišťuje, že jsou data vždy dostupná. V kontrastu s tím, uchovávání dat v nesdílených aplikacích nebo lokálních databázích vede k tomu, že jsou data dostupná pouze jednotlivcům nebo úzkému okruhu lidí. Tím se snižuje jejich viditelnost a využitelnost. V důsledku toho může trvat déle, než týmy získají přístup k datům, což vyžaduje další zdroje.
- Snadný přístup k relevantním datům: Data v digitálním formátu lze snadno vyhledávat a získávat. Přidání metadat k datům v úložišti umožňuje uživatelům lépe porozumět datům a efektivně je využívat.
- Jednoduchá ochrana dat a dodržování norem: Je mnohem snadnější chránit data uložená na centrálním místě, než když jsou roztříštěná na různých místech. Datové úložiště navíc usnadňuje a snižuje náklady na dodržování různých regulačních norem.
- Opakovaně využitelná data: Datové úložiště obsahuje širokou škálu dat pro analýzu a reportování. Analytici a výzkumníci mohou použít stejná data k vytváření různých typů reportů.
- Poskytování cenných informací: Využitím vhodných nástrojů na datových úložištích získáte multidimenzionální pohled na data oproti analýze informací roztroušených na různých místech.
Typy datových úložišť
Datové úložiště je všeobecný pojem pro archiv informací. Existují však různá úložiště v závislosti na cílové aplikaci nebo účelu. Následují čtyři hlavní typy datových úložišť.
#1. Datový sklad
Zdroj: cloud.google.com
Datový sklad je jedním z nejrozsáhlejších typů datových úložišť. V této kategorii mohou podniky shromažďovat data z několika zdrojů a v různých formátech. Běžný datový sklad ukládá velké objemy dat z různých zdrojů. Jeho struktura umožňuje organizacím snadno data organizovat, analyzovat a vytvářet reporty, což následně umožňuje týmům činit lepší rozhodnutí založená na datech.
Informace v datovém skladu se mohou týkat několika subjektů a obvykle se čistí, filtrují a definují pro konkrétní účely.
#2. Datový trh
Datový trh je vyčleněná část datového skladu. Toto tématicky zaměřené datové úložiště ukládá podmnožinu dat, která se zaměřuje na specifickou obchodní funkci nebo oddělení, například finance, podpora, nákup nebo marketing.
Datový trh má obvykle menší rozsah. Urychluje obchodní procesy tím, že umožňuje přístup k relevantním datům v kratším čase. Poskytuje efektivní a rychlý způsob, jak získat relevantní informace.
#3. Datové jezero
Zdroj: microsoft.com
Datové jezero je rozsáhlý archiv, který shromažďuje data v libovolném formátu. To zahrnuje nestrukturovaná, polostrukturovaná i strukturovaná data. K roztřídění a označení dat používá metadata, a data jsou většinou nestrukturovaná. Datové jezero poskytuje plnou kontrolu a lepší správu dat oproti datovému skladu.
#4. Datové kostky
Datové kostky jsou multidimenzionální datové úložiště, která se více zaměřují na komplexní data, která ostatní typy nepodporují. Mají tři nebo více dimenzí, z nichž každá reprezentuje specifickou charakteristiku, jako jsou denní, měsíční nebo roční náklady nebo tržby. Datová jezera umožňují výzkumníkům vyhodnocovat data z různých hledisek.
Přečtěte si také: Data Lake vs. Data Warehouse: Jaké jsou rozdíly?
Osvědčené postupy pro navrhování a údržbu datových úložišť
Standardní datové úložiště disponuje nástroji pro ukládání, správu a zabezpečení informací. Mezi jeho funkce patří řízení přístupu, indexování, komprese, vytváření reportů, šifrování a další.
Při navrhování a vytváření datového úložiště je třeba kromě spolupráce s inženýry datových kanálů, datovými analytiky a dalšími odborníky zvážit i několik hardwarových a softwarových aspektů. Důležité je zapojit odborníky z oboru v závislosti na dané oblasti. Například při vytváření úložiště klinických dat je nutná spolupráce s lékaři a dalšími zdravotnickými profesionály.
Efektivní strategie pro správu dat zahrnuje následující:
✅ Uspořádání souborů
✅ Bezpečné úložiště a vhodné řízení přístupu
✅ Kontrola verzí a dokumentace
✅ Podpora spolupráce
✅ Jasně definované zásady pro opětovné použití a sdílení
✅ Archivace a uchování dat pro budoucí použití.
Přestože se kroky pro návrh, vytvoření a správu datového úložiště mohou v jednotlivých odvětvích a organizacích lišit, níže uvádíme některé osvědčené postupy.
Omezení rozsahu v počátečních fázích
Na začátku je doporučeno začít s menším rozsahem datového úložiště. Jednou z možností je začít s menším počtem tematických oblastí a datových sad a postupně rozsah navyšovat.
Výběr vhodných nástrojů
Nástroje hrají klíčovou roli při vytváření, ukládání, sdílení, analýze a správě datových úložišť. Kvalita dat a analýzy bude tedy záviset na použitých nástrojích. Vzhledem k tomu, že existují různé typy nástrojů s různými schopnostmi, je důležité vybrat ty, které nejlépe vyhovují vašim potřebám.
Automatizace procesů
Pokud je to možné, automatizujte úlohy zatěžování a údržby, abyste zvýšili efektivitu, ušetřili čas a snížili riziko chyb.
Návrh flexibilního a škálovatelného úložiště
Pro přizpůsobení se rostoucím objemům dat, vyvíjejícím se typům a formátům dat je doporučeno navrhnout a vytvořit škálovatelné úložiště. Takový systém bude vyhovovat současným potřebám a rozsahu a v budoucnu bude podporovat i větší objemy dat a různé typy dat. Také by měl být flexibilní pro práci s různými nástroji a novými technologiemi.
Ochrana dat
Zajistěte integritu a bezpečnost dat, protože jakékoli nesrovnalosti, ohrožení nebo krádeže mohou vést k nepřesným výsledkům analýzy a špatným rozhodnutím. Nastavte správná pravidla přístupu a udělujte oprávněným uživatelům pouze taková práva, která potřebují pro výkon svých povinností. Dále zašifrujte data, když jsou v klidu a při přenosu. Zvažte i další opatření, jako je vícefaktorové ověřování, abyste přidali další vrstvu ochrany.
Použití standardních datových modelů
Datové modelování pomáhá transformovat data na cenné informace, kterým mohou výzkumníci a manažeři lépe porozumět. Informace v datovém úložišti jsou obvykle opakovaně využitelné.
Organizace mohou používat stejná data k získávání relevantních informací v různých oblastech. Data mají mnoho kontextů v závislosti na tom, jak jsou používána v různých procesech a analytických aplikacích. Proto může organizace používat několik datových modelů k uspokojení různých analytických potřeb.
Indexování dat
Vytváření indexů v tabulkách úložiště dat zrychluje provádění dotazů a mělo by být standardní praxí. Zlepšuje rychlost dotazů tím, že poskytuje organizovanou vyhledávací tabulku založenou na určitých atributech se záznamy, které odkazují na konkrétní umístění dat.
Indexování datových úložišť se může lišit v závislosti na využití. Může být jednoduché nebo rozsáhlé, v závislosti na použití. V ideálním případě by se strategie indexování měla zaměřit na zrychlení procesů ETL. Jedním z nejlepších postupů při transformaci dat je zajistit, aby index poskytoval potřebné informace, aniž by chyběla užitečná data a byl zbytečně velký.
Je také důležité vyvážit kompromis mezi zrychlením provádění dotazů v datovém úložišti a souvisejícími režijními náklady a náklady na údržbu indexování.
Přečtěte si také: Nejlepší nástroje ETL pro malé a střední podniky.
Příklady datových úložišť
Datová úložiště spadají do různých kategorií:
Případy použití datových úložišť
Datová úložiště mohou být prospěšná pro různá odvětví, jako jsou fintech, zdravotnictví, e-commerce, dodavatelský řetězec a další. Díky plnému využití velkého množství dat, která shromažďují a generují, mohou získat lepší přehled pro optimalizaci služeb a poskytování rychlejších a kvalitnějších služeb.
Klinický výzkum
Klinický výzkum je odvětví s vysokými nároky na data. Efektivní využití dat pomáhá posunout zdravotnický průmysl správným směrem. Analýza rozsáhlých dat umožňuje vědcům a dalším odborníkům hlubší vhled do klinických studií a získat informace, které pomáhají zlepšit zdravotní péči a zachraňovat lidské životy.
Finanční služby
Odvětví finančních služeb může těžit z analýzy velkého množství dat, které má k dispozici. Analýza jim poskytuje informace, které mohou využít ke zlepšení služeb, efektivity a výnosů. Některé z oblastí, kde mohou finanční instituce využívat datové úložiště, zahrnují:
- Generování finančních reportů analyzováním dat z centrálního umístění.
- Umožňuje automatizované rozhodování založené na umělé inteligenci.
Závěrem
Data představují klíčový faktor při rozhodování. Organizace, které shromažďují velké objemy dat, potřebují vhodná řešení pro jejich shromažďování, ukládání, správu a analýzu.
Datové úložiště nabízí řešení pro konsolidaci a správu důležitých dat. Úložiště umožňují organizacím analyzovat data, získávat cenné informace a činit lepší rozhodnutí na základě dat.
Datové úložiště představuje centrální místo pro různé typy informací, ale logickým způsobem, který umožňuje snadný přístup, vyhledávání, analýzu a správu. Také pomáhá organizacím zabezpečit, sdílet, udržovat a zajišťovat integritu a kvalitu dat a dodržovat regulační standardy.
Dále se můžete podívat na nejlepší nástroje pro správu dat pro střední až velké podniky.