DWH ТА BIG DATA
Сховище даних (DWH) – це система, яка збирає, об’єднує та зберігає дані з різних джерел для аналітичних цілей. Великі дані — це термін, який стосується великих і складних наборів даних, для обробки й аналізу яких потрібні передові інструменти й методи. Як DWH, так і великі дані є важливими для компаній і організацій, які хочуть отримати статистику зі своїх даних і приймати обґрунтовані рішення.
Одним із головних завдань DWH і великих даних є керування якістю, безпекою та керуванням даними. Це вимагає залучення фахівців у різних сферах, наприклад:
- Інженери даних: вони проектують, створюють і обслуговують конвеєри даних, які витягують, перетворюють і завантажують (ETL) дані з різних джерел у платформу DWH або Big Data. Вони також забезпечують масштабованість, надійність і продуктивність інфраструктури даних.
- Аналітики даних: вони запитують, досліджують і візуалізують дані, що зберігаються на платформі DWH або Big Data, за допомогою різних інструментів і мов. Вони також виконують описову та діагностичну аналітику, щоб відповідати на бізнес-питання та створювати звіти та інформаційні панелі.
- Науковці даних: вони застосовують передові статистичні методи та методи машинного навчання до даних, що зберігаються на платформі DWH або Big Data, щоб виявляти закономірності, тенденції та аномалії. Вони також виконують прогнозну та приписну аналітику, щоб надавати рекомендації та рішення для бізнес-проблем.
- Розпорядники даних: вони визначають і забезпечують дотримання політики та стандартів якості даних, безпеки та управління для платформи DWH або Big Data. Вони також відстежують і перевіряють життєвий цикл даних і забезпечують відповідність нормам і найкращим практикам.
Існують різні типи баз даних, які можна використовувати для DWH і великих даних, залежно від характеру та обсягу даних, наприклад:
- Реляційні бази даних: вони зберігають дані в таблицях із попередньо визначеними схемами та підтримують мову структурованих запитів (SQL) для обробки даних. Вони підходять для DWH, які обробляють структуровані або напівструктуровані дані з низьким або середнім обсягом і швидкістю.
- Бази даних NoSQL: вони зберігають дані в різних форматах, як-от пари ключ-значення, документи, графіки чи стовпці, без фіксованих схем. Вони підтримують мови, відмінні від SQL, або API для обробки даних. Вони підходять для великих даних, які обробляють неструктуровані або напівструктуровані дані з великим обсягом, швидкістю або різноманітністю.
- Бази даних NewSQL: вони поєднують функції реляційних баз даних і баз даних NoSQL, такі як підтримка SQL, транзакції ACID, масштабованість і гнучкість. Вони підходять для DWH або Big Data, які обробляють структуровані або напівструктуровані дані з великим обсягом і швидкістю.
DWH і великі дані потрібні будь-якій компанії чи організації, яка хоче використовувати свої ресурси даних для конкурентної переваги та інновацій. Ось деякі з переваг DWH і Big Data:
- Покращене прийняття рішень: DWH і великі дані дозволяють компаніям і організаціям отримувати доступ і аналізувати свої дані з різних джерел і точок зору, що може допомогти їм приймати кращі рішення на основі фактів і доказів.
- Покращена взаємодія з клієнтами: DWH і великі дані дозволяють компаніям і організаціям зрозуміти потреби, уподобання, поведінку та відгуки своїх клієнтів, що може допомогти їм покращити свої продукти, послуги, маркетингові стратегії та задоволеність клієнтів.
- Підвищена операційна ефективність: DWH і великі дані дозволяють компаніям і організаціям оптимізувати свої процеси, робочі процеси, ресурси, витрати та ризики, що може допомогти їм підвищити продуктивність, якість, продуктивність і прибутковість .
Бажаєте зробити замовлення у наших спеціалістів? Зв'яжіться з нами - ми здійснимо вашу мрію.