انبار داده یا پایگاه تحلیلی داده در واقع یک محل جمع آوری انواع داده هاست. به عنوان مثال تصور کنید که شما یک شرکت بزرگ دارید و می خواهید همه اطلاعات آن را در یک جا داشته باشید. این اطلاعات شامل نام و نام خانوادگی کارمندان، مشتریان و اجناس همراه با اطلاعات آن ها است. در این مقاله می خواهیم در مورد همین مسئله صحبت کنیم. اگر در حوزه امنیت اطلاعات کار می کنید باید همه این موارد را بشناسید. این باعث می شود که با خیال راحت تر و با قدرت بیشتری از منابع خود محافظت کنید.

انبار داده (data warehouse) چیست؟

سازمان ها از انبارهای داده به عنوان یک مخزن مرکزی استفاده می کنند. انبار معمولاً به چندین جریان داده مانند پایگاه داده های رابطه ای، سیستم های تراکنش و سایر منابع متصل است. داده ها معمولاً برای استفاده های بعدی در انبار نگهداری می شوند، اما می توان از آنها برای اهداف تجزیه و تحلیل نیز استفاده کرد.

چندین نقش سازمانی مستقیماً با انبار داده کار می کنند. مهندسان داده اطمینان حاصل می کنند که داده ها به درستی دریافت و پردازش می شوند. دانشمندان داده، تحلیلگران کسب و کار و تحلیلگران داده از طریق یکپارچه‌سازی‌های BI (هوش تجاری) و کلاینت‌های SQL به داده‌ها دسترسی دارند تا بینش‌های تجاری مرتبط را استخراج کنند و گزارش‌ها و داشبوردهایی را برای تصمیم‌گیرندگان بسازند.

انبارهای داده یک زیرساخت فنی برای ذخیره کارآمد داده های ساختاریافته فراهم می کنند و به سرعت تجزیه و تحلیل حجم بسیار زیادی از داده ها را در سراسر سازمان انجام می دهند. انبارهای داده، تجزیه و تحلیل سریع را برای صدها کاربر، که گزارش‌ها و داشبوردهای تجاری را ایجاد، مصرف و تعامل می‌کنند، امکان‌پذیر می‌سازد.

مزایای انبار داده

انبارهای داده یک زیرساخت داده اساسی است که مزایای زیر را ارائه می دهد:

داده‌های ثابت و باکیفیت – انبارهای داده داده‌ها را از تعداد زیادی منابع متفاوت دریافت می‌کنند، داده‌ها را تمیز می‌کنند، آن‌ها را استاندارد می‌کنند و آن‌ها را به قالبی تبدیل می‌کنند که تجزیه و تحلیل سریع و مؤثر را ممکن می‌سازد.

بینش سریع‌تر – هر منبع داده فردی در توانایی خود برای پشتیبانی از تصمیمات خاص محدود است. انبار داده به راحتی می تواند تمام منابع داده مربوطه را ترکیب و ارزیابی کند و بینش هایی را در زمان واقعی ارائه دهد.

تصمیم گیری هوشمندانه- انبارهای داده از عملکردهای BI مانند داده کاوی (کشف الگوها و روابط در داده ها)، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی می کنند. داده‌های انبار داده می‌توانند تقریباً در هر حوزه‌ای از سازمان، از فرآیندهای تجاری گرفته تا مدیریت مالی، عملیات و ERP، مدیریت موجودی، فروش و بازاریابی، از تصمیم‌گیری‌ها پشتیبانی کنند.

انبار داده می تواند همه اطلاعات شما را در یک جا داشته باشد

تفاوت انبار داده و پایگاه داده

پایگاه داده مجموعه ای ساختار یافته از داده ها است. صفحات گسترده اکسل و کتاب های آدرس نمونه هایی از پایگاه های داده بسیار ساده هستند. نرم افزارهایی مانند Oracle، MySQL و MongoDB سیستم های مدیریت پایگاه داده (DBMS یا RDBMS) هستند که به کاربران امکان دسترسی و مدیریت داده های موجود در پایگاه داده را می دهند. انبار داده نیز نوعی پایگاه داده است، اما برخلاف یک RDBMS استاندارد، بر هدف ذخیره داده های تاریخی از منابع مختلف و امکان تجزیه و تحلیل سریع تمرکز دارد.

بیشتر بخوانید🚀🚀🚀🚀📙📙📙📙» نشت اطلاعات

تفاوت انبار داده و دریاچه داده (Data Lake)

یکی از ویژگی های مهم پایگاه های داده و انبارهای داده این است که آنها حاوی داده های ساخت یافته هستند. مدل داده، همچنین به عنوان طرحواره شناخته می شود، از قبل توافق شده است، و همه داده ها باید با قوانین یکسانی مطابقت داشته باشند – به عنوان مثال، کدام فیلدها در دسترس هستند، قالب های داده و مقادیر مجاز.

دریاچه های داده روش دیگری برای ذخیره سازی داده ها هستند، اما برخلاف انبارهای داده، داده ها را به شکل شی و بدون ساختار خاصی ذخیره می کنند. معماری دریاچه داده مبتنی بر پرس و جو است – کاربران می توانند داده ها را بر اساس ابرداده های پیوست شده به هر شی جستجو کنند. این باعث می شود که دریاچه داده برای پرس و جوهای ساختاری مناسب نباشد و برای استخراج بینش از داده ها به پیچیدگی نیاز دارد. با این حال، بارگیری داده ها در دریاچه داده بسیار آسان است.

به طور خلاصه، راه اندازی یک انبار داده دشوار است و برای دریافت داده ها به تخصص نیاز دارد، اما سپس اجرای گزارش ها و تولید بینش را آسان می کند. یک دریاچه داده برعکس است . انتقال داده‌ها به آن آسان است، جستجو در آن و استخراج بینش‌های تجاری پیچیده‌تر است.

انبار داده چگونه کار می کند؟

یک گردش کار انبار داده معمولی شامل سه مرحله کلیدی است: ETL، توزیع داده ها به داده ها و تجزیه و تحلیل BI.

بار تبدیل استخراج (ETL)

فرآیند ETL برای پردازش داده ها و وارد کردن آنها به انبار داده در قالب صحیح استفاده می شود. این یک روش سیستماتیک و خودکار برای یکپارچه سازی داده ها از سیستم ها و منابع متعدد است و بخش مهمی از مجموعه ابزار یکپارچه سازی داده های سازمان است.

برای سال‌ها، شرکت‌ها برای ادغام داده‌ها در یک مجموعه داده دقیق به فرآیندهای ETL تکیه کرده‌اند که آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات تجاری سریع بگیرند.

دیتا مارت

هنگامی که داده ها وارد انبار داده می شوند، به data marts منتقل می شوند. اینها واحدهای کوچکتری هستند که بخشی از داده ها را در انبار داده نگهداری می کنند که برای یک بخش یا بخش خاص در سازمان در نظر گرفته شده است. به عنوان مثال، ممکن است یک داده mart برای امور مالی، فروش، بازاریابی، تدارکات و منابع انسانی وجود داشته باشد. یکی دیگر از تقسیم‌بندی‌های احتمالی به داده‌ها بر اساس مشتریان، تامین‌کنندگان یا واحدهای تجاری سازمانی است.

ابزارهای هوش تجاری (BI).

سیستم های BI دیدگاه های تاریخی، جاری و پیش بینی شده از عملیات تجاری را ارائه می دهند. آنها مستقیماً از انبار داده یا از طریق داده‌های مارت به داده‌ها دسترسی دارند. ابزارهای BI می‌توانند داشبوردهای زنده، گزارش‌های دوره‌ای، جدول محوری و تجزیه و تحلیل «برش و تاس» داده‌های چند بعدی را ارائه دهند. ابزارهای BI برای کمک به سازمان‌ها طراحی شده‌اند که حجم عظیمی از داده‌ها را که در طول زمان انباشته می‌شوند، درک کنند. ارائه داده ها در قالبی که قابل تجزیه و تحلیل باشد و بتواند تصمیم گیری را هدایت کند.

وقتی داده‌ها در انبار داده ذخیره می‌شوند، ابزارهای BI می‌توانند تجمیع‌های پیچیده را در مجموعه داده‌های چند بعدی انجام دهند، معمولاً با استفاده از استاندارد پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP). آنها می توانند داده ها را در نماهای چند بعدی با استفاده از مفهوم مکعب OLAP نمایش دهند.

نحوه پیاده سازی انبار داده سازمانی در فضای ابری

شرکت ها به طور فزاینده ای انبارهای داده شرکتی را به فضای ابری منتقل می کنند تا تلاش و هزینه هنگفتی که در راه اندازی و نگهداری این زیرساخت وجود دارد را حذف کنند. همه ارائه دهندگان بزرگ ابر راه حل های انبار داده ابری را ارائه می دهند – به ویژه Amazon Redshift، Google BigQuery و IBM DB2. در زیر یک فرآیند چهار مرحله ای پیشنهادی برای پیاده سازی انبار داده سازمانی در فضای ابری ارائه شده است.

بسیاری از شرکت های بزرگ در حال حاضر از انبار داده ابری استفاده می کنند

کارگاه

این پروژه با تعریف موارد استفاده تجاری برای انبار داده ابری و شناسایی معیارها و KPI ها برای ارزیابی موفقیت پروژه شروع می شود. با اعضای تیم مانند تحلیلگران کسب و کار، توسعه دهندگان BI و مدیران پایگاه داده برای تعریف معیارهای هدف همکاری کنید.

ارزیابی و برنامه ریزی

منابع داده را فهرست کنید و آنها را به مجموعه داده ها، جداول پایگاه داده و سایر ساختارها اختصاص دهید. فرآیند ETL و مکانیسم های امنیتی مورد نیاز برای حاکمیت و انطباق را تعریف کنید. تیمی را تشکیل دهید که می تواند به ایجاد حداقل محصول قابل دوام انبار داده کمک کند.

حداقل محصول قابل دوام

حداقل پیکربندی را برای انبار داده ابری تعریف کنید که بتواند ارزشی را برای سازمان فراهم کند. طراحی باید شامل تمام جنبه های استقرار تولید، از جمله اتصال، مسیریابی داده، تکرار، کنترل دسترسی و امنیت باشد. محیط هایی را برای توسعه، آزمایش و تولید آماده کنید، یک انبار داده اولیه در حال توسعه بسازید و با بلوغ، آن را به سمت آزمایش و تولید سوق دهید و به کاربران سازمانی اجازه دهید آن را امتحان کنند.

فاز مهاجرت

در نهایت، می‌توانید به مرحله مهاجرت بروید و کل مجموعه داده را به بستر ابری انبار داده ابری منتقل کنید. سپس در این مرحله، شما همچنین می توانید یک فرآیند ETL کامل را برای اطمینان از سازگاری بین بار کاری محلی و ابری پیاده سازی کنید. در نهایت، ابزارهای BI را برای اجرا در برابر انبار داده مبتنی بر ابر پیکربندی مجدد کنید.

بیشتر بخوانید🚀🚀🚀🚀📙📙📙📙» اطلاعات حساس

رویکرد جامع بر چندین لایه حفاظتی متکی است، از جمله:

فایروال پایگاه داده – تزریق SQL و سایر تهدیدها را مسدود می کند، در حالی که آسیب پذیری های شناخته شده را ارزیابی می کند.
مدیریت حقوق کاربر – دسترسی به داده ها و فعالیت های کاربران ممتاز را برای شناسایی امتیازات بیش از حد، نامناسب و استفاده نشده نظارت می کند.
پنهان‌سازی و رمزگذاری داده‌ها – داده‌های حساس را مخدوش می‌کند، بنابراین برای بازیگر بد بی‌فایده خواهد بود، حتی اگر به نحوی استخراج شود.
پیشگیری از از دست دادن داده (DLP) – داده‌ها را در حال حرکت، در حالت استراحت روی سرورها، در فضای ذخیره‌سازی ابری یا دستگاه‌های نقطه پایانی بررسی می‌کند.
تجزیه و تحلیل رفتار کاربر – خطوط پایه رفتار دسترسی به داده ها را ایجاد می کند، از یادگیری ماشین برای شناسایی و هشدار در مورد فعالیت غیرعادی و بالقوه خطرناک استفاده می کند.
کشف و طبقه بندی داده ها – مکان، حجم و زمینه داده ها را در محل و در فضای ابری آشکار می کند.
نظارت بر فعالیت پایگاه داده – پایگاه‌های اطلاعاتی رابطه‌ای، انبارهای داده، کلان داده و رایانه‌های بزرگ را برای ایجاد هشدارهای بلادرنگ در مورد نقض خط‌مشی نظارت می‌کند.

مزایای انبار داده

1-هوش تجاری پیشرفته را ارائه می دهد

یکی از مزایای قابل توجه انبارهای داده ظرفیت آنها برای افزایش هوش تجاری است. آنها یک دید یکپارچه از داده ها از منابع مختلف ارائه می دهند و دسترسی سازمان ها و تجزیه و تحلیل اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم گیری را آسان تر می کنند. با ادغام داده ها در یک مکان، انبارهای داده فرآیند اغلب پیچیده یکپارچه سازی داده ها را ساده می کنند.

2-کیفیت و سازگاری داده ها را تضمین می کند

کیفیت و سازگاری داده ها در مدیریت داده ها بسیار مهم است. انبارهای داده فرآیندهایی را برای پاکسازی و تبدیل داده ها اجرا می کنند که به حذف داده های تکراری یا ناسازگار کمک می کند. این تضمین می کند که داده های ذخیره شده در انبار دقیق و قابل اعتماد هستند. با وجود استانداردهای بالای کیفیت داده، سازمان ها می توانند به بینش های به دست آمده از انبار داده خود اطمینان داشته باشند.

3-باعث صرفه جویی در زمان و هزینه می شود

قوطی انبار داده از نظر زمان و هزینه مقرون به صرفه است. آنها سازمان ها را قادر می سازند تا حجم زیادی از داده ها را به طور موثر پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. هنگامی که مدیریت داده ها ساده و بهینه می شود، نیاز به آماده سازی و مدیریت دستی داده ها را کاهش می دهد و به کارمندان اجازه می دهد بر روی وظایف ارزش افزوده بیشتری تمرکز کنند.

4-داده های هوشمند تاریخی را ردیابی می کند

داده های تاریخی معدن طلا برای سازمان ها است. انبارهای داده، داده های تاریخی را ذخیره می کنند، تجزیه و تحلیل روند و درک عمیق تر از عملکرد تجاری در طول زمان را تسهیل می کنند. با دسترسی و تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، سازمان ها می توانند الگوها را شناسایی کنند، روندهای آینده را پیش بینی کنند و تصمیمات استراتژیک آگاهانه اتخاذ کنند. این چشم انداز تاریخی برای برنامه ریزی و رشد بلندمدت ارزشمند است.

5-ROI بالا ایجاد می کند

سرمایه گذاری در انبار داده می تواند منجر به بازده سرمایه گذاری بالایی شود. انبارهای داده با ساده‌سازی یکپارچه‌سازی داده‌ها، تضمین کیفیت داده‌ها و ارائه قابلیت‌های تحلیلی قدرتمند، سازمان‌ها را برای تصمیم‌گیری بهتر و کسب مزیت رقابتی توانمند می‌سازند. بینش به دست آمده از یک انبار داده می تواند منجر به افزایش درآمد، صرفه جویی در هزینه و بهبود بهره وری عملیاتی شود.

معایب Dataware house:

1-گزارش تکمیلی

کار اضافی برای استفاده از انبارهای داده مورد نیاز است زیرا داده های ذخیره شده در یک انبار ساختار یافته است، به این معنی که برای ایجاد گزارش، ما باید کوئری ها و مدل های داده از پیش تعریف شده را طراحی و نگهداری کنیم. این امر زمان‌بر و تاخیر در تولید گزارش‌های ضروری است.

2-انعطاف ناپذیری و همگن سازی داده ها

انبارهای داده به داده های ساخت یافته بستگی دارند که در قالب های از پیش تعریف شده سازماندهی شده اند. این می تواند هنگام مدیریت داده های بدون ساختار، مانند پست های رسانه های اجتماعی یا محتوای چند رسانه ای، مشکل ساز باشد. داده های بدون ساختار به خوبی در چارچوب ساختاریافته انبار داده قرار نمی گیرند. اگر سازمان با داده های بدون ساختار زیادی سروکار داشته باشد، در یکپارچه سازی موثر داده ها با مشکل مواجه خواهد شد.

انبار داده از سالها پیش و حتی در مغازه های قدیمی وجود داشته و اسامی مشتریان در آن ثبت می شده است

3-نگرانی های مالکیت

سیستم های ذخیره سازی داده ها اغلب شامل چندین بخش و تیم می شود. این می تواند منجر به مشکلات مالکیت شود. تعیین اینکه چه کسی مسئول جنبه های مختلف انبار داده، از جمله حاکمیت و کیفیت داده ها است، می تواند به یک کار پیچیده تبدیل شود. عدم مالکیت واضح می تواند منجر به ناکارآمدی و مشکلات مدیریت داده شود.

بیشتر بخوانید🚀🚀🚀🚀📙📙📙📙»  ایمیل فیک

4-تقاضا برای مقادیر زیادی از منابع

پیاده سازی و نگهداری یک انبار داده می تواند منابع فشرده ای باشد. سازمان برای راه اندازی و مدیریت سیستم باید روی سخت افزار، نرم افزار و پرسنل ماهر سرمایه گذاری کند. این سرمایه گذاری اولیه می تواند قابل توجه باشد و ممکن است برای سازمان های کوچک یا محدود به منابع امکان پذیر نباشد. هزینه های مداوم نگهداری از انبار داده نیز می تواند در طول زمان افزایش یابد.

5-مسائل پنهان زمان می برد

انبارهای داده از مشکلات پنهان مصون نیستند. مسائل مربوط به کیفیت داده ها، خطاهای تبدیل و چالش های یکپارچه سازی داده ها می تواند ظاهر شود و کشف این مشکلات می تواند زمان و منابع ارزشمندی را مصرف کند. چنین مسائل پنهانی همچنین می تواند منجر به گزارش ها و تحلیل های نادرست شود و بر تصمیم گیری تأثیر بگذارد.

آینده انبار داده ها

آینده انبار داده با تغییرات مداوم تکنولوژیکی و الزامات داده در حال تحول شکل می گیرد. انبارهای داده در درجه اول بر روی داده های ساخت یافته تمرکز می کنند. با این حال، یک روند قابل توجه شامل یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار است که باعث ایجاد مفهوم دریاچه های داده شده است. تکامل انبار داده‌ها به ادغام دریاچه‌های داده با انبارهای داده سنتی بستگی دارد و یک اکوسیستم قوی برای مدیریت و تجزیه و تحلیل طیف گسترده‌ای از قالب‌های داده ایجاد می‌کند. راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده‌های مبتنی بر ابر در دسترس‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر می‌شوند، همچنین مقیاس‌پذیری خوب، هزینه‌های زیرساخت کمتر و توانایی مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها را فراهم می‌کنند.

طبق گزارش Markets and Markets، در سال 2021، ارزش بازار جهانی انبار داده ابری تقریباً 4.7 میلیارد دلار بود. پیش بینی می شود که تا پایان سال 2026 به درآمد حدود 12.9 میلیارد دلار برسد و نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) تقریباً 22.3٪ از سال 2021 تا 2026 را تجربه کند.

نتیجه

انبارهای داده مزایای قابل توجهی دارند. آنها با یکپارچه سازی داده ها، انجام تحلیل های کارآمد و دسترسی به داده های تاریخی به سازمان ها کمک می کنند. این انبارها به عنوان یک مرکز مرکزی برای داده های ساختاریافته عمل می کنند و امکان تصمیم گیری آگاهانه را فراهم می کنند. با ادامه گسترش داده ها، ارزیابی نیازهای مدیریت داده بسیار مهم است. راه حل آینده ممکن است در رویکردهای ترکیبی نهفته باشد، ترکیب دریاچه های داده و انبارها برای مدیریت بهتر داده ها.

سوالات متداول

انبار داده چیست؟

انبار داده یک مخزن متمرکز است که در آن داده های سازمان یافته، تاریخی یا تازه تولید شده، ذخیره، بررسی و بازیابی می شوند. سازمان ها اغلب از انبارهای داده برای مدیریت حجم زیادی از داده ها استفاده می کنند، در حالی که مشاغل کوچکتر ممکن است راه حل های مبتنی بر ابر را انتخاب کنند.

مزایای استفاده از انبار داده چیست؟

انبارهای داده هوش تجاری را افزایش می دهند، کیفیت و ثبات داده ها را تضمین می کنند، در زمان و هزینه صرفه جویی می کنند، داده های هوشمند تاریخی را ردیابی می کنند و بازده سرمایه گذاری بالایی را ارائه می دهند. آنها یک دید واحد از داده ها از منابع مختلف ارائه می دهند، یکپارچه سازی داده ها را ساده می کنند و تجزیه و تحلیل روند را تسهیل می کنند.

معایب استفاده از انبار داده چیست؟

استفاده از انبارهای داده می‌تواند به تلاش بیشتری برای گزارش‌دهی نیاز داشته باشد، برای داده‌های بدون ساختار انعطاف‌ناپذیر باشد، منجر به نگرانی‌های مالکیت در سازمان‌های بزرگ شود و منابع قابل توجهی را برای اجرا و نگهداری مطالبه کند. مشکلات داده های پنهان نیز می تواند زمان را صرف کند و بر دقت داده ها تأثیر بگذارد.

آینده انبار داده چگونه است؟

آینده انبار داده شامل ادغام دریاچه های داده با انبارهای داده برای رسیدگی به انواع داده های مختلف است. راه حل های ذخیره سازی داده مبتنی بر ابر در حال افزایش هستند و مقیاس پذیری، مقرون به صرفه بودن و مدیریت داده ها را بهبود می بخشند. انتظار می‌رود بازار انبار داده‌های ابری در سال‌های آینده رشد قابل‌توجهی داشته باشد.

سازمان ها چگونه باید به انبار داده ها نگاه کنند؟

سازمان ها باید با در نظر گرفتن مزایا و معایب انبارداری داده ها، نیازهای مدیریت داده خود را به دقت ارزیابی کنند. یک رویکرد ترکیبی، ترکیب دریاچه‌های داده و انبارها، ممکن است راه‌حلی انعطاف‌پذیرتر و مقیاس‌پذیرتر برای مدیریت منابع داده‌های متنوع در آینده ارائه دهد.