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データ ウェアハウスとは何ですか?インターネット上で最も完全なチュートリアルを見つけました!

インターネットの普及に伴い、情報技術はあらゆる分野に浸透し、企業の日常業務にも徐々に組み込まれてきました。しかし、現在、企業は情報化構築の過程でいくつかの困難や課題に直面しています。

1.履歴データの蓄積。従来、企業の業務システムは長期間にわたって構築されることが多く、大規模な変革やアップグレードはほとんど行われず、履歴データが業務システム内に残っていました。ビジネスが成長し続けるにつれて、履歴データの使用頻度は低くなり、ビジネスデータベース内の履歴データが増加しています。大量の履歴データが蓄積され、ビジネス データベースのパフォーマンスに影響を及ぼします。

2.情報システムは分散化されている。企業のさまざまな部門によって確立された独立したデータ抽出システムは、データの一貫性のなさにつながり、データの統合を困難にし、異なるシステムのデータ品質は統一および標準化されません。これにより、データ構造が複雑になり、開発が困難になり、分析の標準化が困難になり、データの適用が困難になります。

企業情報システムの断片化

ビジネス データベースはビジネス システム向けであり、データ ウェアハウスはビジネス分析向けです。企業のデータ分析のニーズを満たすために、データ ウェアハウスが誕生しました。

データ ウェアハウスは主に履歴データを保存および管理するために使用され、いくつかの分析方法 (OLAP、データ分析など) を使用してデータを分析および整理することで、大量のデータ サポートを提供し、企業が BI を構築するための強固な基盤を築きます。

データ ウェアハウスには次の特性があります。

1.統合:生データは、ファイル、データベースなどの複数のデータ ソースから取得されます。さまざまなソースからの生データをデータベースに統合するには、これらのソースを抽出、クリーニング、変換する必要があります。

2.主題指向:データ ウェアハウスはデータ分析のためのサービスを提供し、トピックに従って生データをグループ化します。

データウェアハウスの機能: トピック指向

3.時間変化:データ ウェアハウスは、データの最新の変更を反映するために、定期的に新しいデータを受け入れて統合します。

4.不揮発性:データ ウェアハウスに保存されるデータは、一連の履歴スナップショットです。データ ウェアハウスに入った後は、変更することはできません。同時に、データ ウェアハウスに保存されたデータのクエリと分析は、専用のツールを通じてのみ実行できます。

データウェアハウスの機能: 不揮発性

データベースはトランザクション用に設計されており、主な操作はランダムな読み取りと書き込みです。設計プロセスでは、冗長性を回避するために、パラダイムに準拠した仕様がよく使用されます。

データ ウェアハウスはサブジェクト指向で設計されており、主な操作はバッチ読み取りと書き込みです。データ ウェアハウスは、データの統合と分析に重点を置き、冗長性を導入し、反パラダイム方式で設計されています。

データベースとデータウェアハウスの比較

従来のデータ ウェアハウスとビッグ データ データ ウェアハウスは、2 つの異なるタイプのデータ ウェアハウスであり、異なる構築ソリューションが必要です。

従来のデータ ウェアハウスは通常、データの保存と計算のためのリレーショナル データベースで構成された MPP (超並列処理) クラスターで構成され、スター モデル、スノーフレーク モデルなどの特定のデータ モデルを使用してデータ ウェアハウスの構造を設計します。しかし、アプリケーション システムの発展に伴い、そのスケーラビリティは大幅に制限され、ビジネス アプリケーションの継続的な増加に伴い、いくつかの重要な問題が徐々に浮上してきました。

従来のデータ ウェアハウスにおける注目の課題

ビッグデータ ウェアハウスでは通常、Hadoop や Spark などの分散コンピューティング テクノロジをストレージおよびコンピューティング エンジンとして使用し、ツールまたはプログラミング言語を使用して処理ロジックを設計し、さまざまなデータ ソースの集約、クリーニング、計算、分析を実現します。ビッグ データ ウェアハウスは、ビッグ データの自然なスケーラビリティを利用して大量のデータを保存するほか、SQL をビッグ データ コンピューティング エンジンのタスクに変換してデータ分析を実行します。ビッグデータ ウェアハウスには多くの利点がありますが、いくつかの課題と問題も残っています。

1. SQL サポート率が比較的低い。ビッグデータ コンピューティング エンジンには独自の言語とロジックがあるため、一部の SQL クエリは、エンジンが理解できるタスクにうまく変換できません。

2.トランザクションサポートの欠如。ビッグデータ コンピューティング エンジンは本質的に分散されており、データは複数のノードに分散されているため、完全なトランザクション サポートを実現することは困難です。

3.データ量が少ない場合は計算速度が遅くなる場合があります。ビッグデータ ウェアハウスでは、コンピューティング リソースを水平方向に拡張することでコンピューティング速度を向上させることができるため、データ量が少ない場合は分析の完了までに時間がかかることがあります。

ビッグデータ ウェアハウス

現在、企業の情報構築やデータウェアハウス構築は多くの課題に直面しています。企業の現状と解決すべき問題に応じて適切なソリューションを選択する必要があります。それは一夜にして達成できるものではありません。現在の情報化時代において、FineDataLink のようなツールの助けを借りて、企業はエンタープライズ データの統合と分析のトレンドへの統合を加速できることは明らかです。