رشد تصاعدی داده ها در سال‌های اخیر، کسب‌وکارها را با چالش‌ها و فرصت‌های متعددی مواجه کرده است. درحالی‌که حجم وسیعی از اطلاعات به‌راحتی در دسترس است، استخراج بینش‌های معنادار برای تصمیم‌گیری استراتژیک می‌تواند یک کار پیچیده باشد. اینجاست که انبار داده به عنوان سنگ بنای نوآوری‌های هوش تجاری (BI) ظاهر می‌شود.
یک انبار داده به عنوان مخزنی موضوع گرا، یکپارچه، متغیر و غیرفرار عمل می‌کند که داده های تاریخی و فعلی را که به طور خاص برای تحلیل آماده شده‌اند، به‌دقت ذخیره می‌کند. در این مقاله به معرفی انبار داده و اصول بنیادی آن می‌پردازیم و ویژگی‌های کلیدی، اجزای معماری و نقش مهمی را که در توانمندسازی سازمان‌ها برای استفاده از داده های خود در راستای تصمیم‌گیری آگاهانه ایفا می‌کند را بررسی می‌کنیم. با ما همراه باشید.
انبار داده چیست؟
انبار داده (Data Warehouse) نوعی سیستم مدیریت داده دیجیتال است که برای فعال‌کردن و پشتیبانی از فعالیت‌های هوش تجاری (BI) و تحلیل داده‌ها طراحی شده است. انباره‌های داده صرفاً برای انجام پرس‌وجو و تحلیل داده در نظر گرفته شده‌اند و اغلب حاوی مقادیر زیادی از داده های تاریخی هستند.
یک انبار داده، مقادیر زیادی از داده ها را از منابع متعدد جمع‌آوری کرده و آنها را متمرکز و یکپارچه می‌کند. قابلیت‌های تحلیلی Data Warehouse به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های خود، بینش‌های تجاری ارزشمندی را برای بهبود تصمیم‌گیری استخراج کنند. انبارهای داده، داده های فعلی و تاریخی را در یک مکان ذخیره می‌کنند و به عنوان منبع واحد حقیقت برای یک سازمان عمل می‌کنند.
یک انباره داده معمولی، اغلب شامل موارد زیر است:
- یک پایگاه داده رابطه‌ای برای ذخیره و مدیریت داده ها
- یک راه‌حل استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) برای آماده‌سازی داده ها جهت تجزیه‌وتحلیل
- قابلیت‌های تجزیه‌وتحلیل آماری، گزارش‌دهی و داده کاوی
- ابزارهای تجزیه‌وتحلیل کاربر، برای تجسم و ارائه داده ها به کاربران تجاری
- سایر برنامه‌های کاربردی تحلیلی پیچیده که اطلاعات عملی را با به‌کارگیری الگوریتم‌های علم داده و هوش مصنوعی (AI) یا نمودارها و ویژگی‌های فضایی تولید می‌کنند که انواع بیشتری از تجزیه‌وتحلیل داده ها را در مقیاس امکان‌پذیر می‌کند.
داده‌ها از سیستم‌های عملیاتی (مانند ERP و CRM)، پایگاه‌های داده و منابع خارجی مانند دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، برنامه‌های آب‌وهوا و رسانه‌های اجتماعی، به‌صورت منظم به انباره داده‌ها جریان پیدا می‌کنند. در سال‌های اخیر، ظهور فناوری رایانش ابری باعث تغییر در انبارهای داده شده و مکان‌های ذخیره‌سازی داده‌ها را، از زیرساخت‌های داخلی سنتی به مکان‌های متعدد مانند ابر خصوصی و عمومی تغییر داده است.
مزایای انبار داده
انبارهای داده به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا حجم زیادی از داده های مختلف را تحلیل کنند، از آنها بینش استخراج و سابقه تاریخی آنها را حفظ کنند. چهار ویژگی منحصربه‌فرد زیر، به انباره‌های داده اجازه می‌دهد تا مزیت بالا را ارائه دهند:
- موضوع‌محور: آنها می‌توانند داده های مربوط به یک موضوع یا حوزه عملکردی (مانند فروش) خاص را تحلیل کنند،
- یکپارچه: انبارهای داده میان انواع مختلف داده و از منابع متفاوت، سازگاری ایجاد می‌کنند،
- پایدار: هنگامی که داده ها در یک انبار داده هستند، پایدار بوده و تغییر نمی‌کنند،
- متغیر با زمان: تحلیل در انبار داده با نگاه به تغییرات در طول زمان انجام می‌شود.
انبار داده‌ای که به‌خوبی طراحی شده باشد، پرس‌وجوها را بسیار سریع انجام داده و توان عملیاتی بالایی را ارائه می‌دهد. انبار داده به عنوان عنصری کلیدی برای محیط‌های میان‌افزار BI عمل می‌کند که گزارش‌ها، داشبوردها و سایر رابط‌ها را در اختیار کاربران نهایی قرار می‌دهد. از دیگر مزایای Data warehouse می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- تحلیل بهتر کسب‌وکار: با ذخیره‌سازی متمرکز داده ها، تصمیم‌گیرندگان از منابع متعدد به آنها دسترسی دارند و دیگر مجبور نیستند بر اساس اطلاعات ناقص تصمیم بگیرند.
- پرس‌وجوهای سریع‌تر: انباره‌های داده به طور خاص، برای بازیابی و تحلیل سریع داده ها ساخته شده‌اند. با DW می‌توان به‌سرعت، مقادیر زیادی از داده‌های تلفیقی را بدون پشتیبانی از IT جستجو کرد.
- بهبود کیفیت داده ها: قبل از بارگیری داده ها در DW، همه آنها توسط سیستم پاک‌سازی می‌شوند و برای پردازش بیشتر، در یک لیست کاری قرار می‌گیرند. به‌این‌ترتیب، اطمینان حاصل می‌شود که داده‌ها برای پشتیبانی از فرایندهای تحلیل و تصمیم‌گیری، در یک قالب ثابت و با کیفیت بالا و دقیق ثبت می‌شوند.
- ایجاد بینش تاریخی: با ذخیره دقیق داده‌های تاریخی، یک انباره داده به تصمیم‌گیرندگان اجازه می‌دهد از روندها و چالش‌های گذشته بیاموزند، روندهای پیش رو را پیش‌بینی کرده و بهبود مستمر کسب‌وکار را تضمین کنند.
مزایا و معایب Data Warehouse
معماری انبار داده چگونه است؟
معماری انبار داده از لایه‌ها تشکیل شده است:
- لایه بالایی (Top Tier): این لایه از طریق نوعی رابط کاربری یا ابزار گزارش‌دهی، به کاربران نهایی نمایش داده می‌شود که آنها را قادر می‌سازد تا تحلیل داده‌ها را روی داده‌های تجاری خود انجام دهند.
- لایه میانی (Middle Tier): لایه میانی شامل موتور تجزیه‌وتحلیل داده است که برای دسترسی و تجزیه‌وتحلیل دیتا استفاده می‌شود. این لایه شامل یک سرور OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین) است که جستجوی سریع را امکان‌پذیر می‌کند. نوع مدل OLAP مورداستفاده، به نوع سیستم پایگاه داده موجود بستگی دارد و می‌توان آن را در سه نوع که با نام‌های ROLAP، MOLAP و HOLAP شناخته می‌شوند، به کار گرفت.
- لایه پایینی (Bottom Tier): این لایه شامل معماری سرور پایگاه داده است؛ جایی که داده ها در آن بارگذاری و ذخیره می‌شوند. لایه پایینی معمولاً شامل یک سیستم پایگاه داده رابطه‌ای است که داده‌ها را از منابع مختلف داده، از طریق فرایند ETL (Extract، Transform و Load) جمع‌آوری، پاک‌سازی و تبدیل می‌کند. داده ها را می‌توان به دو روش در پایگاه داده ذخیره کرد اما بااین‌وجود، انبار داده به طور خودکار مطمئن می‌شود که داده‌های موردنیاز، همیشه در دسترس هستند تا سرعت پرس‌وجو بهینه شوند:
- داده‌هایی که به طور مکرر مورداستفاده قرار می‌گیرند، در سیستم‌های ذخیره‌سازی بسیار سریع (مانند درایوهای SSD) ذخیره می‌شوند،
- داده‌هایی که دسترسی به آنها به‌ندرت صورت می‌گیرد؛ در فضاهایی با هزینه پایین‌تر ذخیره می‌شوند.
معماری انبار داده
مفاهیم انبار داده
از مهم‌ترین مفاهیم و اجزای معماری انبار داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
ETL
ETL مخفف سه عبارت (استخراج) Extract، (تبدیل) Transform و (بارگذاری) Load است و فرایندی است که تحلیلگران دیتا، هنگام انتقال داده‌ها از یک منبع به انبار داده از آن استفاده می‌کنند. به طور خلاصه، ETL داده ها را به یک فرمت قابل‌استفاده تبدیل می‌کند تا پس از قرارگرفتن در انبار داده، قابل تجزیه‌وتحلیل، پرس‌وجو و غیره باشند.
متادیتا (Metadata) یا فراداده
فراداده را در ساده‌ترین حالت، می‌توان «داده‌ای در مورد داده» تعریف کرد. درواقع متادیتا تمام داده‌هایی را که در یک سیستم ذخیره می‌شوند تا قابل جستجو باشند، توصیف می‌کند. برخی از نمونه‌های metadata شامل نویسندگان، تاریخ‌ها یا مکان‌های یک مقاله، تاریخ ایجاد یک فایل، اندازه یک فایل و… است؛ مانند عناوین یک ستون در فایل اکسل!
Metadata به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا داده های خود را برای استفاده، ایجاد داشبورد و دریافت گزارش، سازماندهی و درنهایت، تجزیه‌وتحلیل کنند.
پردازش پرس‌وجوهای SQL
SQL یک زبان استاندارد برای انجام پرس‌وجو روی داده‌ها است. در حالت کلی، SQL زبانی است که تحلیلگران برای استخراج اطلاعات از داده های ذخیره شده در انبار داده استفاده می‌کنند. معمولاً انبارهای داده دارای فناوری‌های پردازش پرس‌وجوی SQL اختصاصی هستند که با محاسبات زیادی همراه است. این موضوع به کاربران اجازه می‌دهد تا در تحلیل داده عملکرد بسیار بالایی داشته باشند. بااین‌حال، نکته‌ای که باید به آن توجه داشت این است که هر چه داده ها و منابع محاسباتی SQL بیشتری برای پردازش وجود داشته باشد، هزینه‌های انبار داده می‌تواند بیشتر شود.
لایه داده (Data layer)
لایه داده، فضایی است که به کاربران امکان می‌دهد به داده ها دسترسی پیدا کنند. این لایه، داده‌های یک سازمان را بسته به سطح دسترسی موردنیاز کاربران، تقسیم می‌کند. برای مثال، می‌توان داده‌ها را به نحوی بخش‌بندی کرد که تیم فروش، اجازه دسترسی به داده های تیم منابع انسانی را نداشته باشند و بالعکس.
حاکمیت و امنیت
این مفهوم به لایه داده مربوط است، زیرا کسب‌وکارها باید بتوانند خط‌مشی‌های امنیتی و سطوح دسترسی دقیق را برای تمامی داده های سازمان خود مشخص کنند. معمولاً انبارهای داده دارای قابلیت‌های مدیریت داده و امنیت بسیار خوبی هستند، بنابراین برای تعریف موارد حاکمیتی و امنیتی، معمولاً نیازی به انجام کارهای مهندسی داده قابل‌توجهی وجود ندارد. هرچه میزان داده‌ها در انبار داده بیشتر شود، اهمیت برنامه‌ریزی برای حاکمیت و امنیت داده ها نیز افزایش پیدا می‌کند.
ابزارهای دسترسی به انبار داده
اگرچه ابزارهای دسترسی به انبار داده از خارج سیستم با آن ارتباط دارند، اما به عنوان جزئی کاربرپسند برای کاربر سازمانی عمل می‌کنند. اینجاست که ابزارهای گزارش‌گیری و تجسم داده ها مطرح می‌شوند که برای تعامل با داده‌ها، استخراج بینش از آنها و نمایش بصری داده‌ها، مورداستفاده قرار می‌گیرند. نمونه‌هایی از این ابزارها عبارت‌اند از Tableau، Looker و Qlik.
انبار داده به عنوان مخزنی موضوع گرا، یکپارچه، متغیر و غیرفرار عمل می‌کند که داده های تاریخی و فعلی را به‌دقت ذخیره می‌کند
تفاوت OLAP و OLTP در انبار داده چیست؟
OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین) نرم‌افزاری است برای انجام تحلیل چندبعدی و با سرعت بالا، روی حجم زیادی از داده ها، در یک منبع داده متمرکز و یکپارچه مانند انبار داده. OLTP (پردازش تراکنشی آنلاین)، اجرای در لحظه تعداد زیادی از تراکنش‌های پایگاه داده که توسط افراد زیادی انجام شده است را، از طریق اینترنت امکان‌پذیر می‌کند. درواقع تفاوت اصلی میان OLAP و OLTP در نام آنها نشان داده شده است: OLAP ماهیت تحلیلی دارد و ماهیت OLTP تراکنشی است.
ابزارهای OLAP برای تجزیه‌وتحلیل چندبعدی داده ها در یک انبار داده طراحی شده‌اند که ممکن است شامل داده های تاریخی و تراکنشی باشد. کاربردهای متداول OLAP شامل داده‌کاوی و استفاده در زمینه هوش تجاری؛ مانند انجام محاسبات تحلیلی پیچیده، تعریف سناریوهای پیش‌بینی و همچنین تحلیل عملکردهای تجاری مانند تحلیل مالی، بودجه‌بندی و برنامه‌ریزی پیش‌بینی است.
OLTP برای پشتیبانی از نرم‌افزارهای تراکنش محور، با پردازش تراکنش‌ها در سریع‌ترین و دقیق‌ترین زمان ممکن طراحی شده است. کاربردهای رایج OLTP شامل دستگاه‌های خودپرداز، نرم‌افزارهای تجارت الکترونیک، پردازش داده های پرداخت‌های اعتباری، رزرو آنلاین، سیستم‌های رزرواسیون و ابزارهای ثبت سوابق است.
انبار داده در مقابل پایگاه داده، دریاچه داده و دیتا مارت
انبار داده، پایگاه داده، دریاچه داده و دیتا مارت؛ همگی اصطلاحاتی هستند که اغلب به‌جای یکدیگر مورداستفاده قرار می‌گیرند. اگرچه این اصطلاحات ظاهراً با یکدیگر مشابه هستند، اما تفاوت‌های مهمی میان آنها وجود دارد.
تفاوت انبار داده و دریاچه داده
برای یک خط داده، انبار داده به جمع‌آوری داده های خام، از منابع متعدد، در یک مخزن مرکزی می‌پردازد. انبار داده بر مبنای طرح‌واره‌های از پیش تعریف شده، طراحی شده و برای تجزیه‌وتحلیل داده ها ساختار پیدا کرده است.
دریاچه داده، یک انبار داده بدون طرح‌واره‌های از پیش تعریف شده است. در نتیجه، نسبت به یک انبار داده، تجزیه‌وتحلیل‌های بیشتری را امکان‌پذیر می‌کند. دریاچه‌های داده معمولاً روی پلتفرم‌های کلان داده مانند Apache Hadoop ساخته می‌شوند.
تفاوت انبار داده و دیتامارت
دیتا مارت، زیرمجموعه‌ای از انبار داده است که داده های مختص یک لاین تجاری یا بخش خاص را دربر می‌گیرد. ازآنجاکه دیتامارت ها شامل زیرمجموعه‌ای کوچک‌تر از داده‌ها هستند، یک بخش یا خط تجاری را قادر می‌سازند که هنگام کار با مجموعه‌داده‌های وسیع‌تر در انبار داده، در سریع‌ترین زمان ممکن، بینش‌های بهتری را کشف کنند.
دیتا مارت، زیرمجموعه‌ای از انبار داده است که داده های مختص یک لاین تجاری یا بخش خاص را دربر می‌گیرد
تفاوت انبار داده و پایگاه داده
یک پایگاه داده، در درجه اول برای اجرای پرس‌وجوهای سریع و پردازش تراکنش‌ها ساخته شده است، نه تجزیه‌وتحلیل داده ها. پایگاه داده معمولاً به عنوان منبعی برای ذخیره متمرکز داده‌های یک برنامه خاص عمل می‌کند، درحالی‌که یک انبار داده، دیتا را از هر تعداد منبع داده در سازمان، جمع‌آوری و ذخیره می‌کند.
یک پایگاه داده، روی به‌روزرسانی داده های در لحظه تمرکز دارد. درحالی‌که انبار داده دارای دامنه وسیع‌تری است و داده های فعلی و تاریخی را برای تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینانه، یادگیری ماشین و دیگر انواع پیشرفته تجزیه‌وتحلیل جمع‌آوری می‌کند.
انواع انبار داده
انبار داده ابری
انبار داده ابری، یک انبار داده است که به طور خاص، برای اجرا در فضای ابری ساخته شده است و در قالب یک سرویس مدیریت شده به مشتریان ارائه می‌شود. انبارهای داده مبتنی بر ابر، در سال‌های گذشته محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند، زیرا شرکت‌های بیشتری از خدمات رایانش ابری استفاده می‌کنند و به دنبال کاهش مراکز داده‌های داخلی خود هستند.
در یک انبار داده ابری، زیرساخت انبار داده فیزیکی توسط شرکت ارائه‌دهنده خدمات ابری مدیریت می‌شود. این موضوع بدان معناست که مشتری دیگر نیازی به سرمایه‌گذاری اولیه در خرید سخت‌افزار یا نرم‌افزار و مدیریت یا نگهداری انبار داده ندارد.
از دیگر مزایای انبار داده ابری می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- توسعه مقیاس‌پذیر برای انجام محاسبات بزرگ یا توسعه نیازهای ذخیره‌سازی
- راحتی در استفاده
- سهولت مدیریت
- صرفه‌جویی در هزینه
نرم‌افزار انبار داده (On Premises/خرید لایسنس)
یک کسب‌وکار می‌تواند با خرید لایسنس انبار داده، آن را در زیرساخت داخلی خود مستقر کند. اگرچه این روش بسیار پرهزینه‌تر از خرید سرویس انبار داده ابری است، اما ممکن است برای نهادهای دولتی، مؤسسات مالی یا سایر سازمان‌هایی که می‌خواهند کنترل بیشتری روی داده‌های خود داشته باشند یا نیاز به رعایت استانداردها، مقررات امنیتی یا حریم خصوصی داده‌ها دارند، انتخاب بهتری باشد.
سیستم انبار داده
سیستم انبار داده، مجموعه‌ای از سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای از پیش ادغام‌شده است؛ مانند CPU، فضای ذخیره‌سازی، سیستم‌عامل و نرم‌افزار انبار داده که یک کسب‌وکار از طریق آن می‌تواند به شبکه خود متصل شده و از آن استفاده کند. یک سیستم انبار داده از نظر هزینه اولیه، سرعت استقرار، سهولت مقیاس‌پذیری و کنترل مدیریت داده، در جایگاهی میان پیاده‌سازی انبار داده ابری و خرید لایسنس قرار می‌گیرد.
یک سیستم انبار داده از نظر هزینه اولیه، سرعت استقرار، سهولت مقیاس‌پذیری و کنترل مدیریت داده، در جایگاهی میان پیاده‌سازی انبار داده ابری و خرید لایسنس قرار می‌گیرد
مراحل ساخت انبار داده
هنگامی که یک سازمان قصد طراحی یک انبار داده را دارد، باید با تعریف الزامات تجاری خاص خود، توافق بر سر محدوده و تهیه پیش‌نویس طرح مفهومی شروع کند. پس از انجام این مراحل، کسب‌وکار می‌تواند طراحی منطقی و فیزیکی را برای انبار داده آغاز کند. طراحی منطقی شامل تعریف روابط میان اشیاء و طراحی فیزیکی، دربرگیرنده بهترین راه برای ذخیره و بازیابی اشیا است. طراحی فیزیکی همچنین فرایندهای حمل‌ونقل، پشتیبان‌گیری و بازیابی را نیز شامل می‌شود.
در ساخت هر انبار داده، باید موارد زیر رعایت شود:
- تعریف محتوای داده های خاص
- تعریف روابط درون و میان گروه های مختلف داده
- وجود یک محیط سیستمی که از انبار داده پشتیبانی می‌کند
- تعریف انواع تبدیل برای داده های موردنیاز
- تعریف فرکانس به‌روزرسانی داده ها
یک عامل اصلی دیگر در طراحی انبار داده، تعریف نیازهای کاربران نهایی است. اکثر کاربران نهایی به‌جای اینکه به شکل موردی تراکنش‌های خود را انجام دهند، به انجام تجزیه‌وتحلیل و مشاهده داده ها به‌صورت انبوه علاقه‌مند هستند. بااین‌حال، اغلب کاربران نهایی واقعاً نمی‌دانند چه می‌خواهند تا زمانی که نیاز خاصی ایجاد شود! بنابراین، فرایند برنامه‌ریزی باید شامل بررسی کافی برای پیش‌بینی نیازها باشد.
به گفته ITPro Today، یک نشریه صنعتی، حداقل هفت مرحله برای ساخت یک انبار داده وجود دارد. آنها عبارت‌اند از:
- تعیین اهداف کسب‌وکار و شاخص‌های کلیدی عملکرد آن،
- جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل اطلاعات مناسب،
- شناسایی فرایندهای تجاری اصلی که به جمع‌آوری داده های کلیدی کمک می‌کند،
- ساخت یک مدل داده مفهومی که نحوه نمایش داده ها به کاربر نهایی را نشان می‌دهد،
- مکان‌یابی منابع داده ها و ایجاد فرایندی برای تغذیه دیتا به انبار داده،
- تعیین مدت زمان ردیابی و به‌روز نگه‌داشتن اطلاعات،
- اجرای طرح
راهکار هوشمندی تجاری، همراه کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری بهینه
انبار داده، مخزن اطلاعات یک سازمان در مورد کسب‌وکار و نحوه عملکرد آن در طول زمان است. این منبع که با ورودی کارمندان در هر یک از بخش‌های کلیدی آن ایجاد می‌شود، مخزنی برای تجزیه‌وتحلیل داده ها است که موفقیت‌ها و شکست‌های گذشته کسب‌وکار را آشکار کرده و به تصمیم‌گیری‌های آن کمک می‌کند.
نرم‌افزار BI همکاران سیستم با ارائه تعداد قابل‌توجهی از داشبوردهای تحلیلی که به شکل پیش‌فرض قابل استفاده هستند، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا دید جامعی نسبت به فرایندهای سازمان کسب کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری داشته باشند. برای کسب اطلاعات بیشتر با ما در تماس باشید.
منابع
- oracle.com
- ibm.com
- aws.amazon.com
- investopedia.com