Czym jest składnica danych? | Oracle (2024)

Definicja składnicy danych

Składnica danych (data mart) to uproszczona postać hurtowni danych skupiająca się na jednym temacie lub jednej linii biznesowej. Składnica danych zapewnia szybszy dostęp do danych i informacji, ponieważ nie trzeba tu poświęcać czasu na przeszukiwanie bardziej złożonej hurtowni danych ani na ręczne agregowanie danych z różnych źródeł.

Cele tworzenia składnicy danych

Składnica zapewnia łatwiejszy dostęp do danych wymaganych przez konkretny zespół lub linię biznesową w przedsiębiorstwie. Jeśli na przykład marketer poszukuje danych, które pomogą poprawić wyniki kampanii w sezonie świątecznym, przeszukiwanie i łączenie danych rozproszonych w wielu systemach może okazać się kosztowne pod względem czasu, dokładności i ostatecznie nakładów finansowych.

Wyszukiwanie danych w różnych źródłach najczęściej opiera się na arkuszach kalkulacyjnych, które umożliwiają udostępnianie i wspólne opracowywanie danych. W takiej sytuacji często pojawiają się błędy ludzkie, zamieszanie, złożone uzgodnienia i inne problemy, czyli tzw. „koszmar arkusza kalkulacyjnego”. Składnice danych stały się popularne jako scentralizowane miejsce, w którym zbierane i porządkowane są niezbędne dane przed utworzeniem na ich podstawie raportów, pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji.

Składnica danych, jezioro danych, hurtownia danych — różnice

Składnica danych, jezioro danych i hurtownia danych służą różnym celom i zaspokajają różne potrzeby.

Hurtownia danych (data warehouse) to system zarządzania danymi wspomagający analitykę biznesową w całym przedsiębiorstwie. Hurtownie danych często zawierają duże ilości danych, w tym danych historycznych. Dane w takich hurtowniach pochodzą zazwyczaj z wielu różnych źródeł, takich jak pliki dzienników aplikacji i aplikacje transakcyjne. W hurtowni danych przechowuje się dane uporządkowane, których przeznaczenie jest zazwyczaj dobrze zdefiniowane.

Jezioro danych (data lake) pozwala przedsiębiorstwu przechowywać duże ilości uporządkowanych i nieuporządkowanych danych (np. pochodzących z mediów społecznościowych lub strumieni kliknięć) i natychmiast udostępniać je do zastosowań związanych z analizami w czasie rzeczywistym, danologią i samouczeniem się maszyn. W przypadku jeziora danych dane są pobierane w oryginalnej postaci, bez żadnych zmian.

Najważniejsza różnica między jeziorem danych a hurtownią danych polega na tym, że w jeziorze danych przechowywane są ogromne ilości nieprzetworzonych i nieuporządkowanych danych. Przedsiębiorstwo nie musi bowiem z góry wiedzieć, w jaki sposób chce swoje dane wykorzystać.

Składnica danych (data mart) to uproszczona postać hurtowni danych skupiająca się na jednym temacie lub jednej linii biznesowej, na przykład na finansach lub marketingu. Ze względu na swoje przeznaczenie dane w składnicy pochodzą z mniejszej liczby źródeł niż w przypadku hurtowni danych. Źródła danych w składnicach mogą obejmować wewnętrzne systemy operacyjne, centralną hurtownię danych lub bazy zewnętrzne.

Korzyści ze składnicy danych

Składnica danych dedykowana dla zespołu lub konkretnej linii biznesowej oferuje następujące korzyści:

• Wiarygodne źródło danych. Scentralizowany charakter składnicy danych sprawia, że każda osoba w dziale lub przedsiębiorstwie podejmuje decyzje na podstawie tych samych danych. Jest to istotna korzyść, ponieważ dane i oparte na nich prognozy są wówczas wiarygodne, a interesariusze mogą skupić się na podejmowaniu decyzji i działań, zamiast spierać się o same dane.
• Szybszy dostęp do danych. Konkretne zespoły biznesowe i konkretni użytkownicy mogą szybko uzyskać dostęp do potrzebnego im podzbioru danych z hurtowni danych przedsiębiorstwa i połączyć go z danymi pochodzącymi z różnych innych źródeł. Po nawiązaniu połączenia z pożądanymi źródłami danych mogą w każdej chwili pobrać aktualne dane ze składnicy bez konieczności zwracania się do działu IT o pobranie takich danych. W rezultacie zespoły biznesowe i informatyczne zwiększają swoją produktywność.
• Szybszy dostęp do informacji umożliwiający szybsze podejmowanie decyzji. O ile hurtownia danych umożliwia podejmowanie decyzji na poziomie przedsiębiorstwa, o tyle składnica danych pozwala na analizę danych na poziomie działu. Analitycy mogą skupić się na konkretnych wyzwaniach i szansach w takich obszarach, jak finanse i kadry, a także szybciej uzyskiwać na podstawie danych przydatne informacje na potrzeby szybszego podejmowania trafniejszych decyzji.
• Łatwiejsze i szybsze wdrożenie. Skonfigurowanie hurtowni danych, która zaspokajałaby potrzeby całego przedsiębiorstwa, może wymagać dużo czasu i pracy. Składnica danych skupia się natomiast na potrzebach konkretnego zespołu biznesowego i może wymagać dostępu do mniejszej liczby zbiorów danych. Z tego względu można ją wdrożyć znacznie łatwiej i szybciej.
• Sprawny i skalowalny system zarządzania danymi. Składnica danych oferuje sprawny system zarządzania danymi, który współgra z potrzebami biznesowymi, w tym możliwość użycia informacji zebranych w poprzednich projektach na potrzeby bieżących zadań. Zespoły mogą aktualizować i modyfikować swoje składnice danych na podstawie nowych i rozwijających się projektów analitycznych.
• Analizy dotyczące stanów przejściowych.. Niektóre projekty analityczne dotyczą krótkiego okresu czasu, na przykład sprzedaży online odnotowanej podczas dwutygodniowej promocji. W takim przypadku marketer może szybko utworzyć sobie składnicę danych, aby taką analizę przeprowadzić.

Przenoszenie składnicy danych do chmury

Zespoły biznesowe starają się działać coraz sprawniej i opierać się na danych, aby kształtować strategię i doskonalić rutynowe procesy decyzyjne, ale zazwyczaj mają trudności z przeprowadzeniem dobrej analizy coraz większej ilości danych. Dyrektor finansowy spędza średnio 2,24 godziny dziennie na analizowaniu arkuszy kalkulacyjnych. O ile zespoły biznesowe zazwyczaj zwracają się o pomoc do działu IT, o tyle zespoły IT mogą mieć trudności z zaspokajaniem potrzeb działów biznesowych w zakresie zwiększenia dostępu do bardziej rozproszonych źródeł danych, zwiększenia ilości danych i skrócenia czasu odpowiedzi na zapytania.

Skonfigurowanie składnicy danych może być również problemem dla przeciążonych zespołów IT, ponieważ taka składnica musi być na bieżąco zarządzana i zabezpieczana. Przeniesienie składnicy danych do chmury sprawia, że kwestie związane z jej zarządzaniem i zabezpieczaniem przechodzi na dostawcę usługi chmurowej, co zmniejsza potrzebę ręcznych interwencji i obniża koszty operacyjne.

Obsługa chmurowej składnicy danych przez Oracle Autonomous Database

Oracle oferuje kompletne i samoobsługowe rozwiązanie, które daje zespołom biznesowym dostęp do szczegółowych, wiarygodnych i opartych na danych informacji potrzebnych do szybkiego podejmowania trafnych decyzji.

Zespoły biznesowe mogą szybko łączyć niezbędne dane (z różnych źródeł i w różnych formatach, w tym przestrzennych i graficznych) w ramach konwergentnej składnicy danych, aby w ten sposób utworzyć wiarygodne źródło danych na potrzeby bezpiecznej współpracy. Analitycy mogą łatwo i bez konieczności kodowania korzystać z samoobsługowych narzędzi do przetwarzania danych i wbudowanych mechanizmów samouczenia się maszyn w celu szybszego ładowania, przekształcania i przygotowywania danych, automatycznego wykrywania wzorców i tendencji, przygotowywania prognoz i uzyskiwania informacji na podstawie wiarygodnych danych.

Zarządzane i bezpieczne rozwiązanie Oracle pozwala informatykom na ograniczanie istniejącego ryzyka. Zespoły IT mogą ponadto korzystać z prostego, niezawodnego i powtarzalnego podejścia do wszystkich pochodzących z działów biznesowych zapytań dotyczących analizy danych, co znacznie zwiększa produktywność.

Rozwiązanie Oracle Autonomous Database dla analityki i hurtowni danych w inteligentny sposób automatyzuje procesy przydzielania zasobów, konfiguracji, ochrony, dostrajania, skalowania, aktualizacji, tworzenia kopii zapasowych i naprawy. Eliminuje to prawie wszystkie ręczne i złożone zadania, które mogą spowodować błąd ludzki. Wbudowane narzędzia do obsługi danych oferują proste, samoobsługowe funkcje modelowania biznesowego oraz ładowania, przekształcania i analizowania danych na potrzeby składnic danych. W rezultacie administratorzy baz danych mogą skupić się na opracowywaniu nowych aplikacji i pomaganiu działom biznesowym w realizacji celów biznesowych. Użytkownicy z działów finansów, kadr i marketingu mogą korzystać z bezpiecznego dostępu do danych oraz szybko otrzymywać odpowiedzi na swoje zapytania, bez względu na liczbę i czas tych zapytań. Działanie rozwiązania Autonomous Database może być automatycznie skalowane w zależności od potrzeb i bez żadnych przestojów.