Hvis du selv har brugt kort tid i en virksomhed, er du muligvis stødt på behovet for effektivt at indsamle data fra forskellige analyse- og indsigtskilder.
Disse dataanalyser har intenst påvirket mange organisationers indtægtsgenerering og omkostningsbegrænsning. Men du bør ikke blive overrasket over mængden af data, der genereres og analyseres, når antallet og typerne eksploderer.
Denne eksplosion presser datadrevne virksomheder til at bruge pålidelige, skalerbare og sikre løsninger til at analysere og administrere data. Systemernes krav overgår den traditionelle databases muligheder, og det er her, cloud-teknologien kommer ind.
Og med den avancerede moderne cloud-teknologi er mange kritiske forretningsapplikationer som Enterprise Resource Planning (ERP), databaser og marketingværktøjer migreret til skyen. Mens forretningsdata ligger i skyen, har virksomheder brug for en løsning, der problemfrit gemmer alle data fra forskellige cloud-baserede apps. Løsningen er cloud data warehouse.
Denne artikel hjælper dig med at forstå et cloud-datavarehus og liste nogle af de bedste. Og afslutningsvis forklar, hvordan du vælger den bedste til din organisation.
Indholdsfortegnelse
En kort historie om Cloud Data Cloud Data Warehouses
Som med ethvert teknisk domæne skal du forstå, hvorfor det eksisterer for at forstå det virkelig. Denne konvention gælder for forståelsen af driftsmodellen for cloud data warehouse.
Ifølge Education Ecosystem kom datavarehuse først i 1980’erne og havde til formål at hjælpe dataflowet fra driftssystemer til beslutningsstøttesystemer (DSS’er). De tidlige versioner krævede en enorm mængde redundans, og mange organisationer skulle have flere DSS-miljøer for at betjene flere brugere. DSSs miljøer bruger de samme data. Indsamlingen, rengøringen og integrationen blev dog ofte gentaget.
Efterhånden som datavarehusene øgede effektiviteten, udviklede de sig fra informationsunderstøttende traditionelle business intelligence (BI)-platforme til brede analysearkitekturer, der understøtter forskellige applikationer som performance management og performance analytics.
I årenes løb er der sket eksplosive fremskridt med at levere trinvis værdi til virksomheder med de nyeste datadrevne varehuse (EWD), der giver dataadgang i realtid og maskinlæringsindsigt. Det er dog uden for dette indlægs rammer.
Hvad er et Cloud Data Warehouse
Hvis du ønsker at omfavne intelligens i forretningsinfrastruktur, er datavarehuset din arkitekturs kerne. I modsætning til almindelige databaser er datavarehuse designet til at tilbyde optimale analytiske forespørgsler på massive datasæt. Databaser er ofte transaktionsbehandlingssystemer.
Et cloud data warehouse indebærer en database, der er tilgængelig som en administreret service i en offentlig sky og er optimeret til skalerbar BI og analyser. Du kan også se det som en samling af aktuelle og tidligere oplysninger.
Mens mange cloud-datavarehuse er tilgængelige, vil hver af dem tilbyde sin smag af tjenester. Men der er nogle fælles faktorer, som du ville forvente at være til stede på tværs af alle disse platforme: datalagring og -administration, automatiske softwareopgraderinger og fleksibel kapacitetsstyring, der problemfrit udvider eller trækker dine datafodspor sammen.
Nøglefunktioner
- Massively parallel processing (MPP) – Denne funktion findes i cloud-datavarehuse, der understøtter big data-projekter for at benytte højtydende forespørgsler, når de håndterer store datamængder. MPP omfatter flere servere, der kører parallelt for at fordele behandlings-, input- og outputbelastninger.
- Søjledatalager – Denne funktion udviser økonomisk fleksibilitet ved håndtering af analyser. Kolonnedata gemmer procesdata i kolonner i stedet for rækker, hvilket gør det hurtigere, når du samler forespørgsler som i rapportering.
Fordele
Cloud datavarehuse viser deres behov for at være i enhver moderne virksomhed for deres analyser og forretningsindsigt, der forbedrer driften og forbedrer kundeservice, hvilket giver din virksomhed en konkurrencefordel. Her er fordelene ved at bruge cloud-datavarehuse.
Cloud Data Warehouse-leverandører
Nu hvor du kender aftalen med cloud-datavarehuse, kan du vælge den rigtige til dine behov. Selvom disse anført her ikke er rangeret i nogen bestemt rækkefølge, startede vi med dem med den bedste tekniske ekspertise.
Google BigQuery
BigQuery er udviklet af Google og er et fuldt administreret serverløst datavarehus, der automatisk kan skaleres, så det matcher dine lagrings- og computerbehov. Ligesom andre Google-produkter tilbyder den kraftfulde analytiske muligheder udover at være omkostningseffektive. Den er også pålidelig og tilbyder adskillige business intelligence-værktøjer, som du kan bruge til at indsamle indsigt og lave præcise forudsigelser. BigQuery passer til komplekse sammenlægninger på tværs af massive datasæt efter dets kolonnebaserede lagring.
Google er opsat på ikke at lade dig administrere din lagerinfrastruktur, og derfor skjuler Big Query den underliggende hardware, noder, database og konfigurationsdetaljer. Og hvis du gerne vil i gang hurtigt, skal du oprette en konto med Google Cloud Platform (GCP), indlæse en tabel og køre en forespørgsel.
Du kan også bruge BigQuerys kolonneformede og ANSI SQL-databaser til at analysere petabytes af data med høj hastighed. Dens muligheder strækker sig nok til at rumme rumlig analyse ved hjælp af SQL og BigQuery GIS. Du kan også hurtigt oprette og køre maskinlæringsmodeller (ML) på semi- eller storskala strukturerede data ved hjælp af simpel SQL og BigQuery ML. Nyd også et interaktivt dashboard i realtid ved hjælp af BigQuery BI-motoren.
For fuldt ud at udnytte BigQuerys dataanalysefunktioner skal du være velbevandret i SQL, ligesom med andre datavarehuse. Det er også omkostningseffektivt. Men prisen afhænger af kodekvaliteten (du betaler for behandlingshastighed og lagring), så du skal optimere dine forespørgsler for at imødegå høje omkostninger, når du trækker data.
BigQuery håndterer tunge databehandlingsoperationer baseret på dets adskilte databehandlings- og lagerlag og passer således til organisationer, der prioriterer tilgængelighed frem for konsistens.
Amazon rødforskydning
Amazon Redshift blev opfundet i november 2021 og blev lanceret som et fuldt administreret cloud-datavarehus, der kan håndtere data i petabyte-skala. Selvom det ikke var det første cloud-datavarehus, blev det det første til at vokse i markedsandele efter en storstilet adoption. Redshift bruger SQL-dialekt baseret på PostgreSQL, som er velkendt af mange analytikere globalt, og dens arkitektur ligner den for lokale datavarehuse.
På dens ulempe er Redshift anderledes end andre løsninger på denne liste. Dens databehandlings- og lagerlag er ikke helt adskilte. Denne arkitektur påvirker ydelsen af analytiske forespørgsler markant, hvis du udfører mange skriveoperationer. Derfor har du brug for et internt personale til at opdatere systemerne med løbende vedligeholdelse og opdateringer.
Hvis du leder efter fremragende konsistens på rækkeniveau, som den der bruges i banksektoren, er Redshift et godt valg. Det er dog muligvis ikke det bedste valg, hvis din organisation skal udføre skrive- og proceshandlingerne samtidigt.
Snefnug
Snowflake cloud data warehouse er et af sin slags; det er fuldt administreret og kører på AWS, GCP og Azure, i modsætning til andre varehuse, der er profileret her, og kører på deres sky. Snowflake er nem at bruge og er kendt for sin avancerede evne til at transformere, udføre hurtige forespørgsler, benytte høj sikkerhed og automatisk skalere baseret på dine behov.
Snowflakes fleksible kodebase giver dig mulighed for at køre globale datareplikeringsaktiviteter som lagring af data i enhver sky uden at omkode eller lære en ny færdighed.
Snowflake rummer dataanalytikere på alle niveauer, da det ikke bruger Python eller R programmeringssprog. Det er også kendt for dets sikre og komprimerede lagring til semi-strukturerede data. Udover dette giver det dig mulighed for at spinde flere virtuelle varehuse baseret på dine behov, mens du paralleliserer og isolerer individuelle forespørgsler, hvilket øger deres ydeevne. Du kan interagere med Snowflake ved hjælp af en webbrowser, kommandolinjen, analyseplatforme og andre understøttede drivere.
Selvom Snowflake foretrækkes for dets evne til at køre forespørgsler, der ikke er mulige med andre løsninger, tilbyder det de bedste dashboardkreationer; du skal kode tilpassede funktioner og rutiner.
Snowflake er populært blandt mellemstore virksomheder, der ikke behøver at udføre store skrive- og procesoperationer eller kræver konsistens på tværs af store datamængder.
Azure SQL-database
Dette produkt er en administreret database-som-en-tjeneste, der er tilgængelig som en del af Microsoft Azure, cloud computing-platformen. Hvis din organisation bruger Microsofts forretningsværktøjer, kan dette være et naturligt valg for dig.
Azure SQL-databasen er fremtrædende for cloud-baseret hosting med en interaktiv brugerrejse fra oprettelse af SQL-servere til konfiguration af databaser. Det er også almindeligt foretrukket på grund af dets brugervenlige grænseflade og mange funktioner til at manipulere data. Den er også skalerbar for at reducere omkostningerne og optimere ydeevnen ved lavt forbrug.
På dens ulemper er den ikke designet til store mængder data. Det er velegnet til online transaktionsbehandling (OLTP) arbejdsbelastninger og håndterer store mængder af indkøbscentres læse-og-skrive-processer.
Dette værktøj ville være et yndet valg, hvis din virksomhed beskæftiger sig med enkle forespørgsler og små databelastninger. Det er dog ikke det bedste, hvis din virksomhed har brug for stor analytisk ildkraft.
Azure Synapse
Denne sektion af Azure-platformen er gearet til analyse og kombinerer flere tjenester som dataintegration, data warehousing og enorme dataanalyse. Selvom det ligner Azure SQL-databasen, er det anderledes.
Azure Synapse analytics er skalerbar til store datatabeller baseret på dens distribuerede databehandling. Den er afhængig af MPP’en (nævnt i begyndelsen, se igen, hvis du ikke forstod den) til hurtigt at køre store mængder af komplekse forespørgsler på tværs af flere noder. Med Synapse er der ekstra vægt på sikkerhed og privatliv.
Selvom det er en standardmulighed for virksomheder, der allerede bruger Microsoft-værktøjer, er det svært at integrere med andre produkter end datavarehuse fra andre virksomheder. Tjenesten kan af og til blive buggy, da den konstant opdateres.
Azure Synapse er designet til online analytisk behandling og derfor bedst foretrukket til behandling af store datasæt i realtid. Du kan overveje at bruge Azure Synapse over SQL, hvis dine lagerdata er mere signifikante end én terabyte
Ildbolt
Mens den stadig er ny på området. Firebolt hævder at være et fremtidigt lager, der yder 182 gange hurtigere end det SQL-baserede systemer. Firebolt er hurtig, da den bruger nye dataparsing- og komprimeringsteknikker.
Under sine forespørgsler får den adgang til små dataområder ved hjælp af indekser, i modsætning til andre datavarehuse, der bruger hele partitioner og segmenter, hvilket frigør dit netværks båndbredde. Den er skalerbar og kan forespørge store datasæt med imponerende hastigheder.
Selvom det er nyt på markedet, integreres det ikke med hele økosystemet (som er omfattende) af forretningsplatforme og intelligensværktøjer. Problemet løses dog nemt ved hjælp af et specifikt udtræk, transformer og indlæs (ETL) værktøj til at kanalisere data til og fra lageret.
Firebolts lager- og computerkraft er adskilt, hvilket gør det økonomisk for store og små institutioner. Det er bedst for virksomheder, der har brug for hurtige analyser, selvom der kræves erfarne interne dataanalytikere.
Valg af det rigtige Cloud Data Warehouse
Hvis du har brug for et cloud data warehouse og vil have et godt, så overvej størrelsen af din organisation og hvordan du administrerer dataene. Hvis du ejer en lille organisation, der administrerer små datastørrelser og med få eller ingen menneskelige ressourcer til at håndtere dataanalysesektoren, som nogle e-handelswebsteder, vil du i stedet vælge et datahus, der er nemt at bruge og omkostningseffektivt af udsigter til ydeevne.
På den anden side, hvis du driver en stor organisation, der har brug for et bestemt sæt databehov, er du nødt til at stå over for en afvejning. Afvejningen er en detaljeret beskrivelse i henhold til CAP-sætningen, der siger, at alle distribuerede data garanterer sikkerhed, tilgængelighed og partitionstolerance (hvilket betyder beskyttelse mod fejl.) I de fleste tilfælde vil enhver organisation have brug for delvis tolerance, hvilket efterlader afvejningen mellem konsistens og tilgængelighed.
Du kan nu tjekke de mest pålidelige dataintegrationsværktøjer.