انبار داده در مقابل پایگاه داده: درک تفاوت ها

ذخیره حجم زیادی از داده ها به معنای یافتن راه حل هایی است که بهترین کار را برای کسب و کار شما دارد.

اگر شما و شرکتتان باید با سال‌ها داده‌های تاریخی یا تراکنش‌های آنلاین سر و کار داشته باشید، هر دو را راه‌اندازی کنید راه حل انبار داده و پایگاه داده به خوبی به شما خدمات می دهد. موضوع این است که آنها اهداف بسیار متفاوتی دارند، اما اصطلاحات قابل تعویض شده اند. ضروری است که بفهمید چه شرایطی به یکی نیاز دارد و چه شرایطی دیگری را ایجاب می کند.

انبار داده چیست؟

آ پایگاه داده تحلیلی یک سیستم متمرکز است که داده ها را از منابع مختلف برای تجزیه و تحلیل جمع آوری می کند. از پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای ارزیابی سریع مقادیر زیادی از داده ها استفاده می کند تا به تحلیلگران اطلاعاتی بدهد که می تواند برای استراتژی تصمیم گیری های تجاری استفاده شود. داده های قدیمی را می توان در یک انبار داده ذخیره کرد تا مقایسه هایی انجام شود که به اطلاع رسانی این تصمیمات کمک می کند.

پایگاه داده چیست؟

یک پایگاه داده اطلاعات بلادرنگ مربوط به یک بخش خاص از یک تجارت مانند اطلاعات مشتری، تراکنش های روزانه یا سوابق سلامت را ذخیره می کند.

پایگاه‌های داده می‌توانند درخواست‌هایی را برای یافتن اطلاعات، یا گزارش‌هایی که بینشی در مورد آن اطلاعات ارائه می‌دهند، برآورده کنند، اما آنها مانند انبار داده، قابلیت‌های تحلیلی ذاتی ندارند. آنها همچنین از پردازش تراکنش آنلاین (OLTP) به جای OLAP برای پردازش سریع داده ها استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل عمیق با پایگاه های داده امکان پذیر نیست، مگر اینکه داده ها استخراج و وارد یک ابزار تجزیه و تحلیل جداگانه شوند. به همین دلیل، بسیاری از کسب و کارها از هر دو پایگاه داده و راه حل های انبار داده برای پوشش تمام جنبه های نیاز خود استفاده می کنند.

انواع انبارهای داده در مقابل انواع پایگاه های داده

سه نوع اصلی از انبارهای داده می توان برای ذخیره و تجزیه و تحلیل اطلاعات استفاده کرد.

• انبار داده سازمانی (EDW). این انبارهای داده سیستم های متمرکزی هستند که بینش های تحلیلی را در تعداد زیادی از انبارها یا پایگاه های داده متصل ارائه می دهند. با اتصال آنها به یکدیگر در یک انبار واحد، کسب و کارها می توانند داده ها را به طور مؤثرتری سازماندهی کنند و بینش را در طیف وسیعی از نقاط داده جمع آوری کنند.
• ذخیره اطلاعات عملیاتی (ODS). معمولاً همراه با یک EDW استفاده می‌شود، می‌توانید یک ODS را در زمان واقعی به‌روزرسانی کنید تا داده‌های جدید را برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر وارد EDW کنید. ODS ها عمدتاً برای گزارش و کنترل داده ها از منابع مختلف استفاده می شوند.
• دیتا مارت. به عنوان زیرمجموعه ای از انبار کلی داده، یک داده مارتی معمولاً به سمت یک جزء خاص از تجارت مانند امور مالی یا فروش متمرکز می شود. این باعث می‌شود تیم‌ها فقط داده‌هایی را ببینند که با کارشان مرتبط است و فرآیند تحلیل را سریع‌تر می‌کند

پایگاه های داده می تواند در بسیاری از تغییرات بیشتر باشد. برخی از رایج ترین آنها عبارتند از:

• بر اساس سلسله مراتب. داده های ذخیره شده در یک سلسله مراتب بر اساس سطوح مختلف درون سیستم سازمان دسته بندی می شوند. بسیاری از این داده‌ها در ساختار رابطه والد-فرزند کار می‌کنند و داده‌ها در سطوح بالاتر به سطوح فرعی مختلف منشعب می‌شوند.
• شبکه. پایگاه داده های شبکه می توانند اطلاعات را با سایر داده ها به صورت دو جهته متصل کنند. این برخلاف پایگاه داده های سلسله مراتبی است که فقط در یک جهت حرکت می کنند.
• شی گرا. داده‌ها در اینجا به‌عنوان موجودیت‌های مستقل سازمان‌دهی می‌شوند، بدون ارتباط خاص با انواع دیگر داده‌ها در پایگاه داده. اینها معمولاً برای مدیریت ساختارهای داده پیچیده که قبل از تجزیه و تحلیل نیاز به دستکاری دارند، استفاده می شود.
• ابر. به جای ذخیره شدن در یک سرور یا دستگاه محلی، داده ها در فضای ابری به عنوان روشی انعطاف پذیر برای سازماندهی و اشتراک گذاری داده ها از راه دور ذخیره می شوند. هر پایگاه داده ذخیره شده در یک سیستم محاسبات ابری در این دسته قرار می گیرد.
• NoSQL. این پایگاه‌های اطلاعاتی می‌توانند شامل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار باشند و از مدل‌های مختلف داده برای ذخیره این اطلاعات استفاده کنند. NoSQL می تواند به جای یک ساختار جدول استاندارد با طرح بندی ستون و ردیف پایه که انواع ساده تری از پایگاه های داده از آن استفاده کنند، از مدل هایی مانند جفت های کلید-مقدار یا نمودارها استفاده کند. برای مثال، جفت‌های کلید-مقدار، دو عنصر داده مرتبط هستند که تعریفی برای مجموعه داده‌ها (مانند جنسیت، رنگ، قیمت) و یک مقدار پیوست (مانند مرد/زن، سبز/آبی، 100/1000) دارند.

بهترین روش ها برای انبارهای داده

وقتی کسب‌وکارها مجبورند با پایگاه‌های داده‌ای مواجه شوند که نمی‌توانند نیازهای تحلیلی را برآورده کنند، می‌توانند داده‌ها را برای بینش بیشتر در مورد اطلاعات ذخیره‌شده به یک انبار داده بکشند. اگر به این تغییر فکر می کنید، این بهترین شیوه ها را در نظر بگیرید.

نیازهای تحلیلی کسب و کار خود را تعیین کنید

کسب و کارهایی که دقیقاً می دانند چگونه می خواهند از داده های خود استفاده کنند معمولاً موفق ترین هستند. با سرمایه‌گذاری زمان و پول برای یافتن راه‌حل‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها که بهترین عملکرد را برای اهداف شما دارد، می‌توانید هزینه‌ها را کاهش دهید و تصمیم‌گیری را در سراسر سازمان بهبود بخشید.

هنگام تصمیم گیری در مورد یک راه حل خوب، بهتر است به نوع داده هایی که در حال حاضر دارید و آنچه ممکن است در آینده به آن نیاز داشته باشید نگاه کنید. اگر کسب‌وکار شما فقط به ذخیره داده‌ها و ثبت وظایف روزمره مانند تراکنش‌ها، سفارش‌های مشتری، موجودی یا حساب‌ها نیاز دارد، یک پایگاه داده خوب خواهد بود.

اما اگر نیاز به بررسی داده های تاریخی طولانی مدت و تجزیه و تحلیل قطعات مختلف داده ها دارید (به جای ذخیره سازی ساده آنها)، انبار داده انتخاب بهتری است. بینش حیاتی که انبارهای داده ارائه می دهند می تواند به مزیت های رقابتی و کاهش هزینه های عملیاتی منجر شود.

تعیین کنید هر چند وقت یکبار داده ها را وارد کنید

استانداردسازی داده ها قبل از واردات برای سازماندهی و عملکرد صحیح انبار ضروری است. همچنین به کاهش خطر خطا در داده ها هنگام تجزیه و تحلیل کمک می کند.

از آنجا، شما باید در مورد پردازش دسته ای و روش های جمع آوری داده ها برای تجزیه و تحلیل تصمیم گیری کنید. استفاده از ضبط داده‌های تغییر (CDC) به جمع‌آوری اطلاعات از پایگاه‌های داده در زمان واقعی برای بهبود حلقه دقت Nast کمک می‌کند.

مجوزها و دسترسی ها را تعریف کنید

از آنجایی که اطلاعات انبار داده از چندین منبع جمع‌آوری می‌شود، باید اقدامات امنیتی را رعایت کنید. برخی از داده‌هایی که دارید می‌تواند حاوی اطلاعات حساس مشتری یا کسب‌وکار باشد یا مشمول الزامات انطباق صنعت شما باشد. به طور منظم افرادی که به انبار داده دسترسی دارند، همراه با مجوزهای آنها ارزیابی کنید.

گزینه های مبتنی بر ابر را در نظر بگیرید

انبارهای داده مبتنی بر ابر می توانند انعطاف پذیری بیشتری را هنگام کار از راه دور به تیم ها ارائه دهند. آنها همچنین می‌توانند مکان‌های پشتیبان‌گیری مفیدی برای داده‌هایی باشند که اغلب به آنها دسترسی ندارید، به‌ویژه اگر ذخیره‌سازی اطلاعات در سایت شما محدود است.

راه حل های برتر انبار داده

انبارهای داده به منظور پردازش و ارزیابی داده ها به گونه ای است که به تیم ها کمک می کند تا تصمیمات تجاری بهتری بگیرند. آنها یک مرکز متمرکز برای تمام اطلاعات یک شرکت هستند.

برای قرار گرفتن در دسته انبار داده، پلتفرم ها باید:

• حاوی داده های چند یا همه شعبه های یک شرکت است
• داده ها را قبل از انتقال به انبار داده از طریق فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) یکپارچه کنید.
• به کاربران امکان می دهد پرس و جوها را انجام دهند و داده های ذخیره شده را تجزیه و تحلیل کنند
• چندین گزینه استقرار ارائه دهید
• با ابزارهای گزارش شخص ثالث و هوش تجاری یکپارچه شوید
• به عنوان یک آرشیو برای داده های تاریخی خدمت کنید

* در زیر پنج راه‌حل برتر نرم‌افزار انبار داده از گزارش گرید زمستان 2024 G2 آمده است. برخی از نظرات ممکن است برای وضوح ویرایش شوند.

1. آمازون Redshift

آمازون Redshift راه حل های مقیاس پذیر انبار داده را ارائه می دهد که تجزیه و تحلیل داده های تجاری را آسان و مقرون به صرفه می کند. این ابزار برای مجموعه داده هایی که از چند صد گیگابایت تا یک پتابایت یا بیشتر متغیر است بهینه شده است.

آنچه کاربران بیشتر دوست دارند:

ایجاد و مدیریت جداول در Amazon Redshift واقعاً آسان است. نحو SQL ساده و مستند است و واقعاً به من کمک می کند تا داده ها را پرس و جو و جمع آوری کنم. طیف گسترده ای از انواع داده ها پشتیبانی می شود، حتی انواع داده های هندسی برای برنامه های جغرافیایی.

– بررسی Amazon Redshift، فیلیپو سی.

آنچه کاربران دوست ندارند:

کمترین کمک آمازون Redshift این است که انواع داده‌ها مانند JSON و XML به طور کامل پشتیبانی نمی‌شوند، زیرا کار با داده‌ها با فرمت پشتیبانی‌نشده می‌تواند منجر به کارهای خسته‌کننده‌ای شود.

– بررسی Amazon Redshift، راگاوندرا ال.

2. Google Cloud BigQuery

با Google Cloud BigQuery، کسب و کارها می توانند تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از انبارهای داده چند ابری که در کل سازمان ها ادغام می شوند، ساده کنند. این ابزار یک انبار بدون سرور است که پردازش انواع داده ها را آسان می کند.

آنچه کاربران بیشتر دوست دارند:

Google BigQuery یک سرویس تجزیه و تحلیل داده کارآمد و با استفاده آسان در پلتفرم Google Cloud است. رابط ویرایشگر پرس و جو آنلاین به خوبی سازماندهی شده است، پرس و جوهای پیچیده را به آرامی اجرا می کند، و به من امکان می دهد مجموعه داده های بزرگ و مراحل ETL را پردازش کنم. BigQuery مقیاس پذیر است و به طور یکپارچه با سایر سرویس های داده Google Cloud و راه حل های تحلیلی شخص ثالث یکپارچه می شود.

– بررسی Google BigQuery، حسام ک.

آنچه کاربران دوست ندارند:

«هیچ گزینه ای برای توقف موقت محیط آهنگساز ابری وجود ندارد. بنابراین، هیچ گزینه دیگری جز حذف آن نخواهد داشت، زیرا اگر آن را حذف نکنید و اگر بخواهید برای مدتی آن را مکث کنید، باز هم هزینه دریافت خواهید کرد. و تمام تنظیمات و تنظیماتی که روی محیط انجام دادید را از دست خواهید داد و باید تنظیمات جدیدی را تنظیم کنید.

– بررسی Google BigQuery، مسکان سی.

3. دانه برف

دانه برف یک ابزار انبار داده مبتنی بر ابر است که داده‌های سیلد را برای کشف و اشتراک‌گذاری اطلاعات در شرکت‌ها متحد می‌کند. این پلت فرم دسترسی به ابر داده را فراهم می کند و راه حلی برای انبار داده ها، دریاچه های داده، مهندسی داده، علم داده، توسعه برنامه های کاربردی داده و به اشتراک گذاری داده ایجاد می کند.

آنچه کاربران بیشتر دوست دارند:

هنگامی که صحبت از پردازش داده ها در هر شکل و اندازه باشد، دانه برف واقعا می درخشد. Snowflake به گونه‌ای طراحی شده است که برای افراد مختلف از هر زمینه‌ای قابل دسترسی باشد، خواه شما اهل فن آوری باشید یا فقط انگشتان پای خود را در دنیای دریاچه داده فرو ببرید. رویکرد مبتنی بر SQL مدیریت و پرس و جو دریاچه های داده را آسان می کند. راه‌اندازی بومی ابری Snowflake تضمین می‌کند که کارها به خوبی اجرا می‌شوند.»

– نقد و بررسی برف ریزه، شاون آر.

آنچه کاربران دوست ندارند:

بسیاری از ابزارهای منبع باز نمی توانند به صورت بومی با Snowflake استفاده شوند، که ممکن است یکپارچه سازی سیستم را به چالش بکشد.

– نقد و بررسی برف ریزه، آنکیت جی.

4. Databricks

Databricks پلتفرم اطلاعاتی از هوش مصنوعی برای یکسان سازی داده ها در یک انبار و ارائه بینش های تحلیلی در مورد اطلاعات ذخیره شده استفاده می کند. این ابزار هوش مصنوعی مولد را با مزایای یکپارچه سازی یک Lakehouse ترکیب می کند تا موتور هوشمندی را تامین کند که ارزش منحصر به فرد داده های هر شرکت را درک می کند.

آنچه کاربران بیشتر دوست دارند:

این تراکنش‌های اتمی، سازگاری، جداسازی و دوام (ACID) را ارائه می‌کند که پشتیبانی گسترده‌ای برای سازگاری داده‌ها است. استفاده از ویژگی‌هایی مانند سفر در زمان و تکامل طرحواره هنگام ساخت یک راه‌حل مقیاس‌پذیر بسیار مفید است. علاوه بر این، هزینه های ذخیره سازی داده ها را کاهش می دهد در حالی که برنامه نویسی توزیع شده قدرتمند را به خطر نمی اندازد.

– بررسی Databricks، پرانشو جی.

آنچه کاربران دوست ندارند:

«اگر دریاچه داده شما به طور نابرابر توزیع شده باشد، کاوشگر داده می تواند فوق العاده کند و دست و پا گیر باشد. خوشه‌های شروع سرد می‌توانند زمان بسیار ناامیدکننده‌ای را صرف کنند، حداقل برای نحوه تنظیم خوشه‌های ما.»

– بررسی Databricks، متیو وی.

5. Teradata Vantage

Teradata Vantage یک پلت فرم قدرتمند تجزیه و تحلیل ابری و داده است که از هوش مصنوعی برای یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده های تجاری استفاده می کند. این ابزار داده های هماهنگ، هوش مصنوعی قابل اعتماد و نوآوری سریعتر را ارائه می دهد تا کاربران بتوانند تصمیمات بهتر و مطمئن تری بگیرند.

آنچه کاربران بیشتر دوست دارند:

Teradata یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده بالغ است. ما به طور گسترده از آن استفاده می کنیم، بنابراین از توانایی آن برای اجرای بارهای کاری پیچیده استفاده می کنیم. ما از ثبت دقیق قدردانی می کنیم تا بتوانیم حجم کاری خود را به خوبی تنظیم کنیم.»

– بررسی Teradata Vantage، ریچارد اس.

آنچه کاربران دوست ندارند:

با توجه به عملکرد گسترده و وسعت ویژگی های ارائه شده توسط Vantage، منحنی یادگیری مرتبط با تسلط بر پلتفرم وجود دارد. کاربران ممکن است به مدتی زمان و آموزش نیاز داشته باشند تا به طور کامل از قابلیت های آن به طور موثر استفاده کنند.”

– بررسی Teradata Vantage، شوبهام دی.

داده های خود را تغییر دهید

هیچ رویکرد واحدی برای ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود ندارد، بنابراین بحثی نیست که آیا پایگاه‌های داده یا انبارهای داده بهتر از دیگری هستند. همه چیز به نیازهای کسب و کار شما بستگی دارد. هر دو ابزار توانمندی هستند، و وقتی قدرت آنها را ترکیب کنید تا به شما کمک کند تصمیمات آگاهانه تری برای شرکت خود بگیرید، حتی بهتر می شوند.

اطلاعات بینش داده خود را بیشتر با ابزار تجسم داده ها که اعداد و معیارها را به نمودارها و نمودارها تبدیل می کند.