نشانی: تهران، میدان صادقیه، بلوار آیت اله کاشانی، نبش گلستان شمالی، پلاک 29، واحد 8
Data lake ، Data Warehouse، Data Mart چیست و چه تفاوت هایی دارند؟

دریاچه داده، انبار داده، بازار داده چیست و چه تفاوت هایی دارند؟

در دنیای دیجیتال امروزی، سازمان‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلفی همچون رسانه‌های اجتماعی، پایانه‌های فروش، تراکنش‌ها و حتی تعاملات با مشتری تولید می‌کنند. برای درک چنین حجمی از داده‌ها لازم است تا کسب‌وکارها آنها را به طور کارآمد ذخیره کرده و به طور صحیح مدیریت و تجزیه‌وتحلیل کنند. اینجاست که مفاهیمی همچون انبار داده، بازار داده و همچنین دریاچه داده مطرح می‌شوند. در این مقاله از سری مقالات هوش تجاری می‌خواهیم به بررسی هر کدام از این پارامترها پرداخته و تفاوت‌های آنها را نسبت به یکدیگر بیان کنیم. بااین‌حال ابتدا به بررسی هر یک به طور جداگانه می پردازیم.

آشنایی با هوش تجاری
آشنایی با هوش تجاری

انبار داده چیست؟

انبار داده (Data Warehouse) به‌عنوان یک منبع متمرکز از داده‌های تاریخی و یکپارچه سیستم‌های عملیاتی و منابع خارجی یک سازمان تجاری شناخته می‌شود. داده‌های ذخیره شده در انبار داده برای ارائه یک گزارش کامل از وضعیت سازمان در راستای تجزیه‌وتحلیل و تصمیم‌گیری بر مبنای هوش تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرند. داده‌های موجود در یک انبار داده به‌صورت ساختاریافته و مرتب شده طبقه‌بندی می‌شوند تا نیازهای تحقیقاتی یک سازمان را برآورده سازند.

یکی از مهم‌ترین مشخصات انبار داده، یکپارچگی آن در ارائه داده‌ها است. بدین صورت که داده‌های مختلف یک سازمان که از منابع متفاوتی استخراج می‌شوند، در یک نمای کلی و یکپارچه در انبار داده به نمایش گذاشته می‌شوند. همچنین انبار داده به‌عنوان محلی برای نگهداری داده‌های تاریخی یک سازمان شناخته می‌شود که در آینده برای تجزیه‌وتحلیل و پیش‌بینی وضعیت شرکت می‌توانند مورداستفاده قرار بگیرند. در ضمن، داده‌های ذخیره شده در انبار داده از یک طرح از پیش تعریف شده پیروی می‌کنند که منجر به افزایش ثبات و دقت داده‌ها می‌شود.

داده‌های موجود در یک انبار داده تحت فرایندهای پاک‌سازی دقیقی قرار می‌گیرند تا هرگونه داده تکراری، خطاها و ناسازگاری‌ها حذف شوند. در ضمن به دلیل قابلیت تبدیل فرمت داده‌ها در یک انبار داده، هرگونه اطلاعات ورودی این منبع به قالبی تبدیل می‌شود که تجزیه‌وتحلیل و گزارش آن‌ها به کمک ابزارهایی همچون SQL آسان باشد.

انبار داده
انبار داده

مزایای انبار داده:

انبار داده به‌عنوان یک ابزار کاربردی در هوش تجاری، مزایای فراوانی دارد که در ادامه به بررسی آنها می‌پردازیم.

  • انبار داده نسخه‌ای واحد از حقیقت را برای گزارش‌دهی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد. بدین ترتیب خطر هرگونه ناهماهنگی و خطاهای ناخواسته در فرایندهای تصمیم‌گیری کاهش می‌یابد.
  • بهینه‌سازی‌های انجام شده در انبار داده برای پردازش اطلاعات و ارائه گزارش‌دهی‌ها باعث شده تا زمان پاسخگویی به هنگام استفاده از ابزارهای هوش تجاری بسیار کوتاه‌تر باشد. چنین صرفه‌جویی‌های زمانی که در فرایند داده‌ها اتفاق افتاده‌اند، باعث می‌شوند تا تصمیم‌گیری‌ها و اقدامات عملی در سازمان‌ها بسیار سریع‌تر اتفاق بیفتند.
  • ارتقای امنیت اطلاعات یکی دیگر از مزایای وجود انبار داده در سیستم هوش تجاری است. انبارهای داده از کنترل‌های امنیتی بسیار دقیقی برخوردارند که از محرمانه بودن اطلاعات حساس اطمینان حاصل کرده و مانع درز هرگونه اطلاعات حساس به افراد خارج از سازمان می‌شوند.
  • مقیاس‌پذیری از دیگر مزایای انبار داده است. انبار داده به‌عنوان بخشی از برنامه‌های هوش تجاری قادر است تا حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت کرده و در خود ذخیره کند. حتی امکان اضافه‌کردن و یا پاک‌کردن برخی از داده‌ها در طول زمان وجود دارد که چنین عواملی در راستای نیازهای درحال‌رشد یک سازمان خواهند بود.
مزایای انبار داده
مزایای انبار داده

محدودیت‌های انبار داده:

انبار داده در کنار تمام مزایا و قابلیت‌هایی که برای برنامه‌های هوش تجاری دارد، محدودیت‌ها و معایبی را نیز دارد که در ادامه به بررسی آنها می‌پردازیم.

  • هزینه بالا یکی از معایب شناخته شده انواع انبار داده است. برای راه‌اندازی انبار داده در یک سازمان تجاری، به خرید نرم افزار، سخت افزار و تربیت پرسنل برای نصب و نگهداری و تعمیر آن نیاز داریم.
  • انبارهای داده به‌طورکلی طرحی ثابت هستند که قابلیت‌های چندانی در به‌روزرسانی و رفع نیازهای سیستم در آینده را ندارند. بدین صورت که اگر نیاز به تغییری در ساختار انبار داده وجود داشته باشد، این امر به کمک تلاشی قابل‌توجه یا به کمک باز طراحی کامل سیستم میسر خواهد بود.
  • از دیگر معایب انبار داده، قابلیت‌های محدود در ارائه گزارش‌های تحلیلی آنی از فعالیت‌های شرکت است. معماری پردازش دسته‌ای یا گروهی انبار داده باعث شده تا توانایی این منبع در ارائه گزارش‌های دقیق و آنی محدود باشد. یکی از دلایل این امر را نیز باید در زمانبر بودن فرایندهای بارگیری داده‌ها در انبار داده نیز بدانیم. فرایند بارگیری داده‌ها در انبار داده بسته به حجم داده‌ها و پیچیدگی آنها، ممکن است که بین چند ساعت تا چند روز طول بکشد.
  • پیچیدگی یکی دیگر از معایب انبارهای داده است. در این منابع داده‌ها در یک سازمان تجاری از فرایندهای پیچیده ETL شامل استخراج، تبدیل و بارگذاری استفاده می‌کنند. چنین ابزارهایی نیز به مهارت‌های تخصصی در طراحی پایگاه‌داده و همچنین برخی زبان‌های برنامه‌نویسی همچون SQL نیاز خواهد داشت.

دریاچه داده چیست؟

دریاچه داده یک مخزن ذخیره‌سازی در مقیاس بزرگ است که حجم وسیعی از داده‌های خام و بدون ساختار را از منابع مختلف داخلی و خارجی سازمان نگهداری می‌کند. این ساختار برای ذخیره داده‌ها در قالب اصلی خود، بدون هیچ‌گونه ساختار یا طرحی از پیش تعریف شده طراحی شده است که امکان مدیریت داده‌های انعطاف‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه را فراهم می‌کند.

دریاچه داده
دریاچه داده

مزایای دریاچه داده

دریاچه داده به‌عنوان یکی از جایگزین‌های انبار داده، مزایای فراوانی دارد که در ادامه به بررسی آنها می‌پردازیم.

  • انعطاف‌پذیری. یکی از مهم‌ترین مزایای دریاچه داده را باید در انعطاف‌پذیری آن از نظر ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها دانست. آنها می‌توانند هر نوع داده‌ای را صرف‌نظر از ساختار و فرمت آنها ذخیره‌سازی کرده و فرایند ادراک‌سازی منابع مختلف داده را آسان کنند.
  • مقرون‌به‌صرفه بودن. یکی دیگر از مزایای دریاچه داده را باید در قیمت مقرون‌به‌صرفه آن برای راه‌اندازی در یک سازمان تجاری دانست. بدین دلیل که هزینه راه‌اندازی یک دریاچه داده بسیار کمتر از انبار داده است که نیاز به سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی در سخت‌افزار دارد.
  • مقیاس‌پذیری. مقیاس‌پذیری از دیگر مزایای دریاچه داده خواهد بود که به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که ظرفیت ذخیره‌سازی بیشتری را با افزایش حجم داده‌های خود داشته باشند. بدین ترتیب مهندسین داده می‌توانند اطمینان حاصل کنند که حجم زیادی از داده‌ها را بدون هیچ‌گونه کاهش عملکرد یا خرابی مدیریت خواهند کرد.
  • امکان انجام تجزیه‌وتحلیل در کوتاه‌ترین زمان. انواع مختلف دریاچه داده در یک سیستم هوش تجاری به شما این امکان را می‌دهد که با دسترسی فوری به داده‌های خام و دسته‌بندی شده، گزارش سریع را از عملکرد سازمان خود داشته باشید.
  • ایجاد بستری برای همکاری درون‌سازمانی. استفاده از دریاچه داده در سازمان تجاری می‌تواند باعث ایجاد بستری برای همکاری‌های درون‌سازمانی شود. دریاچه داده به‌عنوان بستری متمرکز برای تمامی داده‌های سازمانی به شمار می‌رود که امکان دسترسی به تیم‌های مختلف و به‌اشتراک‌گذاری اطلاعات را فراهم می‌سازد.
دریاچه داده در یک سیستم هوش تجاری
دریاچه داده در یک سیستم هوش تجاری

معایب دریاچه داده:

دریاچه داده در کنار تمامی مزایایی که برای سازمان تجاری شما خواهد داشت، معایبی نیز دارد که در ادامه به بررسی آنها می‌پردازیم.

  • وجود چالش‌های متعدد در مدیریت داده‌ها. سازمانی که از یک دریاچه داده برای نگهداری داده‌های خود استفاده می‌کند، ممکن است با چالش‌هایی از بابت مدیریت داده‌های مختلف داشته باشد. ازآنجایی‌که امکان ذخیره و نگهداری داده‌های غیر سازمان‌یافته در یک دریاچه داده وجود دارد، مدیریت حجم بسیار زیادی از داده‌های بدون ساختار می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. بدین ترتیب به هنگام نیاز برای استفاده از این داده‌ها، ما باید از ابزارها و تکنیک‌های تخصصی مختلفی برای استخراج اطلاعات مهم از داده‌های خام استفاده کنیم.
  • کیفیت کمتر داده‌ها در دریاچه داده. ازآنجایی‌که داده‌های موجود در دریاچه داده می‌توانند بدون ساختار باشند، این امر می‌تواند منجر به پایین آمدن کیفیت داده‌ها شود. چنین وضعیتی نیز به طور مستقیم باعث کاهش دقت و اطمینان‌پذیری نتایج حاصل از تحلیل داده‌های موجود در یک دریاچه داده خواهد شد.
  • چالش‌هایی در هزینه راه‌اندازی و نگهداری. باوجوداینکه به‌کارگیری دریاچه داده می‌تواند هزینه بسیار کمتری را نسبت به به‌کارگیری انبار داده برای یک سازمان داشته باشد، بااین‌حال هنوز هم هزینه‌ها پایین نخواهند بود. هزینه تهیه تجهیزات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به همراه هزینه‌های نصب و نگهداری تعمیر یک دریاچه داده می‌تواند برای سازمان‌های کوچک‌تر مشکل باشد.

دیتا مارت چیست؟

دیتا مارت یا بازار داده یک انبار داده کوچک‌تر و متمرکزتر است که شامل زیرمجموعه‌ای از داده‌های یک سازمان است. این برنامه برای پشتیبانی از عملکردها یا بخش‌های تجاری خاص طراحی شده است و داده‌های ساختاریافته، یکپارچه و سازمان‌یافته را برای اهداف تحلیلی ارائه می‌دهد. بازار داده، داده‌های ساختار‌یافته را در یک طرح یا قالب از پیش تعریف‌شده ذخیره می‌کند. بدین ترتیب دسترسی و تجزیه‌وتحلیل با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدیریت پایگاه‌داده سنتی را آسان می‌کنند.

مزایای دیتا مارت ها:

دیتا مارت یا بازار داده می‌تواند داده‌ها را از منابع متعدد، چه داخلی و چه خارجی برای یک سازمان یکپارچه کند و دید جامع‌تری از کسب‌وکار ارائه دهد. بازار داده دسترسی فوری به داده‌های ساختاریافته را فراهم می‌کند و پردازش تحلیلی و گزارش‌دهی سریع‌تر را ممکن می‌سازد. بازار داده بسیار مقیاس‌پذیر است و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که به‌راحتی با افزایش حجم داده‌ها، ظرفیت ذخیره‌سازی بیشتری را بدون کاهش عملکرد یا خرابی قابل‌توجه اضافه کنند. دیتا مارت با ارائه کنترل‌های دسترسی و سایر ویژگی‌های امنیتی برای محافظت از داده‌های حساس، امنیت داده‌ها را بهبود می‌بخشد.

محدودیت های بازار داده:

  • باوجوداینکه به‌کارگیری بازار داده می‌تواند هزینه بسیار کمتری را نسبت به به‌کارگیری انبار داده برای یک سازمان داشته باشد، بااین‌حال هنوز هم هزینه تهیه تجهیزات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به همراه هزینه‌های نصب و نگهداری و تعمیر یک بازار داده می‌تواند برای سازمان‌های کوچک‌تر زیاد باشد.
  • انواع بازار داده بسته به ظرفیت و عملکرد پایگاه‌داده یا سیستم ذخیره‌سازی، تنها می‌تواند مقدار معینی از داده‌ها را ذخیره و مدیریت کند. به‌عنوان‌مثال، بازار داده در Power BI در حال حاضر رسماً از حجم داده تا ۱۰۰ گیگابایت پشتیبانی می‌کند.
  • بازار داده بسته به سازگاری و یکپارچگی فرمت‌ها و پروتکل‌های داده، تنها می‌توانند تعداد معینی از منابع داده را پشتیبانی کند.
  • انواع بازار داده بسته به طراحی و اجرای مدل داده و طرح‌واره انتخابی، تنها می‌تواند سطح معینی از پیچیدگی داده را پشتیبانی کند.
  • یک دیتا مارت بسته به کارایی و قابلیت اطمینان عملیات استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL) فقط می‌توانند مدت‌زمان معینی از پردازش داده را پشتیبانی کنند. به‌عنوان‌مثال، دیتامارت ها در Power BI در حال حاضر فقط می‌توانند عملیات ETL را تا ۲۴ ساعت اجرا کنند.
  • انواع بازار داده بسته به دردسترس‌بودن و امنیت اتصال داده و احراز هویت، فقط می‌توانند محدوده خاصی از دسترسی به داده را پشتیبانی کنند.

مقایسه دریاچه داده، بازار داده و انبار داده

پارامتردیتا مارتپایگاه داده تحلیلیدریاچه داده
نوع دادهپردازش شده (داده های ذخیره شده بر اساس معیارها و ویژگی ها)پردازش شده (داده های ذخیره شده بر اساس معیارها و ویژگی ها)خام (همه انواع، بدون توجه به منبع یا ساختار)
مدل عملیات دادهاستخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)
موقعیت طرحوارهقبل از ذخیره سازی داده ها، برای افزایش امنیت و عملکردقبل از ذخیره سازی داده ها، برای افزایش امنیت و عملکردپس از ذخیره سازی داده ها، برای افزایش چابکی و ضبط آسان داده ها
کاربرانمتخصصین تجاری، کسانی که برای عملیات تجاری خود به آن نیاز دارند.متخصصین تجاری، کسانی که برای عملیات تجاری خود به آن نیاز دارند.دانشمندان داده، کسانی که برای درک آن نیاز به تجزیه و تحلیل عمیق و ابزار (مانند مدل سازی پیش بینی) دارند.
دسترسی پذیریپیچیده است و اعمال تغییرات بر روی آن مشکل است.پیچیده است و اعمال تغییرات بر روی آن مشکل است.اعمال تغییرات بر روی آن آسان است.
تاریخچه استفادهچند دهه.چند دهه.نسبتا جدید است.

سخن پایانی

در این مقاله، شما را با تعاریف و مقایسه بازار داده، انبار داده و دریاچه داده آشنا کردیم. در پایان، درصورتی‌که تمایل به کسب اطلاعات بیشتر در حوزه هوش تجاری دارید، مطالعه ادامه مقالات آموزشی وبلاگ ما را از دست ندهید.

میانگین امتیازات 4.2 از 5 - از مجموع 5 رای

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

درخواست مشاوره رایگان