Database vs. datavarehus - Compute

Skrevet av Insight | July 1, 2024

En åpenbar trend som har vist seg siden midten av forrige tiår er en eksplosiv årlig økning i datamengder som produseres – og denne trenden viser ingen tegn til å stoppe.
Med forventninger om at dette på ingen måte vil avta er det naturlig å finne alternative arbeidsmetoder og løsninger for både håndtering og lagring av data.

Database vs. Datavarehus

Tradisjonelt sett har data blitt lagret i databaser. Dataanalytikere henter så data direkte herfra, bearbeider dem, analyserer og frambringer resultat for konsument i form av f.eks. rapporter eller presentasjoner.

Et datavarehus er kort forklart en samling av et selskaps ulike data på én plass. Dataen blir samlet og katalogisert på en måte som tillater enklere tilgang for dataanalytikere, kunder, beslutningstakere og andre – slik at de bruker mindre tid på praktikaliteter, og mer tid på å hente ut dyrebar innsikt.

Database	Datavarehus
Spesifikk data med relasjonelle forhold	Data fra mange og ulike kilder. Databaser, regneark, APIer og andre eksterne data
Applikasjonsorientert. Spesifikt fokusert på et gitt formål eller «applikasjon» (e.g. timefangst)	Datavarehus kan sies å være subjekt-orienterte. Økt fleksibilitet i data gir et mer forretningsorientert bilde
Normaliserte tabeller og relasjonelle regler fører med økt kompleksitet	Tabeller, som i datavarehus ikke trenger relasjonsregler og som ikke er normaliserte, er stort sett enklere
Designet for henting og lagring av data (Online Transactional Processing - OLTP)	Designet for analytiske prosesser (Online Analytical Processing - OLAP)

Oversikt over behov som vanskelig dekkes uten et datavarehus

Dataintegrasjon: Selskaper har ofte data lagret i forskjellig format og over flere systemer og avdelinger. Datavarehus samler de nødvendige datagrunnlagene på én plass.
Datakvalitet: Data som lagres i databaser er ofte ubehandlet rådata. Datavarehus tilbyr verktøy til rengjøring, transformering og validering av data og bruken av disse verktøyene forsikrer data av god kvalitet som er klar for videre analyseprosesser.
Skalering: Datavarehus er designet med tanke på skalering. Etter hvert som selskapet ditt vokser og mengden av data øker er datavarehuset ditt klart til å håndtere disse dataene uten degradering i ytelse.
Forbedret innsikt: Informerte beslutninger basert på innsikt er nøkkelen til å drive en god butikk og datavarehus gir selskaper enklere og mer nøyaktig tilgang til oppdaterte, historiske og prediktive data for rapporterings- og analyseformål.

Fordeler ved datavarehus

Kostnadssparing: Sentralisering av datalagring kan redusere behov for overflødige lagringsløsninger som igjen fører til sparte penger for selskapet
Datagrunnlaget vil være klart for analyser, og disse kan sømløst gjøres på tvers av datakilder
Med datavarehus kan vi enkelt ta i bruk nye bruksområder i form av rapportering, automatisering og varsling m.m.
Separerer historiske data fra kilden
Raskere generering av rapporter
Standardisert tilgangsstyring gjør det enkelt, oversiktlig og sikkert å gi passende tilganger til medarbeidere og kunder
En plattform for salg av data til tredjeparter (om ikke i dag, gjerne i fremtiden)

Hvem bør vurdere datavarehus?

Dataen ligger spredt over flere plattformer, databaser og/eller avdelinger
Selskapet holder på vesentlige mengder med data (eller observerer en rask vekst i datamengde)
Selskapet er avhengig av datadrevne beslutninger
Ønske om solid datastruktur for langsiktig bruk

Selskap som kjenner seg igjen i et eller flere av disse punktene gjør lurt i å vurdere opprettelse av et datavarehus. Datavarehus er en strategisk investering som bør føre til store gevinster framover i tid.

Vis hele posten