Data science

การสร้างแบบจำลอง Data Vault คืออะไรและเหตุใดเราจึงต้องการ

ด้วยโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ความยืดหยุ่นจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคยเป็นมาสำหรับองค์กรในทุกระดับ องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีอาการดีที่สุด ผู้ที่มีสถาปัตยกรรมข้อมูลองค์กรที่ช่วยให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงและปรับให้เข้ากับความผันผวนของตลาดปัจจุบันและการเปลี่ยนแปลงด้านอุปทานมีความยืดหยุ่นมากกว่าคู่แข่ง อย่างไรก็ตาม เทคนิคการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงมิติและแบบมาตรฐานส่วนใหญ่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วเช่นนี้ ในทางกลับกัน การสร้างแบบจำลอง Data Vault ช่วยแก้ไขปัญหานี้ – จัดเตรียมองค์กรด้วยความเร็วและความยืดหยุ่นที่มากขึ้นสำหรับความต้องการด้านการวิเคราะห์ของพวกเขา ที่มาของการสร้างแบบจำลอง Data Vault Data Vault คือแนวทางการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่เน้นรายละเอียด ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้มีความยืดหยุ่นและคล่องตัวเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น และ/หรือเมื่อมีการกระจายและซับซ้อนมากขึ้น ธุรกิจที่สามารถจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ในรูปแบบข้อมูลของตนได้ จะถูกจัดให้อยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการตัดสินใจทางธุรกิจที่รวดเร็วและมีข้อมูลมากขึ้น แนวทาง Data Vault ที่สร้างขึ้นโดย Dan Linstedt ใน ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทุกคนสามารถเข้าถึงสิทธิประโยชน์เหล่านี้ได้ ตามมาด้วย Data Vault 2.0 ใน 2013 ซึ่งนำเสนอชุดการปรับปรุงที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ NoSQL และ Big Data รวมถึงการแนะนำการผสานรวมสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง เป้าหมายของ Linstedt คือการช่วยให้สถาปนิกข้อมูลและวิศวกรสร้าง Data Warehouse ได้เร็วขึ้น เช่น ด้วยกรอบเวลาการใช้งานที่สั้นลง และในลักษณะที่ตอบสนองความต้องการของธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ประโยชน์ทางธุรกิจภายในแนวทาง Data Vault มีอะไรบ้าง ประโยชน์หลักในที่นี้คือความชัดเจนในตัวเอง ยิ่งวงจรการใช้งานสั้นลงเท่าใด ก็ยิ่งประหยัดเวลาและเงินมากขึ้นเท่านั้น รอบที่สั้นลงยังช่วยให้ความต้องการทางธุรกิจสำหรับคลังข้อมูลและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (เช่น ผ่านการแนะนำแหล่งข้อมูลใหม่ เป็นต้น) เพื่อให้ใช้งานได้จนถึงเสร็จสิ้น หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนโพสต์เป้าหมายที่อาจส่งผลกระทบต่องบประมาณ หลายองค์กรจะเลือกใช้แนวทาง Data Vault เนื่องจากความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดที่มีให้ แนวทางการจัดการโครงการที่คล่องตัวเป็นที่นิยมอย่างมาก และสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับแนวคิดที่สนับสนุนการสร้างแบบจำลอง Data Vault เมื่อรวมกันแล้ว ทั้งสองสามารถนำเสนอกลยุทธ์ด้านข้อมูลของธุรกิจใดๆ ที่คล่องตัวได้อย่างแท้จริง ขจัดผลกระทบด้านต้นทุนจากการต้องขยายพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและความสามารถในการประมวลผลด้วยการปรับขนาดตามความจำเป็น Parallelization เป็นจุดที่ต้องพิจารณาด้วย การโหลดข้อมูลลงใน Data Warehouse หมายความว่าจำเป็นต้องซิงโครไนซ์ข้อมูลในจุดที่น้อยลง นี่หมายถึงกระบวนการโหลดข้อมูลเร็วขึ้น ความช่วยเหลืออย่างมากในการจัดการกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่และการแทรกข้อมูลแบบเรียลไทม์ การติดตามข้อมูลในอดีตของข้อมูลที่มีอยู่ในแนวทาง Data Vault ยังหมายความว่าโมเดลข้อมูลสามารถตรวจสอบได้โดยไม่มีความยุ่งยากที่ไม่จำเป็น โครงสร้างของคลังข้อมูลที่ซับซ้อนหมายความว่าข้อมูลนี้สามารถตรวจสอบได้ง่ายและสามารถนำเสนอกลไกความปลอดภัยในตัวที่ทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลเป็นเรื่องง่าย ความท้าทายคืออะไร? แม้ว่าจุดแข็งเหล่านี้จะเป็นจุดแข็ง เช่นเดียวกับแนวทางการสร้างแบบจำลองข้อมูลอื่นๆ Data Vault ยังมีข้อจำกัดบางประการที่องค์กรจำเป็นต้องพิจารณา สิ่งที่ชัดเจนที่สุดคือจำนวนออบเจ็กต์ข้อมูลจำนวนมากเมื่อเทียบกับวิธีอื่นๆ เช่น ตารางและคอลัมน์ เนื่องจากวิธีการ Data Vault แยกประเภทข้อมูล ด้วยเหตุนี้ ความพยายามในการสร้างแบบจำลองล่วงหน้าจึงสามารถยิ่งใหญ่ขึ้นได้ และอาจมีงานที่ใช้มือหรือทางกลจำนวนมากขึ้นที่เกี่ยวข้อง เพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่นและมีรายละเอียดพร้อมส่วนประกอบทั้งหมด ความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องแก้ไขโดยเฉพาะหากองค์กรต้องหลีกเลี่ยงแรงงานที่ใช้เวลานานในระหว่างกระบวนการสร้างแบบจำลอง กุญแจสำคัญในการนี้คือระบบอัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติจะแก้ปัญหาได้อย่างไร ภายใน Data Vault มีชั้นของข้อมูล: ระบบต้นทาง ซึ่งข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นหรือเริ่มต้น พื้นที่การแสดงละครที่รับข้อมูลจากระบบต้นทาง และทำแบบจำลองตามโครงสร้างเดิม คลังข้อมูลหลักที่ประกอบด้วย raw vault เลเยอร์ที่อนุญาตให้ตรวจสอบข้อมูลย้อนกลับไปยังข้อมูลระบบต้นทางดั้งเดิม ห้องนิรภัยทางธุรกิจ โดยพื้นฐานแล้วเป็นเลเยอร์เชิงความหมายที่มีการนำกฎเกณฑ์ทางธุรกิจไปใช้ Data marts มีโครงสร้างตามความต้องการขององค์กร ตัวอย่างเช่น คลังข้อมูลด้านการเงินหรือการตลาด จะเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์เฉพาะ พื้นที่แสดงละครและห้องนิรภัยแบบดิบเป็นเลเยอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติ การนำระบบอัตโนมัติมาใช้ที่นี่สามารถประหยัดเวลาสถาปนิกข้อมูลได้มาก และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของแนวทาง Data Vault ธุรกิจต่างๆ สร้างขึ้นจากแนวทาง Data Vault อย่างไร ความไร้ประสิทธิภาพของข้อมูลไม่ควรรั้งองค์กรไว้อีกต่อไป ขณะนี้มีความเป็นไปได้ที่จะสร้างระบบนิเวศข้อมูลที่ยั่งยืน การรวมเทคโนโลยีและซอฟต์แวร์ ที่สนับสนุนกลยุทธ์ข้อมูลโดยรวมเป็นเวลาหลายปี เครื่องมือที่เสริมเทคนิคการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่เลือกสามารถเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่แท้จริงสำหรับการปรับปรุง เมื่อพูดถึงงานของทีมวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนที่พึ่งพาสภาพแวดล้อมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับงานประจำวันของพวกเขา การสร้างแบบจำลอง Data Vault สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นส่วนสำคัญของสภาพแวดล้อมนั้น ด้วยแนวทางที่แข็งแกร่งที่ออกแบบมาเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากแนวทางของ Data Vault ผู้ที่เผชิญปัญหาถ่านหินจะได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเรียกใช้แบบจำลองการวิเคราะห์หรือเวิร์กโฟลว์ – ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพมูลค่าของข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลของตนสามารถตรวจสอบได้ตลอดเวลา สามารถโหลดข้อมูลปริมาณมากได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ และสามารถทำซ้ำการสืบค้นข้อมูลในอดีตได้ตามต้องการ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีข้อมูลซึ่งจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับธุรกิจและลูกค้าที่ให้บริการ

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button