Als u zelfs maar een korte tijd in een onderneming hebt gewerkt, bent u misschien de noodzaak tegengekomen om gegevens effectief te verzamelen uit ongelijksoortige analyse- en inzichtsbronnen.
Deze gegevensanalyses hebben een grote invloed gehad op het genereren van inkomsten en kostenbeheersing van veel organisaties. Maar u zou niet verrast moeten zijn door de hoeveelheid gegenereerde en geanalyseerde gegevens, aangezien het aantal en de typen exploderen.
Deze explosie dwingt datagedreven bedrijven om betrouwbare, schaalbare en veilige oplossingen te gebruiken om data te analyseren en te beheren. De vereisten van de systemen overtreffen de mogelijkheden van de traditionele database, en daar komt cloudtechnologie om de hoek kijken.
En met de voortschrijdende moderne cloudtechnologie zijn veel kritieke bedrijfsapplicaties, zoals Enterprise Resource Planning (ERP), databases en marketingtools, naar de cloud gemigreerd. Terwijl de bedrijfsgegevens zich in de cloud bevinden, hebben bedrijven een oplossing nodig die alle gegevens van verschillende cloudgebaseerde apps naadloos opslaat. De oplossing is het datawarehouse in de cloud.
Dit artikel helpt u een clouddatawarehouse te begrijpen en een paar van de beste op te sommen. En tot slot, leg uit hoe u de beste voor uw organisatie kunt selecteren.
Een korte geschiedenis van cloudgegevens Clouddatawarehouses
Zoals met elk technisch domein, moet u begrijpen waarom het bestaat om het echt te begrijpen. Deze conventie is van toepassing op het begrijpen van het werkingsmodel van het datawarehouse in de cloud.
Volgens Education Ecosystem kwamen datawarehouses voor het eerst in de jaren tachtig en waren ze bedoeld om de gegevensstroom van operationele systemen naar beslissingsondersteunende systemen (DSS’s) te helpen. De vroege versies vereisten een enorme hoeveelheid redundantie en veel organisaties moesten meerdere DSS-omgevingen hebben om meerdere gebruikers te kunnen bedienen. DSS-omgevingen gebruiken dezelfde gegevens. Het verzamelen, opruimen en integreren werd echter vaak herhaald.
Naarmate de datawarehouses efficiënter werden, evolueerden ze van informatieondersteunende traditionele business intelligence (BI)-platforms naar brede analysearchitecturen die verschillende toepassingen ondersteunen, zoals prestatiebeheer en prestatieanalyse.
In de loop der jaren is er explosieve vooruitgang geboekt bij het leveren van incrementele waarde aan ondernemingen met de nieuwste datagestuurde magazijnen (EWD) die realtime gegevenstoegang en machine learning-inzichten bieden. Dat valt echter buiten het bestek van dit bericht.
Wat is een Cloud Data Warehouse
Als u intelligentie wilt omarmen in de bedrijfsinfrastructuur, is het datawarehouse de kern van uw architectuur. In tegenstelling tot gewone databases, zijn datawarehouses ontworpen om optimale analytische queries te bieden op enorme datasets. Databases zijn vaak transactieverwerkingssystemen.
Een datawarehouse in de cloud omvat een database die beschikbaar is als een beheerde service in een openbare cloud en die kan worden geoptimaliseerd voor schaalbare BI en analyses. U kunt het ook bekijken als een verzameling van huidige en vroegere informatie.
Hoewel er veel datawarehouses in de cloud beschikbaar zijn, biedt elk zijn eigen smaak aan services. Maar er zijn enkele gemeenschappelijke factoren waarvan u verwacht dat ze op al deze platforms aanwezig zijn: gegevensopslag en -beheer, automatische software-upgrades en flexibel capaciteitsbeheer dat uw gegevensvoetafdruk naadloos uitbreidt of inkrimpt.
Belangrijkste kenmerken
- Massively Parallel Processing (MPP) – Deze functie is te vinden in datawarehouses in de cloud die big data-projecten ondersteunen om krachtige query’s te maken bij het omgaan met grote datavolumes. MPP bestaat uit meerdere servers die parallel draaien om verwerkings-, invoer- en uitvoerbelastingen te verdelen.
- Columnar data store – Deze functie vertoont economische flexibiliteit bij het verwerken van analyses. Kolomgegevens slaan procesgegevens op in kolommen in plaats van rijen, waardoor het sneller wordt bij het aggregeren van query’s, zoals in rapportage.
Voordelen
Datawarehouses in de cloud laten zien dat ze in elk modern bedrijf aanwezig moeten zijn vanwege hun analyses en zakelijke inzichten die de bedrijfsvoering verbeteren en de klantenservice verbeteren, waardoor uw bedrijf een concurrentievoordeel krijgt. Dit zijn de voordelen van het gebruik van datawarehouses in de cloud.
Cloud Data Warehouse-leveranciers
Nu u de deal met datawarehouses in de cloud kent, kunt u de juiste kiezen voor uw behoeften. Hoewel deze hier vermeld niet in een bepaalde volgorde gerangschikt zijn, zijn we begonnen met degenen met de beste technische expertise.
Google BigQuery
BigQuery is ontwikkeld door Google en is een volledig beheerd serverloos datawarehouse dat automatisch schaalbaar is om te voldoen aan uw opslag- en computerbehoeften. Net als andere Google-producten biedt het krachtige analytische mogelijkheden en is het niet alleen kosteneffectief. Het is ook betrouwbaar en biedt verschillende business intelligence-tools die u kunt gebruiken om inzichten te verzamelen en nauwkeurige voorspellingen te doen. BigQuery is geschikt voor complexe aggregaties van enorme datasets dankzij de op kolommen gebaseerde opslag.
Google laat u graag uw magazijninfrastructuur niet beheren, en daarom verbergt Big Query de onderliggende hardware, knooppunten, database en configuratiedetails. En als u snel aan de slag wilt, moet u een account maken bij het Google Cloud Platform (GCP), een tabel laden en een query uitvoeren.
U kunt ook de kolom- en ANSI SQL-databases van BigQuery gebruiken om petabytes aan gegevens met hoge snelheid te analyseren. De mogelijkheden zijn groot genoeg om ruimtelijke analyse mogelijk te maken met behulp van SQL en BigQuery GIS. U kunt ook snel machine learning-modellen (ML) maken en uitvoeren op semi- of grootschalige gestructureerde gegevens met behulp van eenvoudige SQL en BigQuery ML. Geniet ook van een realtime interactief dashboard met behulp van de BigQuery BI-engine.
Om de mogelijkheden voor gegevensanalyse van BigQuery volledig te benutten, moet u goed thuis zijn in SQL, net als bij andere datawarehouses. Het is ook kostenbesparend. Maar de prijs hangt af van de kwaliteit van de code (u betaalt voor verwerkingssnelheid en opslag), dus u moet uw zoekopdrachten optimaliseren om hoge kosten bij het ophalen van gegevens tegen te gaan.
BigQuery verwerkt zware computerbewerkingen op basis van zijn gescheiden computer- en opslaglagen en is daarom geschikt voor organisaties die prioriteit geven aan beschikbaarheid boven consistentie.
Amazone roodverschuiving
Amazon Redshift, bedacht in november 2021, werd gelanceerd als een volledig beheerd datawarehouse in de cloud dat gegevens op petabyte-schaal kan verwerken. Hoewel het niet het eerste datawarehouse in de cloud was, werd het wel het eerste dat na een grootschalige acceptatie een groter marktaandeel kreeg. Redshift gebruikt SQL-dialect op basis van PostgreSQL, dat wereldwijd bekend is bij veel analisten, en de architectuur ervan lijkt op die van on-premise datawarehouses.
Aan de andere kant verschilt Redshift van andere oplossingen in deze lijst. De computer- en opslaglagen zijn niet helemaal gescheiden. Deze architectuur heeft een aanzienlijke invloed op de prestaties van analytische query’s als u veel schrijfbewerkingen uitvoert. Daarom heeft u intern personeel nodig om de systemen bij te werken met doorlopend onderhoud en updates.
Als u op zoek bent naar uitstekende consistentie op rijniveau, zoals die wordt gebruikt in de banksector, dan is Redshift een goede keuze. Het is echter mogelijk niet de beste keuze als uw organisatie de schrijf- en verwerkingsbewerkingen gelijktijdig moet uitvoeren.
Sneeuwvlok
Snowflake cloud datawarehouse is uniek in zijn soort; het wordt volledig beheerd en draait op AWS, GCP en Azure, in tegenstelling tot andere hier geprofileerde magazijnen die op hun cloud draaien. Snowflake is gebruiksvriendelijk en staat bekend om zijn geavanceerde vermogen om te transformeren, snelle query’s uit te voeren, gebruik te maken van hoge beveiliging en automatisch te schalen op basis van uw vraagbehoeften.
Met de flexibele codebasis van Snowflake kunt u wereldwijde gegevensreplicatieactiviteiten uitvoeren, zoals het opslaan van gegevens in elke cloud zonder opnieuw te coderen of een nieuwe vaardigheid te leren.
Snowflake biedt plaats aan data-analisten van alle niveaus, aangezien het geen Python- of R-programmeertaal gebruikt. Het staat ook bekend om zijn veilige en gecomprimeerde opslag voor semi-gestructureerde gegevens. Daarnaast stelt het u in staat om meerdere virtuele magazijnen te laten draaien op basis van uw behoeften, terwijl u individuele vragen parallelliseert en isoleert om hun prestaties te verbeteren. U kunt met Snowflake communiceren via een webbrowser, de opdrachtregel, analyseplatforms en andere ondersteunde stuurprogramma’s.
Hoewel Snowflake de voorkeur heeft vanwege zijn vermogen om query’s uit te voeren die niet mogelijk zijn met andere oplossingen, biedt het wel de beste dashboardcreaties; u moet aangepaste functies en routines coderen.
Snowflake is populair bij middelgrote bedrijven die geen grote hoeveelheden schrijf- en verwerkingsbewerkingen hoeven uit te voeren of consistentie over grote datavolumes nodig hebben.
Azure SQL-database
Dit product is een beheerde database-as-a-service die beschikbaar is als onderdeel van Microsoft Azure, het cloud computing-platform. Als uw organisatie de zakelijke tools van Microsoft gebruikt, is dit misschien een natuurlijke keuze voor u.
De Azure SQL-database is prominent aanwezig voor cloudgebaseerde hosting met een interactief gebruikerstraject, van het maken van SQL-servers tot het configureren van databases. Het heeft ook veel de voorkeur vanwege de gebruiksvriendelijke interface en de vele functionaliteiten voor het manipuleren van gegevens. Het is ook schaalbaar om de kosten te verlagen en de prestaties bij laag gebruik te optimaliseren.
Aan de andere kant is het niet ontworpen voor grote hoeveelheden gegevens. Het is geschikt voor OLTP-workloads (online transaction processing) en verwerkt grote hoeveelheden lees- en schrijfprocessen in winkelcentra.
Deze tool zou een favoriete keuze zijn als uw bedrijf te maken heeft met eenvoudige zoekopdrachten en kleine gegevensladingen. Het is echter niet het beste als uw bedrijf zware analytische vuurkracht nodig heeft.
Azure Synaps
Dit gedeelte van het Azure-platform is gericht op analyse en combineert verschillende services, zoals data-integratie, datawarehousing en enorme data-analyse. Hoewel het lijkt op de Azure SQL-database, is het anders.
Azure Synapse-analyse is schaalbaar voor grote gegevenstabellen op basis van gedistribueerd computergebruik. Het vertrouwt op het MPP (in het begin genoemd, bezoek het opnieuw als u het niet hebt begrepen) om snel grote hoeveelheden complexe query’s over meerdere knooppunten uit te voeren. Met Synapse ligt er extra nadruk op beveiliging en privacy.
Hoewel het een standaardoptie is voor bedrijven die al Microsoft-tools gebruiken, is het moeilijk te integreren met andere producten dan datawarehouses van andere bedrijven. De service kan af en toe fouten bevatten omdat deze voortdurend wordt bijgewerkt.
Azure Synapse is ontworpen voor online analytische verwerking en heeft daarom de meeste voorkeur voor het in realtime verwerken van grote datasets. U kunt overwegen om Azure Synapse via SQL te gebruiken als uw magazijngegevens groter zijn dan één terabyte
Vuurflits
Terwijl nog nieuw in het veld. Firebolt beweert een magazijn van de toekomstige generatie te zijn dat 182 keer sneller presteert dan dat op SQL gebaseerde systemen. Firebolt is snel omdat het nieuwe data-parsing- en compressietechnieken gebruikt.
Tijdens zijn query’s heeft het toegang tot kleine gegevensbereiken met behulp van indexen, in tegenstelling tot andere datawarehouses die volledige partities en segmenten gebruiken, waardoor de bandbreedte van uw netwerk wordt vrijgemaakt. Het is schaalbaar en kan grote datasets met indrukwekkende snelheden opvragen.
Hoewel het nieuw is op de markt, integreert het niet met het hele ecosysteem (dat uitgebreid is) van bedrijfsplatforms en intelligentietools. Het probleem is echter eenvoudig op te lossen met behulp van een specifieke tool voor extraheren, transformeren en laden (ETL) voor het doorsturen van gegevens van en naar het magazijn.
De opslag- en rekenkracht van Firebolt zijn gescheiden, waardoor het voordelig is voor grote en kleine instellingen. Het is het beste voor bedrijven die snelle analyses nodig hebben, hoewel ervaren interne data-analisten vereist zijn.
Het juiste clouddatawarehouse kiezen
Als u een datawarehouse in de cloud nodig heeft en u wilt een goede, overweeg dan de grootte van uw organisatie en hoe u de gegevens beheert. Als u een kleine organisatie heeft die kleine hoeveelheden gegevens beheert en weinig of geen personeel heeft om de gegevensanalysesector te beheren, zoals sommige e-commercesites, dan wilt u in plaats daarvan een datahuis kiezen dat gebruiksvriendelijk en kosteneffectief is. van vooruitziende prestaties.
Aan de andere kant, als u een grote organisatie leidt die een bepaalde reeks gegevensbehoeften nodig heeft, zult u ongetwijfeld een afweging moeten maken. De afweging is een gedetailleerde beschrijving volgens de CAP-stelling die stelt dat alle gedistribueerde gegevens veiligheid, beschikbaarheid en partitietolerantie garanderen (wat betekent bescherming tegen falen). In de meeste gevallen heeft elke organisatie gedeeltelijke tolerantie nodig, waardoor de afweging tussen consistentie en beschikbaarheid overblijft.
U kunt nu de meest betrouwbare tools voor gegevensintegratie bekijken.
