جمع آوری داده ها چندان سخت نیست، اما چیزی که سخت است ایجاد و نگهداری یک مخزن داده است. حتی سخت‌تر این است که از یک مخزن داده معنا پیدا کنید.
مفهوم مخزن داده برای مدیریت و استفاده کارآمد از داده ها محبوب شده است. مخزن داده یک سایت ذخیره سازی متمرکز است که امکان دسترسی آسان، مدیریت داده ها و تجزیه و تحلیل را فراهم می کند.
در اینجا، ما با تعریف یک مخزن داده، توضیح چگونگی ایجاد یک مخزن برای بینش های تحقیقاتی و تشریح مزایای آن شروع می کنیم.
مخزن داده چیست؟
مخزن داده یک کتابخانه یا آرشیو داده است. ممکن است به سیستم های مدیریت پایگاه داده بزرگ یا چندین پایگاه داده اشاره داشته باشد که مجموعه داده های حساس را برای تجزیه و تحلیل، به اشتراک گذاری و گزارش جمع آوری، مدیریت و ذخیره می کنند.
کاربران مجاز می توانند به راحتی با استفاده از ابزارهای جستجو و جستجو به داده ها دسترسی پیدا کرده و آنها را بازیابی کنند، که به تحقیق و تصمیم گیری کمک می کند. ترکیب داده‌ها از منابع مختلف، مانند پایگاه‌های داده، برنامه‌ها و سیستم‌های خارجی، دیدی کامل و یکپارچه از داده‌ها به دست می‌دهد.
داده‌ها را می‌توان به روش‌های مختلف جمع‌آوری و ذخیره کرد، مانند داده‌های انبوه، که معمولاً از چندین منبع یا بخش‌های کسب‌وکار جمع‌آوری می‌شوند. سپس می توان آن را به صورت ساختاریافته یا بدون ساختار ذخیره کرد و بعداً با ابرداده های مختلف برچسب گذاری کرد.
مخزن داده از روش های سازماندهی ساختاریافته، طرحواره های استاندارد شده و ابرداده استفاده می کند تا اطمینان حاصل شود که داده ها همیشه یکسان هستند و یافتن آنها آسان است. دارای ابزارهایی برای ذخیره، مدیریت و حفاظت از داده ها مانند فشرده سازی، نمایه سازی، کنترل های دسترسی، رمزگذاری و گزارش گیری است.
مخازن داده ها عموماً اشتراک منابع داده دارای مجوز را حفظ می کنند تا کاربران بتوانند به اطلاعات دسترسی داشته باشند.
در صنعت مدیریت داده، مخازن داده های مختلف به کاربران این امکان را می دهند که از اطلاعات موجود حداکثر استفاده را ببرند که هر کدام محدودیت ها و ویژگی های خود را دارند.
امنیت بسیار مهم است زیرا سازمان های بیشتری از مخازن داده برای مدیریت و ذخیره داده ها استفاده می کنند. مخازن داده ها به طور کلی به چهار نوع مخزن داده طبقه بندی می شوند:
1. انبار داده
این بزرگترین نوع مخزن است که داده ها از چندین بخش تجاری یا منبع جمع آوری می شود. داده های ذخیره شده در این مخزن عموماً برای تجزیه و تحلیل و گزارش استفاده می شود که به کاربران یا تیم های داده کمک می کند تا در کسب و کار یا پروژه خود تصمیم درستی بگیرند.
2. دریاچه داده
در این نوع مخزن، داده ها می توانند به هر شکلی باشند، اعم از ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار. این یک انبار بزرگ از داده های بدون ساختار طبقه بندی شده و برچسب گذاری شده با ابرداده است.
دلیل اصلی دریاچه داده، محدودیت انبارهای داده است. این کمک می کند تا حاکمیت داده و چارچوب حاکمیت داده کنترل کامل داده هایی را که در خود دارد به دست آورید.
3. دیتا مارت
داده‌ها معمولاً با انبارهای داده اشتباه گرفته می‌شوند. با این حال، آنها عملکردهای مختلفی را انجام می دهند.
این زیرمجموعه از انبار داده بر روی یک موضوع خاص، بخش یا منطقه خاص دیگر متمرکز است.
از آنجایی که داده ها برای یک منطقه خاص ذخیره می شوند، کاربر می تواند بدون صرف زمان زیادی برای جستجوی کل انبار داده، به سرعت به اطلاعات بینش دسترسی پیدا کند و در نهایت زندگی کاربران را آسان می کند.
4. مکعب داده
این مخزن پیچیده ترین داده ها را در خود دارد. ممکن است به عنوان پسوندهای چند بعدی جداول مختلف توصیف شود، و معمولاً برای نمایش داده‌هایی استفاده می‌شوند که بیش از حد پیچیده هستند که فقط با جداول، ردیف‌ها و ستون‌ها توصیف شوند.
بنابراین اساساً زمانی که داده‌های در دسترس خود و فراتر از سه بعدی را تجزیه و تحلیل می‌کنیم، می‌توان از مکعب داده استفاده کرد. در اینجا، ما به ویژه در مورد مخازن داده مورد استفاده در تحقیقات بازار صحبت خواهیم کرد. توصیه می‌کنیم این مقاله را بخوانید تا عمیق‌تر به موضوع بپردازید: مدیریت داده در مقابل حاکمیت داده
مزایای استفاده از مخزن داده های تحقیق
استفاده از مخازن داده های تحقیقاتی مزایای زیادی هم برای محققین و هم برای جامعه علمی به طور کلی دارد. در اینجا برخی از مزایای قابل توجه وجود دارد:
1. دید بیشتر
داده های ذخیره شده در مخازن داده را می توان در هر زمان مشاهده کرد. محفوظ نگه داشتن آن در برگه‌های اکسل یا برنامه‌هایی که توسط تیم استفاده نمی‌شود، دید و قابلیت استفاده آن را کاهش می‌دهد، زمان و منابع را هدر می‌دهد.
2. قابلیت کشف پیشرفته
ذخیره داده ها در فرمت دیجیتال باعث دسترسی بیشتر به آن می شود. فقط داده‌ای را که به دنبالش هستید جستجو کنید و voila! ابرداده‌ای که به مخزن داده اضافه می‌شود، دیگران را قادر می‌سازد تا زمینه بزرگ را درک و درک کنند.
3. استفاده مجدد از داده ها
یک مخزن داده حاوی داده های زیادی است. با این حال، این چیزی بیش از یک انبار است. مجموعه داده‌های گسسته به هم متصل می‌شوند تا بتوانید بینش‌های جالبی را در حوزه تحقیقاتی خود به دست آورید و انواع مختلفی از گزارش‌ها را با استفاده از مجموعه‌های داده مشابه تولید کنید.
به عنوان مثال، اگر یک نظرسنجی آنلاین انجام دهید و داده هایی را از مخاطبان هدف خود جمع آوری کنید، می توانید یک گزارش مقایسه برای مقایسه پاسخ های گروه های جمعیتی مختلف ایجاد کنید. همچنین می‌توانید گزارش‌های روند تولید کنید تا بفهمید که چگونه انتخاب‌های افراد در طول زمان تغییر کرده است. هر دوی این گزارش ها از داده های یکسانی استفاده می کنند.
4. از منابع متعدد داده بینش به دست آورید
یکپارچه سازی مخازن داده با سایر برنامه ها به شما امکان می دهد نمای چند بعدی از داده های خود را مشاهده کنید. برای مثال، می‌توانید داده‌های نظرسنجی تاریخی و داده‌های فروش واقعی را تجزیه و تحلیل کنید تا صحت بینش‌های به‌دست‌آمده در گذشته را درک کنید.
بهترین روش ها برای ایجاد و مدیریت مخزن داده
ایجاد و مدیریت یک مخزن داده شامل چندین مرحله و ملاحظات است تا اطمینان حاصل شود که داده ها سازماندهی شده، در دسترس، ایمن و مفید هستند. در اینجا برخی از بهترین شیوه ها وجود دارد:
اهداف و محدوده را تعریف کنید:
هدف مخزن، نوع داده ای که ذخیره می کند، چه کسی به آن دسترسی خواهد داشت و چگونه استفاده می شود را به وضوح تعریف کنید. درک این جنبه ها به طراحی یک مخزن موثر کمک می کند.
حاکمیت داده:
سیاست‌های حاکمیت داده را برای اطمینان از کیفیت، امنیت، حریم خصوصی و انطباق با مقرراتی مانند GDPR یا HIPAA ایجاد کنید.
مدل سازی داده ها و طراحی طرحواره:
یک مدل داده منطقی و طرحواره ای طراحی کنید که ساختار و روابط داده ها را منعکس کند. این امر سازماندهی و جستجوی مؤثر داده ها را آسان تر می کند.
مدیریت ابرداده:
یک سیستم مدیریت ابرداده قوی برای مستندسازی و توصیف داده‌های ذخیره شده در مخزن پیاده‌سازی کنید.
ذخیره سازی داده و زیرساخت:
فناوری ها و زیرساخت های ذخیره سازی مناسب را بر اساس حجم، تنوع، سرعت و حساسیت داده های خود انتخاب کنید.
یکپارچه سازی داده ها و ETL:
فرآیندهایی را برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها (ETL) در مخزن از منابع مختلف پیاده سازی کنید.
امنیت داده ها:
اقدامات امنیتی را برای محافظت از داده ها در برابر دسترسی های غیرمجاز، نقض ها و تهدیدات سایبری اجرا کنید.
تضمین کیفیت داده ها:
فرآیندها و رویه هایی را برای اطمینان از کیفیت و سازگاری داده ها ایجاد کنید. این ممکن است شامل پروفایل داده، پاکسازی، حذف مجدد، اعتبارسنجی و نظارت بر معیارهای کیفیت داده در طول زمان باشد.
کنترل نسخه و مدیریت تغییر:
اجرای کنترل نسخه و فرآیندهای مدیریت تغییر برای ردیابی تغییرات مخزن داده، از جمله تغییرات طرح داده، به روز رسانی و حذف.
مستندسازی و همکاری:
تمام جنبه‌های مخزن داده، از جمله معماری، طراحی، خط‌مشی‌ها، رویه‌ها و دستورالعمل‌های استفاده را مستند کنید.
پشتیبان گیری و بازیابی:
پشتیبان گیری منظم و برنامه های بازیابی فاجعه را برای اطمینان از در دسترس بودن و انعطاف پذیری داده ها در صورت خرابی سخت افزار، خرابی داده ها یا سایر بلایا اجرا کنید.
نظارت و بهینه سازی عملکرد:
به طور منظم عملکرد و استفاده مخزن داده را زیر نظر داشته باشید و پیکربندی و زیرساخت آن را بهینه کنید.
