
[ad_1]
Stora organisationer producerar en betydande mängd data dagligen. Uppgifterna måste lagras i en delad kapacitet för att tillåta åtkomst av olika organisationsavdelningar för analys, rapportering och beslutsfattande.
Kort sagt, datalager är att samla in och lagra data från olika källor till en enda källa. Därför är ett datalager en lagringspunkt för all data som ett företag genererar insamlad från flera källor.
Innan vi går in i stadierna av datalager, låt oss titta mer på hur data mäts.
Big Data
Statista säger att den uppskattade mängden data som skapades 2021 var 79 zettabyte. Om du inte vet vad en zettabyte är, så har statistiken ingen relevans för dig.
Zettabyte
En zettabyte motsvarar en biljon gigabyte. Du kommer att vara medveten om gigabyte eftersom din mobiltelefon har en uppmätt lagringskapacitet. Till exempel kan en iPhone ha 64 GB lagringsutrymme. En gigabyte är tusen miljoner byte.
Globalt sett genererar vi mycket data, så analyssektorn för ”big data” växer lika snabbt som data genereras och lagras, vilket innebär behovet av datalager.
Stadier av datalagringsprocessen
Det finns fem anmärkningsvärda stadier av datalagring, som börjar med att definiera affärsmålen och hur de mäts.
Fastställande av affärsmål
Varje företag har mål, och det första steget i datalagringsprocessen är att tydligt fastställa dessa affärsmål. Det allmänna målet för varje företag är att göra vinst, men affärsmål som leder till det måste vara mer levande.
Verksamheten ska ha ett övergripande mål utöver det att till exempel leverera de bästa teletjänsterna i branschen. Varje avdelning bör ha mål som bidrar till det större företagets mål.
Dessa mål måste vara kvantitativt mätbara för att datalagringsprocessen ska lyckas. Dessa mål kommer också att styra chefers beslutsprocess för att leda organisationen.
Samla in och analysera information

Nästa steg kommer att samla in och analysera informationen som ska läggas in i datalagret. Varje affärsavdelning kommer att skapa en sammanfattning och analytiska rapporter som innehåller information om olika affärsprocesser.
Att samla in data kan vara utmanande, men processen blir mer hanterbar om informationen är automatiserad. Du kan dock behöva hämta uppgifterna från lämpliga parter manuellt.
Ett datalager är en samling av sammanhängande datastrukturer, så datamigrering från de olika avdelningarna och affärsprocesserna kommer att vara nödvändig. Att identifiera kärnverksamhetens processer kommer att hjälpa till med dataanalysen, som är integrerad i datalagringen.
Rengöring av data kan också vara nödvändig i detta skede för att säkerställa att endast viktig information lagras i datalagret.
Utveckla ett dataramverk
Lagring av data i lagret måste ske på ett organiserat och effektivt sätt. Det bästa sättet att göra det är att utveckla en konceptuell datamodell. Att göra det kommer att omfatta identifiering av nyckeltal för varje affärsprocess och formatet för lagring av data.
Ett dataramverk säkerställer att den data du har i lagret är komplett. Ramverket kan ta lång tid att konstruera, men det gör datalagringsprocessen relativt enkel. Ramverket kan också vara utmanande att underhålla, så omstrukturering kan bli nödvändig.
Flytta data
När du väl vet vilken data du behöver och har ett ramverk för att lagra den, måste du hitta datakällorna och planera datatransformationerna.
Kort sagt, du måste överföra data till en konsoliderad datastruktur som kommer att bero på företagets nuvarande datalagring.
Varje företag har databaser och säkerhetskopior, som kommer att vara den primära informationskällan. Du måste se till att data är komplett från källan eller programmera den för komplettering innan överföringen.
Nyckeln är att säkerställa att alla rapporter som genereras från datalagret matchar rapporterna från datakällan.
Det bästa vore om du också planerade när dataöverföringen skulle ske för att säkerställa minimal påverkan på datans användare.
Planens genomförande
Det sista steget är att genomföra planen. När du har flyttat data och lyckats spåra importen till datalagret måste du se till att data passar väl in i den förutbestämda strukturen eller ramverket. Om det är ett stort projekt kommer det att innefatta utvecklingsfaser och scheman för dataleverans.
Summering
Att hantera och använda Big Data har aldrig varit så enkelt som det är nu med datalager. För icke-tekniker går det inte att förneka att datalagring är en komplicerad process med många rörliga delar och saker som kan gå fel. Men efter de skisserade stadierna bör ditt företag ha en smidig övergångsprocess med minimala avbrott.
Observera – att stegen kommer att variera beroende på verksamheten och uppgifterna. Därför måste varje företag bestämma vad de vill ha från sitt datalagerprojekt så att aktiviteten kan mätas på lämpligt sätt. Från och med slutet i sikte har du det du behöver för att fatta beslut och bestämma verksamhetens framtida inriktning.
[ad_2]
Source link