Tvorba a správa datových skladů

Datový sklad nám umožňuje postavit jednotné místo, kde leží data se kterými chceme pracovat a zároveň nám pomáhá s jejich zabezpečním.

Proč tvořit datové sklady

Datový sklad nás vybízí k:

  • jednotnému přístupu k zabezpečení dat,
  • připravenosti a optimalizaci pro pokročilé analytické podněty,
  • kultuře založené na datech napříč společností a 
  • využití nástrojů pro vizualizaci a prezentaci dat firemním uživatelům.

Dále nám umožňuje:

  • automatizované postupy správy dat (jako je sběr, transformace, čištění, strukturování apod.) pro zvýšení kvality a spolehlivosti dat,
  • možnosti statistické analýzy, vytváření sestav a dolování dat a
  • jiné, sofistikovanější analytické aplikace, které generují použitelné informace aplikací datové vědy a algoritmů umělé inteligence (AI) nebo grafů, které umožňují více druhů analýzy dat ve velkém měřítku.

Datový sklad lze tedy definovat jako typ systému správy dat, který je navržen tak, aby umožňoval a podporoval aktivity Business intelligence (BI), zejména analýzy. Účelem datových skladů je primárně provádění dotazů (queries), vytváření modelů analýz a skladování velkého množství historických dat.

Jako datový sklad se nejčastěji považuje relační či jiná databáze, která většinou stojí v ETL procesu.

Dalo by se říci, že účelem datového skladu je dostat se k datům co nejrychleji, resp. časová úspora. Datový sklad centralizuje, analyzuje a konsoliduje velké množství dat z více zdrojů. Jeho analytické schopnosti umožňují organizacím odvodit cenné obchodní poznatky z jejich dat a zlepšit tak rozhodování obchodních manažerů. Postupem času je vytvářen historický záznam, který může být velmi neocenitelným pro datové vědce a obchodní analytiky. Díky těmto vlastnostem, můžeme datový sklad považovat za hodnotný zdroj pravdivých informací či odraz skutečnosti.

Nejčastěji používané nástroje u Digitálních architektů

Ostatní používané nástroje:

  • Microsoft Azure
  • Amazon Redshift
  • Aure Synapse Analytics
  • Oracle Autonomous Data Warehouse
  • MySQL server

Pro firmy, které nemají svůj technologický stack a které řeší webovou analytiku, je tvorba datového skladu za použití BigQuery nutností. S nástupem GA4 přichází přímý export dat do BigQuery. Z důvodu technických nedostatků uživatelského prostředí GA4, jsou uživatelé nuceni řešit obtížnější analýzy v jiném prostředí – ideálně Google BigQuery.

Pro firmy, které mají již svůj technologický stack, je přizvání Digitálních architektů jako správce datového skladu výhodou jak ulehčit svému IT, které nemá zdroje na BI nebo datové pipeliny a to z důvodu, že jeho primární činnost je např. provozování webových serverů, účetních systémů atd.

Ať už tedy vaše firma technologický stack má nebo ne, vždycky jsme my, Digitální architekti, schopni přinést do vašeho projektu mnoho kvalitních myšlenek a řešení. Jsme více než způsobilými v rámci tvorby datových skladů a současně v jejich správě. Neváhejte tedy, kontaktujte nás a získejte vstupní konzultaci zdarma.

Scroll to Top