datawarehouserakenteisiin

Datawarehouserakenteisiin viittaa, miten organisaation tiedot tallennetaan, jäsennetään ja annetaan käyttöön analytiikkaa varten. Tavallinen kolmitasoinen arkkitehtuuri sisältää lähdejärjestelmien raakadataan käsittelyn staging-alueella, sen jälkeen data warehouse -kerroksen sekä lopuksi BI- ja raportointityökaluille tarkoitetun presentation- tai data mart -kerroksen. Keskitetty EDW (enterprise data warehouse) voi toimia koko organisaation tiedon pohjana ja tukea useita data marteja liiketoimintayksiköille.

Suositut tietomallinnukset ovat tähtimalli (star schema) ja lumihiutalemalli (snowflake). Fact-taulut sisältävät mittarit ja ulottuvuustaulut kontekstin; tähtimalli suosii nopeita kyselyitä, kun taas lumihiutaleen tarkoitus on vähentää redundanssia. Data martit tarjoavat nopean pääsyn tiettyihin liiketoiminnan osa-alueisiin.

ETL- ja ELT-prosessit kuvaavat tiedon siirtämistä lähteistä varastoon, muokkaamista ja laadunvarmistusta. Staging-alueet, metadata ja datan hallinta varmistavat jäljitettävyyden ja laadun. Tietoturva, pääsyoikeudet ja säädösten noudattaminen ovat keskeisiä hallintakäytäntöjä.

Pilvi- ja hybridiratkaisut ovat yleisiä; esimerkkejä ovat Snowflake, Redshift ja BigQuery. Ne tarjoavat skaalautuvuutta, joustavuutta ja kustannustehokkuutta sekä mahdollistavat reaaliaikaisen tiedon päivityksen. Tulevaisuuden suunnannäyttäjiä ovat data-lakehouse-yhdistelmät, data vault -mallinnus ja laaja data governancea.