موضوع مقاله: پایگاه داده تحلیلی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # پایگاه داده تحلیلی | مقدمه: پایگاه داده تحلیلی یک بانک اطلاعاتی بزرگ می‌باشد که از طریق آن کلیه داده‌های حال و گذشته یک سازمان جهت انجام عملیات گزارش‌گیری و آنالیز در دسترس مدیران قرار می‌گیرد. | ## بخش 1: پایگاه داده تحلیلی | پایگاه داده تحلیلی که برخی آن را انبار داده می‌خوانند، نقش مهمی در تصمیم‌گیری مدیران کمپانی برای تعیین یک استراتژی موفق دارد. در این رویکرد، داده‌ها قبل از فراخوانی به پایگاه داده تحلیلی، ساختار مناسب پیدا می‌کنند و سپس ذخیره می‌شوند. برخی از رایج ترین مزایا عبارتند از: مخزنی متمرکز و پایدار از حجم انبوه داده های تاریخی یکی از مزایای اصلی این انبارها، فراهم کردن مخزنی پایدار و متمرکز برای مقادیر زیادی از داده های تاریخی است. این امر به کاربران کمک می کند تا به راحتی به داده های تاریخی دسترسی پیدا کنند، آنها را با داده های جدید ترکیب کنند و تحلیل های دقیق تری را انجام دهند. همچنین، این انبار داده ها به شرکت ها کمک می کند تا داده های تاریخی را در یک محیط پایدار و پایدار نگهداری کنند و از دسترسی به داده های از دست رفته جلوگیری کنند. بهبود فرآیندهای کسب و کار و تصمیم‌گیری با بینش عملی استفاده از انبار داده ها به کاربران در تصمیم گیری هایی که بر اساس داده گرفته می‌شود، کمک می کند. در واقع، این انبارها برای تحلیل داده های تاریخی و پیش‌بینی آینده به کار می‌روند و به تصمیم گیری های بهتر و دقیق تر کمک می کنند. افزایش بازده کلی یک کسب‌و‌کار (ROI) با استفاده از انبار داده ها، کسب و کارها قادر خواهند بود تا به صورت بهتری تحلیل کنند و در نتیجه، درآمد و سود بیشتری به‌دست آورند. به عنوان مثال، این انبارها به کاربران کمک می کنند تا الگوهای بازار را شناسایی کنند و با استفاده از آنها، استراتژی های موفقی را برای کسب و کار ایجاد کنند. بهبود کیفیت داده‌ها استفاده از انبار داده ها به شرکت ها کمک می‌کند تا داده ها را تمیز و مرتب کنند و به روز نگه دارند. این انبارها برای این منظور طراحی شده اند تا اطمینان حاصل شود که داده ها دقیق و مورد اعتماد هستند. با شناسایی الگوهایی که در داده های ترکیبی وجود دارند، کاربران می‌توانند تحلیل هایی را انجام دهند که از داده های تنها در یک سیستم تولید نمی‌شوند. به عنوان مثال، شرکت هایی که در کشور های مختلف فعالیت دارند، ممکن است در داده های مختلف ذخیره شده باشند. دسترسی به داده های تاریخی در کل کسب و کار یک انبار داده به کاربران کمک می‌کند تا به داده های تاریخی، از جمله اطلاعات مربوط به مشتریان، فروش و مالی، دسترسی پیدا کنند. این دسترسی به داده های تاریخی به کاربران اجازه می‌دهد تا بهترین تصمیمات را برای کسب و کار خود بگیرند. با داشتن دسترسی به این داده ها، کاربران می‌توانند تحلیل های دقیق تری از عملکردر کسب و کار خود داشته باشند و از آنها برای ارتقای کیفیت و بهبود کارایی کسب و کار استفاده کنند. معایب همچنین برای پایگاه‌داده‌های تحلیلی معایبی ذکر می‌شود که باعث می‌شود برای برخی کاربردها مناسب نباشند: نامناسب بودن برای داده‌های بدون ساختار استفاده از Data Warehouse برای داده هایی که ساختار ندارند، به دلیل عدم توانایی در ترجمه این داده ها به یک فرمت ساختاری قابل استفاده، ممکن است نامناسب باشد. به عنوان مثال، داده هایی که در فرمت نوشتاری بدون ساختار مانند متن، پیام های رسانه اجتماعی و پست های وبلاگی قرار دارند، به دشواری قابل استفاده در انبار داده ها هستند. گیج‌کننده بودن ایجاد و اجرا ایجاد و اجرای یک انبار داده نیازمند توانایی های فنی و مدیریتی قوی است. این فرآیند شامل طراحی، ساخت و پیاده سازی انبار داده، انتقال داده ها، مدیریت امنیت و پشتیبانی است. | ## بخش 2: پایگاه داده تحلیلی | انبار داده می تواند نسبتاً سریع منسوخ شود پیشرفت تکنولوژی و تغییرات در نیازهای کسب و کار ممکن است باعث شود که انبار داده ها در مدت زمان کوتاهی منسوخ شوند و نیاز به ایجاد یک انبار داده جدید باشد. دشواری ایجاد تغییرات در انواع داده‌ها و محدوده‌ها، طرحواره منبع داده، نمایه ها و پرس و جوها تغییرات در داده‌ها و ساختار آنها ممکن است منجر به ایجاد مشکلاتی در انبار داده شود. برای اصلاح این مشکلات، نیاز به تغییرات در طرحواره منبع داده، نمایه ها و پرس و جوها وجود دارد، که این کار ممکن است بسیار پیچیده و زمانبر باشد. پیچیدگی بالا برای کاربران عادی در استفاده از انبار داده ها، نیاز به آموزش کاربران در مورد روش های استفاده از آنها و نحوه دسترسی به داده ها وجود دارد. افزایش دامنه پروژه و پیچیدگی به مرور زمان یکی از مشکلاتی که ممکن است در انبار داده ها به وجود آید، افزایش دامنه پروژه است. با توجه به اینکه نیازهای کسب و کار همیشه در حال تغییر هستند، این ممکن است به معنی نیاز به افزایش دامنه پروژه، اضافه کردن داده های جدید و به روز رسانی انبار داده باشد. وجود قوانین و محدودیت‌های تجاری کاربران انبار داده ها ممکن است قوانین تجاری خود را برای استفاده از داده های ذخیره شده در انبار داده ها ایجاد کنند. این ممکن است به دلیل نیاز به حفاظت از حریم خصوصی داده ها یا تضمین دقت و صحت داده ها باشد. اما این مسئله ممکن است باعث محدودیت در استفاده از داده ها و ایجاد مشکلاتی برای کاربران شود. به علاوه، برای رسیدن به بهره وری بالا، نیاز به پشتیبانی و بروزرسانی مداوم انبار داده ها و ابزارهای مورد استفاده است. معماری یک انبار داده یک سیستم پیچیده است که داده‌های تاریخی و تجمعی را که برای پیش‌بینی، گزارش‌دهی و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، ذخیره می‌کند. این شامل جمع‌آوری، پاکسازی و تبدیل داده‌ها از جریان‌های داده مختلف و بارگذاری آنها در جداول واقعیت/ابعادی است. هدف اصلی داشتن چنین معماری، حذف تکراری بودن با کاهش مقدار داده‌های ذخیره شده است. معایب اصلی آن این است که این معماری شامل یک اجزایی نیست که پردازش تحلیلی و تراکنشی را از یکدیگر جدا کند. می‌توان از ابزارهای گزارش‌دهی، پرس و جو، تحلیل یا ابزارهای استخراج داده استفاده کرد. دیگر انواع معماری برای انبار داده معماری رابطه‌ای این معماری مرسوم‌ترین نوع معماری است و داده‌ها را در دیتابیس‌های relational ذخیره می‌کند. در این دیتابیس‌ها داده به کمک جداول ذخیره‌سازی می‌شود و کلیدها، جداول را به یکدیگر متصل می‌کنند. از طرف دیگر،‌ از داده‌های بدون ساختار پشتیبانی نمی‌کند و برای داده‌های با حجم بالا سرعت خوبی ندارد. معماری بر پایه فضای ابری انبارهای داده بر پایه فضای ابری به طور افزایشی محبوب شده‌اند، زیرا مقیاس‌پذیری و انعطاف پذیری را ارائه می دهند. معماری ترکیبی (hybrid) انبارهای داده ترکیبی عناصر معماری رابطه‌ای و بر پایه فضای ابری را ترکیب می کنند. | ## بخش 3: پایگاه داده تحلیلی | آن‌ها معمولاً شامل ذخیره داده‌های با دسترسی مکرر در یک انبار داده داخلی رابطه‌ای هستند، در حالی که داده‌هایی که کمتر به آن‌ها دسترسی دارند در یک انبار داده بر پایه فضای ابری ذخیره می‌شوند. این معماری به سازمان‌ها اجازه می دهد تا عملکرد و مقرون به صرفه بودن را متعادل کنند. معماری دریاچه داده (Data Lake) معماری دریاچه داده شامل ذخیره‌سازی داده‌ها در یک ساختار مسطح، بدون طرح واره از پیش تعریف شده است. این معماری برای ذخیره داده های بدون ساختار، مانند داده های پست های رسانه های اجتماعی بهینه شده است. دریاچه های داده را می توان به عنوان منبع داده برای انبارهای داده استفاده کرد و به سازمان ها اجازه می دهد حجم زیادی از داده های بدون ساختار را ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند. معماری فدرال (Federated) انبارهای داده فدرال شامل ذخیره داده ها در مکان های فیزیکی متعدد و ارائه یک نمای یکپارچه از داده ها از طریق یک لایه انبار داده مجازی است. طرحواره های ستاره ای را می توان در انبارهای داده، پایگاه های داده، داده ها و ابزارهای دیگر اعمال کرد. طرحواره‌های دانه‌ی برف معمولاً برای هوش تجاری و گزارش‌دهی در انبارهای داده OLAP، داده‌ها و پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شوند. این امر مدل داده را پیچیده تر می کند، اما کار با آن برای تحلیلگران، به ویژه برای انواع داده های خاص، می تواند آسان تر باشد. می‌توان آن را به‌عنوان گروهی از طرح‌واره‌های ستاره‌ای متعدد نشان داد و بنابراین، طرحواره کهکشان نیز نامیده می‌شود. در نتیجه، دانشمندان داده، تحلیلگران داده و متخصصان انفورماتیک سلامت برای ذخیره و پردازش مقادیر زیادی از داده‌های مربوط به مراقبت‌های بهداشتی به انبارهای داده تکیه می‌کنند. نتایج این تحقیقات نشان می‌دهد که استفاده از ابزارها به معنای عملکرد کاری در سطح بالینی و مدیریتی، بهبود نسبت هزینه به فایده و کاهش ضریب زمان در عملکرد نیروی کار در خدمات سلامت است. بنابراین، این مطالعه امیدوار است که به پیشرفت تکنولوژیکی هوش محاسباتی در مراقبت های بهداشتی کمک کند. بانکداری یک صورت‌حساب بانکی را باز کنید و احتمالاً فهرست بلندبالایی از تراکنش‌ها را خواهید دید: برداشت‌های خودپرداز، خرید، پرداخت صورت‌حساب، و غیره. در حالی که فهرست تراکنش‌ها ممکن است برای یک فرد طولانی باشد، اما برای میلیون‌ها مشتری که هر روز به خدمات بانکی متکی هستند، بسیار طولانی‌تر است. بانک‌ها به‌جای نشستن بر روی این انبوه داده‌ها، از انبارهای داده برای ذخیره و تجزیه و تحلیل این داده‌ها برای توسعه بینش‌های عملی و بهبود خدمات خود استفاده می‌کنند. افزایش درآمد خرده فروشان یکی از نگرانی‌های اصلی خرده‌فروشان میزان خرید کالا و ذخیره کالا است. امروزه، انبارهای داده به خرده‌فروشان اجازه می‌دهند تا مقادیر زیادی از اطلاعات مربوط به معاملات و مشتریان را ذخیره کنند تا به آنها در بهبود تصمیم گیری در هنگام خرید موجودی برای فروش به بازار هدف کمک کند. از طرفی خرده فروشان می توانند از انبارهای داده برای ذخیره و تجزیه و تحلیل داده های مشتری، مانند تاریخچه خرید، جمعیت شناسی و ترجیحات استفاده کنند. | ## جمع‌بندی | با تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس این داده‌ها، خرده‌فروشان می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدفمند و توصیه‌های محصولی را ایجاد کنند که احتمالاً باعث جذب مجدد مشتریان شده و فروش را افزایش می‌دهند.