دریاچه داده در مقابل انبار داده (به علاوه مهارت های مدیریت داده)

انبارهای داده و دریاچه های داده روش های رایجی هستند که سازمان ها داده ها را مدیریت و ذخیره می کنند. به طور معمول، یک شرکت بسته به نیازهای ذخیره سازی فعلی و صنعت خود، یکی از آنها را انتخاب می کند. درک دریاچه‌های داده و انبارهای داده می‌تواند به شما کمک کند ویژگی‌های متمایز آن‌ها و آنچه را که تصمیم‌های سازمانی مختلف در مورد استفاده از آن‌ها را تعیین می‌کند، بیاموزید.

در این مقاله از ایوسی، ما دریاچه داده را در مقابل انبار داده مقایسه می‌کنیم، در مورد صنایعی که از هر دو نوع داده استفاده می‌کنند، بحث می‌کنیم و نمونه‌هایی از سایر مهارت‌های مدیریت داده را برجسته می‌کنیم.

دریاچه داده در مقابل انبار داده

در اینجا برخی از ویژگی هایی وجود دارد که باید هنگام مقایسه دریاچه داده و انبار داده در نظر بگیرید:

تعریف

دریاچه داده یک مکان ذخیره سازی دیجیتال است که معمولاً داده هایی را که بدون هدف خاص و بدون فیلتر در مقیاس های قابل توجهی هستند، حفظ می کند. آنها کاربران را قادر می سازند تا داده ها را بدون دسته بندی یا سازماندهی داده ها از قبل ذخیره کنند. برعکس، کاربران می توانند یادگیری ماشینی یا تجزیه و تحلیل را در دریاچه های داده اعمال کنند تا به نتایج مدیریت داده آگاهانه و موثر برسند. به عنوان مثال، یک سازمان می تواند از یک دریاچه داده استفاده کند تا تمام داده های مشتری خود را ذخیره کند و سپس آن را ارزیابی کند تا توجه مصرف کننده را به درستی جلب کند.

انبار داده همچنین یک مکان ذخیره سازی دیجیتال است. با این حال، مقادیر قابل توجهی از داده های ساختار یافته و فیلتر شده را با اهداف خاص مدیریت می کند. داده‌های این انبارها معمولاً از سیستم‌ها یا پایگاه‌های اطلاعاتی مختلف هستند و به‌طور مرتب خود را به‌روزرسانی می‌کنند. کسب و کارها ممکن است چندین پایگاه داده را در یک انبار حفظ کنند و از چندین لایه سازمانی برای رسیدگی و بازیابی داده ها استفاده کنند.

مطالب مرتبط: تخصص علم داده: مزایا، انواع و نکات

نوع داده

سازمان‌های داده‌ای که در انبارهای داده و دریاچه‌های داده ذخیره می‌شوند، متفاوت هستند زیرا انبارها از داده‌های تحلیل شده استفاده می‌کنند در حالی که دریاچه‌ها از داده‌های خام استفاده می‌کنند. دریاچه های داده معمولاً به دلیل نوع داده خود ظرفیت ذخیره سازی بیشتری دارند. این تضمین می کند که فضای کافی برای تمام اطلاعات پردازش نشده وجود دارد. دریاچه های داده نیز به خوبی با یادگیری ماشین ترکیب می شوند، که از الگوریتم هایی برای شناسایی روند در داده های خام استفاده می کند. با این حال، دریاچه های داده ممکن است به تعمیر و نگهداری مکرر نیاز داشته باشند تا از دست دادن داده های خام سازماندهی نشده جلوگیری شود.

در مقابل، یک ساختار انبار داده معمولاً داده های خود را به طور خودکار سازماندهی می کند. منبع داده همچنین ممکن است بر مشخصات این سیستم های سازمانی تأثیر بگذارد. معمولاً این شامل گروه هایی مانند داده های عملیاتی، داده های سازمانی و داده های عمومی می شود. هر داده کلی نیز ممکن است در زیرمجموعه های مستقل، وابسته و ترکیبی باشد.

هدف داده

داده‌هایی که کسب‌وکارها در دریاچه‌های داده ذخیره می‌کنند معمولاً اهداف نامشخصی دارند، در حالی که انبارها منحصراً داده‌هایی را حفظ می‌کنند که عملکردهای مشخصی دارند. به عنوان مثال، داده های فیلتر نشده ممکن است برای مدت طولانی در دریاچه داده بدون استفاده باقی بمانند تا زمانی که سازمان ها استفاده از آن را ارزیابی کنند. در همین حال، داده ها در انبارهای داده ممکن است به طور خودکار در یک سیستم ساختاریافته بسته به عملکرد از پیش تعیین شده آن ذخیره شوند. به عنوان مثال، انبارهای داده می توانند به طور خودکار داده های مربوط به تجزیه و تحلیل وب سایت را دسته بندی کنند. این توانایی سازمانی ممکن است منجر به ظرفیت ذخیره سازی کمتر شود.

کاربران داده

متخصصانی که از دریاچه ها یا انبارهای داده استفاده می کنند، معمولاً بسته به عملکرد داده ها متفاوت هستند. این به این دلیل است که طبیعت بدون ساختار دریاچه های داده معمولاً برای پیمایش چالش برانگیزتر است. معمولا درک اطلاعات ساختاری که سازمان ها در انبارهای داده ذخیره می کنند برای مردم آسان تر است. کاربران دریاچه ممکن است شامل متخصصان داده باشند که می توانند داده ها را فیلتر کنند، از جمله توسعه دهندگان داده یا دانشمندان داده. در مقابل، کاربران انبار ممکن است شامل تحلیلگران تجاری یا متخصصان امور مالی باشند که از داده های ساختاریافته برای رسیدن به نتایج آگاهانه استفاده می کنند.

مطالب مرتبط: کارمند ورود داده چه کاری انجام می دهد؟ (به اضافه حقوق و آموزش)

دسترسی به داده ها

دسترسی به داده ها در مکان های ذخیره سازی متفاوت است. به عنوان مثال، افراد می توانند به راحتی به دریاچه های داده دسترسی داشته باشند و تغییرات یا اصلاحاتی را انجام دهند زیرا ساختار دقیقی در ساختار دریاچه وجود ندارد. برعکس، انبارهای داده دارای ساختارهای معماری دقیقی هستند که داده های ساکن آنها را برای کاربران مختلف قابل دسترس تر می کند. با این حال، اصلاح داده ها در یک انبار داده معمولاً چالش برانگیز است زیرا حاوی داده های ساختار یافته است.

کیفیت داده

انبارهای داده و دریاچه‌های داده به دلیل سطوح نگهداری از کیفیت داده‌های متفاوتی برخوردار هستند. این به این دلیل است که انبارها در درجه اول بر ذخیره داده های بسیار سازمان یافته و سازماندهی شده و داشتن داده های با کیفیت بالاتر تأکید دارند. کیفیت داده ها امکان استفاده فوری و ارزیابی کامل را فراهم می کند. دریاچه‌های داده داده‌های با کیفیت پایین‌تری را ذخیره می‌کنند، زیرا تا حد زیادی فیلتر نشده هستند.

صنایع حرفه ای که از دریاچه های داده استفاده می کنند

در اینجا سه ​​نمونه از صنایع حرفه ای که از دریاچه های داده استفاده می کنند آورده شده است:

مراقبت های بهداشتی

سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی ممکن است از استفاده از دریاچه‌های داده سود ببرند زیرا اطلاعات پردازش‌نشده مانند یادداشت‌های پزشکی را مدیریت می‌کنند. پزشکان و پرستاران ممکن است به درک در زمان واقعی و توانایی اصلاح اطلاعات به صورت دستی نیاز داشته باشند. دریاچه های داده می توانند ترکیبی از داده های پردازش نشده و پردازش شده را ارائه دهند که ممکن است جایگزینی کارآمد برای ارزیابی و حفظ داده های بیمار باشد.

تحصیلات

این متخصصان از دریاچه های داده برای ردیابی نمرات، حضور و غیاب یا وظایف اداری استفاده می کنند. مربیان همچنین ممکن است از این اطلاعات برای کمک به دانش آموزان با منابع یا ارتقاء ارزش ها و نمرات حضور فردی استفاده کنند. این نیاز انعطاف‌پذیری، دریاچه‌های داده را جایگزین مناسبی برای ذخیره‌سازی مدارس یا شرکت‌های آموزشی می‌کند.

حمل و نقل

شرکت های حمل و نقل همچنین می توانند بینش هایی را از استفاده از دریاچه های داده برای پیش بینی عملیات مدیریت زنجیره تامین به دست آورند. داده های انعطاف پذیر تضمین می کند که سازمان می تواند نتایج مختلف را به دقت ارزیابی کند. این آنها را قادر می سازد تا تمام جنبه های عملیاتی، از جمله هزینه های سوخت، دوره های تحویل، و هزینه های صادرات یا واردات را در صورت لزوم ارزیابی کنند.

صنایعی که از انبارهای داده استفاده می کنند

در اینجا سه ​​نمونه از صنایع حرفه ای که از انبارهای داده استفاده می کنند آورده شده است:

دارایی، مالیه، سرمایه گذاری

انبارهای داده به دلیل قالب و ساختار سازمانی قابل درک برای شرکت های مالی مرتبط هستند. این امر دسترسی را برای متخصصان امور مالی که دارای تکنیک های علم داده برای طبقه بندی و پردازش دستی اطلاعات نیستند، افزایش می دهد. کارکنان مالی ممکن است از انبارها برای نگهداری داده ها یا اطلاعات ضروری از جمله گزارش های تجاری استفاده کنند. سازمان‌های این بخش ممکن است مقرون به صرفه بودن ذخیره‌سازی انبار را در مقایسه با سایر جایگزین‌ها نیز بخواهند.

مطالب مرتبط: راهنمای مهارت های مالی: تعریف و مثال

تولید

سازمان‌های تولیدی معمولاً نیازمند تحلیل و مقایسه روندها برای رسیدن به نتایج کسب‌وکار آگاهانه در مورد قیمت‌گذاری و فروش محصول هستند. داده هایی که آنها تجزیه و تحلیل می کنند ممکن است از چندین مکان تجاری باشد و نیاز به ارزیابی های معمول مکرر برای اطمینان از سود معقول یا بازگشت سرمایه (ROI) دارد. انبارهای داده سازمان ها را قادر می سازد تا مجموعه داده های پیچیده را به راحتی بررسی کرده و نتایج پیچیده کمتری را توزیع کنند.

پژوهش

انبارهای داده همچنین ممکن است برای سازمان‌های مبتنی بر تحقیق که به ذخیره‌سازی گزارش‌های اطلاعات و داده‌ها برای کاربردهای آینده نیاز دارند، مناسب باشند. به عنوان مثال، یک سازمان تحقیقات دارویی ممکن است نیاز به ارجاع داده‌های یک کارآزمایی اولیه در آزمایش‌های بعدی با همان محصول داشته باشد. انبارهای داده می توانند محل ذخیره سازی را به آنها ارائه دهند که شناسایی آسان گزارش های آنها را در صورت لزوم امکان پذیر می کند.

نمونه هایی از مهارت های مدیریت داده ها

در اینجا چند نمونه از مهارت های مدیریت داده برای تسهیل تجزیه و تحلیل و استفاده از داده ها آورده شده است:

تحلیل داده ها

ضروری است که بتوانیم داده ها را ارزیابی کنیم و روندها را شناسایی کنیم تا به نتیجه گیری های روشنگری مختلف برسیم. این شامل آشنایی با مجموعه داده‌ای است که می‌توانید به آن دسترسی داشته باشید و راه‌حل‌های نوآورانه را در مورد نحوه به کارگیری آنها در دستیابی به اهدافشان تشخیص دهید. شما می توانید مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود را با گذراندن دوره های آموزشی مختلف آفلاین و آنلاین، درخواست برای دوره های کارآموزی و تمرین مداوم برای افزایش مهارت در مهارت بهبود بخشید.

مدیریت حساب و فایل

آشنایی با سازماندهی فایل ها و پوشه ها در رایانه یا شبکه ضروری است. این همچنین شامل دانستن نحوه دانلود، آپلود، کپی، یا انتقال فایل ها و عکس ها می شود. توانایی ردیابی مؤثر حساب‌های آنلاین و کمک به دیگران در ردیابی رمز عبور، حساب‌ها و نام‌های کاربری آنها نیز حیاتی است. با استفاده مداوم از نرم افزار مدیریت فایل می توانید مهارت های مدیریت اکانت و فایل خود را توسعه دهید. همچنین می‌توانید مهارت‌های سازمانی خود را بهبود ببخشید تا به شما در استفاده مؤثرتر از منابعتان کمک کند.

مدیریت نرم افزار پایگاه داده

یکی دیگر از مهارت های مدیریت پایگاه داده شامل پیمایش موثر پایگاه داده های نرم افزاری است. این شامل درک مکان یابی رکورد و استفاده از سایر عملکردهای نرم افزار، مانند گزارش ها و فرم های داخلی در یک پایگاه داده است. مهارت های برنامه نویسی فنی عالی مفید هستند، اما برای یک شغل در این زمینه ضروری نیستند. شما می توانید این مهارت ها را با گذراندن دوره های کوتاه مرتبط یا گذراندن یک مدرک لیسانس مرتبط توسعه دهید.

طراحی و برنامه ریزی پایگاه داده

دانش عمیق مفاهیم طراحی پایگاه داده نیز برای توسعه مهارت های عالی مدیریت داده ضروری است. درک مزایا و محدودیت های انواع مختلف پایگاه داده بسیار مهم است. به همین ترتیب، احساس راحتی در حین شرکت در آماده سازی کوتاه مدت و بلندمدت برای فعالیت های پایگاه داده و درک روش های تحلیل و ذخیره سازی داده های متعدد ضروری است. شما می توانید مهارت های طراحی و برنامه ریزی پایگاه داده خود را با گذراندن مدرک لیسانس در مدیریت پایگاه داده یا علم داده توسعه دهید.

مطالب مرتبط: معماری داده چیست؟ (با کاربردها، اصول و انواع)

ارتباط

مهارت های ارتباطی یکی از جنبه های ضروری مدیریت داده ها است. ایجاد مسیرهای ارتباطی واضح با همکاران خود برای ارزیابی داده ها برای اطمینان از صحت آن ضروری است. مهارت های ارتباطی همچنین می تواند به شما کمک کند تا با فروشندگان صحبت کنید تا نیازهای خود را به وضوح توضیح دهید. این مهارت همچنین هنگام کار در یک گروه ضروری است زیرا انتقال آسان اطلاعات و دستورالعمل های دقیق را در کل تیم تسهیل می کند. با تمرین مداوم می توانید مهارت های ارتباطی خود را توسعه دهید.

هوش تجاری

این مهارت شامل توانایی درک معنای مجموعه داده های خاص برای یک سازمان است. معمولاً قبل از شروع فرآیند جمع‌آوری داده‌ها، تعیین دلیل جمع‌آوری داده‌ها و ارتباط آن با نیازهای سازمان ضروری است. این به شما امکان می دهد از رویکردهای استراتژیک برای جمع آوری داده ها استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که داده های دقیق و مرتبط را جمع آوری می کنید. شما می توانید مهارت های هوش تجاری خود را با گذراندن دوره های مشاوره یا تجزیه و تحلیل داده ها توسعه دهید.

یکپارچگی داده

یکپارچگی داده ها شامل اذعان به نقاط ضعف احتمالی هنگام ارزیابی و استفاده از داده ها است. همچنین به معنای درک تعاریف، دستورالعمل های برنامه و منابع داده است. شما می توانید یکپارچگی داده ها را با انجام ارزیابی های معمول از پیشرفت خود در طول پروژه های داده برای ارزیابی یکپارچگی آنها توسعه دهید.

مطالب مرتبط: انواع اولیه داده چیست؟