Andmeaitade arendus tähendab andmete laadimist ühest või mitmest alliksüsteemist ühtsesesse andmebaasi. Andmeaitasid ehk andmeladusid luuakse reeglina analüütilisel eesmärgil – et lihtsustada, kiirendada või võimaldada andmeanalüüsi läbi ühtse andmekogu ja/või -mudeli kasutamise.

Miks arendatakse andmeaitu:

  • Organisatsioonis on andmed mitmes erinevas alliksüsteemis;
  • Alliksüsteemi andmed on keerulises formaadis ning ei võimalda kasutamist;
  • Operatiivbaasi jõudlus on madal või turvapõhimõtted ei võimalda andmeid analüüsiks kasutada;
  • Alliksüsteemide andmemudelid on keerulised või vajavad konsolideerimist;
  • Andmete väskendamise sagedus ei ole piisav või on see käsitööna ajamahukas ja tehniliselt keeruline;
  • jmt.

Andmeaitade arendus: etapid

Andmeaitade arenduse esimese etapi või kihi moodustavad alliksüsteemide laadimised. Alliksüsteemideks võivad olla mis iganes infosüsteem või andmekogum, mis omab ettevõtte jaoks analüütilist väärtust. Näiteks on enamlevinud majandustarkvad nagu Directo, Hansa, NAV, jmt, aga ka müügitarkvarad Pipedrive, Salesforce jmt. Igal ettevõttel on ka oma tegevuse spetsiifikast tulenevad infosüsteemid, näiteks tootmise või laenu tarkvarad. Lisaks on alati palju infot infosüsteemist väljaspool Exceli failides, nt eelarved. Ja alati võib laadida ka andmeaita väliseid allikaid näiteks ilmainfot või majandusindikaatoreid kui need omavad väärtust ettevõtte tegevuse analüüsimisel ja otsuste langetamisel. Kõik sellised infosüsteemid on käsitletavad andmeaida alliksüsteemidena.

Lihtsamate ja väiksemate andmeaitade puhul piisab sageli operatiivandmetest koopia laadimisest teise andmebaasi või viies see üle parema jõudlusega analüütilisse veerupõhisesse andmebaasi. Suuremate andmemahtude ja keerulisemate andmemudelite puhul toimub aga kindlasti ka andmeaitades spetsiaalne admemudeli teisendamine, mis lihtsustab ja kiirendab edaspidist andmete kasutamist. Andmeaida sisemine mudeldamine on arenduse teine suurem etapp.

Kolmas peamine etapp on esitluskihi loomine. Andmeaida peamine eesmärk on aita laetud andmete kasutamine. Andmeaida andmeid kasutatakse enamasti ärianalüütika lahenduste kaudu. Peale selle ka andmeteaduse rakenduste ja ka tavaliste SQL klientide kaudu. Lisaks võib neid ka laadida või striimida teistesse rakendustesse.

Andmeaida tehnoloogiad

Andmeaida arendus on valdavalt andmebaasi ja andmelaadimiste arendus. Seega on selleks vaja eelkõiga head andmebaasi.

Andmeaida andmebaasid:

Andmeaida andmebaasiks sobib kõige paremini spetsiaalselt analüütilisel eesmärgil loodud veerupõhised andmebaasid. Nende puhul on tagatud parim päringu kiirus ja jõudlus. Üks parimaid spetsiaalseid andmeaida andmebaasi platvorme on hetkel Snowflake, mis töötab pilveteenusena ning võimaldab kasutada väga modernset ja võimsat andmebaasi sõltumata andmeaida mahust. Snowflake võimaldab pilveplatvormina mahtude kasvades automaatse elastse skaleerumine ja on kasutajale praktiliselt administreermisvaba.

Andmeintegratsiooni vahendid:

Andmeaitade arenduse puhul toimub põhitöö andmete laadimise töövoogude ja andmebaasi siseste trasformatsioonide arendamisel. Nende teostamisel kasutatakse andmebaasiprotseduure ja enamsti lisaks ka andmeintegratsiooni vahendit, mida nimetatakse ka ETL tööriistaks. See võimaldab teostada andmeühendusi mitmete erinevate andmebaaide vahel ja käivitada admevoogusid ühest andmeallikast teise andmebaasi. Lisaks on sellega võimalik käivitada andmeaida siseseid andmete transformatsioone, mille käigus toimub andmete ümberlaadimine analüüsiks disainitud sobilikule mudelile. Populaaarsed andmeintegratsiooni vahendid on vabavaralised Pentaho, Talend, aga võimalik on kasutada ka näiteks Pythonit koodipõhist laadimismootorit.

Soovid rohkem infot andmeaida arenduse kohta!

Võta meiega ühendust!