Kho dữ liệu là gì?

Scrapeless Web Unlocker truy xuất nội dung web có thể được trích xuất, xác thực và nạp làm các quan sát nguồn vào kho dữ liệu.

Kho dữ liệu là gì?

Kho dữ liệu là một hệ thống dữ liệu được tổ chức để hỗ trợ phân tích trên thông tin tích hợp, thường là lịch sử. Nó đưa dữ liệu nguồn vào các cấu trúc giúp các câu hỏi nghiệp vụ trở nên lặp lại được: ưu đãi nào đã thay đổi, hoạt động khác nhau theo thị trường ra sao, hoặc một chỉ tiêu phát triển như thế nào theo thời gian. Kho bao gồm các định nghĩa và quy trình nạp cần thiết để khiến các so sánh đó có ý nghĩa.

Một cơ sở dữ liệu trở nên hữu ích cho việc làm kho nhờ khối lượng công việc và thiết kế của nó, chứ không phải vì mọi bảng đều lớn. Cơ sở dữ liệu vận hành thường hỗ trợ các hành động ứng dụng hiện tại như ghi nhận một đơn hàng. Kho hỗ trợ các truy vấn trên nhiều quan sát và các dimension dùng chung. Cả hai có thể dùng các công nghệ liên quan trong khi phục vụ các mục đích khác nhau.

Kiến trúc kho tổ chức dữ liệu như thế nào?

Kiến trúc kho tách biệt bằng chứng đầu vào, bản ghi tiêu chuẩn hóa và các cấu trúc phân tích hướng tới người dùng. Tên gọi cho các lớp này có thể khác nhau, nhưng trách nhiệm của chúng nên được nêu rõ. Vùng landing giữ tài liệu nguồn được phép hoặc các bản trích xuất xử lý tối thiểu. Lớp chuẩn bị xử lý kiểu dữ liệu và định danh. Lớp curated phơi lộ các bảng và view với ý nghĩa nghiệp vụ đã thống nhất.

Các ranh giới này khiến việc điều tra thay đổi nguồn trở nên dễ dàng hơn. Nếu một giá được báo cáo thay đổi, kỹ sư có thể hỏi liệu nguồn đã đổi, việc trích xuất chọn phần tử khác, hay một phép biến đổi đã thay đổi cách diễn giải đơn vị tiền tệ. Nếu không có bằng chứng trung gian, mỗi lời giải thích có thể trông giống hệt nhau trên dashboard cuối.

Truy cập nên tuân theo mục đích của lớp. Nhà phân tích có thể cần các measure đã curated mà không cần nội dung trang thô. Kỹ sư có thể cần quyền truy cập tạm thời vào một số bằng chứng được chọn để chẩn đoán. Yêu cầu lưu giữ và xóa nên áp dụng trên toàn bộ đường đi, bao gồm bảng staging và các bản xuất phục vụ chẩn đoán.

Kho cũng có thể phơi lộ các cấu trúc nhỏ hơn, tập trung theo chủ đề, gọi là data mart. Một mart giám sát thị trường và một mart vận hành có thể dùng chung định nghĩa sản phẩm và lịch trong khi trình bày các measure khác nhau. Các định nghĩa dùng chung giảm công việc đối soát khi một câu hỏi nghiệp vụ trải dài cả hai chủ đề.

Fact, dimension và grain là gì?

Bảng fact ghi nhận các quan sát hoặc event ở một grain đã xác định, trong khi dimension cung cấp bối cảnh mô tả để lọc và gom nhóm. Một fact quan sát giá có thể đại diện cho một ưu đãi nguồn cho một sản phẩm trên một thị trường tại một mốc quan sát. Các dimension sản phẩm, nguồn, thị trường và lịch mô tả quan sát đó.

Phần mô tả mô hình dimensional về fact và dimension giải thích vì sao star schema phù hợp với khối lượng công việc phân tích. Fact trung tâm tham chiếu các bảng dimension mô tả. Cách sắp xếp này là một kỹ thuật mô hình hóa phổ biến chứ không phải yêu cầu mà mọi kho đều phải tuân theo.

Grain kiểm soát phép cộng dồn hợp lệ. Số lượng dòng đơn hàng thường có thể được cộng qua các đơn hàng. Giá thường được so sánh hoặc tóm tắt với một quy tắc trọng số đã nêu, không được cộng qua các quan sát lặp lại. Một snapshot tồn kho không nên được cộng qua các thời điểm quan sát liên tiếp như thể nó đại diện cho hàng mới đến mỗi lần.

Phần phân biệt Data Cube giữa dimension, measure và attribute đưa ra một cách khác, chính xác để mô tả các quan sát phân tích. Một đơn vị hoặc đơn vị tiền tệ là một phần của cách một measure phải được diễn giải. Bỏ bối cảnh đó có thể khiến một phép tính về mặt kỹ thuật là hợp lệ trở nên vô nghĩa.

Bạn nạp các quan sát web như thế nào?

Nạp các quan sát web cần một định danh nguồn, một bối cảnh quan sát và một quyết định chấp nhận. Hãy xem xét một quy trình minh họa về giám sát sản phẩm công khai. Thu thập truy xuất các trang đã được phê duyệt. Trích xuất tạo ra các ưu đãi ứng viên. Chuẩn bị tách số tiền và đơn vị tiền tệ, nhận diện listing nguồn và ánh xạ listing đó tới một sản phẩm chỉ khi bằng chứng hỗ trợ việc ghép nối.

Scrapeless Web Unlocker cung cấp một tùy chọn thu thập trước các bước trong kho này. The Tham số yêu cầu Web Unlocker mô tả cách nội dung được yêu cầu; chúng không xác định grain bảng sự kiện hoặc các khóa nghiệp vụ của bạn. Hãy giữ riêng những trách nhiệm đó trong thiết kế.

Lưu trữ danh tính listing nguồn ngay cả sau khi đối sánh sản phẩm. Việc rà soát sau này có thể phát hiện ra rằng hai listing mô tả các biến thể khác nhau. Nếu kho dữ liệu chỉ giữ khóa sản phẩm đã hợp nhất, việc sửa đối sánh trở nên khó khăn. Lịch sử ánh xạ có thể lưu lại cách diễn giải nào đã tạo ra một so sánh được công bố.

Quy trình phân tích dữ liệu đã scrape cho thấy một lộ trình từ bản ghi đã trích xuất đến các bảng phân tích và file dạng cột. Một định dạng file có thể hỗ trợ lớp lưu trữ, nhưng chỉ riêng file thì không thiết lập được các định nghĩa dùng chung, kiểm soát quyền truy cập hoặc một mô hình báo cáo được quản trị.

Lịch sử và Các Bản Sửa Nên Được Biểu Diễn Như Thế Nào?

Mô hình hóa lịch sử phải phân biệt được các thay đổi trong thế giới thực với các thay đổi trong hiểu biết của bạn về thế giới đó. Một nguồn có thể công bố một mức giá mới. Một bộ phân tích cú pháp có thể sửa một mức giá trước đó đọc sai. Một đối sánh sản phẩm có thể được sửa lại sau khi rà soát. Những sự kiện này không nên âm thầm ghi đè lên cùng một trường.

Hãy chọn xem liệu một thay đổi mang tính mô tả sẽ thay thế giá trị chiều hay tạo một phiên bản lịch sử mới. Thay thế nhãn hiển thị của sản phẩm có thể chấp nhận được với một số báo cáo. Lưu lại một phân loại trước đây có thể là cần thiết khi tái tạo lại tổng theo danh mục trong quá khứ. Quyết định phụ thuộc vào câu hỏi mà báo cáo phải trả lời.

Các trường thời gian cũng cần những định nghĩa chính xác. Thời gian quan sát ghi lại khi quy trình của bạn nhìn thấy trạng thái nguồn. Thời gian hiệu lực mô tả khi trạng thái đó có hiệu lực trong miền nghiệp vụ, nếu nguồn cung cấp thông tin đó. Thời gian nạp ghi lại khi kho dữ liệu chấp nhận dòng dữ liệu. Những mốc thời gian này có thể khác nhau, và quá trình thu thập không thể tự bịa ra thời gian hiệu lực của một thay đổi từ nguồn.

Một chính sách sửa dữ liệu nên nêu rõ liệu các báo cáo sẽ được công bố lại hay vẫn gắn với một phiên bản dữ liệu đã xuất bản. Lưu giữ đủ thông tin dòng dõi để giải thích cho lần sửa đổi đó. Các quan hệ xuất xứ giữa dữ liệu và các hoạt động xử lý giúp mô tả sự phụ thuộc này mà không giả định rằng giá trị mới nhất luôn là giá trị duy nhất đáng được giữ lại.

Kho dữ liệu Khác Gì So Với Lake hoặc Cơ Sở Dữ Liệu?

Kho dữ liệu nhấn mạnh các cấu trúc phân tích tích hợp, trong khi data lake nhấn mạnh việc lưu trữ linh hoạt dữ liệu ở nhiều dạng biểu diễn khác nhau. Cơ sở dữ liệu vận hành nhấn mạnh các giao dịch ứng dụng. Lakehouse kết hợp các khía cạnh của lưu trữ lake và quản lý theo kiểu kho dữ liệu, dù khả năng cụ thể phụ thuộc vào từng cách triển khai.

Những phân loại này chồng lấn lên nhau. Một kho dữ liệu có thể nạp dữ liệu bán cấu trúc, và một lake có thể chứa các bảng được tuyển chọn cẩn thận. So sánh hữu ích là liệu hệ thống được đề xuất có hỗ trợ các ngữ nghĩa truy vấn, quản trị, lịch sử và mô hình vận hành được yêu cầu hay không. Tránh chọn một kiến trúc chỉ dựa trên nhãn gọi.

Đối với một khối lượng công việc phân tích nhỏ, một cơ sở dữ liệu cục bộ và các file được quản lý tốt có thể là đủ. Một dịch vụ dùng chung trở nên hữu ích khi người đọc đồng thời, kiểm soát truy cập, lập lịch hoặc khối lượng dữ liệu tạo ra các yêu cầu mà thiết lập nhỏ hơn không đáp ứng được. Sự mở rộng nên được đo lường dựa trên những yêu cầu đó, chứ không phải một nhu cầu giả định về một nền tảng lớn hơn.

Điều Gì Làm Cho Các Truy Vấn Kho Dữ Liệu Đáng Tin Cậy?

Truy vấn kho dữ liệu đáng tin cậy phụ thuộc vào các khóa nhất quán, số đo được ghi chép, phạm vi nguồn được chấp nhận và ranh giới xuất bản dễ hiểu. Một phép nối kỹ thuật chính xác vẫn có thể nhân bản sự kiện nếu một bảng ánh xạ chứa nhiều đối sánh hiện tại. Hãy xác minh lực lượng song song dự kiến trước khi cung cấp một view báo cáo.

Giữ dữ liệu thiếu và dữ liệu không khả dụng tách biệt. Nếu một danh mục không thể được thu thập, kho dữ liệu không nên báo cáo doanh số hoặc số lượng sản phẩm của nó là bằng không. Một bảng vùng phủ có thể giải thích phân vùng nguồn nào đã được chấp nhận và phân vùng nào vẫn chưa được giải quyết. Khi đó các báo cáo có thể hiển thị phạm vi thực tế của chúng.

Các kiểm tra chất lượng nên bao phủ cả kiểu ở mức dòng và đối soát ở mức tập dữ liệu. So sánh số lượng đầu vào và số lượng được chấp nhận, kiểm tra các khóa không khớp và xác nhận vùng phủ thị trường hoặc danh mục dự kiến. Một kho dữ liệu nên làm cho những quyết định này có thể kiểm tra được thay vì ẩn chúng bên trong phép tính của dashboard.

Lập kế hoạch chi phí phải bao gồm thu thập, chuẩn bị, lưu trữ và truy vấn. Giá của Scrapeless cho bạn biết phần chi phí thu thập. Tần suất truy vấn và lượng dữ liệu được quét ảnh hưởng đến phần phân tích trong các hệ thống tính phí theo mức sử dụng. Hãy dùng các đo lường khối lượng công việc thực tế trước khi đưa ra các cam kết về hiệu năng hoặc chi phí.

Kết luận

Thiết kế một kho dữ liệu xoay quanh một câu hỏi kinh doanh có thể lặp lại và grain cần thiết để trả lời nó. Giữ lại danh tính nguồn, tách biệt quan sát với giao dịch và xuất bản các phân vùng được chấp nhận với lịch sử rõ ràng. Mở rộng mô hình khi một câu hỏi phân tích mới yêu cầu thêm ngữ cảnh.