This is the Trace Id: 1ccc9c902e9b9c95eca0752e97b0f6c7
Перейти к основному контенту Обзор Посмотреть все продукты (200+) Microsoft Foundry Azure Copilot GitHub Copilot Служба Azure Kubernetes (AKS) Azure Cosmos DB База данных Azure для PostgreSQL Azure Arc Microsoft Fabric Виртуальные машины Linux в Azure Модели Foundry Служба агентов Foundry Foundry IQ Foundry Tools Уровень управления Foundry Наблюдаемость в решении "Уровень управления Foundry" Azure OpenAI в моделях Foundry Речь Azure в Foundry Tools Машинное обучение Azure Просмотреть все базы данных Azure Cosmos DB Azure DocumentDB Azure SQL База данных Azure для PostgreSQL Redis, управляемый Azure Microsoft Fabric Azure Databricks Виртуальные машины Linux в Azure Windows Server в Azure Функции Azure Масштабируемые наборы виртуальных машин Azure Управление API Azure Контейнеры приложений Azure Служба Azure Kubernetes (AKS) Диспетчер парка Azure Kubernetes Реестр контейнеров Azure Azure Red Hat OpenShift Экземпляры контейнеров Azure Хранилище контейнеров Azure Azure Arc Azure Local Microsoft Defender для облака Azure Monitor Microsoft Sentinel Миграция Azure Смотреть все решения (40+) Облачные решения для малого и среднего бизнеса Центр миграции в облако и модернизации Аналитика данных для ИИ Базы данных Azure Приложения и агенты ИИ Microsoft Marketplace Microsoft Sovereign Cloud Приложения и агенты ИИ Ответственное применение ИИ с Azure Инфраструктура ИИ Аналитика данных для ИИ Операции машинного обучения (MLOps) Малокодовая разработка приложений в Azure Службы интеграции Бессерверные вычисления DevOps Центр миграции и модернизации Миграция приложений .NET Базы данных в Azure Linux в Azure Oracle в Azure SAP в Microsoft Cloud Адаптивное облако Высокопроизводительные вычисления (HPC) Инфраструктура как услуга (IaaS) Устойчивость Oсновы Azure Frontier Accelerate для Azure FinOps в Azure Microsoft Marketplace Обзор цен Azure Создать учетную запись Azure Бесплатные службы Azure Гибкие варианты покупки Калькулятор цен FinOps в Azure Максимизация рентабельности ИИ Планы экономии Azure Резервирование ресурсов Azure Преимущество гибридного использования Azure Виртуальные машины Azure SQL Microsoft Foundry Microsoft Fabric Служба Azure Kubernetes (AKS) Microsoft Defender для облака Подробнее Компании по разработке программного обеспечения Microsoft Marketplace Найдите партнера Ресурсы для партнеров Azure Начало работы с Azure Истории клиентов Отчеты аналитиков, технические документы и электронные книги Видео Подробнее об облачных вычислениях Документация Обзор портала Azure Ресурсы для разработчиков Шаблоны быстрого запуска Ресурсы для стартапов Сообщество разработчиков Учащиеся Azure для партнеров Блог События и вебинары Обучение Поддержка Связь с отделом продаж Начало работы с Azure Вход

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это центральный репозиторий, который собирает, очищает и сохраняет данные из нескольких источников для поддержки отчетов, анализа и бизнес-аналитики.

Обзор хранилищ данных

Узнайте, что такое хранилище данных, как оно работает и почему это важно. Изучите преимущества, варианты использования, различные типы, параметры облачного хранилища данных и будущее хранилищ данных.
Фоновое изображение

Основные тезисы

  • Хранилище данных хранит структурированные данные из нескольких источников централизованно.
  • Это предназначено для создания отчетов, планирования и принятия решений.
  • Облачные хранилища данных являются масштабируемыми, гибкими и экономически эффективными.
  • Различные типы хранилищ данных — например, локальные, облачные, гибридные и федеративные — отвечают разным потребностям.
  • Корпоративные хранилища данных поддерживают масштабную аналитику в разных отделах и расположениях.
  • Порядок хранения данных обеспечивает очистку, согласование и готовность данных к анализу.
  • ИИ и облачные технологии формируют будущее хранения данных с помощью анализа и автоматизации в реальном времени.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных собирает данные из различных систем и организует их в единый центральный источник. Это предназначена для подготовки отчетности и анализа, а не для повседневных операций. Сведения поступают из различных источников — например, из систем на кассовых узлах (POS-систем), бизнес-приложений и реляционных баз данных, — и, как правило, проходит очистку и стандартизацию перед загрузкой в ​​хранилище. Поскольку хранилище данных может хранить большие объемы сведений, оно предоставляет удобный доступ к большому объему исторических данных. В отличие от операционных баз данных, оптимизированных для выполнения транзакций, хранилища данных предназначены для выполнения запросов к большим объемам исторических данных. Они поддерживают панели мониторинга и инструменты аналитики, которые помогают командам отслеживать тенденции, поведение клиентов и показатели эффективности в динамике.

Что такое хранение данных?
Хранение данных — это процесс сбора, очистки и хранения данных из нескольких систем в централизованном хранилище данных, что делает их точными, согласованными и готовыми к отчетам и панелям мониторинга, которые поддерживают более точное принятие решений.

Хранилище и озеро данных: разница
Хранилища данных и озера данных хранят и обрабатывает данные, но служат разным целям. Хранилище данных использует заранее определенную реляционную схему, что делает его идеальным решением для структурированных данных, прошедших очистку и оптимизацию для SQL-запросов. Это лучше всего подходит для бизнес-аналитики, подготовки отчетности и анализа тенденций, связанных с конкретными сценариями использования — например, в сферах продаж, финансов или маркетинга. Несмотря на сходство, озеро данных хранит необработанные, полуструктурированные и неструктурированные данные, поступающие из таких источников, как мобильные приложения, устройства IoT, социальные сети и платформы прямой трансляции. Его схема применяется только при чтении данных. Это обеспечивает возможность гибкого и масштабируемого анализа, особенно в сферах искусственного интеллекта и машинного обучения. Многие организации используют облачное хранилище данных или корпоративное хранилище данных наряду с озерами данных для удовлетворения широкого спектра информационных потребностей.
Преимущества и варианты использования

Для чего используется хранилище данных?

Хранилища данных помогают быстрее выполнять запросы, принимать обоснованные решения и обеспечивать согласованность действий. Это особенно актуально для корпоративных хранилищ данных, которые управляют данными в командах.

Обоснованное принятие решений

Команды используют согласованные, тщательно отобранные данные, чтобы определять стратегию и улучшать результаты. Используйте данные о покупках, чтобы корректировать запасы, оптимизировать цены или уточнять ассортимент продукции.

Скорость

Централизованные данные ускоряют работу отчетов и панелей мониторинга. Быстро оценивайте эффективность кампаний и корректируйте расходы в реальном времени.

Консолидация

Объединение данных из нескольких источников создает единый источник достоверных данных. Отслеживайте транзакции в едином месте, чтобы выявлять мошенничество и обеспечивать интеграцию данных: это позволит связать информацию из различных систем, сделать ее согласованной и доступной для использования вашими командами.

Масштабируемость

Облачное хранилище данных растет вместе с вашим бизнесом, справляясь с увеличением объема данных и числа пользователей. Масштабируйте аналитику по мере расширения производства или присоединения к организации новых команд.

Безопасное хранилище

Централизованное управление помогает защищать конфиденциальные данные и выполнять требования по соблюдению нормативов. Безопасно храните медицинские записи и соблюдайте требования к конфиденциальности в разных регионах.

Исторические сведения

Корпоративные хранилища данных сохраняют долгосрочные данные для анализа тенденций. Сравнивайте показатели по месяцам или годам, либо передавайте исторические данные в инструменты аналитики больших данных, чтобы выявлять закономерности и прогнозировать результаты.

Сокращение затрат

Облачные системы снижают затраты на оборудование и техническое обслуживание. Перенаправьте ИТ-ресурсы с задач по текущему обслуживанию на стратегические инициативы.

Аналитика на базе искусственного интеллекта

Встроенные инструменты искусственного интеллекта помогают автоматически выявлять аналитику. Используйте Microsoft Fabric для применения моделей ИИ непосредственно к корпоративным данным без их перемещения или дублирования.

Согласованность данных в командах

Централизованное хранилище данных обеспечивает работу всех с одними и теми же числами, снижая количество ошибок и недопониманий. Сохраняйте согласованность при анализе метрик, создании отчетов или прогнозировании спроса.

Различные типы хранилищ данных

Предприятия имеют разные потребности в хранении и анализе данных. У каждого типа есть плюсы и недостатки. Оптимальный выбор зависит от целей, бюджета и технической настройки.

1. Локальное или традиционное хранилище данных
  • Хранится на серверах в вашем офисе
  • Полный контроль над настройкой и безопасностью
  • Более высокие первоначальные затраты и расходы на техническое обслуживание
  • Подходит для случаев, когда действуют строгие правила работы с данными или требования к конфиденциальности
2. Облачное хранилище данных
  • Хранится в Интернете с помощью таких сервисов, как Azure или AWS
  • Легко масштабируется, а оплата зависит от использования
  • Нет необходимости приобретать оборудование
  • Хорошо работает с другими инструментами облачных вычислений
3. Гибридное хранилище данных
  • Сочетание локального и облачного хранилища
  • Подходит для компаний, переходящих в облако
  • Хранит конфиденциальные данные локально, позволяя при этом использовать облачные функции
4. Федеративное хранилище данных
  • Не хранит данные централизованно
  • Отображает сводное представление данных из различных систем
  • Помогает избежать дублирования
  • Требует надежных средств для управления данными и их подключения

Что ждет сферу хранилищ данных в будущем?

Хранилище данных помогает вашей команде превращать необработанные данные в аналитику. Это обеспечивает компаниям единую централизованную основу для планирования, подготовки отчетности и принятия решений. По мере роста объемов данных облачные хранилища данных становятся необходимыми для обеспечения масштабируемости, скорости и гибкости.

ИИ меняет то, как мы взаимодействуем с данными. Вместо того чтобы вручную анализировать панели мониторинга, мы используем инструменты искусственного интеллекта для выявления закономерностей, прогнозирования результатов, обнаружения аномалий и предложения конкретных действий. Поскольку корпоративные хранилища данных хранят большие объемы структурированных данных, они хорошо подходят для обучения моделей ИИ и получения более быстрых и точных сведений.

Современные облачные платформы хранилищ данных создаются с поддержкой этих возможностей на базе ИИ и не только. Посмотрите несколько трендов и инструментов, которые формируют будущее хранилищ данных:

  • Аналитика на базе искусственного интеллекта
    Используйте интеллектуальные инструменты, чтобы автоматически выявлять закономерности, прогнозировать тренды и показывать аналитику.
  • Данные в режиме реального времени
    Получайте мгновенные обновления и ответы с помощью потоковых конвейеров данных и запросов с низкой задержкой.
  • Бессерверные системы
    Сократите затраты на настройку и обслуживание благодаря гибкой инфраструктуре по запросу.
  • Новые модели данных
    Поддерживайте структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные для разных команд и инструментов.
  • Более эффективное управление данными
    Защищайте конфиденциальные данные и соблюдайте требования к конфиденциальности с помощью централизованных средств управления и применения политик.
  • Платформы, которые работают вместе
    Решения, такие как Microsoft Fabric, объединяют данные в вашей организации, упрощая применение моделей ИИ без перемещения или дублирования данных.
Начинаете ли вы с нуля или масштабируете бизнес, современное хранилище данных помогает поддерживать порядок и принимать более обоснованные решения, а искусственный интеллект делает этот процесс быстрее, эффективнее и более автоматизированным.
Часто задаваемые вопросы

Вопросы и ответы

  • Хранилище данных — это централизованная система, в которой хранятся структурированные данные из различных источников, таких как бизнес-приложения, системы торговых терминалов и реляционные базы данных. Система предназначена для подготовки отчетности и анализа, а не для повседневных операций. Благодаря систематизации и очистке данных перед их хранением обеспечивается наличие согласованной исторической информации, служащей основой для информационных панелей, бизнес-аналитики и принятия управленческих решений.
  • Хранилища данных обеспечивают быстрый доступ к проверенным централизованным данным, что помогает принимать более обоснованные решения и обеспечивать согласованность действий различных команд. Это позволяет формировать отчеты, анализировать тенденции и прогнозировать результаты. Используя облачное хранилище данных, вы получаете масштабируемость, более низкие затраты на обслуживание по сравнению с локальными хранилищами данных, а также встроенные функции безопасности, обеспечивающие соответствие нормативным требованиям, и аналитику на базе искусственного интеллекта.
  • Архитектура хранилища данных обычно организована в виде трех уровней: нижний уровень хранит данные, средний — обрабатывает их, а верхний — представляет с помощью инструментов отчетности. Вы также найдете разные модели развертывания, такие как локальная, облачная, гибридная и федеративная. Каждый тип дает свои преимущества в зависимости от потребностей, масштаба и инфраструктуры вашей организации.
  • Чтобы создать хранилище данных, вы соберете данные из своих систем, очистите и преобразуете их, а затем сохраните в центральном расположении. Также вы настроите средства для выполнения запросов, отчетности и визуализации. Многие команды используют процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и облачные платформы, чтобы упростить настройку и подключить данные к средствам аналитики.
  • Вы можете изучить средства от облачных поставщиков, таких как Azure. Эти платформы помогают хранить, администрировать и анализировать хранилище данных. Также можно рассмотреть решение SaaS, позволяющее объединять данные из различных систем и применять модели ИИ без дублирования.
Русский (Россия) Конфиденциальность медицинских сведений потребителей Связаться с Майкрософт Конфиденциальность Управление файлами cookie Условия использования Товарные знаки Сведения о рекламе