OpenText startsida.
Tekniska ämnen

Vad är ett datalager?

Illustration av IT-objekt med fokus på ett frågetecken

Översikt

Ett datalager är en central lagringsplats som är utformad för att lagra, organisera och analysera stora mängder data från flera olika källor.

Den är utformad för att stödja business intelligence, rapportering och avancerad analys, vilket gör det möjligt för organisationer att fatta snabbare och mer välgrundade beslut. Oavsett om du analyserar kundbeteende, gör lagerprognoser eller följer upp finansiella resultat ger ett datalager en tillförlitlig grund.

Datalager

Varför datalager är viktiga i ett modernt företag

Moderna företag förlitar sig på datalager för att förena silade data och leverera korrekta insikter i rätt tid.

Till skillnad från traditionella databaser som är byggda för den dagliga verksamheten är datalager optimerade för komplexa frågor, långsiktiga trendanalyser och snabba rapporter över avdelningar och system.

Organisationer genererar enorma mängder data - från ERP-system, CRM, IoT-enheter, e-handelsplattformar och externa källor som marknadsflöden och sociala medier. Utan en centraliserad metod för att samla in och organisera dessa data förblir de fragmenterade, inkonsekventa och underutnyttjade.

Ett väl utformat modernt datalager minskar inte bara rapporteringen från dagar till sekunder, det hjälper också till:

  • Bryt ner datasilos mellan olika affärsenheter
  • Snabbare insikter från historiska data och realtidsdata
  • Möjliggör säker, styrd åtkomst till betrodda data
  • Stödja efterlevnad av branschregler och regionala regler

Viktiga fördelar med ett datalager

Företag som centraliserar sina analyser i ett datalager ser mätbara förbättringar: snabbare frågor på terabyte av data, färre manuella avstämningar och högre förtroende för nyckeltal som hämtas från flera affärsenheter.

  • Centraliserad åtkomst: Konsolidera data från olika system och applikationer.
  • Snabbare prestanda: Optimera sökhastigheten för komplex, storskalig analys.
  • Korrekt rapportering: Använd historiska data för pålitliga mätvärden och KPI:er.
  • Förbättrad datakvalitet: Tillämpa regler för validering, rensning och omvandling.
  • Skalbart beslutsfattande: Stärk affärsanvändare och analytiker med verktyg för självbetjäning.

Arkitektur för datalager förklaras

Varje analysprocess går igenom fem kärnlager - ingestion, staging, lagring, querying och governance. Genom att förstå varje lager kan man identifiera avmattningar, kontrollera kostnader och förbättra frågornas precision.

  • Inläsning av data: Extrahera, transformera och ladda (ETL/ELT ), eller ladda-och-transformera, data från källsystem.
  • Lagringslager: Organisera data i scheman som är optimerade för analys.
  • Hantering av metadata: Spåra datas härkomst, sammanhang och struktur.
  • Frågelager: Gränssnitt med BI-verktyg, API:er eller SQL-motorer.
  • Styrning & säkerhet: Kontroll av åtkomst, efterlevnad och granskningsbarhet.

Typer av datalager

Vilken typ av datalager som är rätt beror på hur snabbt du behöver få tillgång till data, vem som använder den och vilka beslut den ligger till grund för. Från centraliserade, långsiktiga analyser till snabb operativ rapportering eller vyer på avdelningsnivå - varje modell stöder olika prioriteringar.

  • Datalager för företag (EDW): Ett centraliserat, integrerat arkiv som omfattar hela verksamheten.
  • Operational data store (ODS): En mer flexibel lagringsplats för kortsiktiga eller nära realtidsbehov.
  • Data marts: Delar av ett datalager som är skräddarsytt för enskilda avdelningar eller användningsområden.

Scheman i datalager

Scheman definierar hur data struktureras för att kunna användas för frågor. Rätt val påverkar hastighet, lagringseffektivitet och enkel rapportering.

  • Stjärnschema: En central faktatabell som är kopplad till dimensionstabeller för enkelhet och snabbhet.
  • Snöflinga schema: Normaliserade dimensionstabeller minskar redundansen men kan öka frågornas komplexitet.
  • Galaxy-schema: Ett schema med flera faktatabeller som delar dimensionstabeller, används ofta när man hanterar sammankopplade affärsprocesser.

Du kan få förbättrad sökprestanda, förbättrad dataanalys, förenklad datahantering och flexibilitet baserat på dina affärsbehov.

Datalager vs databas: Vad är skillnaden?

Medan traditionella databaser hanterar transaktioner och operativa data i realtid, är datalager specialbyggda för att analysera stora volymer historiska data. Genom att förstå skillnaden kan teamen välja rätt plattform för prestanda, skala och insikt.

Funktion Traditionell databas Datalager
Syfte Dagliga transaktioner (OLTP) Historisk analys (OLAP)
Datavolym Lägre Högre
Frågans komplexitet Enkel Komplex, flera källor
Uppdateringsfrekvens Konstant Periodisk
Användare Operativa team Analytiker, beslutsfattare

Datalager, datasjö eller sjöhus?

Beslutet handlar om struktur kontra flexibilitet. Lager är utmärkta för styrd, repeterbar analys; sjöar erbjuder frihet för rådata; sjöar strävar efter att balansera båda.

  • Datalager: Strukturerad, sammanställd data för analys.
  • Datasjö: Rå, ostrukturerad eller halvstrukturerad data för flexibilitet.
  • Lakehouse: En hybridstrategi som kombinerar båda modellerna.

Viktiga användningsområden för datalagring

Från analys av kundernas livstidsvärde till att förutse förseningar i leveranskedjan - datalager driver analyserna som ger mätbara affärsresultat.

  • Kundanalys: Spåra beteende, kvarhållande och kundbortfall i olika kanaler
  • Försäljning & marknadsföring: Anpassa pipelineprestanda med marknadsföringsattribution
  • Ekonomi: Analysera P&L, budgetar, prognoser och efterlevnad
  • Leveranskedja: Förutse störningar och optimera inköp
  • Verksamheter: Öka effektiviteten genom insikter om tillgångar och processer

Se hur GUESS uppnådde 400 gånger snabbare frågor, expanderade från 3 TB till 36 TB och bemyndigade 80% av den globala personalen med insikter med OpenText™ Analytics Database (Vertica).

Trender för moln-, hybrid- och modern driftsättning

Molnbaserade lager skalas upp efter behov, hybridlösningar balanserar säkerhet och flexibilitet och strategier med flera moln optimerar efterlevnad och motståndskraft.

  • Molnbaserade plattformar kan enkelt skalas upp och har stöd för realtidsinläsning.
  • Hybriddistributioner kombinerar lokala system med molnbaserad analys.
  • Multi-cloud-arkitekturer möjliggör regional efterlevnad och balansering av arbetsbelastning.

Hur man väljer rätt datalager

Kartlägg dina nuvarande datakällor, tillväxtprognoser och sökbehov. Det bästa valet kan hantera 10-100 gånger mer data och användare utan prestandaförluster.

  • Driftsättningsmodell: Lokalt, i molnet eller hybrid.
  • Krav på prestanda: Samtidiga användare, sökhastighet, upptid.
  • Datavolym: Skalbarhet och lagringsformat (kolumner vs rader).
  • Säkerhet och efterlevnad: Kryptering, användarroller, datasuveränitet.
  • Integration: Kompatibilitet med BI-verktyg, API:er och datakällor.

Hur kan OpenText hjälpa dig att dra nytta av fördelarna med datalager?

Ett datalager är bara så värdefullt som de insikter det levererar - och det beror på hastighet, tillgänglighet och förtroende för data. OpenText Analytics Database hjälper dig att maximera dessa fördelar genom att kombinera prestanda i företagsklass med inbyggd styrning och avancerade analysfunktioner.

Med OpenText kan du:

  • Kortare tid till insikt - Högpresterande exekvering av frågor innebär att analytiker kan köra komplexa rapporter på miljarder poster på några sekunder, inte timmar.
  • Bryt ner silos snabbare - sömlös integration med flera datakällor, inklusive äldre system, API:er och molnplattformar, säkerställer att ditt lager återspeglar en fullständig och uppdaterad bild av verksamheten.
  • Behåll tillförlitliga data - Inbyggda arbetsflöden för datakvalitet, spårning av härkomst och validering bidrar till att säkerställa att varje beslut baseras på korrekt och verifierad information.
  • Skala utan prestandaförlust - Elastisk skalning stöder växande arbetsbelastningar, högre samtidighet för användare och större datamängder utan att fördröja förfrågningar.
  • Möjliggör avancerad analys - Inbyggd AI, maskininlärning och prediktiv modellering gör det möjligt för team att gå från beskrivande till föreskrivande insikter.
  • Följ reglerna och var säker - kryptering på företagsnivå, åtkomstkontroll och granskningsloggning skyddar känsliga data och stöder lagstadgade krav.
  • Distribuera med flexibilitet - Baserat på dina behov eller din arkitektur kan du välja mellan on-prem, hybrid och privat moln.

Genom att kombinera ditt datalager med OpenTexts analys- och styrverktyg får du en plattform som inte bara lagrar och organiserar data utan också förvandlar den till en strategisk tillgång - redo att driva mätbara affärsresultat.

Skiftet till hemtagning av moln: Vad uppgifterna säger oss

200+ IT-chefer omprövar sina strategier med enbart moln för sina datalager - och väljer lokala, privata moln eller hybriddistributioner för att återfå prestanda, kostnadseffektivitet och kontroll.

Hämta guiden

Relaterade produkter

OpenText™ Analytics Database

Analysera stora datamängder med minimal beräkningskapacitet och lagring

OpenText™ Intelligence (Magellan)

Förbättra beslutsfattandet med AI-driven affärsintelligens och rapportering

Se alla relaterade produkter

Hur kan vi hjälpa till?

Fotnoter