BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • EN
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Услуги

  • Консалтинг
    • Продуктивный и согласованный анализ закупок, продаж и маркетинговых активностей в Fashion-Retail
    • Тренинг «S&OP для производственно-торговых компаний»
    • Проект внедрения Qlik
  • План обучения и сертификации
    • Учебные курсы Qlik
    • Учебные курсы Tableau
    • Учебные курсы Microsoft PowerBI
  • Бесплатное обучение
  • Сертификация Qlik
  • Пилотный проект
  • Сопровождение и поддержка
  • Технические задания
  • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
  • Аудит приложений QlikView / Qlik Sense / Tableau
  • Разработка BI Стратегии
    • Становясь Data-Driven организацией: скрытые возможности и проблемы
  • Styleguide для BI-системы
  • Как выбрать подходящую современную BI-систему

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
    • Business-Qlik Дистрибуция
  • Розничная торговля
    • Business-Qlik Розничная торговля
    • Business-Qlik Розничная торговля: DIY
    • Business-Qlik Розничная торговля: Fashion
    • Business-Qlik для сетей аптек
    • BusinessPack для Tableau: POS - Point of Sales Perfomance
  • Производство
    • Business-Qlik Производство
  • Операторы связи
  • Банки
    • Business-Qlik for Banking на базе QlikView/Qlik Sense
    • Бизнес-аналитика в банке
  • Страхование
  • Фармацевтика
    • Business-Qlik Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • Анализ мошенничеств (фрод-менеджмент)

Функциональные решения

  • Управление по KPI
    • Самоуправляемая компания
  • Финансы
    • Бюджетирование
    • Консолидация финансовой отчетности
    • Панель управления, KPI для CFO
    • Рабочий капитал
    • Финансовая отчетность по МСФО
    • Платежный календарь / прогнозный ДДС
  • Продажи
    • Анализ данных из CRM
    • Планирование
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Построение хранилища данных
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и прогнозная аналитика
    • Прогнозная аналитика
    • Прогноз спроса на основании данных о вторичных продажах
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Сквозная аналитика
  • Process Mining
Главная » Курсы » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных

4 ключевых шаблона для загрузки данных в хранилище данных

Введение

Загрузка данных в хранилище данных является ключевым компонентом большинства конвейеров данных. Если вам интересно

  • Как обрабатывать SQL-загрузки?
  • Какие шаблоны используются для загрузки данных в хранилище данных?

 

тогда эта статья для вас. В этой статье мы рассмотрим 4 ключевых шаблона для загрузки данных в хранилище данных. Конвейеры данных обычно используют один или несколько шаблонов, показанных ниже. Распознавание этих шаблонов может помочь вам разработать лучшие и понять существующие конвейеры данных.

 

Шаблоны

1. Конвейеры пакетных данных

Это конвейеры данных, которые запускаются с запланированным интервалом не менее 5 минут.

 

1.1 Процесс => Хранилище данных

Обычно сюда входит один процесс, который извлекает данные из некоторого источника и загружает их в хранилище. Количество сетевых обращений к хранилищу данных должно быть низким за счет группирования нескольких (или всех, если позволяет память процесса) вставок в один вызов вставки-базы данных (т. е. микро-/мини-пакетирование).

Например, если вы используете Python и Postgres (в качестве хранилища данных), вы можете использовать execute_values для вставки нескольких строк одним сетевым вызовом.

Плюсы:

  1. Простота настройки, запуска, мониторинга и отладки.
  2. Большие машины могут обрабатывать значительный объем данных.

 

Минусы:

  1. Не масштабируется за пределы одной машины. Это станет проблемой, если размер ваших данных очень велик.
  2. Вставки в хранилище данных будут узким местом. Этого можно избежать, запустив несколько процессов параллельно. Однако это может привести к неправильному порядку вставок, если не соблюдать осторожность.

 

1.2 Процесс => Облачное хранилище => Хранилище данных

 

Обычно это включает распределенный процесс (иногда одиночный процесс), который параллельно записывает данные в облачную систему хранения. Затем следует процесс параллельного копирования данных из облачной системы хранения в хранилище данных.

Некоторые хранилища данных поддерживают внешние таблицы, которые позволяют считывать данные непосредственно из S3. Это избавит от необходимости выполнять команду COPY .

Плюсы:

  1. Может загружать очень большие объемы данных.
  2. Запись в облачную систему хранения и вставка ее в хранилище данных распараллелены, что делает этот подход быстродейственным.

 

Минусы:

  1. Управление кластером распределенных систем может быть дорогостоящим.
  2. Для внешних таблиц для создания новых разделов может потребоваться выполнение команды ALTER TABLE ADD PARTITION.

 

2. Конвейеры данных почти в реальном времени

Это постоянно работающие конвейеры данных. Обычно время между созданием данных и моментом, когда они стают доступны в хранилище данных составляет менее минуты. Например: Конвейер данных для приема кликов и показов с веб-сайта в хранилище данных.

 

2.1 Поток данных => Потребитель => Хранилище данных

Обычно сюда входит поток данных (от другого процесса) и есть получатель этого потока данных. Процесс-получатель потребляет записи, выполняет обогащение данных (необязательно), собирает пакет записей в памяти и вставляет его в хранилище данных.

Примечание. Некоторые проекты, такие как ksqldb и clickhouse, позволяют напрямую запрашивать данные в теме Kafka. Однако они не заменяют хранилище данных.

Плюсы:

  1. Широкий выбор готовых коннекторов.
  2. В большинстве хранилищ данных установлены коннекторы (например, коннектор Snowflake Kafka).
  3. Получателя можно легко распараллелить с группами потребителей.

 

Минусы:

  1. Обратите особое внимание на семантику вставки хотя бы раз, как того требует ваша система.
  2. Когда несколько потребителей вставляют данные в хранилище данных, не гарантируется, что порядок вставки будет таким же, как когда они входят в поток данных. Вам нужно будет работать с этим осторожно, если это необходимо. Ссылка: Порядок сообщений в Kafka.

 

2.2 Облачное хранилище => процесс => хранилище данных

Как правило сюда входят данные (обычно небольшой пакет строк), попадающие в облачную систему хранения (от другого процесса) и систему мониторинга, которая обнаруживает их и запускает процесс для вставки этих данных в хранилище данных.

Например, вы можете настроить триггер s3 для запуска лямбда-процесса для вставки данных в хранилище данных, когда данные попадают в S3.

 

Плюсы:

  1. У большинства поставщиков облачных услуг есть поддержка для мониторинга своей системы облачного хранения и запуска процесса (обычно называется бессерверным).
  2. Некоторые хранилища данных также поддерживают этот шаблон (например, Snowpipe).
  3. Необработанные данные, хранящиеся в облачной системе хранения, обеспечивают дополнительную избыточность данных.

 

Минусы:

  1. Обратите особое внимание на ограничения на количество процессов, которые могут быть запущены при сильном трафике.
  2. Когда несколько процессов вставляют данные в хранилище данных, не гарантируется, что порядок вставки будет таким же, как и в облачной системе хранения. Вам нужно будет обращаться с этим осторожно, если это необходимо.

 

Вывод

Надеюсь, эта статья даст вам хорошее представление об общих шаблонах, которые используются для загрузки данных в хранилище данных. В большинстве случаев используется один или комбинация вышеперечисленных шаблонов.

В следующий раз, когда вы будете создавать конвейер для загрузки данных в хранилище данных, попробуйте один из этих шаблонов загрузки. Вы будете удивлены тем, как большинство инструментов, облачных провайдеров и сред оркестровки поддерживают и продвигают эти шаблоны.

Если вы использовали другой шаблон или у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, оставьте их в разделе комментариев ниже.

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Mondi

    План-фактный анализ деятельности отдела лесообеспечения, анализ рабочего времени сотрудников на предприятии; анализ численности сотрудников; структура валового дохода.

  • Олтри

    Анализ эффективности направлений продаж; план-Фактный анализ; анализ эффективности и регулярности клиентов; анализ складской деятельности; анализ сроков годности товаров; анализ эффективности соотношения первичных и вторичных продаж;

  • Си-Проджект

    Анализ регулярности клиентов; модель прогнозирования продаж; анализ эффективности маркетинговых акций аналитика по акциям «Trade» и «BTL»; анализ вторичных продаж сетей;  анализ потенциала дистрибуторов.

  • akron

    Анализ исполнения бюджета движения денежных средств (расходная часть)

    Компания завершила первый этап внедрения решения бизнес-аналитики в рамках комплексной программы цифровой трансформации бизнеса. Qlik Sense объединяет данные из всех ключевых учетных и производственных систем Группы (как ERP-системыИСА, так и MES-системы) и становится важным источником информации для принятия управленческих решений в режиме реального времени. В компании успешно внедрены дэшборды для аналитики склада, финансов, закупок, дефектов производственной линии и управления целевыми ресурсами, а также работе ИТ.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru