EDW – מחסן נתונים ארגוני – תכנון והקמה

מהו EDW?

Enterprise data warehouse או EDW כלומר מחסן נתונים ארגוני הוא גישה מקיפה לניהול נתונים בתוך ארגון, המתמקדת בריכוז
ושילוב נתונים ממקורות שונים כדי לספק תצוגה אחידה למטרות דיווח, ניתוח וקבלת החלטות.

הוא כרוך בתכנון, יישום ותחזוקה של מאגר מרכזי, המכונה מחסן נתונים, המאחסן נתונים היסטוריים ועדכניים
ממספר יחידות עסקיות ומערכות.

המאפיינים העיקריים של אחסון נתונים ארגוני כוללים:

אינטגרציה : EDW משלב נתונים ממקורות שונים ברחבי הארגון, כולל מערכות עסקאות, מסדי נתונים תפעוליים, הזנות נתונים חיצוניים
ומאגרי נתונים אחרים.

שילוב זה מבטיח שכל הנתונים הרלוונטיים יהיו זמינים למטרות ניתוח ודיווח.

ריכוזיות : הנתונים מרוכזים בתוך ה-EDW, ומספקים מקור יחיד של אמת לדיווח ולניתוח.

ריכוזיות זו מבטיחה עקביות ודיוק בתהליכי קבלת החלטות.

אחסון היסטורי : EDW מאחסן נתונים היסטוריים ועכשוויים, ומאפשר לארגונים לנתח מגמות, דפוסים וביצועים היסטוריים לאורך זמן.

פרספקטיבה היסטורית זו מאפשרת ניתוח חזוי, ניתוח מגמות ותכנון אסטרטגי לטווח ארוך.

מדרגיות : EDW מתוכנן להתאים לנפחי נתונים גדלים וצרכים עסקיים מתפתחים.

מדרגיות מבטיחה שמחסן הנתונים יכול להתמודד עם עומסי נתונים גדלים ולתמוך בדרישות אנליטיות מתרחבות.

יכולות שאילתות ודיווח : EDW מספק יכולות שאילתות ודיווח חזקות, המאפשרות למשתמשים לאחזר תובנות ולהפיק דוחות
באמצעות שאילתות SQL, כלי OLAP (Online Analytical Processing) ופלטפורמות בינה עסקית (BI).

ממשל ואבטחת נתונים : EDW אוכף מדיניות ממשל נתונים ואמצעי אבטחה כדי להבטיח איכות נתונים, שלמות וסודיות.

הוא כולל בקרות גישה, אימות נתונים, מסלולי ביקורת ועמידה בדרישות הרגולטוריות.

אופטימיזציה של ביצועים : EDW מותאם לעומסי עבודה אנליטיים, עם תכונות כמו אינדקס, חלוקה למחיצות ואופטימיזציה של שאילתות
לשיפור הביצועים וההיענות עבור שאילתות אנליטיות מורכבות.

אחסון נתונים ארגוני ממלא תפקיד קריטי במתן אפשרות לארגונים למנף את נכסי הנתונים שלהם לקבלת החלטות אסטרטגיות,
יתרון תחרותי ומצוינות תפעולית.

על ידי מתן תצוגה אחידה ומקיפה של נתונים ארגוניים, EDW מעצים את בעלי העניין ברחבי הארגון לקבל החלטות מושכלות
המבוססות על נתונים אמינים ותובנות ניתנות לפעולה.

למה משמש מחסן נתונים ארגוני?

מחסן נתונים ארגוני (EDW) משמש למספר מטרות בתוך ארגון:

שילוב נתונים : EDW מאחד נתונים ממקורות שונים ברחבי הארגון, כגון מסדי נתונים עסקיים, מערכות תפעוליות,
מקורות נתונים חיצוניים ועוד.

אינטגרציה זו מאפשרת תצוגה אחידה של נתוני הארגון, ללא קשר למקור או לפורמט המקורי שלו.

אחסון נתונים : EDW מספק מאגר מרכזי לאחסון כמויות גדולות של נתונים מובנים ולפעמים מובנים למחצה.

הוא מאפשר ניהול יעיל של נתונים ונגישות למטרות דיווח וניתוח.

דיווח וניתוח : EDW תומך בפעילויות דיווח וניתוח על ידי מתן מקור יחיד של אמת לנתונים בתוך הארגון.

אנליסטים ומקבלי החלטות יכולים להשתמש ב-EDW כדי לאחזר תובנות, להפיק דוחות ולבצע ניתוחים מתקדמים
כדי לתמוך בקבלת החלטות אסטרטגית.

בינה עסקית (BI) : EDW משמש בסיס ליוזמות בינה עסקית.

כלים ויישומי BI מתחברים ישירות ל-EDW כדי לגשת לנתונים ליצירת לוחות מחוונים, הדמיות ושאילתות אד-הוק,
המאפשרות למשתמשים לקבל תובנות לגבי ביצועים עסקיים, מגמות והזדמנויות.

ניתוח היסטורי : EDW שומר  נתונים היסטוריים על פני תקופות ממושכות, ומאפשר לארגונים לנתח מגמות, דפוסים ומדדי ביצועים לאורך זמן.

ניתוח היסטורי זה מסייע בזיהוי מגמות ארוכות טווח, חיזוי תוצאות עתידיות וקבלת החלטות מונעות נתונים.

ממשל נתונים ותאימות : EDW יכול לאכוף מדיניות ממשל נתונים ולהבטיח איכות ועקביות נתונים ברחבי הארגון.

הוא גם עוזר לארגונים לעמוד בדרישות הרגולטוריות על ידי מתן מנגנונים למעקב וביקורת על שימוש בנתונים, גישה ושינויים.

תמיכה תפעולית : בנוסף לתמיכה בקבלת החלטות אסטרטגית, EDW יכול גם להקל על פעילויות תפעוליות כגון ניטור
מדדי ביצועים מרכזיים (KPI), מעקב אחר מדדים תפעוליים וזיהוי חוסר יעילות או בעיות תפעוליות.

EDW ממלא תפקיד קריטי בניהול ומינוף נכסי הנתונים של הארגון כדי להניע תובנות עסקיות, לשפר את קבלת ההחלטות
ולהשיג יתרון תחרותי בסביבה מונעת נתונים של ימינו.

מי צריך EDW?

מחסן נתונים ארגוני מועיל למגוון רחב של ארגונים בתעשיות שונות.

הנה כמה דוגמאות לגופים שמפיקים תועלת מיישום EDW:

ארגונים גדולים : תאגידים גדולים עם יחידות עסקיות מגוונות, מערכות תפעול ומקורות נתונים דורשים EDW
כדי לשלב ולאחד נתונים ממחלקות ומערכות שונות.

הוא מאפשר דיווח ריכוזי, ניתוח וקבלת החלטות ברחבי הארגון.

חברות בינוניות : אפילו חברות בינוניות יכולות להפיק תועלת מ-EDW, במיוחד כשהן גדלות וצוברות יותר נתונים.

הטמעת EDW יכולה לעזור להם לייעל את ניהול הנתונים, לשפר את יכולות הדיווח ולקבל תובנות לגבי הפעילות העסקית שלהם.

סוכנויות ממשלתיות : סוכנויות ממשלתיות ברמה הפדרלית, המדינתית והמקומית אוספות כמויות עצומות של נתונים למטרות שונות,
כגון שירותים ציבוריים, ציות לרגולציה וקביעת מדיניות.

EDW יכול לעזור לגופים ממשלתיים לשלב ולנתח נתונים אלה כדי לשפר את היעילות, השקיפות וקבלת ההחלטות.

ארגוני בריאות : ספקי שירותי בריאות, מבטחים וגופים אחרים בתעשיית הבריאות עוסקים בכמויות גדולות של נתוני מטופלים,
רשומות קליניות, פרטי חיוב ועוד.

EDW יכול לעזור להם לרכז ולנתח נתונים אלה כדי לשפר את הטיפול בחולים, לנהל עלויות ולעמוד בתקנות שירותי הבריאות.

מוסדות פיננסיים : בנקים, חברות ביטוח, חברות השקעות ומוסדות פיננסיים אחרים מסתמכים במידה רבה על נתונים לניהול סיכונים,
ציות לרגולציה, ניתוח לקוחות וגילוי הונאה.

EDW יכול לעזור לארגונים אלה לשלב מקורות נתונים שונים ולהשיג תובנות כדי לקבל החלטות מושכלות ולהפחית סיכונים.

קמעונאים וחברות מסחר אלקטרוני : קמעונאים וחברות מסחר אלקטרוני אוספים נתונים ממקורות שונים, כולל עסקאות מכירות,
אינטראקציות עם לקוחות, מערכות ניהול מלאי וקמפיינים שיווקיים.

EDW יכול לעזור להם לנתח נתונים אלה כדי לייעל את המלאי, להתאים אישית את מאמצי השיווק ולשפר את חווית הלקוח.

חברות ייצור ושרשרת אספקה : יצרנים וחברות שרשרת אספקה ​​אוספים נתונים בכל שלב בתהליך הייצור וההפצה,
מהרכש ועד למסירה.

EDW יכול לעזור להם לייעל את התפעול, לשפר את הנראות של שרשרת האספקה ​​ולקבל החלטות מונעות נתונים
כדי לשפר את היעילות ולהפחית עלויות.

מוסדות חינוך : מכללות, אוניברסיטאות ומחוזות בתי ספר מייצרים ואוספים נתונים על ביצועי תלמידים, מגמות רישום, פיננסיים ועוד.

EDW יכול לעזור למוסדות חינוך לנתח נתונים אלה כדי לשפר את תוצאות התלמידים, להקצות משאבים ביעילות
ולתמוך בקבלת החלטות על ידי מנהלים ומחנכים.

כל ארגון המסתמך על נתונים לצורך קבלת החלטות, ניטור ביצועים ותכנון אסטרטגי יכול להפיק תועלת מהטמעת מחסן נתונים ארגוני לריכוז,
שילוב וניתוח של נכסי הנתונים שלו.

מודולים של EDW

EDW מורכב ממספר מודולים או רכיבים הפועלים יחד לניהול נתונים לאורך מחזור החיים שלו.

בעוד שיישומים ספציפיים משתנים, הנה כמה מודולים נפוצים שנמצאים בארכיטקטורות EDW:

מודול שילוב נתונים : מודול זה מטפל בחילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL) של נתונים ממערכות מקור למחסן הנתונים.

הוא כולל כלים ותהליכים לחיבור למקורות נתונים שונים, ניקוי והמרת נתונים והעמסתם לתשתית האחסון של המחסן.

מודול אחסון : מודול האחסון אחראי לאחסון הנתונים בתוך ה-EDW.

הוא מורכב ממערכת ניהול מסד נתונים יחסי (RDBMS), מערכת אחסון מבוזרת כגון אגם נתונים, או שילוב של שניהם.

ניתן לבצע אופטימיזציה של אחסון נתונים עבור שאילתות ודיווח אנליטיים באמצעות טכניקות כגון מודלים ממדיים.

מודול מודל נתונים : מודול זה מגדיר את המבנה והארגון של הנתונים בתוך המחסן.

הוא כולל טכניקות מודלים של נתונים כגון מידול ממדי (למשל, סכימות כוכבים, סכימות של פתיתי שלג) או עיצובי סכמה אחרים
המותאמים לשאילתות אנליטיות.

מודל נתונים עוזר לייעל את ביצועי השאילתות ומקל על אחזור נתונים קל יותר לצורך דיווח וניתוח.

מודול שאילתה וניתוח : מודול זה מספק כלים וממשקים לשאילתה וניתוח נתונים המאוחסנים ב-EDW.

הוא כולל ממשקי SQL, כלי OLAP (עיבוד אנליטי מקוון), כלי שאילתות אד-הוק, פלטפורמות בינה עסקית (BI) וכלים להדמיה של נתונים.

משתמשים יכולים ליצור אינטראקציה עם מחסן הנתונים כדי לאחזר תובנות, להפיק דוחות ולבצע ניתוחים מתקדמים.

מודול ניהול מטא נתונים : ניהול מטא נתונים חיוני להבנה ולניהול הנתונים המאוחסנים ב-EDW.

מודול זה כולל כלים ותהליכים ללכידה, אחסון וניהול מטא נתונים כגון הגדרות נתונים, שושלת נתונים, קשרי נתונים ושימוש בנתונים.

ניהול אפקטיבי של מטא נתונים מקל על ניהול נתונים, משפר את איכות הנתונים ומשפר את גילוי והבנת הנתונים.

מודול ממשל ואבטחה של נתונים : מודול זה מבטיח שהנתונים בתוך ה-EDW נשלטים בהתאם למדיניות הארגונית ולדרישות הרגולטוריות.

הוא כולל כלים ותהליכים להגדרת מדיניות ממשל נתונים, אכיפת בקרות גישה לנתונים, ניהול פרטיות ואבטחת נתונים,
ביקורת שימוש בנתונים והבטחת ציות לתקנות הקשורות לנתונים (למשל, GDPR, HIPAA).

מודול איכות נתונים וניהול נתונים : מודול זה מתמקד בהבטחת איכות ועקביות נתונים בתוך EDW.

הוא כולל כלים ותהליכים ליצירת פרופיל נתונים, זיהוי בעיות איכות נתונים, ניקוי וסטנדרטיזציה של נתונים וניהול ישויות נתוני אב
(למשל, לקוחות, מוצרים).

ניהול אפקטיבי של איכות נתונים משפר את המהימנות והדיוק של תובנות הנגזרות ממחסן הנתונים.

מודול ניהול וניטור : מודול זה מטפל בניהול ובניטור של תשתית ופעולות EDW.

הוא כולל כלים ותהליכים לניהול משאבי מערכת, ניטור מדדי ביצועים ושימוש, פתרון בעיות, הטמעת גיבויים והליכי התאוששות מאסון,
והבטחת זמינות ואמינות גבוהה של סביבת מחסן הנתונים.

מודולים אלה פועלים יחד כדי לאפשר לארגונים לנהל, לנתח ולהפיק תובנות ביעילות מנכסי הנתונים שלהם
המאוחסנים ב-Enterprise Data Warehouse.

עלויות EDW

העלויות הקשורות להטמעה ותחזוקה של EDW משתנות במידה רבה בהתאם לגורמים כגון גודל הארגון, נפח הנתונים, מורכבות הדרישות,
בחירות הטכנולוגיה ומודל הפריסה (למשל, מקומי, מבוסס ענן) .

להלן כמה משיקולי העלויות העיקריים הקשורים ל-EDW:

עלויות תשתית : זה כולל את תשתית החומרה והתוכנה הדרושה לתמיכה ב-EDW, כגון שרתים, מערכות אחסון, ציוד רשת
ומערכות ניהול מסדי נתונים (DBMS).

העלויות משתנות בהתאם לגורמים כמו דרישות מדרגיות, צרכי ביצועים ודמי רישוי עבור תוכנות מסחריות.

רישיונות תוכנה : אם הארגון בוחר להשתמש במערכות מסחריות לניהול מסדי נתונים או בכלי תוכנה אחרים לשילוב נתונים,
ניתוח או הדמיה, ייתכנו עמלות רישוי הקשורות לכלים אלו.

העלות יכולה להיות תלויה בגורמים כמו מספר המשתמשים, התכונות הנדרשות ומודל התמחור של הספק.

שילוב נתונים וכלי ETL : ארגונים משקיעים בשילוב נתונים ובכלי ETL (חילוץ, טרנספורמציה, טעינה)
כדי להקל על תהליך הכנסת הנתונים ממקורות שונים לתוך ה-EDW.

כלים אלה כרוכים בדמי רישיון מראש, עלויות מנוי או מודלים של תמחור מבוססי שימוש.

שירותים מקצועיים : ייתכן שיידרשו שירותי הטמעה וייעוץ לתכנון, פריסה ואופטימיזציה של ארכיטקטורת EDW.

זה יכול לכלול שירותים כגון מודל נתונים, פיתוח ETL, אינטגרציה של מערכות, כוונון ביצועים והדרכה למשתמשים ומנהלי מערכת.

עלות השירותים המקצועיים יכולה להשתנות בהתאם להיקף ומורכבות הפרויקט.

עלויות אחסון נתונים : אחסון כמויות גדולות של נתונים בתוך ה-EDW עלול לגרור עלויות אחסון מתמשכות, במיוחד אם הארגון
בוחר בפתרונות אחסון מבוססי ענן.

ספקי ענן גובים על סמך גורמים כמו קיבולת אחסון, העברת נתונים ועלויות אחזור נתונים.

לפתרונות אחסון מקומיים יש גם עלויות נלוות לתחזוקת חומרה, שדרוגים והרחבה.

ממשל ואבטחת נתונים : יישום ממשל נתונים ואמצעי אבטחה בתוך ה-EDW כרוך בעלויות נוספות עבור כלים,
טכנולוגיות ומשאבים המוקדשים להבטחת תאימות, פרטיות נתונים, בקרת גישה ודרישות ביקורת.

הדרכה ותמיכה : מתן הדרכה למשתמשים ומנהלי מערכת והבטחת תמיכה ותחזוקה שוטפת של תשתית EDW מגיעה בעלויות נוספות.

היא כוללת עלויות הקשורות להכשרת צוות, חוזי תמיכה בספקים ומשאבי IT פנימיים המוקדשים לניהול סביבת EDW.

עלויות תפעוליות : ישנן עלויות תפעול שוטפות הקשורות להפעלת ה-EDW, כגון חשמל, קירור, ניטור ונהלי גיבוי ושחזור.

עלויות אלו משתנות בהתאם למודל הפריסה (במקום לעומת ענן) ולתשתית הספציפית ופרקטיקות התפעול של הארגון.

העלות הכוללת של יישום ותחזוקה של EDW יכולה להיות משמעותית, וארגונים צריכים לשקול היטב את הדרישות,
מגבלות התקציב והיעדים ארוכי הטווח שלהם בעת תכנון ותקצוב יוזמת EDW.

חשוב לקחת בחשבון את ההחזר הפוטנציאלי על ההשקעה (ROI) והערך העסקי ש-EDW יכול לספק במונחים של קבלת החלטות משופרת,
יעילות תפעולית ויתרון תחרותי.

שאלות ותשובות בנושא EDW

ש: מהם היתרונות של יישום EDW?

ת: יישום EDW מציע מספר יתרונות, כולל:

נתונים מרכזיים: EDW מאחד נתונים ממקורות שונים, ומספק מקור אמת יחיד לדיווח ולניתוח.

קבלת החלטות משופרת: גישה לנתונים משולבים מאפשרת קבלת החלטות מושכלת יותר על ידי מתן תובנות
לגבי הפעילות העסקית, הביצועים והמגמות.

איכות נתונים: EDW כולל מנגנונים לניקוי ואימות נתונים, המבטיחים איכות ואמינות נתונים גבוהים.

מדרגיות: EDW יכול להתאים לנפחי נתונים הולכים וגדלים ולצרכים עסקיים מתפתחים.

אנליטיקה משופרת: עם EDW מעוצב היטב, ארגונים יכולים לבצע ניתוחים מתקדמים, כגון מודלים חזויים וכריית נתונים,
כדי לחשוף תובנות חשובות.

ש: מהם מקרי השימוש הנפוצים של EDW?

ת: מקרי שימוש נפוצים עבור EDW כוללים:

דיווח וניתוח עסקי: EDW תומך בדיווח עסקי, לוח מחוונים וניתוח אד-הוק כדי לנטר מדדי ביצועים מרכזיים (KPI)
ולעקוב אחר מדדים עסקיים.

ניתוח לקוחות: ארגונים משתמשים ב-EDW כדי לנתח התנהגות לקוחות, העדפות ודמוגרפיה כדי להתאים קמפיינים שיווקיים
ולשפר את שביעות רצון הלקוחות.

ניתוח פיננסי: EDW מאפשר למוסדות פיננסיים לנתח נתוני עסקאות, לזהות הונאה ולנהל סיכונים בצורה יעילה יותר.

ניהול שרשרת אספקה: EDW מסייע לארגונים לייעל את רמות המלאי, לחזות ביקוש ולשפר את יעילות שרשרת האספקה
​​על ידי ניתוח נתונים מספקים, מפיצים ושותפים לוגיסטיים.

ציות לרגולציה: תעשיות כמו בריאות ופיננסים משתמשות ב-EDW כדי להבטיח עמידה בדרישות הרגולטוריות על ידי אחסון וניתוח נתונים
בסביבה מרוכזת וניתנת לביקורת.

ש: מהם המרכיבים המרכזיים של ארכיטקטורת EDW?

ת: מרכיבי המפתח של ארכיטקטורת EDW כוללים:

שילוב נתונים: תהליכים וכלים לחילוץ, טרנספורמציה וטעינת נתונים (ETL) ממערכות מקור למחסן.

אחסון: תשתית האחסון הפיזית או הוירטואלית שבה הנתונים מאוחסנים בתוך ה-EDW.

מודל נתונים: טכניקות ומתודולוגיות לתכנון מבנה וארגון הנתונים בתוך המחסן.

שאילתה וניתוח: כלים וממשקים לשאילתה, ניתוח והצגה של נתונים המאוחסנים ב-EDW.

ניהול מטא נתונים: תהליכים וכלים ללכידה, אחסון וניהול מטא נתונים על הנתונים בתוך המחסן.

ממשל ואבטחת נתונים: מדיניות, נהלים וטכנולוגיות להבטחת איכות נתונים, שלמות ואבטחה בסביבת EDW.

ש: מהם השיקולים המרכזיים בעת יישום EDW?

ת: השיקולים בעת יישום EDW כוללים:

ממשל נתונים: קביעת מדיניות ונהלים לניהול איכות נתונים, אבטחה ותאימות.

מדרגיות: הבטחה שארכיטקטורת EDW יכולה להכיל נפחי נתונים גדלים ודרישות משתמשים.

ביצועים: מיטוב ביצועי שאילתות ומהירויות אחזור נתונים כדי לעמוד בדרישות העסקיות.

אינטגרציה: שילוב ה-EDW עם מערכות, יישומים וזרימות עבודה קיימות כדי להבטיח זרימת נתונים חלקה.

הדרכה ואימוץ: מתן הדרכה ותמיכה למשתמשים ומנהלי מערכת כדי למקסם את הערך של ההשקעה ב-EDW.

ש: כיצד תורם EDW לקבלת החלטות מונעות נתונים?

ת: EDW תורם לקבלת החלטות מונעות נתונים על ידי מתן גישה בזמן לנתונים משולבים ואיכותיים שניתן לנתח כדי להפיק תובנות ניתנות לפעולה.

על ידי איחוד נתונים ממקורות מרובים למאגר אחד, EDW מאפשר למקבלי החלטות לקבל מבט מקיף על הפעולות,
הביצועים והמגמות של הארגון שלהם.

הוא מאפשר קבלת החלטות מושכלת המבוססת על ראיות וניתוח ולא על אינטואיציה או ראיות אנקדוטיות.

בנוסף, יכולות ניתוח מתקדמות הנתמכות על ידי EDW, כגון מודלים חזויים וכריית נתונים, מאפשרות לארגונים לחשוף דפוסים נסתרים,
לזהות הזדמנויות ולהפחית סיכונים באופן יזום.

ש: מהם האתגרים הנפוצים הקשורים ליישום EDW?

ת: אתגרים נפוצים הקשורים ליישום EDW כוללים:

בעיות איכות נתונים: הבטחת איכות ועקביות נתונים על פני מערכות מקור שונות היא מאתגרת ודורשת מאמצי ניקוי
ואימות נתונים נרחבים.

מורכבות שילוב נתונים: שילוב נתונים ממקורות הטרוגניים עם פורמטים, סכמות ורמות איכות נתונים שונות הוא מורכב וגוזל זמן.

כוונון ביצועים: אופטימיזציה של ביצועי השאילתות והבטחת אחזור נתונים יעילה יכול להיות מאתגרת,
במיוחד עם נפחי נתונים גדולים ושאילתות מורכבות.

ניהול שינויים: ניהול שינויים ארגוניים והבטחת אימוץ המשתמש של פתרון EDW דורשים הדרכה, תקשורת ותמיכה.

ניהול עלויות: הטמעות של EDW הן יקרות במונחים של תשתית, רישיונות תוכנה ותחזוקה שוטפת,
הדורשות תקציב וניהול עלויות קפדניים.

ממשל ותאימות: קביעת ואכיפת מדיניות ממשל נתונים והבטחת עמידה בדרישות הרגולטוריות עלולות להציב אתגרים,
במיוחד בתעשיות בפיקוח גבוה.

מדרגיות וגמישות: הבטחה שארכיטקטורת EDW תהיה מדרגית וגמישה מספיק כדי להתאים לצרכים העסקיים המתפתחים
ולהתקדמות טכנולוגית היא חיונית להצלחה ארוכת טווח.

ש: מהן המגמות המתפתחות בטכנולוגיות ושיטות עבודה של EDW?

ת: מגמות מתפתחות בטכנולוגיות ושיטות עבודה של EDW כוללות:

אחסון נתונים מבוסס ענן: הגברת האימוץ של פתרונות EDW מבוססי ענן, המציעים מדרגיות, גמישות וחסכוניות
בהשוואה לפריסות מסורתיות מקומיות.

אגמי נתונים ושילוב ביג דאטה: שילוב של אגמי נתונים וטכנולוגיות ביג דאטה (למשל, Hadoop, Spark) עם מערכות EDW מסורתיות
לטיפול בסוגי נתונים מגוונים, נפחים גדולים ודרישות ניתוח בזמן אמת.

ניתוח עצמי בשירות עצמי: העצמת משתמשים עסקיים עם כלים ויכולות ניתוח בשירות עצמי לחקור ולנתח נתונים באופן עצמאי,
תוך הפחתת התלות ב-IT לצורך גישה וניתוח נתונים.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה: שילוב של טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) ב-EDW כדי להפוך את עיבוד הנתונים לאוטומטי,
לחשוף תובנות ולשפר את קבלת ההחלטות.

וירטואליזציה של נתונים: אימוץ טכניקות וירטואליזציה של נתונים כדי לספק גישה בזמן אמת לנתונים על פני מקורות נתונים מבוזרים
ללא העברת נתונים פיזית או שכפול.

DataOps: יישום של שיטות DataOps לייעול ואוטומציה של תהליכי ניהול נתונים, שיפור שיתוף הפעולה בין מהנדסי נתונים ומדעני נתונים.

מחפש EDW? פנה עכשיו!