6 największych hurtowni danych w chmurze w 2023 r

Jeżeli Twoja ścieżka zawodowa choćby na chwilę przecięła się z funkcjonowaniem przedsiębiorstwa, prawdopodobnie spotkałeś się z koniecznością efektywnego gromadzenia informacji z różnorodnych źródeł, służących do analiz i wyciągania wniosków.

Te analizy danych wywarły ogromny wpływ na możliwości generowania przychodów i minimalizację wydatków w wielu organizacjach. Nie powinno jednak dziwić Cię tempo, w jakim rośnie ilość i różnorodność gromadzonych oraz analizowanych danych, ponieważ w tej kwestii obserwujemy prawdziwy rozkwit.

Ten dynamiczny wzrost zmusza firmy, które działają w oparciu o dane, do poszukiwania niezawodnych, skalowalnych i bezpiecznych rozwiązań do analizy i zarządzania informacjami. Wymagania stawiane systemom często przekraczają możliwości tradycyjnych baz danych, co otwiera drogę dla technologii chmurowej.

Wraz z rozwojem nowoczesnych technologii chmurowych, wiele kluczowych aplikacji biznesowych, takich jak systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), bazy danych i narzędzia marketingowe, przeniosło się do chmury. W sytuacji, gdy dane biznesowe znajdują się w chmurze, firmy potrzebują rozwiązania, które bezproblemowo zintegruje wszystkie dane pochodzące z różnych aplikacji chmurowych. Idealnym rozwiązaniem w tym przypadku jest hurtownia danych w chmurze.

Ten artykuł ma na celu przybliżenie koncepcji hurtowni danych w chmurze i zaprezentowanie kilku najlepszych rozwiązań dostępnych na rynku. Na koniec podpowiemy, jak wybrać najlepsze rozwiązanie dla potrzeb Twojej organizacji.

Krótka historia hurtowni danych w chmurze

Podobnie jak w przypadku każdej dziedziny technologii, zrozumienie genezy danego rozwiązania jest kluczowe do jego pełnego zrozumienia. Ta zasada ma szczególne znaczenie, jeśli chcemy pojąć model działania hurtowni danych w chmurze.

Według Education Ecosystem, pierwsze hurtownie danych pojawiły się w latach 80. XX wieku, a ich celem było wsparcie przepływu danych z systemów operacyjnych do systemów wspomagania decyzji (DSS). Wczesne wersje wymagały znacznej redundancji, a wiele organizacji musiało utrzymywać liczne środowiska DSS, aby obsłużyć nawet niewielką liczbę użytkowników. Środowiska DSS korzystały z tych samych danych, jednak proces gromadzenia, oczyszczania i integracji był często powielany.

Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej hurtowni danych, ewoluowały one od wsparcia dla tradycyjnych platform analizy biznesowej (BI) do rozbudowanych architektur analitycznych, obsługujących różnorodne aplikacje, takie jak zarządzanie wydajnością i analiza efektywności.

Na przestrzeni lat, dzięki nowoczesnym magazynom danych (EWD), które umożliwiają dostęp do informacji w czasie rzeczywistym i wykorzystują uczenie maszynowe, poczyniono znaczące postępy w generowaniu dodatkowej wartości dla firm. Jednak dokładne omówienie tych zagadnień wykracza poza zakres tego artykułu.

Czym jest hurtownia danych w chmurze?

Jeżeli chcesz wykorzystać inteligencję w swojej infrastrukturze biznesowej, hurtownia danych będzie stanowić rdzeń Twojej architektury. W przeciwieństwie do standardowych baz danych, hurtownie danych są zaprojektowane tak, aby optymalnie obsługiwać zapytania analityczne na ogromnych zbiorach danych. Bazy danych często koncentrują się na przetwarzaniu transakcji.

Hurtownia danych w chmurze to baza danych dostępna jako zarządzana usługa w chmurze publicznej, zoptymalizowana pod kątem skalowalnej analizy biznesowej i przetwarzania danych. Można ją również postrzegać jako zbiór aktualnych i historycznych informacji.

Chociaż na rynku dostępne są różnorodne hurtownie danych w chmurze, każda z nich oferuje nieco odmienne usługi. Istnieją jednak pewne wspólne cechy, których można oczekiwać od każdej z tych platform: przechowywanie danych i zarządzanie nimi, automatyczne aktualizacje oprogramowania oraz elastyczne zarządzanie pojemnością, które umożliwia płynne skalowanie w górę lub w dół, w zależności od potrzeb.

Kluczowe cechy

• Przetwarzanie masowo równoległe (MPP) – Ta funkcja, dostępna w hurtowniach danych w chmurze, które obsługują projekty na dużą skalę, umożliwia korzystanie z wydajnych zapytań w przypadku dużych ilości danych. MPP wykorzystuje wiele serwerów działających równolegle w celu rozłożenia obciążeń związanych z przetwarzaniem, wejściem i wyjściem.
• Magazyn danych kolumnowy – Ta funkcja zapewnia oszczędność i elastyczność podczas wykonywania analiz. Dane kolumnowe przechowują informacje w kolumnach, a nie w wierszach, co przyspiesza agregację danych podczas wykonywania zapytań, na przykład w raportach.

Korzyści

Hurtownie danych w chmurze stanowią niezbędny element każdej nowoczesnej firmy, która chce efektywnie prowadzić analizy i uzyskiwać istotne informacje biznesowe, które usprawniają działalność, podnoszą jakość obsługi klienta i zapewniają firmie przewagę konkurencyjną. Poniżej przedstawiamy korzyści wynikające z korzystania z hurtowni danych w chmurze:

Szybszy dostęp do wiedzy – Hurtownie danych w chmurze oferują potężne możliwości obliczeniowe, umożliwiając analizę danych w czasie rzeczywistym, które są zbierane z wielu źródeł. W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań lokalnych, zapewniają one firmie szybki dostęp do wartościowych wniosków.

Skalowalność – Hurtownie danych w chmurze oferują niemal nieograniczoną przestrzeń dyskową, która może być dostosowywana do zmieniających się potrzeb Twojej firmy. W przeciwieństwie do rozwiązań lokalnych, które wymagają zakupu nowego sprzętu w przypadku rozszerzania przestrzeni dyskowej, hurtownie danych w chmurze zapewniają większą pojemność za ułamek kosztów.

Koszty operacyjne – Wybierając rozwiązania lokalne, będziesz potrzebować kosztownego sprzętu serwerowego oraz zespołu pracowników odpowiedzialnych za nadzór, ręczne aktualizacje i rozwiązywanie problemów z systemem. Z kolei hurtownie danych w chmurze eliminują konieczność posiadania fizycznego sprzętu, co znacząco obniża koszty.

Dostawcy hurtowni danych w chmurze

Teraz, gdy masz już ogólne pojęcie o tym, czym są hurtownie danych w chmurze, możesz rozpocząć poszukiwania rozwiązania, które najlepiej odpowiada potrzebom Twojej firmy. Poniżej przedstawiamy listę kilku dostawców, zaczynając od tych, którzy mogą pochwalić się najbardziej zaawansowaną wiedzą techniczną, pamiętając, że kolejność ta nie odzwierciedla hierarchii rankingowej.

Google BigQuery

Usługa BigQuery, stworzona przez Google, jest w pełni zarządzaną, bezserwerową hurtownią danych, która automatycznie dostosowuje się do potrzeb Twojej firmy w zakresie przechowywania i przetwarzania danych. Podobnie jak inne produkty Google, oprócz opłacalności, oferuje zaawansowane możliwości analityczne. Jest również niezawodna i zapewnia dostęp do licznych narzędzi analizy biznesowej, które mogą być wykorzystane do zbierania informacji i dokonywania trafnych prognoz. BigQuery obsługuje złożone agregacje na olbrzymich zbiorach danych dzięki kolumnowej strukturze przechowywania.

Google nie chce, aby użytkownicy musieli zarządzać infrastrukturą magazynową, dlatego BigQuery ukrywa szczegóły związane z działaniem sprzętu, węzłów, baz danych i konfiguracji. Aby szybko rozpocząć korzystanie z usługi, wystarczy utworzyć konto w Google Cloud Platform (GCP), załadować tabelę i uruchomić zapytanie.

Możesz także używać kolumnowych baz danych BigQuery i ANSI SQL do analizy petabajtów danych z dużą prędkością. Zakres jego możliwości jest na tyle szeroki, że umożliwia analizę przestrzenną przy użyciu SQL i BigQuery GIS. Możesz również sprawnie tworzyć i uruchamiać modele uczenia maszynowego (ML) na danych strukturalnych, o średniej lub dużej skali, przy użyciu prostego SQL i BigQuery ML. Ponadto, dzięki BigQuery BI, możesz korzystać z interaktywnych pulpitów nawigacyjnych działających w czasie rzeczywistym.

Aby w pełni wykorzystać potencjał analizy danych BigQuery, konieczna jest dobra znajomość języka SQL, podobnie jak w przypadku innych hurtowni danych. Jest to również rozwiązanie opłacalne. Jednak cena usługi jest uzależniona od jakości kodu (płacisz za szybkość przetwarzania i wykorzystanie pamięci), dlatego warto zoptymalizować zapytania, aby uniknąć wysokich kosztów podczas pobierania danych.

BigQuery obsługuje zaawansowane operacje obliczeniowe w oparciu o rozdzielone warstwy przetwarzania i przechowywania, co czyni go odpowiednim dla organizacji, dla których dostępność jest ważniejsza niż spójność danych.

Amazon Redshift

Amazon Redshift, który zadebiutował w listopadzie 2021 roku, jest w pełni zarządzanym magazynem danych w chmurze, który może obsługiwać dane w skali petabajtów. Choć nie był pierwszą hurtownią danych w chmurze, stał się pierwszym tego typu rozwiązaniem, które znacząco zwiększyło swój udział w rynku dzięki szerokiemu przyjęciu. Redshift wykorzystuje dialekt SQL oparty na PostgreSQL, który jest dobrze znany wielu analitykom na całym świecie, a jego architektura przypomina lokalne hurtownie danych.

Redshift różni się od pozostałych rozwiązań z tej listy tym, że jego warstwy obliczeniowe i pamięci masowej nie są całkowicie rozdzielone. Taka architektura może mieć znaczący wpływ na wydajność zapytań analitycznych, szczególnie w przypadku wykonywania wielu operacji zapisu. Z tego powodu może być potrzebny wewnętrzny personel, który będzie na bieżąco aktualizował systemy i przeprowadzał konserwację.

Jeżeli poszukujesz rozwiązania zapewniającego doskonałą spójność na poziomie wierszy, takiej jak ta wymagana w sektorze bankowym, Redshift może okazać się dobrym wyborem. Jednak może to nie być najlepsza opcja, jeśli Twoja organizacja musi wykonywać operacje zapisu i przetwarzania jednocześnie.

Snowflake

Hurtownia danych w chmurze Snowflake wyróżnia się na tle konkurencji. Jest w pełni zarządzana i działa na platformach AWS, GCP i Azure, w przeciwieństwie do innych magazynów danych, które są związane z konkretną chmurą. Snowflake jest łatwa w użyciu, znana z zaawansowanych możliwości przekształcania danych, szybkiego wykonywania zapytań, wysokiego poziomu bezpieczeństwa i automatycznego skalowania w zależności od potrzeb.

Elastyczna baza kodu Snowflake umożliwia prowadzenie globalnych działań związanych z replikacją danych, takich jak przechowywanie informacji w dowolnej chmurze, bez konieczności ponownego kodowania lub zdobywania nowych umiejętności.

Snowflake wspiera analityków danych na wszystkich poziomach zaawansowania, ponieważ nie wymaga znajomości języków programowania, takich jak Python czy R. Jest również popularny ze względu na bezpieczne i skompresowane przechowywanie danych częściowo ustrukturyzowanych. Umożliwia także obracanie wieloma wirtualnymi magazynami w zależności od potrzeb, jednocześnie równolegle i w sposób izolowany wykonując poszczególne zapytania, co zwiększa ich efektywność. Interakcja z Snowflake jest możliwa za pośrednictwem przeglądarki internetowej, wiersza poleceń, platform analitycznych i innych obsługiwanych sterowników.

Chociaż Snowflake jest ceniony za możliwość uruchamiania zapytań, które nie są możliwe w przypadku innych rozwiązań, w kwestii tworzenia zaawansowanych pulpitów nawigacyjnych może być potrzebne kodowanie niestandardowych funkcji i procedur.

Snowflake jest popularny wśród średnich firm, które nie muszą wykonywać operacji zapisu i przetwarzania dużej ilości danych lub nie wymagają spójności w dużych zbiorach danych.

Baza danych Azure SQL

Ten produkt to zarządzana baza danych jako usługa, dostępna jako część Microsoft Azure, platformy przetwarzania w chmurze. Jeżeli Twoja organizacja korzysta z narzędzi biznesowych firmy Microsoft, może to być dla Ciebie naturalny wybór.

Baza danych Azure SQL wyróżnia się łatwym procesem hostingu w chmurze, który prowadzi użytkownika od tworzenia serwerów SQL do konfigurowania baz danych. Jest również popularna ze względu na intuicyjny interfejs i szeroki zakres funkcji do manipulowania danymi. Ponadto, charakteryzuje się skalowalnością, umożliwiającą obniżenie kosztów i optymalizację wydajności przy niskim zużyciu zasobów.

Z drugiej strony, nie jest to rozwiązanie przeznaczone do obsługi dużych zbiorów danych. Sprawdzi się w przypadku obciążeń związanych z przetwarzaniem transakcji online (OLTP) i obsługuje dużą liczbę procesów odczytu i zapisu w centrach handlowych.

To narzędzie jest dobrym rozwiązaniem dla firm, które obsługują proste zapytania i niewielkie obciążenia danych. Nie będzie to jednak najlepszy wybór, jeśli Twoja firma potrzebuje zaawansowanych funkcji analitycznych.

Azure Synapse

Ta usługa platformy Azure jest przeznaczona do analizy danych i łączy kilka usług, takich jak integracja danych, magazynowanie danych i analiza ogromnych ilości danych. Chociaż na pierwszy rzut oka może wydawać się podobna do bazy danych Azure SQL, jest to inne rozwiązanie.

Analiza usługi Azure Synapse jest skalowalna dla dużych tabel danych, wykorzystując rozproszone przetwarzanie. Opiera się na MPP (przetwarzaniu masowo równoległym), aby szybko uruchamiać złożone zapytania na wielu węzłach. Synapse kładzie również duży nacisk na bezpieczeństwo i prywatność danych.

Chociaż jest to standardowa opcja dla firm, które już korzystają z narzędzi Microsoft, integracja z produktami innych firm niż hurtownie danych może być trudna. Usługa może również powodować błędy, ponieważ jest stale aktualizowana.

Usługa Azure Synapse jest przeznaczona do przetwarzania analitycznego online i dlatego najlepiej sprawdza się w przypadku przetwarzania dużych zestawów danych w czasie rzeczywistym. Jeżeli dane Twojego magazynu przekraczają jeden terabajt, warto rozważyć wykorzystanie usługi Azure Synapse za pośrednictwem SQL.

Firebolt

Firebolt jest stosunkowo nowym graczem na rynku. Twórcy tego rozwiązania twierdzą, że jest to magazyn danych nowej generacji, działający 182 razy szybciej niż systemy oparte na SQL. Firebolt zawdzięcza swoją szybkość wykorzystaniu innowacyjnych technik analizy i kompresji danych.

Podczas wykonywania zapytań, Firebolt uzyskuje dostęp do małych zakresów danych za pomocą indeksów, w przeciwieństwie do innych hurtowni danych, które wykorzystują całe partycje i segmenty, co pozwala na oszczędność przepustowości sieci. Jest to rozwiązanie skalowalne, które umożliwia wyszukiwanie informacji w dużych zbiorach danych z imponującą szybkością.

Pomimo tego, że jest to nowa propozycja na rynku, Firebolt nie integruje się jeszcze w pełni z całym (rozbudowanym) ekosystemem platform biznesowych i narzędzi do analizy danych. Problem ten można jednak łatwo rozwiązać za pomocą dedykowanego narzędzia do wyodrębniania, przekształcania i ładowania (ETL), które będzie przesyłać dane do i z hurtowni.

Przechowywanie danych i moce obliczeniowe w Firebolt są rozdzielone, co czyni go ekonomicznym rozwiązaniem zarówno dla dużych, jak i małych organizacji. Firebolt jest najlepszy dla firm, które potrzebują szybkiej analizy danych, jednak wymaga to zatrudnienia doświadczonych analityków.

Wybór odpowiedniej hurtowni danych w chmurze

Jeżeli potrzebujesz hurtowni danych w chmurze, warto wziąć pod uwagę wielkość swojej organizacji oraz sposób zarządzania danymi. Właściciel mniejszej firmy, który zarządza niewielkimi zbiorami danych i dysponuje ograniczonymi zasobami ludzkimi do obsługi działu analizy danych (na przykład w przypadku niektórych witryn e-commerce), powinien zdecydować się na dom danych, który jest łatwy w obsłudze i oferuje opłacalną wydajność.

Z drugiej strony, duża organizacja, która potrzebuje określonego zestawu danych, musi liczyć się z kompromisem. Kompromis ten jest szczegółowo opisany w ramach twierdzenia CAP, które głosi, że w przypadku rozproszonych danych, gwarantowane jest bezpieczeństwo, dostępność i tolerancja partycji (czyli ochrona przed awarią). W większości przypadków organizacja będzie potrzebowała częściowej tolerancji, co oznacza konieczność wyboru pomiędzy spójnością a dostępnością.

Warto teraz sprawdzić najbardziej niezawodne narzędzia do integracji danych.