BI новости

Инновации в управлении данными: как технологии DWH меняют бизнес

Содержание:

Что такое DWH и чем оно отличается от обычной базы данных?
Структура DWH
Архитектура DWH
Как DWH помогает бизнесу развиваться
Проектирование и создание DWH вместе с Conteq
Вопросы и ответы
Мы живем в эпоху, где данные – новая валюта. Современные компании за годы становления накапливают большой объем исторических данных и готовы использовать их для разработки стратегии развития, привлечения новых клиентов, обеспечения конкурентного преимущества компании, а также для создания отчетности. Создание эффективного и мощного DWH (Data Warehouse, корпоративное хранилище данных, КХД, централизованное хранилище данных) становится ключевым элементом успешного управления бизнесом.

Что же делает хранилище данных таким значимым? В этой статье мы подробно рассмотрим основные понятия DWH, подходы к моделированию хранилищ данных, а также определим, как Data Warehouse может помочь бизнесу выйти на новый уровень развития.

Что такое DWH и чем оно отличается от обычной базы данных?

Первые хранилища данных стали появляться еще в конце 20 века в период бурного развития технологий и представляли собой базу данных поддержки принятия решения. Основная цель такой базы данных заключалась в безопасном хранении всей информации предприятия. Чем же DWH отличается от БД?

Если в традиционном понимании база данных (БД) может хранить только однотипную информацию (например, данные отдела кадров и отдела продаж хранятся отдельно), то Data Warehouse структурирует и объединяет все данные таким образом, чтобы пользователи имели возможность получить готовые данные для отчетов в течение всего 2–3 секунд.

DWH хранит данные из различных источников в удобном для анализа виде, обрабатывая всю информационную картину предприятия целиком. Эти данные предварительно обрабатываются и загружаются в хранилище в ходе процессов извлечения, преобразования и загрузки, называемых ETL (Extract Transform Load).
Современные DWH не только собирают и хранят данные, но и интегрируют их из различных источников: от операционных систем до облачных платформ. Это позволяет бизнесу получать глубокий и всесторонний анализ своей деятельности.
Основная цель использования DWH – подготовка и предоставление данных в форме, максимально удобной для принятия стратегических решений.

Итак, выделим основные отличия Data Warehouse от базы данных:

  • DWH предназначена для аналитической обработки и анализа больших объемов данных, хранит все исторические данные для поддержки принятия решений; БД хранит только текущие данные, не сохраняя историческую справку их изменения.
  • DWH объединяет несколько источников данных воедино; БД работает лишь с определенной системой.
  • DWH умеет подготавливать актуальные данные с учетом историчности для дальнейшей визуализации или выгрузки массивов данных.

Оставить заявку на консультацию

Структура DWH

Разработка DWH становится приоритетной задачей для ведущих мировых IT-компаний, где ключевое внимание уделяется созданию высококачественных и надежных продуктов для развития бизнеса.

Говоря о структуре корпоративного хранилища данных, стоит отметить, что это сложный продукт, который может состоять из нескольких уровней (в зависимости от применяемой методологии при проектировании архитектуры, слои могу выделяться иные):

  • Стейджинг, или операционный слой первичных данных, (Primary Data Layer). Загрузка информации из разных источников в оригинальном виде с сохранением истории изменений.
  • Ядро хранилища (Core Data Layer). Центральный элемент, где данные организуются и поддерживается их целостность.
  • Аналитические витрины (Data Mart Layer). Структурный элемент, на котором данные из разнообразных источников трансформируются в удобочитаемый формат для анализа.
  • Сервисный слой (Service Layer). Управление всеми предыдущими компонентами, обеспечение мониторинга и быстрой коррекции ошибок.

Развитие и совершенствование каждого из этих уровней играет ключевую роль в создании эффективной и адаптивной аналитической платформы, способной поддерживать потребности современного бизнеса в обработке данных.

Архитектура DWH

Архитектура хранилища данных (Data Warehouse Architecture) — это метод, который используется для организации, передачи и представления информации в хранилище. Для описания архитектуры DWH можно выделить два основных подхода Инмона и Кимбалла, которые базируются на различных философиях и целях построения хранилищ данных.

Так, подход Инмона предполагает создание единого централизованного хранилища данных (Enterprise Data Warehouse, EDW). Данные интегрируются из различных источников в центральное хранилище перед тем, как быть доступными для анализа. Инмон предлагает создание нормализованных моделей данных, что требует глубокого анализа и понимания бизнес-процессов, а также тщательного проектирования схемы данных. Данный подход ориентирован на интеграцию и унификацию данных для всей организации.

С другой стороны, подход Кимбалла предлагает построение данных вокруг конкретных предметных областей (Data Marts). Вся информация моделируется и интегрируется сразу в предметной области, что позволяет быстрее получать результаты анализа. Данные денормализуются для оптимизации производительности запросов аналитики. Такой метод предлагает ориентироваться на быстрое внедрение и конкретные бизнес-задачи.

Оба подхода имеют свои сильные и слабые стороны, и выбор между ними зависит от конкретных потребностей и условий бизнеса, а также от долгосрочных целей и стратегии управления данными.

Узнать более подробно о подходах Инмона и Кимбалла можно в видео:
Обратите внимание, что подходы Инмана и Кимбалла – не единственные, которые используются в проектировании архитектуры КХД. Если вам нужна помощь с поиском наиболее подходящей методологии для вашей задачи, обратитесь к специалистам Conteq – мы всегда рады помочь!

Как DWH помогает бизнесу развиваться

Data Warehouse помогает бизнесу получать ценные инсайты и принимать обоснованные решения на основе данных. Так, DWH создает единую точку доступа к информации, упрощая доступ и анализ данных для руководителей и сотрудников на всех уровнях организации.

Корпоративное хранилище данных предоставляет возможность проведения сложных аналитических запросов и формирования детализированных отчетов, помогая бизнесу понять текущее состояние дел, выявить тренды и прогнозировать будущие направления развития.

Объединяя возможности бизнес-аналитики и DWH, предприятия используют data-driven подход для решения стратегических задач. Действительно, многие эксперты отмечают неэффектиность BI-аналитики без DWH. Так, BI использует данные из DWH для проведения анализа и создания отчетов. Инструменты business intelligence позволяют специалистам визуализировать данные, строить дашборды, создавать отчеты и анализировать тренды на основе данных, хранящихся в Data Warehouse.
BI и DWH могут масштабироваться в зависимости от потребностей компании и поддерживать разнообразные типы аналитики – от оперативной до стратегической.

Проектирование и создание DWH вместе с Conteq

Компания Conteq оказывает услуги в сфере DWH, направленные на создание и поддержку централизованного хранилища данных, способного поддерживать аналитические нужды организации:

  1. Миграция DWH на другую платформу
  2. Создание хранилища данных (DWH)
  3. Разработка концепции DWH
  4. Техническая поддержка и аудит хранилищ данных

Узнать подробнее

Вопросы и ответы

Что такое Data Warehouse (DWH)?

Data Warehouse (DWH) — это централизованное хранилище данных, в котором данные собираются из различных источников, очищаются, структурируются и подготавливаются для анализа.

Какие основные преимущества использования DWH для бизнеса?

Основные преимущества включают централизацию данных, улучшенную аналитику, возможность построения отчетности, поддержку принятия обоснованных решений, а также анализ больших объемов данных.

Какие этапы включает процесс создания и поддержки DWH?

Этапы включают проектирование структуры данных, интеграцию и загрузку данных, разработку аналитических моделей и отчетов, а также мониторинг и оптимизацию производительности.

Какие типы данных поддерживает DWH?

DWH поддерживает разнообразные типы данных, включая структурированные данные (такие как таблицы и отношения), полуструктурированные данные (например, JSON) и неструктурированные данные (такие как текстовые документы и медиафайлы).

Какие технологии часто используются для реализации DWH?

Технологии включают реляционные базы данных для хранения данных, ETL (Extract, Transform, Load) инструменты для интеграции данных, OLAP (Online Analytical Processing) для аналитической обработки и BI (Business Intelligence) платформы для анализа данных.
2024-07-18 15:15 Полезные статьи