Сегодня данные – это не просто цифры в таблицах, а стратегический актив, определяющий успех бизнеса, и компании, которые умеют правильно использовать информацию, получают значительное преимущество перед конкурентами. Так, например, существуют мнения, утверждающие, что предприятия, которые вне уже внедрили и активно используют хранилища данных, повышают эффективность аналитики в среднем на 30%.
Но как превратить поток информации в осмысленные решения? Здесь на помощь приходят корпоративные хранилища данных (КХД/Data Warehouse/DWH) – системы для сбора, обработки и анализа информации в форме, максимально удобной для принятия стратегических решений. Современные DWH не только собирают и хранят данные, но и интегрируют их из различных источников: от операционных систем до облачных платформ, позволяя бизнесу получать глубокий и всесторонний анализ деятельности. Давайте разберемся, какие основные виды хранилищ существуют и кратко обсудим их плюсы и минусы.
Узнать подробнее про структуру DWH
Но как превратить поток информации в осмысленные решения? Здесь на помощь приходят корпоративные хранилища данных (КХД/Data Warehouse/DWH) – системы для сбора, обработки и анализа информации в форме, максимально удобной для принятия стратегических решений. Современные DWH не только собирают и хранят данные, но и интегрируют их из различных источников: от операционных систем до облачных платформ, позволяя бизнесу получать глубокий и всесторонний анализ деятельности. Давайте разберемся, какие основные виды хранилищ существуют и кратко обсудим их плюсы и минусы.
Узнать подробнее про структуру DWH
Виды корпоративных хранилищ данных
Корпоративное реляционное хранилище данных
Корпоративное реляционное хранилище (Enterprise Data Warehouse, EDW) представляет собой централизованную базу данных, организованную по принципу реляционной модели. Это означает, что данные хранятся в структурированном виде, с четко определенными взаимосвязями между таблицами.
Плюсы:
Минусы:
Плюсы:
- Высокая надежность и структурированность данных.
- Гибкость в аналитических запросах.
- Поддержка сложных бизнес-правил.
- Высокий уровень безопасности.
Минусы:
- Дорогостоящее развертывание и обслуживание.
- Требует значительных вычислительных ресурсов.
- Ограниченная масштабируемость по сравнению с облачными решениями.
Облачное хранилище данных (Cloud Data Warehouse)
Облачные хранилища данных работают на мощностях сторонних провайдеров (AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake и др.). Они обеспечивают гибкость, масштабируемость и высокую скорость обработки данных.
Плюсы:
Минусы:
Плюсы:
- Масштабируемость: можно быстро увеличивать или уменьшать объем хранилища.
- Оплата за фактическое использование ресурсов.
- Высокая скорость обработки данных за счет мощных облачных вычислений.
- Автоматические обновления и минимальные затраты на поддержку.
Минусы:
- Зависимость от интернет-соединения.
- Возможные риски безопасности (данные находятся на сторонних серверах).
- Долгосрочные затраты могут превысить расходы на локальные решения.
Озера данных (Data Lake)
Озеро данных (Data Lake) — это хранилище, в котором данные хранятся в исходном, необработанном виде, позволяя сохранять огромные объемы разнородной информации (структурированной, неструктурированной, полу-структурированной) и применять к этим данным аналитику на различных этапах обработки.
Плюсы:
Минусы:
Плюсы:
- Гибкость: можно хранить любые типы данных.
- Масштабируемость: подходит для работы с большими объемами информации.
Минусы:
- Требуется сложная настройка и управление.
- Риск превращения в "болото данных" (если нет четкой структуры и политики управления).
- Высокий порог входа для бизнеса без опыта работы с Big Data.
Как выбрать корпоративное хранилище данных?
При выборе КХД необходимо учитывать несколько факторов:
- Объем и тип данных – если у вас структурированные данные, EDW может оказаться лучше. Если нужно хранить неструктурированную информацию, Data Lake будет удобнее.
- Скорость обработки и аналитики – если важна быстрая обработка больших массивов, облачные решения могут дать значительное преимущество.
- Безопасность и соответствие требованиям – для компаний, работающих с чувствительными данными, лучше подходят локальные EDW благодаря повышенному контроля над безопасностью.
- Стоимость – облачные решения привлекательны из-за гибкой модели оплаты, но в долгосрочной перспективе могут оказаться дороже локальных систем.
- Поддержка ETL/ELT-процессов – процессы ETL (Extract, Transform, Load) и ELT (Extract, Load, Transform) позволяют извлекать информацию из различных источников, трансформировать её в нужный формат и загружать в хранилище. Поэтому при выборе DWH важно учитывать совместимость с ETL-инструментами или наличие встроенных инструментов трансформации данных.
Заключение
Выбор корпоративного хранилища данных зависит от конкретных потребностей бизнеса. Так, реляционные хранилища данных подходят для четко структурированных данных и сложных бизнес-аналитических задач. Облачные решения предоставляют гибкость и скорость работы. Озера данных дают возможность хранить и анализировать огромные объемы разнородной информации. Главное — определить приоритеты и выбрать систему, которая обеспечит максимальную пользу для вашей компании, и специалисты компании Conteq готовы вам с этим помочь!
Мы оказываем услуги в сфере DWH, направленные на создание и поддержку централизованного хранилища данных, способного поддерживать аналитические нужды организации:
Узнайте подробнее о наших предложениях, задав вопрос специалисту
Типовой проект разработки КДХ: запросить презентацию
Мы оказываем услуги в сфере DWH, направленные на создание и поддержку централизованного хранилища данных, способного поддерживать аналитические нужды организации:
- Миграция DWH на другую платформу
- Создание хранилища данных (DWH)
- Разработка концепции DWH
- Техническая поддержка и аудит хранилищ данных
Узнайте подробнее о наших предложениях, задав вопрос специалисту
Типовой проект разработки КДХ: запросить презентацию
Вопросы и ответы
Какую структуру имеют DWH?
В чем разница между DWH и Data Lake?
В чем разница между DWH и Data Mart?
В чем разница между DWH и базой данных?
- Стейджинг (Staging Area) – временное хранилище для загрузки и очистки данных.
- Ядро хранилища (Core DWH) – централизованное место хранения нормализованных данных.
- Аналитическая витрина (Data Mart) – оптимизированные представления данных для конкретных бизнес-задач.
- Сервисный слой (Service Layer) – интерфейс для предоставления данных BI-системам и аналитическим инструментам.
В чем разница между DWH и Data Lake?
- DWH – структурированное хранилище, предназначенное для аналитики, с четкой схемой данных.
- Data Lake – хранит сырые, необработанные данные любых типов без строгой структуры, используется для Big Data и машинного обучения.
В чем разница между DWH и Data Mart?
- DWH – централизованное хранилище данных для всей организации.
- Data Mart – подмножество DWH, предназначенное для определенного отдела (например, финансы или маркетинг).
В чем разница между DWH и базой 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.
