Data Warehouse (DWH) - корпоративные хранилища данных

Data Warehouse (DWH)


DWH объединяет данные из разных источников в единую версию правды, чтобы вы могли извлечь максимум пользы из мощной аналитики и получить преимущество в принятии решений.

Нам доверяют такие бренды как Бургер Кинг, SPAR, Газпромнефть. Для вас мы готовы организовать разбор вашей ситуации бесплатно
Стоимость внедрения проектов DWH считается по запросу:
Пилотный проект DWH
Проект внедрения
Консультация/разбор
от 300 т.р.
бесплатно
от 1,5 млн. р.

Что такое Data Warehouse и как оно
помогает экономить бизнесу

Data Warehouse (DWH, корпоративное хранилище данных, КХД) – единый репозиторий структурированных данных для построения бизнес-аналитики и аналитических отчётов.

В DWH данные поступают из информационных систем, баз данных и других источников: CRM, ERP, кассовых систем, систем бухгалтерского учета и т. д., и хранятся в подробной или агрегированной форме. Отчетность, которая строится на данных хранилища, может быть управленческой, финансовой, регуляторной или аналитической.

Чем более структурированными и актуальными данными владеет компания, тем эффективнее она сможет привлекать новых клиентов, разработать новые стратегии и укреплять свои позиции на рынке.

Современная бизнес-аналитика в сочетании с единым хранилищем данных открывает новые возможности для управления бизнесом.
  • Получайте отчетность быстро и в необходимой детализации
  • Обеспечьте простой доступ к данным для всех бизнес-пользователей
  • Принимайте эффективные решения на основе достоверной информации
Устройство DWH - структура корпоративного хранилища данных)
Data Warehouse (DWH, корпоративное хранилище данных, КХД)
Компания Qlever помогает компания выстраивать грамотную архитектуру управления данными на всех уровнях:

  • На уровне интеграции с источниками данными и настройки ETL/ELT процессов
  • На уровне хранения данных и построения корпоративных хранилищ (DWH)
  • На уровне управления качеством данных и настройки (MDM)
  • На уровне автоматизации работы с отчетностью и визуализации данных по показателям бизнеса
Устройство DWH - структура корпоративного хранилища данных)
Место Data Warehouse (DWH, корпоративное хранилище данных, КХД)
в общей архитектуре управления данными

Пилотный проект от 300*тыс. руб. до конца лета!

Средняя стоимость MVP по DWH начинается от 300* тыс. руб. (привлечение 1 специалиста на 2 недели). Стоимость полного проекта внедрения DWH рассчитывается индивидуально и составляет от 1,5 млн до 4 млн. руб.

Для уточнения стоимости приглашаем вас на первый бесплатный консультационной разбор вашей ситуации с архитектором DWH Qlever
Внедрение дашборда бизнес-аналитики
Вам необходимо DWH, если:
Корпоративное хранилище функционирует отдельно от оперативной базы данных компании. Вы можете исключить негативное влияние на другие процессы и системы, не работая напрямую с базами данных приложений, а отправлять данные в хранилище и обрабатывать их там.
Благодаря своей структурированности и оптимизации данных, КХД позволяет получить быстрый доступ к большим объемам информации без значительного влияния на производительность.
3.
В корпоративных хранилищах в удобном для анализа виде хранятся архивные, исторические данные за разный период, что позволяет проводить анализ трендов во времени. В операционной базе данных такой объем данных хранить нецелесообразно
2.
Если данные хранятся в сотнях тысяч строк, на выполнение стандартных запросов уходит много времени. В хранилище создаются сводные таблицы, агрегирующие данные. С их помощью запросы выполняются быстрее.
5.
Некоторые инструменты BI не могут работать с NoSQL (нереляционными) базами. Такие данные можно переместить в хранилище, где BI-приложения смогут получить к ним доступ.
4.
Хранилище данных структурирует всю корпоративную информацию и позволяет настроить доступ к ней таким образом, что бизнес-пользователи могут использовать только необходимые и доступные им в соответствии с ролевой моделью адаптированные данные.
6.
Хранилище позволяет актуализировать, нормализовать, обогатить данные и объединить их из различных информационных систем, таблиц и других внешних источников в единую структуру, для удобства работы и эффективной аналитики
Вы осуществляете анализ разноформатных данных из разрозненных источников
1.
Вам важно обеспечить исторический анализ данных
Вы работаете с высоконагруженными системами, содержащими критически важные для бизнеса данные
Не все ваши BI инструменты стабильно работают с имеющимися базами данных
Вы хотите ускорить обработку запросов
Вам нужны персональные дашборды и отчеты для конкретных пользователей или подразделений

Чем DWH отличается от обычной базы данных

От SQL-СУБД, Data Lake и Data Mart хранилище отличается следующими критериями:

  • Типы хранимых данных
Обычные базы данных хранят данные строго для определенных подсистем, DWH хранит данные, преобразованные для разных подразделений.

  • Объемы данных
Стандартная БД содержит только актуальную информацию, нужную в данный момент для функционирования определенной системы. КХД сохраняет исторические данные и агрегированные значения.

  • Место в рабочих процессах
Информация обычно сразу попадает в рабочие базы данных, а уже оттуда выборочно в DWH. DWH отражает состояние других баз данных и процессов в компании уже после того, как вносятся изменения в рабочих базах.

    Трехуровневая DWH архитектура

    В отличие от традиционной базы данных, DWH обычно имеет трехуровневую архитектуру:

    • Нижний уровень - одна или несколько БД, которые содержат данные, извлеченные из разных источников, например, из транзакционных баз данных
    • Средний уровень - содержит сервер OLAP для преобразования данных в структуру, подходящую для последующего анализа и сложных запросов
    • Верхний уровень - клиентский, содержащий приложения для анализа, визуализации и отчетности

    Принцип слоеного пирога

    Одна из распространенных моделей проектирования хранилища представляет собой многоуровневую (слоеную) структуру LSA – Layered Scalable Architecture, и обычно содержит в себе:

    • Стейджинг, или операционный слой первичных данных, (Primary Data Layer)
    • Ядро (Core Data Layer)
    • Слой витрин данных (Data Mart Layer)
    • Сервисный слой (Service Layer)
    Принцип слоеного пирога при построении DWH
    КХД - принцип слоеного пирога

    Стейджинг (Primary Data Layer)

    Слой хранения сырых данных, на котором выполняется их загрузка из различных источников в исходном качестве с сохранением истории изменений. Задача слоя – отделить последующие слои хранилища от физического устройства источников данных, способов забора данных и методов выделения дельты изменений.

      Ядро хранилища (Core Data Layer)

      Центральный компонент, в котором вся разрозненная информация приводится к единым структурам и ключам. Именно этот компонент хранилища обеспечивает качество данных, их целостность и полноту.

      Основные подслои ядра:


      • ODS (Operational Data Store) – хранилище оперативных данных, которые используются для построения отчетности в реальном времени, оповещений о проблемах на основе метрик и других операций. Используется, когда необходимы самые актуальные данные, но не требующие ретроспективы.
      • DDS (Detail Data Store) - хранилище максимально детализированных для источников данных, где форматы данных преобразованы к единому виду, а исходные данные обогащаются данными из системы.

        Аналитические витрины (Data Mart Layer)

        Набор структурированных данных, удобных для анализа и использования в дашбордах или других системах-потребителях. Как правило, витрины собирают данные из ядра. Витрины обеспечивают разные представления единых данных под конкретную бизнес-специфику и задачу. Также витрины могут использоваться в качестве мастер данных, например, таких как справочники.

          Сервисный слой (Service Layer)

          Обеспечивает управление всеми вышеописанными уровнями, осуществляет мониторинг данных и оперативное устранение ошибок. Он не содержит данных, но оперирует структурами для работы с качеством данных. Сервисный слой позволяет выполнять сквозной аудит данных (data lineage), использовать общие подходы к выделению дельты изменений и управления загрузкой. Также в слой включаются инструменты для алертинга (alerts), логирования (logging), оркестрации, cтруктурирования и описания данных (data catalog).
            Поможем подобрать DWH архитектуру и Tech Stack
            Какие задачи решает КХД?
            Централизация, интеграция и трансформация данных
            DWH - централизованное хранилище данных из различных источников, которое помогает структурировать их для аналитических целей. В хранилище осуществляется регулярное удаление неактуальных и ошибочных данных, их обогащение и преобразование.
            DWH централизация, интеграция и трансформация данных
            Повышение быстродействия систем аналитики при единовременном снижении нагрузки на информационные системы
              Загрузка больших объемов данных, их оптимизация и обработка аналитических запросов через КХД помогает снизить нагрузку на операционные системы и улучшить производительность транзакционных систем. При этом скорость построения отчетов и дашбордов на основе оптимизированных данных повышается в десятки раз.


              Повышение быстродействия DWH систем аналитики
              Расширение возможностей аналитики и повышение качества принятия решений
              DWH сохраняет исторические данные для проведения анализа трендов во времени, а также предоставляет возможность проводить сложный анализ данных, включая многомерный анализ, детализацию и сверку.
              Благодаря единой версии правды и расширенным возможностям аналитики, DWH помогает принимать эффективные управленческие решения, основанные на данных, а не на интуиции.


              Обеспечение безопасности данных
              КХД предоставляет возможности контролируемого доступа, шифрования и мониторинга активности при работе с конфиденциальными или регулируемыми данными.


              Основные источники данных для работы с корпоративным хранилищем

              Сложности при создании КХД

              В статье рассказываем, с какими проблемами сталкиваются компании при самостоятельном построении хранилища, и как получить ожидаемые результаты от внедрения КХД.

              КХД как инструмент для анализа данных

              • Системы бизнес-аналитики
              Внедрение корпоративного хранилища позволяет хранить и использовать единый набор данных для анализа и визуализации в BI

              • Data Mining
              Хранение текущих и исторических данных в едином источнике помогает найти скрытые закономерности и спрогнозировать события

              • Машинное обучение
              Слой аналитических витрин в хранилище выполняет роль прикладных витрин данных для моделей машинного обучения
                Qlever Solutions
                поможет вам:
                для грамотного внедрения с нуля или для повышения производительности, устранения ошибок и расширения возможностей подключения к инструментам визуализации имеющегося хранилища
                Провести аудит КХД и составить дорожную карту
                для максимального использования возможностей современного ПО или в рамках политики импортозамещения
                Мигрировать на новые версии ПО или на российскую КХД систему
                от создания концепции, подбора методологии и построения DWH архитектуры в зависимости от ваших задач – требований к быстродействию и отчетам, до тестирования и поддержки
                Внедрить КХД под ключ
                Мы внедряем хранилища данных, используя масштабируемые технологии и гибридные методологии, адаптируя лучшие практики под ваши задачи.
                Архитектура DWH и инструменты для построения хранилища данных подбираются индивидуально в зависимости от целей, требований и возможностей заказчика.

                Инструменты и стэк

                Порядок разработки хранилища данных

                1. Аудит внутренних и внешних процессов компании, источников и типов данных
                2. Создание концепции и стратегии развития КХД, предоставление вариантов реализации, выбор методологий и инструментов для построения
                3. Разработка, тестирование и внедрение хранилищ данных
                4. Техническая поддержка и масштабирование КХД
                  Узнайте больше о
                  Data Warehouse
                  Ознакомьтесь с методологиями проектирования корпоративных хранилищ данных, нюансами разработки и успешными кейсами внедрения корпоративного хранилища данных
                  Извлекайте максимум из данных
                  Оставьте заявку на разработку дорожной карты по построению DWH и наши эксперты подготовят ее для вас бесплатно. Для разработки дорожной карты необходимо проведение интервью.