Форма обратной связи
Узнайте, как опыт Qlever способен помочь вашей компании.
Запросить консультацию
Data Warehouse (DWH)
Чем более структурированными и актуальными данными владеет компания, тем эффективнее она сможет привлекать новых клиентов, разработать новые стратегии и укреплять свои позиции на рынке.
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.
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.
Запросить консультацию
Data Warehouse (DWH, хранилище данных) – 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.
Современная бизнес-аналитика в сочетании с единым хранилищем данных открывает новые возможности для управления бизнесом.
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.
Современная бизнес-аналитика в сочетании с единым хранилищем данных открывает новые возможности для управления бизнесом.
Вам необходимо DWH, если:
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.
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, DWH позволяет получить быстрый доступ к большим объемам информации без значительного влияния на производительность.
Благодаря своей структурированности и оптимизации данных, DWH 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.
Вам важно обеспечить исторический анализ данных
Вы работаете с высоконагруженными системами, содержащими критически важные для бизнеса данные
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.
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
Как работает DWH?
Хранилище преобразует данные из разных источников в формат столбцов или партицированный формат для обеспечения эффективности запросов, далее организует БД в многомерных схемах. BI- инструменты используют схемы, чтобы определить, к каким таблицам данных нужно обращаться.
Какие задачи решает DWH?
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.
Повышение быстродействия систем аналитики при единовременном снижении нагрузки на информационные системы
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.
Благодаря единой версии правды и расширенным возможностям аналитики, DWH помогает принимать эффективные управленческие решения, основанные на данных, а не на интуиции.
Обеспечение безопасности данных
Хранилище предоставляет возможности контролируемого доступа, шифрования и мониторинга активности при работе с конфиденциальными или регулируемыми данными.
Коротко об архитектуре DWH
Если мы говорим о классической схеме, то хранилище представляет собой многоуровневую структуру LSA – Layered Scalable Architecture, и обычно содержит в себе:
- Операционный слой первичных данных (Primary Data Collection Layer)
- Ядро (Core Layer)
- Слой витрин данных (Data Mart Layer)
- Сервисный слой (Service Layer)
Подробнее об архитектуре DWH
Операционный слой первичных данных (Primary Data Collection 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 (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:
Слой витрин данных (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).
Ядро (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.
Слой витрин данных (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).
В чем разница между обычной базой данных и DWH?
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. DWH 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.
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. DWH 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.
Qlever Solutions
поможет вам:
поможет вам:
для грамотного внедрения с нуля или для повышения производительности, устранения ошибок и расширения возможностей подключения к инструментам визуализации имеющегося хранилища
Провести аудит DWH и составить дорожную карту
для максимального использования возможностей современного ПО или в рамках политики импортозамещения
Мигрировать на новые версии ПО или на российскую DWH систему
от разработки концепции, подбора методологии и построения архитектуры в зависимости от ваших задач – требований к быстродействию и отчетам, до тестирования и поддержки
Внедрить DWH под ключ
Мы внедряем хранилища данных, используя масштабируемые технологии и гибридные методологии, адаптируя лучшие практики под ваши задачи.
Архитектура и инструменты для построения хранилища данных подбираются индивидуально в зависимости от целей, требований и возможностей заказчика.
Архитектура и инструменты для построения хранилища данных подбираются индивидуально в зависимости от целей, требований и возможностей заказчика.
Инструменты и стэк
Порядок разработки хранилища данных
- Аудит внутренних и внешних процессов компании, источников и типов данных
- Разработка концепции и стратегии развития DWH, предоставление вариантов реализации, выбор методологий и инструментов для построения
- Разработка, тестирование и внедрение хранилищ данных
- Техническая поддержка и масштабирование DWH
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.
