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.
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.
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.
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
Загрузка больших объемов данных, их оптимизация и обработка аналитических запросов через DWH 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.
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
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:
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.
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 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.
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.