Кхд хранилище данных что это
Корпоративные хранилища данных. Интеграция систем. Проектная документация.
Что такое корпоративное хранилище данных (Data Warehouse) и кому его продавать
Чтобы продавать, надо понимать что продаем
Определимся с терминологией и понятиями. Корпоративное хранилище данных (Data Warehouse) – это не система ключевых показателей эффективности (КПЭ, KPI), это не большая база данных, это не аналитический OLAP-инструмент, это не интеллектуальная система, позволяющая добывать новые данные и получать статистические зависимости, это не система единой НСИ – это все не ХД, если говорить о нем в контексте отдельно взятого пункта.
Корпоративное хранилище данных – это специальным образом организованный массив данных предприятия (организации), обрабатываемый и хранящийся в едином аппаратно-программном комплексе, который обеспечивает быстрый доступ к оперативной и исторической информации, многомерный анализ данных (KPI по различным измерениям), получение прогнозов и статистики в разрезах согласованной нормативно-справочной информации (НСИ).
Потенциальные клиенты на корпоративное хранилище данных и что они получают?
Как определить потенциальных корпоративных клиентов, которым необходимо хранилище данных?
Какие выгоды клиент получает от внедрения корпоративного хранилища данных?
Из чего состоит корпоративное хранилище данных
Из каких компонентов строит корпоративное хранилище данных с технической точки зрения?
Компоненты корпоративного хранилища данных предприятия
Как выглядят компоненты корпоративного хранилища данных (модель данных, ETL-процессы, витрины данных)
Приведем наглядные примеры модели данных, реализации ETL-процесса, формы поддержки единой НСИ, витрин данных.
Логическая модель данных.
Определяет сущности, их атрибуты и связи между ними.
ETL процесс устранения дубликатов в исходных данных
Форма ввода данных для формирования единого справочника
Витрина данных в форме табличного отчета
Витрина данных с графиком и цветовым
выведением данных по заданному условию
Витрина данных с графиком
Сопутствующее программное и аппаратное обеспечение
Прежде всего, помимо самих услуг на разработку корпоративного хранилища данных, продаются еще и лицензии как на серверное програнное обеспечение (ОС, базу данных, сервер приложений и др.), так и на клиентские места (средства антивирусной защиты и обеспечения безопасности).
Возможно, существующие сервера клиента не предназначены для развертывания хранилища данных. Необходимо выдвигать к ним требования и продавать потенциальному клиенту «железо».
Помимо самих серверов для хранения значительного объема информации необходимы дисковые массивы.
Намереваясь строить корпоративное хранилище данных, потенциальный клиент не всегда понимает как он будет обеспечивать резервирование. Зачастую существующие у клиента системы резервного копирования не способны одномоментно подключить к резервированию объемы данных от 20-30 Тб.
Как правило, специалистам и пользователям клиента требуется прохождение курсов обучения.
Что такое DWH и почему без них данные компании почти бесполезны
Тем, кто работает в крупном бизнесе, периодически приходится слышать три магические буквы — DWH. Узнав расшифровку этой аббревиатуры — data warehouse, можно догадаться, что это имеет отношение к данным. А вот чем DWH отличается от простых баз данных, почему вокруг них снуют рои бизнес-аналитиков и зачем вашей компании иметь такую штуку — это всё еще непонятно. Разбираемся в статье.
DWH — что это и в чем отличие от баз данных
Data warehouse — склад всех нужных и важных для принятия решений данных компании.
Но есть же всякие базы данных внутри фирмы, разве они не DWH? Например, СУБД с клиентами, складскими запасами или покупками. Где разница между обычной базой данных и DWH?
Короче говоря, DWH — это система данных, отдельная от оперативной системы обработки данных. В корпоративных хранилищах в удобном для анализа виде хранятся архивные данные из разных, иногда очень разнородных источников. Эти данные предварительно обрабатываются и загружаются в хранилище в ходе процессов извлечения, преобразования и загрузки, называемых ETL. Решения ETL и DWH — это (упрощенно) одна система для работы с корпоративной информацией и ее хранения.
Что дают DWH-решения для BI и принятия решений в компании
Понятное дело, что просто так тратить деньги и время на консервирование кучи разных записей, которые и так можно накопать в других базах данных, никто не станет. Ответ заключается в том, что DWH необходима для того, чтобы делать BI — business intelligence.
Что такое BI с DWH? Бизнес-аналитика (BI) — это процесс анализа данных и получения информации, помогающей компаниям принимать решения.
Если бы такого аналитического отчета не было — управленцам пришлось бы искать проблему наугад.
Логичный вопрос: казалось бы, зачем держать для этого всего DWH? Аналитики вполне могут ходить в базы данных разных систем и просто выдергивать оттуда то, что им надо.
Ответ: так, конечно, тоже можно делать. Но — не нужно. И вот почему:
Для работы с большими данными используют различные решения, обрабатывающие информацию из DWH. SAS, VK Cloud Solutions (бывш. MCS) и другие компании предлагают различные варианты коробочных и облачных решений под такие задачи.
Что такое Data Warehouse (DWH) и зачем крупному бизнесу корпоративное хранилище данных
Данные — новая нефть. Чем больше их у компании, тем эффективнее она сможет привлекать новых клиентов, разрабатывать стратегии развития и укреплять свою позицию на рынке.
Для хранения данных используются специальные типы хранилищ — Data Warehouse. Разберемся, чем DWH отличается от других способов хранения данных, как используются такие решения и для каких компаний они актуальны.
DWH: чем отличается корпоративное хранилище от обычных БД
Бизнес стал активно интересоваться корпоративными хранилищами еще в конце прошлого века. Их внедряли для увеличения скорости реагирования на изменения, мониторинга показателей эффективности и автоматизации процессов. Разные приложения отвечали за разные процессы: одни использовались для финансовых операций, другие — для координации цепочек поставок, третьи помогали анализировать показатели продаж.
Однако такой подход привел к тому, что ключевые данные бизнеса хранились разрозненно. Компаниям требовалось решение, которое бы позволило анализировать информационную картину целиком, а не данные из разных систем по отдельности.
Для решения этой проблемы был создан особый инструмент — корпоративное хранилище данных, или Data Warehouse. Фактически DWH — это предметно-ориентированная база данных, которая консолидирует важную бизнес-информацию и позволяет в автоматическом режиме подготавливать консолидированные отчеты.
Data Warehouse — это единое корпоративное хранилище архивных данных из разных источников (систем, департаментов и прочее). Цель Data Warehouse — обеспечить пользователя (компанию и ее ключевых лиц) возможностью принимать верные решения в ключе управления бизнесом на основе целостной информационной картины.
DWH — это не просто база данных
Корпоративное хранилище данных отличается от обычных БД, используемых в бизнесе, по нескольким параметрам:
Как бизнес использует DWH
DWH — не только склад важных данных компании, но еще и основа бизнес-аналитики (BI). Именно из корпоративного хранилища компания получает сведения, необходимые для принятия управленческих и стратегических решений.
Давайте на простом примере посмотрим, как это работает.
Корпоративное хранилище позволяет не искать решение вслепую, а выявить источники проблемы. Обычные базы данных просто не позволяют этого сделать, потому что:
Почему DWH — эффективный инструмент аналитики
Корпоративное хранилище играет роль большого склада данных. Давайте посмотрим, в погоне за какими возможностями компании организовывают DWH.
Структура DWH
Data Warehouse состоит из нескольких уровней:
DWH и Business Intelligence
Актуальные инструменты бизнес-аналитики (BI) вкупе с возможностями DWH позволяют принимать управленческие решения с гарантированным результатом. Благодаря эффективному анализу больших массивов данных менеджмент компании также может выдвигать гипотезы, построенные на реальных бизнес-показателях, и тестировать их.
Data Warehouse не только помогает решать конкретные прикладные задачи (например, увеличение прибыли, снижение издержек), но и выстраивать стратегию развития компании на основе data-driven подхода.
Архитектура хранилищ данных: традиционная и облачная
Привет, Хабр! На тему архитектуры хранилищ данных написано немало, но так лаконично и емко как в статье, на которую я случайно натолкнулся, еще не встречал.
Предлагаю и вам познакомиться с данной статьей в моем переводе. Комментарии и дополнения только приветствуются!
Введение
Итак, архитектура хранилищ данных меняется. В этой статье рассмотрим сравнение традиционных корпоративных хранилищ данных и облачных решений с более низкой первоначальной стоимостью, улучшенной масштабируемостью и производительностью.
Хранилище данных – это система, в которой собраны данные из различных источников внутри компании и эти данные используются для поддержки принятия управленческих решений.
Компании все чаще переходят на облачные хранилища данных вместо традиционных локальных систем. Облачные хранилища данных имеют ряд отличий от традиционных хранилищ:
Традиционная архитектура хранилища данных
Следующие концепции освещают некоторые из устоявшихся идей и принципов проектирования, используемых для создания традиционных хранилищ данных.
Трехуровневая архитектура
Довольно часто традиционная архитектура хранилища данных имеет трехуровневую структуру, состоящую из следующих уровней:
Kimball vs. Inmon
Два пионера хранилищ данных: Билл Инмон и Ральф Кимбалл предлагают разные подходы к проектированию.
Подход Ральфа Кимбалла основывается на важности витрин данных, которые являются хранилищами данных, принадлежащих конкретным направлениям бизнеса. Хранилище данных — это просто сочетание различных витрин данных, которые облегчают отчетность и анализ. Проект хранилища данных по принципу Кимбалла использует подход «снизу вверх».
Подход Билла Инмона основывается на том, что хранилище данных является централизованным хранилищем всех корпоративных данных. При таком подходе организация сначала создает нормализованную модель хранилища данных. Затем создаются витрины размерных данных на основе модели хранилища. Это известно как нисходящий подход к хранилищу данных.
Модели хранилищ данных
В традиционной архитектуре существует три общих модели хранилищ данных: виртуальное хранилище, витрина данных и корпоративное хранилище данных:
Звезда vs. Снежинка
Схемы «звезда» и «снежинка» — это два способа структурировать хранилище данных.
Схема типа «звезда» имеет централизованное хранилище данных, которое хранится в таблице фактов. Схема разбивает таблицу фактов на ряд денормализованных таблиц измерений. Таблица фактов содержит агрегированные данные, которые будут использоваться для составления отчетов, а таблица измерений описывает хранимые данные.
Денормализованные проекты менее сложны, потому что данные сгруппированы. Таблица фактов использует только одну ссылку для присоединения к каждой таблице измерений. Более простая конструкция звездообразной схемы значительно упрощает написание сложных запросов.
Схема типа «снежинка» отличается тем, что использует нормализованные данные. Нормализация означает эффективную организацию данных так, чтобы все зависимости данных были определены, и каждая таблица содержала минимум избыточности. Таким образом, отдельные таблицы измерений разветвляются на отдельные таблицы измерений.
Схема «снежинки» использует меньше дискового пространства и лучше сохраняет целостность данных. Основным недостатком является сложность запросов, необходимых для доступа к данным — каждый запрос должен пройти несколько соединений таблиц, чтобы получить соответствующие данные.
ETL vs. ELT
ETL и ELT — два разных способа загрузки данных в хранилище.
ETL (Extract, Transform, Load) сначала извлекают данные из пула источников данных. Данные хранятся во временной промежуточной базе данных. Затем выполняются операции преобразования, чтобы структурировать и преобразовать данные в подходящую форму для целевой системы хранилища данных. Затем структурированные данные загружаются в хранилище и готовы к анализу.
В случае ELT (Extract, Load, Transform) данные сразу же загружаются после извлечения из исходных пулов данных. Промежуточная база данных отсутствует, что означает, что данные немедленно загружаются в единый централизованный репозиторий.
Данные преобразуются в системе хранилища данных для использования с инструментами бизнес-аналитики и аналитики.
Организационная зрелость
Структура хранилища данных организации также зависит от его текущей ситуации и потребностей.
Базовая структура позволяет конечным пользователям хранилища напрямую получать доступ к сводным данным, полученным из исходных систем, создавать отчеты и анализировать эти данные. Эта структура полезна для случаев, когда источники данных происходят из одних и тех же типов систем баз данных.
Хранилище с промежуточной областью является следующим логическим шагом в организации с разнородными источниками данных с множеством различных типов и форматов данных. Промежуточная область преобразует данные в обобщенный структурированный формат, который проще запрашивать с помощью инструментов анализа и отчетности.
Одной из разновидностей промежуточной структуры является добавление витрин данных в хранилище данных. В витринах данных хранятся сводные данные по конкретной сфере деятельности, что делает эти данные легко доступными для конкретных форм анализа.
Например, добавление витрин данных может позволить финансовому аналитику легче выполнять подробные запросы к данным о продажах, прогнозировать поведение клиентов. Витрины данных облегчают анализ, адаптируя данные специально для удовлетворения потребностей конечного пользователя.
Новые архитектуры хранилищ данных
В последние годы хранилища данных переходят в облако. Новые облачные хранилища данных не придерживаются традиционной архитектуры и каждое из них предлагает свою уникальную архитектуру.
В этом разделе кратко описываются архитектуры, используемые двумя наиболее популярными облачными хранилищами: Amazon Redshift и Google BigQuery.
Amazon Redshift
Amazon Redshift — это облачное представление традиционного хранилища данных.
Redshift требует, чтобы вычислительные ресурсы были подготовлены и настроены в виде кластеров, которые содержат набор из одного или нескольких узлов. Каждый узел имеет свой собственный процессор, память и оперативную память. Leader Node компилирует запросы и передает их вычислительным узлам, которые выполняют запросы.
На каждом узле данные хранятся в блоках, называемых срезами. Redshift использует колоночное хранение, то есть каждый блок данных содержит значения из одного столбца в нескольких строках, а не из одной строки со значениями из нескольких столбцов.
Redshift использует архитектуру MPP (Massively Parallel Processing), разбивая большие наборы данных на куски, которые назначаются слайсам в каждом узле. Запросы выполняются быстрее, потому что вычислительные узлы обрабатывают запросы в каждом слайсе одновременно. Узел Leader Node объединяет результаты и возвращает их клиентскому приложению.
Клиентские приложения, такие как BI и аналитические инструменты, могут напрямую подключаться к Redshift с использованием драйверов PostgreSQL JDBC и ODBC с открытым исходным кодом. Таким образом, аналитики могут выполнять свои задачи непосредственно на данных Redshift.
Redshift может загружать только структурированные данные. Можно загружать данные в Redshift с использованием предварительно интегрированных систем, включая Amazon S3 и DynamoDB, путем передачи данных с любого локального хоста с подключением SSH или путем интеграции других источников данных с помощью API Redshift.
Google BigQuery
Архитектура BigQuery не требует сервера, а это означает, что Google динамически управляет распределением ресурсов компьютера. Поэтому все решения по управлению ресурсами скрыты от пользователя.
BigQuery позволяет клиентам загружать данные из Google Cloud Storage и других читаемых источников данных. Альтернативным вариантом является потоковая передача данных, что позволяет разработчикам добавлять данные в хранилище данных в режиме реального времени, строка за строкой, когда они становятся доступными.
BigQuery использует механизм выполнения запросов под названием Dremel, который может сканировать миллиарды строк данных всего за несколько секунд. Dremel использует массивно параллельные запросы для сканирования данных в базовой системе управления файлами Colossus. Colossus распределяет файлы на куски по 64 мегабайта среди множества вычислительных ресурсов, называемых узлами, которые сгруппированы в кластеры.
Dremel использует колоночную структуру данных, аналогичную Redshift. Древовидная архитектура отправляет запросы тысячам машин за считанные секунды.
Для выполнения запросов к данным используются простые команды SQL.
Panoply
Panoply обеспечивает комплексное управление данными как услуга. Его уникальная самооптимизирующаяся архитектура использует машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для моделирования и рационализации передачи данных от источника к анализу, сокращая время от данных до значения как можно ближе к нулю.
Интеллектуальная инфраструктура данных Panoply включает в себя следующие функции:
По ту сторону облачных хранилищ данных
Облачные хранилища данных — это большой шаг вперед по сравнению с традиционными подходами к архитектуре. Однако пользователи по-прежнему сталкиваются с рядом проблем при их настройке:
Что такое DWH
Стойкая потребность в корпоративных хранилищах данных появилась еще в 90-х годах 20-го столетия. В этот период в бизнес-среде активно стали применяться информационные системы. Они применялись компаниями для контроля многих показателей эффективности работы, обеспечивая возможность мгновенно реагировать на их изменения. Каждое из приложений локально автоматизировало процесс производства или продажи товара, выполнение бухгалтерских расчетов, проведение банковских операций, позволяло составлять аналитику. Основные сложности на этом этапе состояли в разных рабочих схемах различных систем, что приводило к расхождению информации. Не было возможности получать консолидированные данные, позволяющие создать полноценную картину из отдельных прикладных систем.
Решить данную проблему призвано корпоративное хранилище данных – Data Warehouse, или DWH. Это предметно-ориентированная база данных, позволяющая автоматически готовить консолидированные отчеты и выполнять интеграцию бизнес-анализа. Благодаря ей пользователь получает возможность своевременно принимать правильные решения по управлению на основе целостной информационной картины. Так в чем отличие DWH от обычных баз данных? Почему она настолько привлекает внимание бизнес-аналитиков? Нужна ли она вашей компании? Постараемся найти ответы на эти вопросы.
Отличия DWH от других баз данных
Data Warehouse – это хранилище данных, которые нужны вашей компании для принятия решений. От обычных баз они отличаются:
То есть ответ запрос: DWH что это прост – это отдельная от оперативной системы база для хранения архивной информации от разных источников. Она работает совместно с процессами извлечения, загрузки или преобразования корпоративных данных (ETL). В результате получается единая система для хранения корпоративных сведений и работы с ними.
Зачем нужен DWH нужен бизнесу?
DWH хранилище – обязательный спутник любой бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence). Оно принимает непосредственное участие в анализе данных и позволяет получать информацию, которая потребуется персоналу или руководителю при принятии соответствующих решений. На примере это выглядит так:
Если не использовать Data Warehouse, причину падения прибыли пришлось бы искать наугад, каждый раз проверяя теорию на практике до тех пор, пока не будет выявлена проблема. А это все заняло бы очень много времени. Ненамного быстрее была бы и работа с классическими базами данных. Маркетологу пришлось бы заходить в разные хранилища, пытаясь отыскать в них нужную информацию, сопоставлять ее.
Но это не единственные преимущества применения DWH. Единое хранилище данных обеспечивает:
На основе Data Warehous создаются и индивидуальные решения под большие объемы данных. Многие разработчики создают персональные коробочные и облачные проекты специально под такие задачи.
Структура DWH
Хранилище данных – это сложная технология с непростой архитектурой, состоящая из нескольких уровней:
Разработкой DWH должны заниматься опытные люди. Те, кто обладает глубокими профессиональными знаниями в данной области. Только так можно будет получить продукт, простой и эффективный в использовании.
Эффективность DWH в бизнес-аналитике
Современная бизнес-аналитика в комплексе с единым хранилищем данных открывает новые возможности для управления бизнесом. Специалисты получили уникальные ресурсы для построения теории и проведения экспериментов, подтверждающих или опровергающие ее, оперируя огромным количеством реальных показателей. В итоге в работу запускается не теоретическая модель, а реально работающий проект, который гарантированно дает высокий результат.
Правильное управление компанией – это не только повышение прибыли. Оно может быть направлено на расширение производственных мощностей, повышение благосостояния сотрудников, лояльности со стороны клиентов, формирования солидного образа и другие мероприятия, которые в перспективе будут способствовать стабильности бизнеса. И все эти показатели позволяет анализировать комплекс из Business Intelligence и Data Warehous. А что было бы без них? Как правило, это попадание пальцем в небо, тория вероятности, которую можно проверить только на практике. А это трата времени и денег, нанесение ущерба бизнесу.
Более подробные консультации из данной области, нюансах создания продукта высокого качества и техническую поддержку можно получить у специалистов компании Xelent.