Что такое edw

Enterprise Data Warehouse: компоненты, основные концепции и типы архитектур EDW

Ежедневно мы принимаем множество решений на основании предыдущего опыта. Наш мозг хранит триллионы бит данных о прошлых событиях и использует эти воспоминания каждый раз, когда мы сталкиваемся с необходимостью принятия решения. Как и люди, компании генерируют и собирают множество данных о прошлом, и эти данные можно использовать для принятия более осознанных решений.

Наш мозг может и обрабатывать, и хранить информацию, а компаниям для работы с данными требуется множество разных инструментов. И одним из самых важных является корпоративное хранилище данных (enterprise data warehouse, EDW).

В этой статье мы расскажем о том, что же такое EDW, каких типов они бывают и какие функции имеют, а также как они используются в обработке данных. Мы объясним, как корпоративные хранилища отличаются от обычных, какие типы хранилищ данных существуют и как они работают. В первую очередь мы хотим дать вам информацию о ценности для бизнеса каждого архитектурного и концептуального подхода к построению хранилища.

Что такое корпоративное хранилище данных?

Enterprise Data Warehouse (EDW) — это разновидность централизованного корпоративного репозитория, хранящего все исторические бизнес-данные корпорации и управляющего ими. Информация обычно поступает от различных систем, например, из ERP, CRM, физических записей и других неструктурированных файлов. Для подготовки данных к дальнейшему анализу их нужно поместить в единое хранилище. Благодаря этому разные подразделения бизнеса могут запрашивать их и анализировать информацию под различными углами. Однако чтобы данные превратились в полезную информацию, они должны пройти долгий путь. Подробнее о том, как данные поступают из источников в инструменты бизнес-аналитики, можно узнать из представленного ниже видео.

Благодаря хранилищу данных компания может обрабатывать гигантские массивы информации без необходимости администрирования множества разных баз данных. Такая практика является перспективным способом хранения данных для бизнес-аналитики (business intelligence, BI) — набора методик/технологий для преобразования «сырых» данных в полезную информацию. Эта система схожа с тем, как хранит информацию человеческий мозг, и важной её частью является EDW.

Компоненты EDW

Существует множество инструментов, используемых для создания корпоративной платформы хранения данных. Давайте вкратце рассмотрим каждый из компонентов и его функции.

Источники данных. Это все источники данных, откуда берутся «сырые» данные и/или где они хранятся. Они могут быть простыми электронными таблицами, неструктурированными файлами, реляционными базами данных SQL, IoT-системами и так далее.

Слой потребления. Существует два основных подхода к получению данных из источников и передаче их в хранилище. Инструменты ETL (extract, transform, load) и ELT (extract, load, transform) подключаются ко всем источникам данных и выполняют их извлечение, преобразование и загрузку в централизованную систему хранения для удобного доступа и анализа. Различие между методиками ETL и ELT заключается в порядке событий. В ETL преобразование происходит на промежуточном этапе, прежде чем данные попадут в EDW. ELT — это более современный подход, в нём все задачи по преобразованию выполняются внутри хранилища, а промежуточный этап отсутствует.

Промежуточный этап (дополнительный). В случае ETL, промежуточный этап — это место, где данные преобразуются перед EDW. Здесь они очищаются, избавляются от дубликатов, разделяются, объединяются и преобразуются в единый формат, соответствующий модели данных хранилища. Промежуточный этап может также включать инструментарий для управления качеством данных.

Слой хранения. Затем данные загружаются в пространство хранения. В методике ELT здесь они могут подвергаться преобразованиям. Но на этом этапе все основные изменения уже внесены, поэтому данные будут загружаться в свои окончательные модели. Как мы говорили, хранилища данных чаще всего являются реляционными базами данных. Также в хранилище данных имеется система управления базами данных и дополнительное хранилище для метаданных.

Модуль метаданных. Если вкратце, метаданные — это данные о данных. Это объяснения, сообщающие пользователям/администраторам, с какой темой/предметной областью связана эта информация. Эти данные могут быть технической метой (например, указанием исходного источника) или бизнес-метой (например, регионом продаж). Все метаданные хранятся в отдельном модуле EDW и управляются менеджером метаданных. В некоторых случаях, может присутствовать дополнительный слой, созданный поверх всей инфраструктуры; он курирует метаданные наподобие слоя виртуализации данных или слоя data fabric (матрицы данных).

Витрины данных (дополнительные). В некоторых случаях в EDW может существовать множество дополнительных подразделов, называемых витринами данных; они создаются специально под конкретную предметную область, бизнес-функцию или группу пользователей. Например, может существовать отдельная витрина данных для маркетинга и витрина данных для финансового отдела.

Слой представления. Последний строительный блок EDW состоит из инструментов, дающих конечному пользователю доступ к данным. Этот слой, также называемый интерфейсом бизнес-аналитики (BI interface), служит в качестве дэшборда для визуализации данных, бизнес-отчётности и вывода отдельных элементов информации для задач наподобие машинного обучения.

Теперь давайте разберёмся, почему такой репозиторий называется корпоративным хранилищем данных, а не просто хранилищем данных.

Ключевые различия между корпоративным и обычным хранилищем данных

По своей природе, любое хранилище данных — это база данных, всегда соединённая с источниками «сырых» данных при помощи инструментов интеграции данных с одной стороны и аналитических интерфейсов с другой. Они предоставляют пространства для хранения, а также механизмы для преобразования, перемещения и представления данных конечному пользователю. Если это так, почему же мы выделяем корпоративную разновидность хранилища?

Различие между обычным и корпоративным хранилищем данных заключается в гораздо более широком архитектурном разнообразии и функциональности. Из-за сложности своей структуры и размеров EDW разбивают на базы данных меньшего объёма, чтобы конечным пользователям было удобнее выполнять запросы к маленьким базам данных. Учитывая это, мы сосредоточились на сфере корпоративных хранилищ, чтобы раскрыть весь спектр функциональности.

Однако размер хранилища — это не единственное, что определяет его техническую сложность, требования к аналитическим и отчётным возможностям, количество моделей данных и сами данные. Чтобы понять, что делает хранилище тем, чем оно является, давайте глубже рассмотрим его фундаментальные концепции и функциональность.

Концепции и функции корпоративных хранилищ данных

Несмотря на многообразие возможностей, в основе любого хранилища лежат фундаментальные концепции и функции. Эти опорные столбы определяют хранилище как техническое явление.

Служит в качестве всеобъемлющего накопителя данных. Корпоративное хранилище данных — это единый репозиторий для всех корпоративных бизнес-данных, появляющихся в организации.

Отражает исходные данные. EDW получает данные из исходных пространств хранения наподобие Google Analytics, CRM, IoT-устройств и так далее. Если данные разбросаны по множеству систем, управлять ими невозможно. То есть EDW предназначено для того, чтобы обеспечить схожесть изначальных исходных данных в одном репозитории. Так как и внутри, и снаружи компании всегда генерируются новые релевантные данные, прежде чем поток данных попадёт в хранилище, ему требуется специализированная инфраструктура для управления им.

Хранение структурированных данных. Хранящиеся в EDW данные всегда стандартизованы и структурированы. Благодаря этому конечные пользователи могут запрашивать их через интерфейсы бизнес-аналитики и формы отчётов. Именно отличает хранилище данных от озера данных. Озёра данных используются для хранения неструктурированных данных с целью анализа. Однако в отличие от хранилищ, озёра данных больше используются дата-инженерами и дата-саентистами для работы с большими массивами «сырых» данных.

Данные ориентированы на предметную область. Основная цель хранилища — это бизнес-данные, которые могут относиться к различным предметным областям. Чтобы понять, к чему относятся данные, они структурируются на основе конкретной предметной области, называемой моделью данных. Примером предметной области может быть регион продаж или суммарные продажи определённого товара. Кроме того, к данным добавляются метаданные, подробно объясняющие, откуда взялся каждый элемент информации.

Зависимость от времени. Собираемые данные обычно являются историческими, потому что объясняют события прошлого. Чтобы понять, когда и в течение какого времени имела место определённая тенденция, подавляющая часть хранимой информации обычно разделена по временным периодам.

Отсутствие изменений. После помещения в хранилище данные больше никогда из него не удаляются. С данными могут выполняться манипуляции, их могут изменять или обновлять из-за изменений в источнике, однако они никогда не должны удаляться, по крайней мере, конечными пользователями. Поскольку мы говорим об исторических данных, их удаление препятствует задачам аналитики. Тем не менее, раз в несколько лет могут происходить ревизии, позволяющие избавляться от нерелевантных данных.

Разобравшись с базовыми принципами, давайте рассмотрим типы реализаций EDW.

Типы корпоративных хранилищ данных

При создании EDW всегда возможна свобода маневра в техническом проектировании его функций. Хранение и обработка данных специфичны и уникальны для различных типов бизнеса. Всегда существуют варианты структуры системы в зависимости от объёмов данных, аналитической сложности, вопросов безопасности и бюджета.

Хранилище данных внутри компании

Хранилище данных на внутренних мощностях компании считается классическим вариантом EDW — локальное выделенное оборудование и ПО компании в нём используются для единого хранения данных. Когда данные хранятся на физических серверах, не нужно настраивать инструменты интеграции данных между несколькими базами данных. Вместо этого EDW можно соединить с источниками данных через API, чтобы постоянно получать информацию и преобразовывать её в процессе. То есть вся работа выполняется или на промежуточном этапе (пространстве, где данные преобразуются, прежде чем попасть в хранилище), или в самом хранилище.

Классическое хранилище данных считается более совершенным, чем виртуальное (о нём мы поговорим ниже), потому что в нём отсутствует дополнительный слой абстракций. Это упрощает работу дата-инженеров и потоки данных на этапе предварительной обработки, а также отчётность.

Недостатки классического хранилища зависят от конкретной реализации, но для большинства бизнесов они таковы:

• дорогостоящая технологическая инфраструктура (и аппаратная, и программная)
• необходимость найма команды дата-инженеров и специалистов DevOps для создания и поддержки всей платформы данных.

Виртуальное хранилище данных

Виртуальное хранилище данных — это тип EDW, используемый в качестве альтернативы классического хранилища. По сути, это несколько виртуально соединённых баз данных, к которым можно выполнять запросы как к единой системе.

Схема связей между абстракцией виртуального хранилища данных и исходными базами данных

Данные могут оставаться в своих источниках: физически они никуда не перемещаются, но всё равно могут получаться при помощи инструментов аналитики. Виртуальные хранилища можно использовать, если вы не хотите разбираться со всей внутренней инфраструктурой, или если данными легко управлять в исходном виде. Однако такой подход имеет множество недостатков:

• Необходимы постоянное обслуживание ПО и оборудования разных баз данных, а также затраты на них.
• Данным, хранящимся в виртуальном хранилище, всё равно нужно ПО преобразования, чтобы сделать их удобоваримыми для конечных пользователей и инструментов отчётности.
• Сложные запросы данных могут занимать слишком много времени, поскольку все необходимые элементы данных могут располагаться в двух отдельных базах данных.

Облачное хранилище данных

Облачное хранилище данных — это центральный репозиторий для информации, который хостится в облаке. В этом случае, база данных предоставляется как управляемый сервис (managed service) поставщика облачных услуг, оптимизированный для аналитики, масштабирования и удобства использования.

Облачные хранилища обычно состоят из слоёв вычислений, хранения и клиента (сервиса). В слое вычислений есть множество вычислительных кластеров узлами, параллельно обрабатывающими запросы. В слое хранения, как понятно из названия, хранятся все виды информации. Слой клиента отвечает за действия по управлению данными.

В данном случае, архитектура облачного хранилища имеет те же преимущества, что и любой другой облачный сервис. Поддержкой его инфраструктуры обычно занимается поставщик облачных услуг, то есть вам не нужно создавать собственные серверы, базы данных и инструментарий для управления хранилищем. Стоимость такого сервиса зависит от объёма памяти и вычислительных мощностей, необходимых для выполнения запросов.

Единственный аспект, который может беспокоить вас — это безопасность данных. Бизнес-данные — это уязвимая информация. Поэтому вам нужно проверить, стоит ли выбранный поставщик услуг доверия в вопросе защиты от утечек и взломов. Это не значит, что хранилище внутри компании более защищено, но в нём безопасность данных находится в ваших собственных руках.

Когда использовать: платформы облачных хранилищ данных — отличный выбор для организаций любого размера, если вам нужно, чтобы всё сделали за вас, в том числе реализовали управляемую интеграцию данных, обслуживание хранилища и поддержку бизнес-аналитики.

Архитектура корпоративного хранилища данных

Хотя существует множество архитектурных решений, тем или иным образом расширяющих возможности хранилищ, мы рассмотрим только самые основные. Если не вдаваться в подробности, весь конвейер данных можно разделить на три слоя:

• Слой «сырых» данных (источников данных)
• Хранилище и её экосистему
• Интерфейс пользователя (инструменты аналитики)

Когда данные загружаются в хранилище, они также могут подвергаться преобразованиям. То есть хранилищу потребуется определённая функциональность для очистки/стандартизации/изменения формата данных. Этот и другие факторы определяют сложность архитектуры. Мы будем рассматривать архитектуру EDW с точки зрения потребностей растущей организации.

Одноуровневая архитектура

После завершения конфигурирования интеграции данных мы можем выбрать хранилище данных. В большинстве случаев, хранилище данных — это реляционная база данных с модулями, позволяющими разделять многомерные данные на связанные с конкретной областью для простоты доступа. В самом примитивном виде система хранения может иметь одноуровневую архитектуру.

Слой отчётности соединён напрямую со всей базой данных EDW

В одноуровневой архитектуре EDW база данных непосредственно соединена с интерфейсами аналитики, к которым могут выполнять запросы конечные пользователи. Из-за установки прямого соединения между EDW и аналитическими инструментами возникает множество сложностей:

• Традиционно считается, что накопитель становится хранилищем, начиная со 100 ГБ данных. Если работать с ними напрямую, это может привести к неаккуратным результатам запросов, а также низкой скорости обработки.
• Для запросов данных непосредственно из хранилища могут потребоваться чёткие формулировки, чтобы система могла отфильтровывать их от нерелевантных данных. Это усложняет работу с инструментами представления.
• Имеются ограниченные возможности обеспечения гибкости и аналитики.

Двухуровневая архитектура (архитектура витрин данных)

В двухуровневой архитектуре между интерфейсом пользователя и EDW добавляется уровень витрин данных. Витрина данных — это низкоуровневый репозиторий, содержащий информацию, относящуюся к конкретной предметной области. Проще говоря, это ещё одна база данных меньшего размера, дополняющая EDW специализированной информацией для отделов продаж, маркетинга, оперативных отделов и так далее.

В двухуровневой архитектуре EDW дополняется витринами данных, предоставляющими данные, относящиеся к конкретной предметной области

Для создания слоя витрин данных требуются дополнительные ресурсы, необходимые для установки оборудования и интеграции этих баз данных в остальную часть платформы данных. Однако такой подход решает проблему запросов: каждый отдел получает более удобный доступ к данным, поскольку его витрина будет содержать только информацию, относящуюся к конкретной области. Кроме того, витрины данных ограничивают доступ к данным для конечных пользователей, что повышает защищённость EDW.

Трёхуровневая архитектура (аналитическая онлайн-обработка)

Поверх слоя витрин данных компании также используют кубы аналитической онлайн-обработки (OLAP). OLAP-куб — это специфический тип базы данных, представляющей данные из нескольких размерностей. Реляционные данные представляют данные всего в двух измерениях (как в таблицах Excel или Google Sheets), а OLAP позволяет компилировать данные в нескольких измерениях и перемещаться между размерностями.

Слой OLAP-кубов может получать информацию из распределённых витрин или напрямую из EDW

Это довольно сложно объяснить на словах, поэтому давайте рассмотрим удобный пример того, как может выглядеть куб.

OLAP-куб, демонстрирующий многомерные данные продаж Источник: oreilly.com

Как видите, куб добавляет данным размерностей. Можно сравнить его с несколькими объединёнными таблицами Excel. Передняя грань куба — это обычная двухмерная таблица, где по вертикали отмечены регионы (Африка, Азия и так далее), а по горизонтали — продажи. Магия начинается, когда мы смотрим на верхнюю грань куба, где продажи сегментированы по маршрутам, а нижняя — по временным периодам. Это и называется многомерными данными.

Ценность OLAP для бизнеса в том, что он позволяет пользователям разрезать и перемешивать данные для компилирования подробных отчётов. Если кубы оптимизированы для работы с хранилищами, их можно использовать и напрямую с EDW для предоставления доступа ко всем корпоративным данным, и по отдельности с каждой витриной данных. Почти все реализации поставщики хранилищ предоставляют в своих реализациях OLAP как сервис. Например, изучите документацию Microsoft по инструменту OLAP компании.

Выше мы обсудили высокоуровневую структуру EDW, применяемую для решения организационных потребностей. Теперь мы рассмотрим технические компоненты, из которых может состоять хранилище.

Разница между хранилищем данных, озером данных и витриной данных

Говоря об архитектуре систем хранения данных, нужно упомянуть такие альтернативы, как использование вместо хранилища витрины или озера данных. Часто их объединяют в одно понятие, поэтому мы уточним определения.

Сравнительная таблица хранилищ, озёр и витрин данных

Хранилища данных в своём традиционном виде предназначены для хранения структурированных данных, представленных в виде удобных столбцов и строк, что упрощает получение исчерпывающих результатов инструментами и конечными пользователями. Хранилища, в основном используемые для бизнес-аналитики, имеют размер от 100 ГБ и до бесконечности. Они получают данные от большого количества внешних и внутренних источников, покрывающих различные области бизнеса. Для полного конфигурирования хранилищ данных внутри компании могут потребоваться месяцы.

Озёра данных используются для хранения огромного количества различной информации, в том числе структурированных, неструктурированных и полуструктурированных данных в «сырых» форматах. Озёра часто используются для машинного обучения, обработки big data и data mining. Последние два года озёра данных используются для бизнес-аналитики: «сырые» данные загружаются в озеро и преобразуются, что является альтернативой процессу ETL. Хотя такой подход имеет плюсы и минусы, озёра данных могут быть слишком запутанными для хранения структурированных данных. Кстати, существует новый гибридный вариант, называющийся data lakehouse.

Также кто-то может путать хранилище данных в целом и витрин данных.

Сравнение трёх видов хранения данных

Витрины данных — это реляционные базы данных в определённой предметной области, содержащие только подмножество данных хранилища, относящееся к конкретному отделу компании, например, к финансовому. Также они могут использоваться в качестве альтернативы хранилищам. Однако из-за их маленького размера (обычно менее 100 ГБ), витрины данных вряд ли могут использоваться крупными корпорациями. Чаще всего витрины используются для сегментирования хранилища на более удобные в работе части. Витрины данных получают информацию от относительно небольшого количества источников, обычно содержат структурированные данные и требуют меньше времени на настройку: обычно 3-6 месяцев в случае решений, находящихся внутри компании.

Технологии корпоративного хранения данных

Понимание существующих инструментов корпоративных хранилищ данных поможет вам разобраться в том, что конкретно соответствует вашим требованиям к платформе данных. На планирование создания хранилища может уйти несколько лет, потраченных на планирование и тестирование, поскольку даже самый простейший его вид имеет огромный масштаб.

Владельца бизнеса может запутать количество используемых вариантов и технологий, поэтому жизненно необходимо консультироваться со специалистами в сфере хранения данных, ETL и бизнес-аналитики. Специалисты способны помочь с техническим аспектом, однако чтобы задать цели для бизнеса, нужно говорить с теми, кто использует в своей работе реальные данные.

В последнее время в создании технологий организационного уровня всё более стандартными становятся облачные/безоблачные технологии. На рынке есть бесчисленное количество поставщиков, предоставляющих услуги data warehousing-as-a-service — это значит, что вы сможете использовать вычислительные мощности и пространство, принадлежащие поставщикам облачных услуг. И в большинстве случаев в рамках своего инструментария бизнес-аналитики поставщики предлагают полностью управляемое масштабируемое хранение данных.

Ниже перечислены самые популярные продукты для облачного хранения данных.

Amazon Redshift — это облачное корпоративное хранилище данных, являющееся частью облачной вычислительной платформы Amazon. Оно позволяет выполнять параллельную обработку больших объёмов данных, соответствующих потребностям компании. Поскольку Redshift является публичным поставщиком облачных услуг, он имеет уклон в сторону самостоятельного управления, то есть для управления ресурсами и серверами вам потребуется команда дата-инженеров. Цена сервиса начинается от $0,25 за час и может масштабироваться до петабайтов данных и тысяч параллельно работающих пользователей.

Google BigQuery — это мультиоблачное хранилище данных, предоставляющее возможности одновременного выполнения запросов к большим объёмам данных различными пользователями. Это serverless-технология, то есть всем управлением должны заниматься вы; слои вычислений и хранения разделены. BigQuery — высокопроизводительное и масштабируемое решение. Существуют тарифы с фиксированной ставкой или подписки по требованию.

Snowflake — это облачное serverless-хранилище данных, построенное поверх технологий AWS. Так как оно предоставляется как решение SaaS, вам не придётся настраивать виртуальное или физическое оборудование, поскольку эти задачи взял на себя Snowflake. Сервис набрал популярность благодаря предоставлению гибких, быстрых и простых в использовании решений для хранения данных и аналитики. Пользователю достаточно лишь выбрать количество и размер вычислительных кластеров. О ценах поставщика можно узнать на этой странице.

Более подробную информацию про облачные хранилища данных, их производительность, возможности интеграции и так далее можно найти в отдельной статье, посвящённой сравнению ключевых игроков на рынке облачного корпоративного хранения данных.

• Data Mining
• Amazon Web Services
• Big Data
• Хранение данных
• Хранилища данных

Что такое хранилище данных? Концепции, особенности и примеры

В современной бизнес-среде организация должна иметь надежную отчетность и анализ больших объемов данных. Предприятиям необходимо собирать и интегрировать данные для различных уровней агрегирования: от обслуживания клиентов до интеграции партнеров и принятия бизнес-решений высшим руководством. Именно здесь на помощь приходят хранилища данных, которые упрощают составление отчетов и анализ. Этот рост объема данных, в свою очередь, увеличивает использование хранилищ данных для управления бизнес-данными.

Чтобы понять важность хранения данных, давайте рассмотрим важные концепции хранения данных.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это процесс сбора, организации и управления данными из разрозненных источников данных для предоставления значимых бизнес-идей и прогнозов соответствующим пользователям.

Данные, хранящиеся в хранилище данных, отличаются от данных, находящихся в операционной среде. Он организован таким образом, что соответствующие данные группируются для облегчения повседневных операций, анализа данных и составления отчетов. Это помогает определять тенденции с течением времени и позволяет пользователям создавать планы на основе этой информации. Таким образом, повышается важность использования хранилищ данных для лиц, принимающих бизнес-решения.

Архитектура хранилища данных

Откройте для себя подход к хранению данных, ориентированный на модели данных

Подходы объединения разнородных баз данных

Для интеграции различных баз данных существует два популярных подхода:

• На основе запросов: Подход, основанный на запросах, в хранилищах данных является традиционным для создания интеграторов и оболочек поверх различных баз данных.
• Обновление: Подход к интеграции данных на основе обновлений является альтернативой подходу на основе запросов и сегодня используется чаще. При таком подходе данные из различных источников заранее объединяются или интегрируются и сохраняются в хранилище данных. Позже сотрудники смогут получить доступ к этим данным для выполнения запросов и анализа данных.

Архитектура хранилища данных

A архитектура хранилища данных использует многомерные модели для определения наилучшего метода извлечения и перевода информации из необработанных данных. Однако при проектировании хранилища данных реального времени бизнес-уровня следует учитывать три основных типа архитектуры.

1. Одноуровневая архитектура
2. Двухуровневая архитектура
3. Трехуровневая архитектура

Использование функций

К основным функциям хранилища данных относятся следующие:

• Предметно-ориентированный: Он предоставляет информацию, касающуюся конкретного предмета, а не текущих операций организации. Примеры тем включают информацию о продукте, данные о продажах, сведения о клиентах и ​​поставщиках и т. д.
• Интегрированный: Он разработан путем объединения данных из нескольких источников, таких как плоские файлы и реляционные базы данных.
• Вариант времени: Данные в DWH предоставляют информацию за определенный исторический момент времени. Таким образом, данные классифицируются в пределах определенного периода времени.
• Энергонезависимая: Энергонезависимые относятся к историческим данным, которые не пропускаются при добавлении новых данных. СХД отделен от операционной базы данных. Это означает, что никаких регулярных изменений в оперативной базе данных в хранилище данных не видно.

Роль конвейеров данных в EDW

Много усилий уходит на раскрытие истинной силы вашего хранилища данных. Вы можете построить надежные, гибкие конвейеры данных с малой задержкой, используя подход ETL на основе метаданных.

Хранилище данных заполняется с помощью конвейеров данных. Они транспортируют необработанные данные из разрозненных источников в централизованное хранилище данных для отчетности и аналитики. Попутно данные преобразуются и оптимизируются.

Однако увеличение объема, скорости и разнообразия сделало традиционный подход к построению конвейеров данных устаревшим. — включая ручное кодирование и реконфигурацию — неэффективны и устарели.

Автоматизация является неотъемлемой частью создания эффективных конвейеров данных, соответствующих гибкости и скорости ваших бизнес-процессов.

Автоматизация конвейера данных

Вы можете легко переносить данные из источника в визуализацию с помощью автоматизация конвейера данных. Это современный подход к заполнению хранилищ данных, требующий разработки функциональных и эффективных потоков данных.

Как мы все знаем, своевременность является одним из важнейших элементов высококачественной бизнес-аналитики. Автоматизированные конвейеры данных помогают быстро сделать данные доступными в хранилище данных.

Вы можете исключить устаревшие, тривиальные или дублированные данные, используя возможности автоматизированных и масштабируемых конвейеров данных. Это максимизирует доступность и согласованность данных для обеспечения высококачественной аналитики.

Благодаря процессу ETL на основе метаданных вы можете легко интегрировать новые источники в свою архитектуру и поддерживать итерационные циклы для ускорения создания отчетов и анализа BI.

Кроме того, вы можете следовать подходу ELT. В ELT вы можете загружать данные непосредственно в хранилище, чтобы использовать вычислительные мощности целевой системы для эффективного выполнения преобразований.

Оптимизация конвейеров данных

Предприятие должно сосредоточиться на создании автоматизированных конвейеров данных, которые могут динамически адаптироваться к меняющимся обстоятельствам — например, добавлению и удалению источников данных или изменению преобразований.

Конечно, перемещение целых баз данных, когда вам нужны данные для отчетности или анализа, может быть крайне неэффективным.

Лучше всего загружать данные постепенно, используя изменение сбора данных для заполнения вашего хранилища данных. Это помогает устранить избыточность и обеспечивает максимальную точность данных.

Другими важными возможностями, необходимыми для создания автоматизированных конвейеров данных, являются инкрементальная загрузка, мониторинг заданий и планирование заданий.

• Добавочная загрузка гарантирует, что вам не придется копировать все данные в хранилище данных каждый раз, когда изменяется исходная таблица. Это гарантирует, что ваше хранилище данных всегда будет точным и актуальным.
• Мониторинг заданий помогает вам понять любые проблемы с вашей текущей системой и позволяет оптимизировать процесс.
• Планирование заданий позволяет пользователям обрабатывать данные ежедневно, еженедельно, ежемесячно или только тогда, когда данные соответствуют определенным триггерам или условиям.

Организация и автоматизация конвейеров данных может исключить ручную работу, обеспечить воспроизводимость и максимизировать эффективность.

Примеры хранилищ данных в различных отраслях

Большие данные стали жизненно важными для Хранилища данных и бизнес-аналитика в нескольких отраслях. Давайте рассмотрим некоторые примеры хранилищ данных в различных секторах.

Инвестиционный и страховой сектор

Фирмы в основном используют хранилища данных для анализа тенденций клиентов и рынка, а также других закономерностей данных в этих секторах. Форекс и фондовые рынки являются двумя основными подсекторами. Здесь хранилища данных играют решающую роль, поскольку разница в один балл может привести к огромным потерям по всем направлениям. СХД обычно используются в этих секторах и ориентированы на потоковую передачу данных в реальном времени.

Розничные сети

Розничные сети используют СХД для распространения и маркетинга. Обычное использование — отслеживание товаров, изучение ценовой политики, отслеживание рекламных предложений и анализ тенденций покупок клиентов. Розничные сети обычно используют системы EDW для нужд бизнес-аналитики и прогнозирования.

Здоровье

Предприятия здравоохранения используют DWH для прогнозирования результатов лечения пациентов. Они также используют его для создания отчетов о лечении и обмена данными со страховыми компаниями, исследовательскими лабораториями и другими медицинскими учреждениями. EDW являются основой систем здравоохранения, поскольку самая последняя и актуальная информация о лечении имеет решающее значение для спасения жизней.

Типы хранилищ данных

Существует три основных типа хранилищ данных. Каждый из них играет свою конкретную роль в операциях по управлению данными.

1- Хранилище корпоративных данных

Хранилище данных предприятия (EDW) — это центральная или основная база данных, облегчающая принятие решений на всем предприятии. Ключевые преимущества наличия EDW включают в себя следующее:

• Доступ к межорганизационной информации.
• Возможность запуска сложных запросов.
• Возможность получения расширенной и дальновидной информации для принятия решений на основе данных и ранней оценки рисков.

2- ODS (хранилище операционных данных)

В ODS хранилище DWH обновляется в реальном времени. Поэтому организации часто используют его для рутинной деятельности предприятия, например, для хранения записей сотрудников. Бизнес-процессы также используют ODS для предоставления данных в EDW.

3- Витрина данных

Это подмножество хранилища данных, которое поддерживает определенный отдел, регион или бизнес-подразделение. Учтите следующее: у вас есть несколько отделов, включая продажи, маркетинг, разработку продуктов и т. д. У каждого отдела будет центральное хранилище, в котором будут храниться данные. Этот репозиторий представляет собой витрина данных.

EDW сохраняет данные из витрины данных в ODS ежедневно/еженедельно (или согласно настройке). ODS действует как промежуточная площадка для интеграции данных. Затем он отправляет данные в EDW для хранения в целях BI.

Создайте свои собственные данные
склад за 4 простых шага

Зачем предприятиям нужны хранилища данных и бизнес-аналитика?

Многие бизнес-пользователи задаются вопросом, почему так важно хранить данные. Самый простой способ объяснить это — различные преимущества для конечных пользователей. К ним относятся:

• Улучшенный доступ конечных пользователей к широкому спектру корпоративных данных.
• Повышенная согласованность данных
• Дополнительная документация данных
• Потенциально снижение вычислительных затрат и повышение производительности.
• Предоставление места для объединения связанных данных из разных источников.
• Создание вычислительной инфраструктуры, способной поддерживать изменения в компьютерных системах и бизнес-структурах.
• Предоставление конечным пользователям возможности выполнять специальные запросы или отчеты без ущерба для производительности операционных систем.

Инструменты и методы хранения данных

Инфраструктура данных большинства организаций представляет собой совокупность различных систем. Например, в организации может быть одна система, которая занимается взаимоотношениями с клиентами, кадрами, продажами, производством, финансами, партнерами и т. д. Эти системы часто плохо интегрированы или не интегрированы вообще. Это затрудняет ответы на простые вопросы, даже если информация доступна «где-то» внутри сети. разрозненные системы данных.

Предприятия могут использовать инструменты СХД для решения этих проблем, создавая единую базу однородных данных. Программные инструменты для экстрагирование и превращение Данные в однородный формат для загрузки в хранилище данных также являются жизненно важными компонентами системы хранения данных.

Инструмент автоматизации корпоративного хранилища данных Astera Software

Astera Data Warehouse Builder ускоряет разработку хранилища данных с нуля. Он поддерживает многочисленные интеграции, автоматизирует моделирование данных и предоставляет высокопроизводительное хранилище данных через унифицированную интуитивно понятную платформу.

ADWB — это управляемый метаданными инструмент автоматизации хранилищ данных с богатым средством моделирования данных и включает в себя все ключевые функции хранилища данных, упомянутые выше. Функциональность реверс-инжиниринга позволяет пользователям создавать базы данных за несколько кликов без написания кода. Аналогично, пользователи могут быстро разрабатывать схемы с нуля с помощью простой функции перетаскивания. На изображениях ниже кратко показано, как работает ADWB.

Функция реверс-инжиниринга в Astera ДВБ

Поток данных для заполнения таблицы измерений в ADWB

После построения схемы и заполнения данных модель данных можно так же быстро перенести в базу данных предприятия.

Узнать больше о как построить свое хранилище данных с нуля с Astera Data Warehouse Builder — высокопроизводительное решение, которое удовлетворяет все потребности вашего бизнеса.

Если вы хотите обсудить свой вариант использования или увидеть живую демонстрацию продукта, сообщите нам об этом, и наш специалисты свяжутся с вами.

Что такое Data Warehouse (DWH)?

Использование Data Warehouse — это один из способов хранения данных. Это отличный вариант для бизнеса, которому необходимо просматривать огромное количество информации из множества источников.

В этой публикации мы рассмотрим, что представляет собой DWH и как оно может помочь вам анализировать вашу информацию.

Data Warehouse: что это?

Хранилище данных или DWH — это Data Management System, включающая в себя огромное количество информации из множества источников. Бизнесы используют Data Warehouse для создания отчетов и аналитической обработки. Используя хранилище, руководители компаний могут обосновывать важные решения, подкрепляя свои идеи качественными и количественными данными.

С помощью DWH вы можете выполнять запросы и просматривать историческую информацию с течением времени, чтобы улучшить процесс принятия решений.

Data Warehouse будет получать информацию из множества источников, включая Relational Databases, транзакционные системы. Для подключения к информации аналитики могут пользоваться Business Intelligence Tools, которые помогают собирать, анализировать, визуализировать, а также составлять отчеты по данным. Поскольку информация постоянно продолжает развиваться, компаниям необходимо использовать ее, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Зачем использовать Data Warehouse?

Конечным результатом создания DWH является:

• получение информации;
• мониторинг производительности;
• улучшение процесса принятия решений.

Используя отчеты, информационные панели и визуализации, аналитики получают все инструменты, необходимые для принятия правильных решений.

Отличие Data Warehouse и других терминов

Когда вы впервые слышите термин «хранилище данных», вы можете подумать о некоторых других терминах, таких как «озеро данных», «база данных» или «витрина данных». Однако это разные вещи, потому что они имеют более ограниченную область применения. Хотя они могут выполнять схожую функцию, структура отличается.

Давайте рассмотрим отличия подробнее:

1. Data Warehouse и Database

Базы данных часто путают с хранилищами, потому что они служат схожей цели. Но следует знать, что Data Warehouse и Database — это разные понятия, поскольку функциональные возможности каждой из них существенно разнятся.

Отличие в том, что Database не предназначены для анализа большого количества информации. Базы данных используются для записи и извлечения информации, а DWH предназначены для анализа больших ее объемов. Можно посмотреть на это так: хранилища содержат информацию из нескольких баз данных.

1. Хранилище данных и Data Lake

Кроме того, DWH отличается от Data Lake. В “озере данных” хранятся Raw Data из нескольких источников, которые используются для определенной цели. Это означает, что вы просматриваете необработанную информацию из чего-то вроде социальных сетей или приложения. Наборы данных создаются во время анализа. Это недорогое хранилище для неотформатированной, неструктурированной информации.

С другой стороны, DWH используются для анализа и обработки информации. В хранилище она уже собрана, согласована с контекстом и готова к анализу. В конечном счете, DWH — это более совершенный инструмент хранения информации, который может использовать большие объемы исторических данных.

1. Data Warehouse и Витрина данных

Витрины данных или Data Mart представляет собой часть DWH. Обычно они предназначены для простой доставки определенной информации конкретному пользователю для конкретного приложения. Витрины данных по своей природе являются одним предметом, а хранилища охватывают несколько предметов.

Data Mart — это часть хранилища данных. Обычно они предназначены для простой доставки определенной информации конкретному пользователю в конкретном приложении. Еще разница в том, что витрина данных является одним предметом, а DWH охватывают несколько предметов.

3 типа Data Warehouses

1. Enterprise Data Warehouse

Корпоративное хранилище — это центральные Databases. Информация в них систематизируется, классифицируется и служит для поиска решений. Такие базы данных будут маркировать, а также разделять информацию по категориям для облегчения доступа.

1. Operational Data Store или Хранилище оперативных данных

В то время как Enterprise Data Warehouse лучше подходит для долгосрочных решений в компаниях, Operational Data Store предпочтительнее использовать для повседневной рутинной деятельности. Operational Data Store постоянно предоставляет обновленную информацию и хранит ту, которая относится к выбранной деятельности.

1. Data Mart или Витрина данных

Витрина данных — это часть DWH. Она разработана для поддержки определенного отдела, команды или функции. Любая передаваемая информация автоматически сохраняется и упорядочивается для последующего использования.

Архитектура хранилища данных

Data Warehouse Architecture — это метод, который вы используете для организации, передачи и представления информации.

Вы можете использовать:

• Basic Data Warehouse или базовую архитектуру;
• Data Warehouse With Staging Area или хранилище с промежуточной областью;
• Data Warehouse With Data Marts или хранилище с промежуточной областью и витриной данных.

Это означает, что вы можете получить данные из DWH, а затем позволить пользователям просматривать отчеты и анализ. Или вы можете разбить их на Data Marts, прежде чем пользователи увидят анализ и отчеты.

Промежуточная область или Staging Area, которую вы видите на некоторых изображениях ниже, используется для очистки и обработки данных перед их помещением на DWH. Это упрощает их подготовку. Рассмотрим детальнее каждую архитектуру хранилища.

1. Basic Data Warehouse

Базовое хранилище данных направлено на минимизацию общего объема информации в файлах, которые хранятся в системе. Он делает это, удаляя любую избыточность в информации, делая ее ясной и легкой для просмотра.

Как вы можете видеть в приведенном ниже примере, эта концепция централизует информацию из различных источников. Затем сотрудники получают доступ к данным прямо со DWH. Эта система полезна для малого и среднего бизнеса, которым нужен простой подход к хранению данных.

1. Data Warehouse With Staging Area

Некоторые хранилища очищают и обрабатывают данные перед перемещением файлов в DWH. В этих системах есть «промежуточные области», где информация просматривается, оценивается, затем удаляется или передается на склад. Это гарантирует, что в программном обеспечении будут храниться только актуальные и полезные данные.

Если вы посмотрите на пример ниже, вы увидите, что промежуточная область или Staging Area расположена между источниками данных и хранилищем. Для предприятий, обрабатывающих большие объемы информации о клиентах, этот процесс будет отфильтровывать нерелевантную информацию, невыгодную вашей команде.

I am text block. Click edit button to change this text. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

1. Data Warehouse With Staging Area and Data Marts

Data Marts или витрины данных добавляют еще один уровень настройки вашего DWH. После того как информация обработана и оценена, Data Marts упорядочивают ее для групп и сотрудников, которые в ней больше всего нуждаются. Это делает ваши отделы значительно более продуктивными, поскольку информация о клиентах доставляется непосредственно им.

В приведенном ниже примере мы можем увидеть, как витрины данных используются для отправки информации в группы продаж и инвентаризации. Это помогает бизнес-лидерам быстрее принимать решения и извлекать выгоду из своевременных маркетинговых возможностей.

Преимущества использования хранилища данных

Основными преимуществами использования DWH являются:

1. Доступ к историческим данным

Большим преимуществом хранения файлов в DWH есть возможность просматривать большой объем исторической информации с течением времени. С помощью хранилища вы можете консолидировать большой объем информации из многих источников, чтобы лучше информировать свои бизнес-решения. Просмотр исторических данных позволит вам анализировать тенденции с течением времени и эффективно вырабатывать стратегию.

1. Комбинирование данных из нескольких источников

С DWH вы будете получать данные из нескольких источников, поэтому у вас будет более полная информационная картина, когда придет время проводить анализ. Например, с витриной вы получаете информацию только от одного субъекта, в отличие от DWH, поскольку они обрабатывают и организуют данные из множества источников.

DWH представляет собой стабильный источник, который используется для просмотра информации на высоком или детальном уровне. В результате этого вы можете внимательно просматривать информацию, а также с высокой скоростью обрабатывать запросы. Data Warehouse содержит высококачественные данные, так как они идут с множества источников, являются согласованными и более точными.

Enterprise Data Warehouse (EDW)

Precisely’s data integration solutions help you unlock valuable data from legacy systems

What is an enterprise data warehouse, or EDW?

An enterprise data warehouse (EDW) is a database, or collection of databases, that centralizes a business’s information from multiple sources and applications, and makes it available for analytics and use across the organization. EDWs can be housed in an on-premise server or in the cloud.

The data stored in this type of digital warehouse can be one of a business’s most valuable assets, as it represents much of what is known about the business, its employees, its customers, and more.

Advantages of organizing an EDW

The maintenance of an enterprise data warehouse solution is advantageous to an organization for many different reasons. Commonly, this kind of data collection and storage is thought of from a marketing or customer relations perspective, and that is certainly one piece of the puzzle.

That is not the only utility of a data warehouse, however. It can also help to make sense of seemingly random pieces of data which are coming into the organization through various inputs, and it can save valuable time by aggregating that information automatically. Organizations are likely to be better positioned for future growth when their data is organized in such a systemic, automated fashion.

Structuring your data

Even for businesses which operate on a relatively small scale, organization and structure are extremely important when it comes to building and maintaining an EDW.

In order for the data to be useful, it has to be stored in a logical, consistent manner. Knowing where you can look for what data, and be sure that the data returned is accurate, is a huge part of the task.

What the data warehouse is good for … and what it’s not

To build a quality EDW, a system of “extract, transform, load” (ETL) is often put into place. ETL’s popularity is owed to the fact that it can help organizations create and manage an enterprise data warehouse successfully. However, as data volumes began to grow in the 2000’s, a trend emerged to leverage the database for more scalable data integration — leading to “ELT” — where data was Extracted (from the source applications), Loaded (into the EDW) and then Transformed (within the EDW).

Leveraging the EDW for heavy data transformation can have unintended consequences including greater costs and complexity, as well as processing bottlenecks and missed SLAs that cause business users to wait days, weeks, or even months for the reports they need.

In order to achieve the original intent of the Data Warehouse — better analytics and business intelligence — and the original intent of “ELT” (more scalability), many companies are using Big Data distributed frameworks like Hadoop MapReduce and Apache Spark plus ETL tools specifically designed for these Big Data environments. This frees up the Data Warehouse to do what it’s intended to do, deliver more timely insights and can drive down costs.

Precisely, a pioneer in the Big Data software market, offers high-performance data integration software that was built to run natively in Hadoop and Spark. Their products and experts have helped some of the largest organizations in the world get the most out of their EDW by shifting the ELT/ETL processing to Big Data frameworks.

How Precisely can help

Precisely offers data integration and data quality solutions to help you manage your enterprise data warehouse.

• Precisely Connect can help you optimize and offload your data warehouse.
• Spectrum Data Federation helps you access, integrate, virtualize, and synchronize data from a wide variety of applications and systems for more effective business intelligence, analytics, customer experience and operational efficiency.