Хранилище данных

Хранилище данных — это процесс создания и использования хранилища данных. Хранилище данных — это система, используемая для отчетности и анализа данных, часто используемая для консолидации данных из разных источников для поддержки принятия решений в организации. Он играет решающую роль в бизнес-аналитике, позволяя предприятиям изучать и анализировать свои данные для получения ценной информации, оптимизации операций и принятия обоснованных стратегических решений.

Генезис хранилищ данных

Концепция хранилища данных была впервые предложена Биллом Инмоном в 1970-х годах. Инмон широко известен как «отец хранилищ данных», и он определил хранилище данных как предметно-ориентированный, интегрированный, изменяющийся во времени и энергонезависимый набор данных, который поддерживает процесс принятия решений руководством. Первое упоминание о «хранилище данных» было в статье Барри Девлина и Пола Мерфи 1988 года, где они описали архитектуру хранилища данных, лежащего в основе информационных систем.

Подробное изучение хранилища данных

Хранилище данных в основном используется для хранения данных из разных источников в формате, удобном для запросов и анализа. Данные, поступающие в систему хранилища данных, поступают из различных операционных систем, таких как ERP, CRM или других приложений для бизнес-транзакций. Затем эти данные обрабатываются, преобразуются и загружаются в хранилище данных, где их можно анализировать и использовать в целях бизнес-аналитики.

Хранилище данных включает в себя процесс очистки, интеграции и консолидации данных. Эти процессы используются для преобразования необработанных данных в формат, который можно использовать для аналитических запросов и отчетов. В хранилище также хранятся исторические данные, поэтому предприятия могут анализировать различные периоды времени и тенденции, чтобы делать прогнозы на будущее.

Внутренняя структура и функционирование хранилища данных

Структура хранилища данных состоит из нескольких ключевых компонентов:

1. Исходные системы: это базы данных, из которых извлекаются данные для использования в хранилище данных.

2. Промежуточная область данных: здесь извлеченные данные очищаются и преобразуются в формат, который можно загрузить в хранилище данных.

3. Хранилище данных: здесь хранятся данные после очистки, преобразования и интеграции.

4. Витрина данных: Подмножество хранилища данных, которое занимается определенной областью бизнеса, например продажами, финансами или маркетингом.

5. Инструменты для конечного пользователя: Программные приложения, используемые для запроса данных и создания отчетов, например инструменты бизнес-аналитики.

Хранилище данных работает путем извлечения данных из различных исходных систем, их очистки и преобразования, а затем загрузки в хранилище, где их можно запрашивать и анализировать.

Ключевые особенности хранилища данных

К основным особенностям хранилища данных относятся:

1. Предметно-ориентированный: Хранилище данных организовано вокруг конкретных предметов, таких как клиенты, продукты, продажи и т. д.

2. Интегрированный: Хранилище данных объединяет данные из разных источников в единую структуру.

3. Энергонезависимый: Как только данные попадают в хранилище данных, они не подлежат изменению.

4. Временной вариант: Хранилище данных хранит исторические данные, позволяя пользователям анализировать различные периоды времени.

Типы хранилищ данных

В основном существует три типа хранилищ данных:

1. Корпоративные хранилища данных (EDW): Они обеспечивают централизованное хранилище данных всей организации.

2. Хранилища оперативных данных (ODS): Они обеспечивают хранилище операционных данных для анализа.

3. Витрины данных: Это небольшие, более специализированные хранилища данных, которые обычно относятся к конкретной области бизнеса.

Приложения, проблемы и решения в хранении данных

Хранилища данных используются в различных отраслях, таких как банковское дело, розничная торговля, электронная коммерция, здравоохранение и т. д., для отчетности, выявления тенденций и поддержки бизнес-решений.

Однако хранение данных сопряжено с рядом проблем:

1. Интеграция данных: Процесс интеграции данных из разных источников может быть сложным и трудоемким.

2. Качество данных: Низкое качество данных может привести к неточной отчетности и анализу.

3. Масштабируемость и производительность: По мере увеличения объемов данных поддержание производительности может стать проблемой.

Решения включают использование инструментов интеграции данных, инструментов очистки данных и инвестиции в высокопроизводительное оборудование.

Характеристики хранилища данных и сравнение с аналогичными терминами

Будущие перспективы и технологии в хранении данных

Будущее хранилищ данных зависит от развития технологий и потребностей бизнеса. Это включает в себя рост хранилищ данных в реальном времени, более широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения для управления данными, а также переход к облачным хранилищам данных, которые обеспечивают масштабируемость, снижение затрат и повышение производительности.

Пересечение прокси-серверов и хранилищ данных

Прокси-серверы могут играть роль в хранилище данных, выступая в качестве посредников для запросов от клиентов, ищущих ресурсы с других серверов. Они могут повысить безопасность за счет маскировки IP-адреса клиента и помочь сбалансировать нагрузку для управления большим трафиком в хранилищах данных. Кроме того, прокси-серверы могут быть полезны при сборе данных из различных источников для хранения данных.

Ссылки по теме

1. Концепции хранения данных – Oracle
2. Что такое хранилище данных и как его протестировать? – Информатика
3. Билл Инмон против Ральфа Кимбалла – Диффен
4. Руководство по хранению данных — Microsoft Azure
5. Хранилище данных – IBM
6. Сравнительное исследование хранилищ данных и баз данных - Международный журнал инженерии и передовых технологий