Сховище даних відноситься до процесу побудови та використання сховища даних. Сховище даних — це система, яка використовується для звітності та аналізу даних, часто використовується для консолідації даних із різних джерел для підтримки прийняття рішень в організації. Він відіграє вирішальну роль у бізнес-аналітиці, дозволяючи компаніям досліджувати та аналізувати свої дані, щоб отримати інформацію, оптимізувати роботу та приймати обґрунтовані стратегічні рішення.
Генезис сховищ даних
Концепцію сховища даних вперше запропонував Білл Інмон у 1970-х роках. Інмон широко визнаний «батьком сховищ даних», і він визначив сховище даних як предметно-орієнтований, інтегрований, змінний у часі та енергонезалежний збір даних, який підтримує процес прийняття рішень керівництвом. Перша згадка про «сховище даних» була в статті 1988 року Баррі Девліна та Пола Мерфі, де вони окреслили архітектуру сховища даних у центрі інформаційних систем.
Докладне вивчення сховищ даних
Сховище даних в основному використовується для зберігання даних із різних джерел у форматі, який є зручним для запитів і аналізу. Дані, які надходять до системи сховища даних, надходять із різних операційних систем, таких як ERP, CRM або інших додатків для ділових операцій. Потім ці дані обробляються, трансформуються та завантажуються в сховище даних, де їх можна аналізувати та використовувати для цілей бізнес-аналітики.
Сховище даних включає процес очищення даних, інтеграції даних і консолідації даних. Ці процеси використовуються для перетворення необроблених даних у формат, який можна використовувати для аналітичних запитів і звітів. Сховище також зберігає історичні дані, щоб компанії могли аналізувати різні періоди часу та тенденції, щоб робити прогнози на майбутнє.
Внутрішня структура та функціонування сховища даних
Структура сховища даних складається з кількох ключових компонентів:
-
Вихідні системи: Це бази даних, з яких дані витягуються для використання в сховищі даних.
-
Область розміщення даних: тут витягнуті дані очищаються та перетворюються у формат, який можна завантажити в сховище даних.
-
Зберігання даних: тут зберігаються дані після їх очищення, трансформації та інтеграції.
-
Data Mart: підмножина сховища даних, яка стосується певної сфери бізнесу, наприклад продажів, фінансів або маркетингу.
-
Інструменти кінцевого користувача: Програмні програми, які використовуються для запитів даних і створення звітів, наприклад інструменти бізнес-аналітики.
Сховище даних працює, витягуючи дані з різних вихідних систем, очищаючи та перетворюючи їх, а потім завантажуючи в сховище, де їх можна запитувати та аналізувати.
Основні характеристики сховища даних
Ключові особливості сховищ даних включають:
-
Предметно-орієнтований: сховище даних організовано навколо конкретних предметів, таких як клієнти, продукти, продажі тощо.
-
Інтегрований: сховище даних об’єднує дані з різних джерел в єдину структуру.
-
Енергонезалежний: Коли дані знаходяться в сховищі даних, вони не підлягають зміні.
-
Часовий варіант: сховище даних зберігає історичні дані, що дозволяє користувачам аналізувати різні періоди часу.
Типи сховищ даних
Існує три типи сховищ даних:
-
Корпоративні сховища даних (EDW): вони забезпечують централізоване сховище даних усієї організації.
-
Сховища операційних даних (ODS): вони забезпечують сховище для оперативних даних для аналізу.
-
Вітрини даних: це менші, більш цілеспрямовані сховища даних, які зазвичай стосуються певної сфери бізнесу.
| Тип | характеристики |
|---|---|
| Корпоративні сховища даних | Централізований, обробляє всі типи даних, використовуються великими організаціями |
| Сховища операційних даних | Оперативні дані в режимі реального часу, які використовуються для повсякденної діяльності |
| Вітрини даних | Орієнтований на конкретні сфери бізнесу, швидше, дешевше |
Програми, проблеми та рішення в сховищах даних
Сховища даних використовуються в різних галузях, таких як банківська справа, роздрібна торгівля, електронна комерція, охорона здоров’я тощо, для звітності, виявлення тенденцій і підтримки бізнес-рішень.
Однак сховища даних пов’язані зі своїми проблемами:
-
Інтеграція даних: процес інтеграції даних із різних джерел може бути складним і трудомістким.
-
Якість даних: Низька якість даних може призвести до неточного звітування та аналізу.
-
Масштабованість і продуктивність: Оскільки обсяги даних збільшуються, підтримка продуктивності може бути складною.
Рішення включають використання інструментів інтеграції даних, інструментів очищення даних та інвестування у високопродуктивне обладнання.
Характеристики сховища даних і порівняння з подібними термінами
| термін | Визначення | Ключові характеристики |
|---|---|---|
| Інформаційне сховище | Система, яка використовується для звітності та аналізу даних | Інтегрований, енергонезалежний, змінний у часі, предметно-орієнтований |
| База даних | Організований збір даних | Підтримує операції CRUD, які використовуються для повсякденних операцій |
| Озеро даних | Система або сховище, що зберігає необроблені дані | Без схем, зберігає необроблені дані, підходить для аналізу великих даних |
Майбутні перспективи та технології в сховищах даних
На майбутнє сховищ даних впливає розвиток технологій і бізнес-потреби. Це включає зростання сховищ даних у режимі реального часу, збільшення використання штучного інтелекту та машинного навчання для керування даними, а також перехід до хмарних сховищ даних, які пропонують масштабованість, зниження вартості та покращену продуктивність.
Перетин проксі-серверів і сховищ даних
Проксі-сервери можуть грати роль у сховищі даних, діючи як посередники для запитів від клієнтів, які шукають ресурси з інших серверів. Вони можуть посилити безпеку, маскуючи IP-адресу клієнта, і можуть допомогти збалансувати навантаження для керування високим трафіком до сховищ даних. Крім того, проксі-сервери можуть бути корисними для збирання даних із різних джерел для сховища даних.
