Хранилище данных — это централизованный репозиторий, в котором хранятся структурированные, интегрированные и исторические данные, которые используются для бизнес-анализа и принятия решений. Это тип базы данных, предназначенный для поддержки операций бизнес-аналитики (BI), таких как интеллектуальный анализ данных, создание отчетов и онлайн-аналитическая обработка (OLAP). В этой статье мы рассмотрим, что такое хранилище данных, как оно работает и каковы его преимущества.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это система, в которой хранятся большие объемы данных из различных источников в структурированном формате. Это специализированная база данных, предназначенная для поддержки бизнес-аналитики. Он собирает данные из различных операционных систем, таких как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирование ресурсов предприятия (ERP) и финансовые системы. Затем данные преобразуются, интегрируются и загружаются в хранилище данных, что обеспечивает единое унифицированное представление данных для отчетности и анализа.
Хранилище данных отличается от транзакционной базы данных, которая предназначена для быстрой обработки транзакций и хранения данных в реальном времени. Хранилище данных предназначено для запросов и анализа больших объемов исторических данных. Данные обычно загружаются пакетами, а структура данных оптимизирована для составления отчетов и анализа, а не для обработки транзакций.
Как работает хранилище данных?
Хранилище данных работает, извлекая данные из различных источников и преобразовывая их в общий формат. Затем данные загружаются в хранилище данных, где они систематизируются и оптимизируются для составления отчетов и анализа. Процесс извлечения, преобразования и загрузки данных в хранилище данных известен как ETL.
Процесс ETL включает следующие этапы:
1. Извлечение. Данные извлекаются из различных источников, таких как транзакционные базы данных, плоские файлы и внешние источники данных.
2. Преобразование: данные преобразуются в общий формат, оптимизированный для отчетности и анализа. Это включает в себя очистку данных, нормализацию данных и агрегацию данных.
3. Загрузка: данные загружаются в хранилище данных, где они систематизируются и оптимизируются для составления отчетов и анализа.
После загрузки данных в хранилище данных они доступны для запросов и анализа. Бизнес-аналитики и специалисты по данным могут использовать различные инструменты бизнес-аналитики для запросов к хранилищу данных и создания отчетов и информационных панелей.
Преимущества хранилища данных
Хранилище данных предоставляет организациям ряд преимуществ, в том числе:
1. Единый источник достоверной информации. Хранилище данных обеспечивает единое унифицированное представление данных, что гарантирует, что все в организации работают с одними и теми же данными.
2. Исторические данные. Хранилище данных хранит исторические данные, что позволяет организациям анализировать тенденции и закономерности с течением времени.
3. Бизнес-аналитика. Хранилище данных предоставляет платформу для операций бизнес-аналитики, таких как интеллектуальный анализ данных, создание отчетов и OLAP.
4. Более высокая производительность запросов. Хранилище данных оптимизировано для запросов и анализа, что обеспечивает более высокую производительность запросов по сравнению с транзакционными базами данных.
5. Масштабируемость. Хранилище данных может обрабатывать большие объемы данных из нескольких источников, что делает его масштабируемым и гибким.
Заключение
Хранилище данных — это специализированная база данных, предназначенная для поддержки операций бизнес-аналитики, таких как интеллектуальный анализ данных, создание отчетов и OLAP. Он обеспечивает единое унифицированное представление данных и хранит исторические данные, что позволяет организациям анализировать тенденции и закономерности с течением времени. Процесс ETL используется для извлечения, преобразования и загрузки данных в хранилище данных, которое затем доступно для запросов и анализа. Хранилище данных предоставляет организациям несколько преимуществ, включая более высокую производительность запросов, масштабируемость и бизнес-аналитику.
