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:
- Тип и источник данных
Обычные БД хранят данные от конкретных информационных систем компании. Например, в базе данных HR-отдела мы увидим информацию о сотрудниках, а вот данных о поставках там не будет. DWH строится по другому принципу: такое корпоративное хранилище консолидирует в себе информацию от всех департаментов компании — от статистики продаж до сведений о сотрудниках. - Объем данных
Обычные базы используются для хранения только актуальной информации — в ней не имеет смысла хранить данные за несколько лет работы предприятия. В Data Warehouse, наоборот, стекаются исторические данные и архивные сведения. Например, заглянув в DWH, можно получить информацию о всех сделках за последние несколько лет. - Роль в бизнес-процессах
Изначально данные хранятся в обычных БД и уже оттуда поступают в DWH. Иными словами, Data Warehouse всегда содержит последние версии данных.
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.
- У крупного интернет-ретейлера зафиксировано снижение продаж. Для решения проблемы привлекается бизнес-аналитик.
- Специалист, получив доступ к DWH, начинает изучать ключевые показатели: размер выручки, количество клиентов, издержки и прочее.
- После этапа изучения аналитик формирует отчет, в котором, на основе полученных из Data Warehouse данных, указаны причины возникновения проблемы. Результат отчета подкрепляется статистической информацией.
- Принимающие решения лица на основе сведений из аналитического отчета, принимают эффективные меры по увеличению уровня продаж, например, корректируют стратегии и политики продвижения продуктов компании.
Корпоративное хранилище позволяет не искать решение вслепую, а выявить источники проблемы. Обычные базы данных просто не позволяют этого сделать, потому что:
- не хранят исторических сведений;
- данные из разных БД хранятся разрозненно, не давая единой информационной картины;
- на поиск и сопоставление информации из обычных БД уйдет внушительное количество времени и других ресурсов.
Почему DWH — эффективный инструмент аналитики
Корпоративное хранилище играет роль большого склада данных. Давайте посмотрим, в погоне за какими возможностями компании организовывают DWH.
- Оперативный доступ к нужной информации
Чем крупнее компания — тем больше в ней отделов, каждый из которых генерирует свои потоки данных. И тем сложнее аналитику получить быстрый доступ к нужным сведениям. Только представьте: для анализа одной проблемы необходимо запрашивать доступы и разрешения к разным БД разных департаментов. Пока аналитик получит все необходимые ему сведения, пройдет очень много времени. DWH решает эту проблему, обеспечивая быстрое получение всей необходимой информации. - Продолжительная сохранность данных
Как правило, обычные БД не используются для хранения информации за десять последних лет работы компании. А вот для DWH такой срок — абсолютная норма. При этом все данные хранятся в оптимальном формате, включая агрегированные значения. - Исключение влияния бизнес-аналитики на другие процессы и системы
Если аналитическому отделу вдруг понадобятся большие массивы данных и специалисты пойдут выгружать их из DWH, нагрузка на хранилище не повлияет на работу других информационных систем и бизнес-приложений.
Структура DWH
Data Warehouse состоит из нескольких уровней:
- Область сбора первичных данных. Сюда стекается информация из разных отделов компании и БД.
- Ядро. Вся поступившая в DWH разрозненная информация приводится к нужным структурам и ключам. Именно этот ключевой компонент хранилища обеспечивает целостность и полноту данных.
- Витрины аналитики. Данные преобразовываются в массивы, которые удобно использовать для решения конкретных задач. Такие витрины могут быть первичными (помогают решать относительно простые задачи) и вторичными (для сложных аналитических отчетов и нетиповых задач).
- Сервисный слой. Отвечает за управление тремя предыдущими уровнями. Обеспечивает мониторинг данных и оперативное устранение ошибок.
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.
