Data Warehouse: что это и чем помогает бизнесу?
На сегодняшний день данные – это один из самых ценных ресурсов, который может быть у компании. С ними фирмы разрабатывают стратегии развития и привлечения новых клиентов, а также обеспечивают себе конкурентоспособность на рынке. Такой подход обозначил необходимость создания технологий для хранения информации, так появились Data Warehouse – специальные хранилища. DWH – это особая база данных, которая содержит всю необходимую информацию для консолидации и подготовки отчетов.
В данном материале мы предлагаем вам детальнее рассмотреть DWH и определить выгоды такой технологии для крупного бизнеса.
DWH – это корпоративное хранилище данных, которое стало внедряться в бизнес еще в конце прошлого века. Основная цель внедрения DWH состояла в повышении эффективности мониторинга за счет оперативного реагирования на изменения.
Однако в своем привычном виде Data Warehouse появился не так давно. Изначально информация в корпоративных хранилищах находилась разрозненно, что препятствовало полноценному анализу. Именно предметно-ориентированные базы данных и стали тем самым решением, которое помогло повысить эффективность аналитики, ведь с DWH предприятия смогли обрабатывать информационную картину целиком.
Такая технология объединяет в себе данные из различных источников, которыми могут выступать системы, департаменты и другие структурные элементы. Основной смысл использования DWH заключается в возможности принимать правильные решения для управления бизнесом, которые делаются на основе полноценной информационной картины.
С распространением DWH пользователи все чаще стали путать их с обычными базами данных. Однако разделить эти два понятия достаточно просто, ведь у корпоративного хранилища есть параметры, отличающие его от простой БД.
Тип данных. В простой базе данных хранится информация из определенной системы. Например, данные о сотрудниках компании можно найти только в базе данных отдела по поиску персонала, а информацию о рекламных кампаниях маркетингового. В DWH же, напротив, вся информация объединяется.
Объем. Обычная БД хранит только актуальные данные, в такой системе нет исторической информации. DHW консолидирует архивные сведения, поэтому хранилище становится полезным, если нужно получить информацию о, например, прошедших сделках.
Место в бизнес-процессах. В DWH хранятся актуальные версии данных, которые поступают из обычных БД.
Разработка DWH – это одно из направлений, которому во многих ведущих IT-компаниях уделяется большое внимание. Создать по-настоящему качественное и надежное хранилище может лишь специалист с высокой компетенцией.
Корпоративное хранилище – это сложный технологический продукт, который состоит из нескольких уровней.
в первую очередь это та область, в которую загружаются данные из различных систем;
в качестве основного компонента выступает ядро хранилища, где данные структурируются, такое ядро отвечает за целостность хранящейся информации;
следующим структурным элементом являются витрины аналитики, в которых информация преобразовывается в удобочитаемый вид;
сервисный слой позволяет управлять тремя предыдущими, с помощью мониторинга может быстро найти и исправить ошибки.
Многие ошибочно полагают, что аналитики могут работать без DWH, поэтому держать ее нелогично и невыгодно. Но с учетом цифровизации предприятий и автоматизации бизнес-процессов такое мнение становится все менее популярным и актуальным. Разберемся почему.
Высокое качество данных повышают эффективность бизнес-аналитики.
Затраты на хранение данных оптимизируются.
DWH обеспечивают гибкую работу с информацией.
Не нагружают другие системы предприятия, сохраняя их высокую производительность.
Хранят исторические данные о компании.
Помогают в проведении всестороннего анализа.
Все больше отечественных компаний обращают внимание на технологию Data Warehouse как на эффективный инструмент бизнес-аналитики. Он выступает основой для BI-систем и поставляет предприятию стратегически важные решения. Предлагаем на примере рассмотреть принцип работы хранилища:
В отличие от баз данных, поиск решения в которых происходит вслепую, Data Warehouse позволяет сразу выявить источник проблемы. В этом плане БД уступают по следующим причинам:
Возможности хранилища данных и современные технологии бизнес-аналитики BI работают в симбиозе. Вместе они помогают компании принимать решения по управлению бизнесом, которые влекут за собой гарантированный положительный результат. Помимо этого, на основе анализа могут быть проведены прогнозы, а также выдвинуты и протестированы различные гипотезы.
На основе data-driven подхода решаются как прикладные, так и стратегические задачи. Такая технология становится все более востребованной в современных реалиях, так как без нее анализ показателей становится не более, чем теорией вероятности, которая может нанести материальный ущерб предприятию.
Единый источник истины (SSOT): что это,...
В условиях растущей сложности современных бизнес-процессов и объема данных компании сталкиваются с вызовами консолидации и унификации информации. Часто сотрудники различных отделов оперируют разрозненными данными, что приводит к ошибкам, недостоверным отчетам и снижению скорости принятия решений. Единый источник истины (Single Source of Truth, SSOT) — это подход, позволяющий избежать подобных проблем. В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое SSOT, его преимущества, сложности внедрения и примеры успешного применения.
Data Quality: что это, почему важно...
В наше время, где данные становятся основным активом организаций, понятие data quality выходит на первый план. Компании ежедневно сталкиваются с огромным количеством информации, от которой напрямую зависят стратегические решения, аналитические выводы и операционная эффективность. Но что происходит, если данные содержат ошибки, дубли или неактуальную информацию? Недостаток качественных данных может обернуться потерями как финансовыми, так и репутационными. Разберёмся, что такое дата кволити, почему оно имеет ключевое значение и как его контролировать.
Сквозная аналитика: что это, как работает...
Сквозная аналитика — это подход, который объединяет данные из различных источников, чтобы сформировать полное представление об эффективности бизнес-процессов и маркетинговых активностей. Такой метод позволяет выявить ключевые точки взаимодействия с клиентом и оценить их вклад в конечный результат. Зачем нужны сквозная аналитика? В отличие от традиционного анализа, сосредоточенного на отдельных каналах или этапах, она охватывает весь клиентский путь: от первого взаимодействия с брендом до покупки и дальнейших контактов.
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Отправить
Пн-Пт 09:00-18:00
Я даю свое согласие на обработку персональных данных
