Data Warehouse: что это и чем помогает бизнесу?

Дата публикации: 28 декабря 2022

Среднее время чтения: 5 минут(ы)

Поделиться в соцсетях:

Содержание

Отличие DWH от обычной базы данных
Структура DWH
Значение Data Warehouse для бизнес-аналитики
Преимущества
Практическое применение в бизнесе
DWH и BI

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.

Отличие DWH от обычной базы данных

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.

Критерии

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.

Структура DWH

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.

Уровни:

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.

Значение Data Warehouse для бизнес-аналитики

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.

Разумеется, аналитики могут брать необходимую информацию из разрозненных БД, однако, чем больше компания, тем сложнее становится этот процесс. Как минимум, сотруднику необходимо получить все необходимые доступы. В DWH же данные хранятся в готовом виде.
Обычные базы данных не могут хранить историческую сводку, которая может понадобиться для анализа и прогнозирования. В DWH же информация не теряется и хранится столько, сколько потребуется.
Data Warehouse обеспечивает устойчивую работу бизнес-систем даже при запросе большого объема информации. Обычная база данных, напротив, при сильной нагрузке может создавать проблемы для других продуктов, работающих с ней на одном сервере.

Преимущества

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.

Практическое применение в бизнесе

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:

бизнес фиксирует снижение продаж и привлекает специалиста по бизнес-аналитике;
аналитик получает доступ ко всей необходимой информации, включая размер выручки, число потребителей, затраты на производства и другие показатели, все они хранятся в DWH;
после изучения им формируется отчет, который подкрепляется статистикой, полученной из хранилища данных;
на основе подготовленного отчета руководством принимаются решения по корректировке стратегии продаж.

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:

отсутствие исторических сведений;
разрозненные источники поступления информации;
большое количество времени, затрачиваемое на поиск и сопоставление данных.

DWH и BI

Возможности хранилища данных и современные технологии бизнес-аналитики 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.