Что такое витрина данных

Витрина данных (Data Mart)

Предметно-ориентированная и, как правило, содержащая данные по одному из направлений деятельности компании база данных. Она отвечает тем же требованиям, что и хранилище данных, но, в отличие от него, нейтрально к приложениям. В витрине информация хранится оптимизированно с точки зрения решения конкретных задач.

Кроме того, под витриной данных иногда понимают относительно небольшое хранилище или же его часть, предназначенную для применения конкретным подразделением организации и/или определенной группой пользователей. Если в корпоративной системе имеется две витрины данных, то общие данные, содержащиеся в обеих секциях одновременно, должны быть представлены идентично.

Витрины данных имеют следующие достоинства:

• пользователи видят и работают только с теми данными, которые им нужны;
• витрины являются максимально приближенными к пользователю;
• витрины данных проще в проектировании, настройке и поддержке, чем полноразмерное хранилище;
• для витрин данных не требуется использовать мощные вычислительные средства.

К недостаткам витрин данных можно отнести сложность контроля целостности и противоречивости данных.

Что такое витрина данных?

Витрина данных — это простая форма хранилища данных, ориентированная на одно направление деятельности или тему. С витриной данных сотрудники могут быстрее получать доступ к данным и статистическим показателям, потому что не нужно тратить время на поиск по более сложному хранилищу данных или вручную собирать данные из разных источников.

Зачем создавать витрину данных?

Витрина данных обеспечивает более простой доступ к данным, необходимым для определенного отдела или производственного направления внутри организации. Например, если ваш отдел маркетинга ищет данные, которые помогут ему повысить эффективность рекламной кампании в период праздников, просматривать и выбирать нужные данные из нескольких разрозненных систем довольно затратно и с точки зрения времени, и с точки зрения денег, причем невозможно обеспечить точность.

Сотрудники подразделений, которые вынуждены искать данные в разных источниках, как правило, пользуются таблицами для обмена информацией и сотрудничества. Это часто приводит к человеческим ошибкам, путанице, сложным согласованиям и появлению нескольких источников достоверных данных — так называемому «табличному кошмару». Витрины данных стали довольно популярны как централизованные хранилища, в которых собираются и упорядочиваются нужные данные, после чего могут создаваться отчеты, информационные панели и визуализации.

Различия между витриной данных, озером данных и хранилищем данных

Витрины данных, озера данных и хранилища данных используются в разных ситуациях и для разных целей.

Хранилище данных — это система управления данными, которая поддерживает анализ бизнес-данных и выполнение аналитики для всей организации. Хранилища данных часто содержат большие объемы данных, в том числе исторических. Обычно данные поступают в хранилище из многочисленных источников, таких как журналы приложений и транзакционные приложения. В хранилище данных хранятся структурированные данные с определенными целями.

Озеро данных позволяет организациям хранить большие объемы структурированных и неструктурированных данных (например, из социальных сетей или данных о посещениях) и мгновенно предоставлять к ним доступ для выполнения в реальном времени аналитики, углубленной аналитики данных и построения сценариев использования машинного обучения. Данные поступают в озеро данных в своей исходной форме, без изменений.

Основное различие между озером данных и хранилищем данных состоит в том, что в озере хранятся большие объемы необработанных данных без заранее определенной структуры. Организациям не нужно определять заранее, как будут использоваться эти данные.

Витрина данных — это простая форма хранилища данных, которое ориентировано на определенную тему или направление деятельности, например на продажи, финансы или маркетинг. С учетом этой узкой специализации получается, что витрины данных собирают данные из меньшего количества источников, чем хранилища данных. Источниками для витрины данных могут служить внутренние операционные системы, центральное хранилище данных и внешние данные.

Преимущества витрины данных

Витрина данных, созданная для определенного отдела или направления деятельности, дает ряд преимуществ:

• Единый источник достоверных данных. Централизованный характер витрины данных гарантирует, что все в отделе или организации принимают решения, опираясь на одни и те же данные. Это важное преимущество, потому что данным и основанным на них прогнозам можно доверять, так что заинтересованные лица могут сосредоточиться на принятии решений и выполнении действий, а не на обсуждении данных.
• Более быстрый доступ к данным. Конкретные бизнес-отделы или пользователи могут быстро получать доступ к нужному им подмножеству данных из корпоративного хранилища данных, и объединять эту информацию с данными из других источников. Когда связи с источниками нужных данных будут установлены, сотрудники смогут получать оперативные данные из витрины данных по мере необходимости, а не обращаться в отдел ИТ, чтобы запросить периодически собираемую информацию. В результате повышается производительность как бизнес-отделов, так и ИТ.
• Быстрое получение статистических данных ускоряет принятие решений. Хранилище данных помогает принимать решения на уровне предприятия, а витрина данных предоставляет аналитику данных на уровне отделов и подразделений. Аналитики могут сосредоточиться на определенных проблемах и возможностях в таких сферах, как финансы и HR, и быстрее переходить от просмотра данных к статистическим показателям, которые позволяют быстрее принимать более взвешенные решения.
• Более простое и быстрое применение. Настройка корпоративного хранилища данных для обслуживания всей компанией может потребовать немало времени и усилий. А витрине данных, настроенной на обслуживание потребностей определенного отдела, достаточно доступа к гораздо меньшему количеству множеств данных. Поэтому витрину данных проще создавать и быстрее можно начать использовать.
• Создание гибкого и масштабируемого решения для управления данными. Витрины данных предлагают гибкие системы по управлению данными, которые работают с учетом потребностей компании, в том числе могут использовать информацию, собранную при выполнении прошлых проектов, чтобы способствовать решению текущих задач. Отделы и подразделения могут обновлять и изменять свои витрины данных, опираясь на новые и недавно запущенные проекты по аналитике.
• Анализ переходных процессов. Некоторые проекты по аналитике данных выполняются в сжатые сроки. Например, нужно провести анализ онлайн-продаж по результатам двухнедельной рекламной акции, чтобы представить его на совещании отдела. И отдел может быстро настроить витрину данных для выполнения такого проекта.

Перенос витрин данных в облако

Рабочие группы и отделы стараются действовать более гибко и опираться на данные при внедрении общей стратегии и принятии повседневных решений. Но, как правило, бывает непросто превратить постоянно растущий объем данных в статистические показатели. Финансовые директора проводят в среднем по 2,24 часа в день, анализируя таблицы данных. Рабочие группы обычно обращаются за помощью в отдел ИТ, и ИТ-специалистам приходится тратить немало сил, чтобы соответствовать запросам пользователей и предоставлять данные из разнообразных источников в больших объемах, а также быстрее реагировать на запросы.

Создание витрин данных также может осложнить задачи и без того загруженному работой отделу ИТ, потому что им нужно будет постоянно контролировать эти витрины данных и обеспечивать их безопасность. Перенос витрин данных в облако может решить многие проблемы как рабочих групп, так и отделов ИТ, потому что администрированием и обеспечением безопасности в облаке будет заниматься поставщик облачных решений. Таким образом значительно сокращается число задач, которые нужно выполнять вручную, и снижаются операционные расходы.

Как Oracle Autonomous Database обеспечивает работу облачных витрин данных

Oracle предлагает готовое комплексное решение самообслуживания, которое позволяет рабочим группам и отделам пользоваться надежными статистическими показателями, полученными в результате глубокого анализа данных. Эти показатели помогут им быстрее принимать решения.

Сотрудники и отделы могут быстро объединять все нужные данные из разных источников и в разных форматах, включая пространственные объекты и графы, в единую базу данных, которая способствует налаживанию сотрудничества в защищенном режиме благодаря тому, что витрины данных предоставляют единственный источник достоверных данных. Аналитики могут с легкостью использовать инструменты самообслуживания для работы с данными и возможности машинного обучения (не занимаясь самостоятельно написанием программного кода), чтобы ускорить загрузку данных, их преобразование и подготовку, автоматически выявлять шаблоны и тенденции, делать прогнозы и получать статистические показатели на основе данных известного проиcхождения.

Контролируемые и безопасные решения Oracle позволяют снизить нагрузку на отделы ИТ. Отделы ИТ могут полагаться на простые, надежные и воспроизводимые методы при любых запросах на аналитику данных от различных подразделений организации, и таким образом значительно повышать производительность.

Oracle Autonomous Database для аналитики и хранилища данных автоматизирует инициализацию, настройку, обеспечение безопасности, отладку, масштабирование, внесение исправлений, создание резервных копий и ремонт. Он практически полностью устраняет потребность в ручном выполнении сложных задач, которые могут вести к человеческим ошибкам. Встроенные инструменты для работы с данными позволяют в режиме самообслуживания с легкостью выполнять загрузку данных, их преобразование, бизнес-моделирование и автоматическое вычисление статистических показателей для витрин данных. Администраторы баз данных могут не тратить силы на решение рутинных задач, а вместо этого заняться проектированием новых приложений и помогать другим отделам в достижении поставленных целей. Специалисты из сферы финансов, HR и маркетинга получают безопасный доступ к данным и могут рассчитывать на неизменно быстрые и качественные ответы на запросы даже в периоды пиковых нагрузок независимо от того, сколько пользователей одновременно обращаются за информацией. Autonomous Database выполняет масштабирование автоматически в зависимости от рабочей нагрузки без простоев в работе.

Простор для данных

Если коротко, то витрины (витрина от англ. data mart) – это набор структурированных данных. Обычно это данные по определенной теме или задаче в компании. Например, витрина с данными о заказчиках для отдела маркетинга может содержать подробные данные по договорам, истории заказов и поставок, оплатах, звонках и адресах доставки. Ничего лишнего, только нужные и актуальные очищенные данные, полученные из других ИС предприятия. Таких витрин даже на одном предприятии может быть множество.

Чаще всего с помощью витрин анализируют данные и строят ML-модели. Также витрины могут использоваться на предприятиях в качестве мастер-данных, например как справочники. Помимо этого, витрина может выступать периферическим узлом в сетях обмена данными между различными участниками. Примером концепции построения таких сетей для обмена данными является Data mesh (вот тут есть хороший перевод статьи по теме Хабр).

Типовой проект внедрения витрин состоит из технологической и прикладной частей. Если для решения технологических задач брать готовый инструмент, а не писать систему с нуля, то можно заложить больше ресурсов на прикладные задачи, которым зачастую уделяют незаслуженно мало внимания. Для B2B и других проектов, предполагающих внедрение множества витрин у различных заказчиков, готовый инструмент позволит существенно снизить технические риски, уменьшить затраты и сократить сроки внедрения.

Что требуется от витрины?

Сразу хотелось бы ответить на вопрос: а почему нельзя просто взять любую из существующих СУБД и сразу закрыть технологические задачи?

На самом деле, можно, но, как обычно, всё дело в деталях, а точнее в требованиях к витринам, которые нередко упускаются из вида и могут болезненно проявиться уже на поздних этапах, например при ОПЭ:

• Изоляция данных. Обновление данных, например загрузка справочника, может быть растянуто во времени, при этом до окончания загрузки текущая версия справочника должна быть полностью доступна с исключением «грязного чтения» загружаемой версии.
• Гарантии атомарности операций при обновлении данных. В случае сбоев и ошибок загрузки данных витрина остаётся в состоянии, которое предшествовало сбойному процессу. Другими словами, или данные обновляются полностью, или не обновляются вовсе, не оставляя следов сбойных операций.
• Устойчивость к дубликатам изменений. Весьма сложно и дорого реализовывать во всех ИС-источниках данных выгрузку по принципу exactly-once. Наличие дублей одинаковых изменений объектов не должно приводить к нарушению логической целостности состояния витрин.
• Системная темпоральность. Мало какая реляционная СУБД имеет функцию системной темпоральности «из коробки». Ведение системного времени и версионирование записей по системному времени позволяет сравнивать состояние данных витрины между двумя разными моментами времени или проводить «расследование», основываясь на данных, которые были в витрине в определенный момент в прошлом. Одним из вариантов обеспечения темпоральности является реализация SCD2 с ведением диапазонов сроков действия для версий записи.
• Эффективное выполнение различных видов запросов: сравнительно редких и тяжелых аналитических запросов, затрагивающих большой объем данных (OLAP-нагрузка), и множества одновременных простых запросов (OLTP-нагрузка). Как правило, СУБД заточены на какой-то один вариант нагрузки: OLAP или OLTP.

Концепция

С середины 2020 года наша команда разрабатывает Систему, предназначенную для построения витрин данных. Начав с разработки прототипа, мы продолжили развивать функционал в рамках той же архитектуры. Сейчас это открытое программное обеспечение, которое мы используем при внедрениях витрин данных.

У нас в тех. проекте записано: «Простор – интеграционная система, обеспечивающая унифицированный интерфейс темпоральной реляционной СУБД к гетерогенному хранилищу данных». Гетерогенное хранилище позволяет использовать сильные стороны каждой из СУБД, входящих в состав хранилища, и не быть заложником недостатков одной из них.

В Просторе гетерогенное хранилище представлено такими СУБД:

• Greenplum – аналитическая СУБД, предназначенная для OLAP-нагрузки. Хорошо горизонтально масштабируется, имеет высокий уровень поддержки стандарта SQL.
• Clickhouse – аналитическая СУБД. Демонстрирует одни из лучших в классе показатели выполнения агрегационных запросов. Не полностью поддерживает SQL и имеет ряд иных ограничений при эксплуатации, например при изменении или удалении записей.
• Tarantool – In-memory СУБД с персистентным хранением данных. Отличные показатели при OLTP-нагрузке (чтение отдельных записей). В кластерном режиме имеет ограничения по исполнению SQL-запросов.
• PostgreSQL – всеми любимая реляционная СУБД. Хорошо держит OLTP-нагрузку, но горизонтально не масштабируется и, соответственно, не подходит для аналитических запросов с действительно большим объемом данных.

Состав СУБД хранилища данных можно изменять в зависимости от характера предполагаемой нагрузки или уже в процессе эксплуатации. Для небольших витрин можно использовать одну СУБД, например PostgreSQL. Для крупных витрин, содержащих большие объемы данных и предполагающих разнородные запросы, можно использовать различные сочетания, например Greenplum + Tarantool или Greenplum + Tarantool + Clickhouse.

Ядро системы – сервис, выполняющий роль координатора и диспетчера. Обеспечивает единый интерфейс доступа, маршрутизирует запросы, управляет процессами загрузки и выгрузки данных, контролирует целостность данных. Также ядро парсит входящие SQL-запросы и обогащает их до вида, готового к исполнению в той или иной СУБД. Непосредственно выполнением запросов занимаются СУБД хранилища.

Обмен большими объемами данных между витриной и поставщиками/потребителями этих данных выполняется через Kafka. Но если речь идет о небольших объемах данных (сотни записей), то загружать или читать данные можно напрямую через Ядро.

Ядро управляет специальными компонентами – коннекторами, предназначенными для массивно-параллельной загрузки данных из Kafka в СУБД хранилища и массивно-параллельной выгрузки данных в Kafka из СУБД хранилища.

С точки зрения пользователя

Если пользователем называть поставщика или потребителя данных, то с точки зрения такого «пользователя» Простор выглядит так:

1. Единый интерфейс доступа – JDBC 4.2. Подключиться к Простору можно как к обычной реляционной СУБД, например, используя SQL-клиент, в котором доступны все элементы логической модели и запросы к ним.
2. Единая логическая реляционная модель данных, скрывающая «под капотом» реальные физические модели данных СУБД хранилища. При изменении логической модели данных автоматически изменяются и соответствующие физические модели в СУБД хранилища. Логическая модель – внешнее пользовательское представление модели данных витрины. Включает следующие логические сущности: a. Логическая таблица (table) – для «пользователя» это обычная таблица, но с возможностью указать момент времени в прошлом, относительно которого требуется «наблюдать» данные таблицы.

SELECT * FROM customers FOR SYSTEM_TIME AS OF '2021-12-01 15:00:00'

Также для логической таблицы можно ограничить СУБД хранилища, в которых она будет физически расположена. b. Логическое представление (view) – сохраненный именованный SQL-запрос, к которому можно выполнять запросы, также с возможностью указания момента времени «наблюдения» данных. c. Логическое материализованное представление (materialized view) – необычная логическая таблица, новые или измененные данные в которую попадают автоматически на основании сохраненного запроса к другим логическим таблицам, расположенным в других СУБД хранилища. Особой возможностью запросов к логическим материализованным представлениям является автоматическое перенаправление такого запроса к исходным логическим таблицам, если отставание данных материализованного представления больше заданного предела. Материализованные представления позволяют реализовать более интересные варианты топологии витрины, в которых одна из СУБД исполняет роль отказоустойчивого мастера, а другая — содержит материализованные read-only-представления. d. Логическая внешняя таблица – виртуальная таблица, по сути являющаяся указателем на источник или приёмник данных. Записывая или считывая данные из этой таблицы, можно управлять загрузкой и выгрузкой данных.

-- открыть новую дельту BEGIN DELTA; -- загрузка данных в логическую таблицу customers из Kafka INSERT INTO customers SELECT * FROM customers_kafka_ext; -- загрузка данных в логическую таблицу calls из Kafka INSERT INTO calls SELECT * FROM calls_kafka_ext; -- загрузка данных в логическую таблицу balance из Kafka INSERT INTO balance SELECT * FROM balance_kafka_ext; -- закрыть дельту COMMIT DELTA;

Заключение

Простор – система для построения витрин данных, доступная под лицензией Apache 2.0. Для тестирования и ознакомления с возможностями системы можно развернуть минимальную конфигурацию, где Простор использует в качестве хранилища только PostgreSQL. Инструкция по развертыванию доступна тут. Если объем данных для витрины не очень большой, то такая конфигурация может использоваться и для PROD.

Витрина данных против хранилища данных: осмысление хранилища данных

Компании полагаются на несколько систем хранения и технологий в своих инициативах бизнес-аналитики (BI). Двумя наиболее популярными технологиями, используемыми сегодня, являются хранилища данных и витрины данных. Эти централизованные системы хранения предоставляют организациям единый источник истины (SSOT) поскольку он хранит существующие и исторические данные для анализа и принятия решений на основе данных.

Но в чем разница между витриной данных и хранилищем данных?

В этом блоге рассказывается обо всем, что вам нужно, чтобы понять разницу между витриной данных и хранилищем данных.

Спроектируйте и запустите свое хранилище данных с нуля без программирования.

Что такое хранилище данных?

A информационное хранилище является централизованным хранилище данных который хранит большие объемы структурированных и часто неструктурированных данных из различных источников внутри организации. Это универсальное решение для хранения данных, которое позволяет организациям из разных отраслей разрозненные хранилища данных и собирать полезную информацию, которая будет стимулировать стратегические инициативы.

Он предназначен для того, чтобы позволить предприятиям принимать обоснованные решения на основе исторических и текущих данных. Основная цель централизованного хранилища данных — обеспечить корреляцию между данными из разных систем источников данных, например, информацией о продукте, хранящейся в одной системе, и данными заказа на покупку, хранящимися в другой системе.

Хорошо продуманный архитектура хранилища данных способствует эффективному извлечение, преобразование и загрузка (ETL) процессов, обеспечивая плавную интеграцию разрозненных источников данных в централизованное хранилище для анализа данных. Например, в электронной коммерции хранилище данных может консолидировать данные на основе транзакций продаж, взаимодействия с веб-сайтом и отзывов клиентов и, в конечном итоге, обеспечить целостное представление о поведении клиентов и тенденциях рынка. Это позволяет компаниям персонализировать маркетинговые стратегии и улучшить общее качество обслуживания клиентов.

Обратите внимание, что хранилище данных и база данных — это два разных понятия. Хранилище данных действует как слой поверх базы данных и берет информацию из разных баз данных для создания слоя для аналитики.

Что такое витрина данных?

Витрина данных — это специализированное подмножество хранилища данных, ориентированное на конкретную бизнес-функцию, отдел или группу пользователей внутри организации. Он предназначен для того, чтобы предоставить различным отделам доступ к соответствующим данным, чтобы они могли независимо исследовать и извлекать информацию из данных, соответствующих их уникальным требованиям, что в конечном итоге способствует более информированному и целенаправленному принятию решений. Итак, витрина данных обычно ориентирована на бизнес-направление или команду и собирает информацию только из определенного источника.

Например, розничная компания, работающая в нескольких регионах, может реализовать витрины данных для каждого региона в своем более широком хранилище данных для анализа локализованных тенденций продаж и предпочтений клиентов. Это позволяет региональным менеджерам принимать решения на основе данных с учетом конкретной динамики рынка. Аналогичным образом можно создать витрину данных для управление рисками в финансовом учреждении, консолидируя данные, связанные с рыночными тенденциями и инвестиционными портфелями.

В зависимости от своих требований компании могут использовать несколько витрин данных для разных отделов и выбрать консолидацию витрин данных путем объединения различных витрин для последующего создания единого хранилища данных. Альтернативно, они могут сначала спроектировать хранилище данных, а затем при необходимости создать несколько витрин данных для каждого отдела. Эти два разных подхода называются Методологии хранения данных Кимбалла и Инмона. Из-за ограничений по времени и бюджету компании обычно выбирают подход Кимбалла.

Типы витрин данных

Зависимые витрины данных

Зависимая витрина данных создается с использованием существующего хранилища данных. Он использует нисходящий подход, который начинается с сохранения всех бизнес-данных в одном центральном месте, а затем извлекает определенную часть данных, когда это необходимо для анализа. По сути, это подмножество более крупного хранилища данных, ориентированное на конкретный предмет или область бизнеса.

Независимые витрины данных

В отличие от зависимых витрин данных, независимые витрины данных представляют собой автономные объекты, которые не связаны напрямую с хранилищем данных. Вместо этого независимая архитектура витрины данных строится без хранилища данных. Легко развиваться ради краткосрочных целей. Однако каждая независимая витрина данных имеет свою отдельную Инструмент ETL и логика; поэтому ими становится трудно управлять по мере расширения бизнеса.

Гибридные витрины данных

Как видно из названия, гибридный подход сочетает в себе элементы как зависимых, так и независимых витрин данных. Этот подход особенно выгоден, когда определенным отделам требуются индивидуальные решения для обработки данных, при этом сохраняя при этом выгоду от согласованности и управления централизованной средой данных.

Он может иметь основной набор данных, полученных непосредственно из хранилища данных предприятия, чтобы обеспечить согласованность и согласованность с общей стратегией данных организации. Однако он также включает дополнительные данные из внешних или конкретных источников для удовлетворения уникальных требований в рамках конкретной бизнес-функции.

Создайте свое хранилище данных с нуля за считанные дни — 14-дневная бесплатная пробная версия

Витрина данных против хранилища данных

Витрины и хранилища данных — это сложные системы, которые служат критически важными хранилищами для хранения огромных объемов данных и извлечения значимой информации для принятия решений. Однако между хранилищем данных и витриной данных существуют важные различия, особенно когда речь идет о конкретных бизнес-требованиях.

В таблице ниже представлены витрины данных и хранилища данных:

Когда использовать витрину данных или хранилище данных

Витрины данных — это подмножества хранилища данных, которые удовлетворяют конкретные потребности бизнеса, в то время как хранилище данных удовлетворяет общие требования к данным организации.

Решение об использовании витрин данных или хранилища данных зависит от масштаба и специфики ваших аналитических потребностей. Все дело в поиске правильного баланса для удовлетворения разнообразных потребностей в данных в различных частях бизнеса.

Используйте хранилища данных для:

1. Общекорпоративный анализ: Если вашей организации требуется всесторонний и углубленный анализ различных отделов и функций, хранилище данных — это то, что вам нужно. Он централизует данные из разных источников и обеспечивает единое представление для комплексной отчетности и анализа.
2. Интеграция данных: Надежные процессы ETL хранилища данных приобретают решающее значение, если вы имеете дело с различными источниками данных, которые необходимо интегрировать и очистить. Это гарантирует, что данные согласованы и надежны во всей организации.
3. Масштабируемость: Для крупномасштабного хранения и обработки данных хранилища данных предлагают масштабируемость для эффективной обработки огромных объемов данных. Они предназначены для поддержки сложных запросов и отчетов всей организации.

Используйте витрины данных для:

1. Ведомственная направленность: Если аналитические потребности специфичны для конкретного отдела или команды, внедрение витрины данных позволяет использовать более целенаправленный и оптимизированный подход. Каждый отдел может иметь собственную витрину данных, адаптированную к его уникальным требованиям.
2. Быстрое развертывание: Витрины данных развертываются быстрее по сравнению с крупномасштабными хранилищами данных. Если конкретному бизнес-подразделению требуется быстрый доступ к аналитике, не дожидаясь доступа ко всей инфраструктуре всей организации, витрина данных обеспечивает более гибкое решение.
3. Эффективность затрат: Внедрение витрин данных может быть более рентабельным для небольших проектов. Вместо того, чтобы инвестировать в огромную инфраструктуру хранилища данных, вы можете создать целевые витрины данных, отвечающие конкретным потребностям, сокращая при этом время и затраты.

На практике организации часто используют комбинацию хранилищ данных и витрин данных. Таким образом, это на самом деле не вопрос «когда использовать одно вместо другого», а скорее сценарий «как они могут дополнять друг друга».

Витрина данных против хранилища данных: варианты использования

Хранилища данных лучше всего подходят для крупномасштабных операций в масштабах всего предприятия. Интеграция данных и анализ, в то время как витрины данных прекрасно подходят для сценариев, когда конкретным отделам или командам требуется целенаправленный и быстрый доступ к данным для своих специализированных нужд.

Варианты использования витрин данных

1. Анализ маркетинговой кампании
   • Сценарий: Отдел маркетинга хочет проанализировать эффективность недавней кампании.
   • Роль витрины данных: Вы можете назначить витрину маркетинговых данных для хранения и анализа данных, имеющих непосредственное отношение к маркетинговой деятельности. Это может предоставить быструю и целенаправленную информацию о показателях, связанных с вовлечением клиентов и коэффициентами конверсии.
2. Отслеживание эффективности продаж
   • Сценарий: Отделу продаж нужны данные об эффективности продаж в режиме реального времени.
   • Роль витрины данных: Вы можете создать витрину данных о продажах, чтобы обеспечить быстрый и целенаправленный доступ к соответствующим данным о продажах, включая показатели отдельных продавцов и региональные тенденции продаж.
3. Финансовое планирование и анализ
   • Сценарий: Финансовому отделу требуются подробные финансовые данные для составления бюджета и прогнозирования.
   • Роль витрины данных: Внедрив витрину финансовых данных, вы можете хранить и предоставлять финансовому отделу конкретную информацию, необходимую им для планирования и анализа.

Варианты использования хранилищ данных

1. Отчетность в масштабе предприятия
   • Сценарий: Генеральный директор хочет получить исчерпывающий отчет об общей деятельности компании.
   • Роль хранилища данных: Хранилище данных, объединяющее данные о продажах, финансах, маркетинге и производстве, представляет собой централизованное хранилище, необходимое для комплексного просмотра показателей деятельности компании.
2. Анализ исторических тенденций
   • Сценарий: Организация хочет проанализировать тенденции за последние 10 лет, чтобы принять долгосрочные стратегические решения.
   • Роль хранилища данных: Хранилища данных эффективно хранят исторические данные, что позволяет проводить анализ тенденций и стратегическое планирование на основе комплексной исторической перспективы.
3. Сложные запросы для бизнес-аналитики
   • Сценарий: Бизнес-аналитикам приходится выполнять сложные запросы, предполагающие агрегирование и анализ данных из нескольких источников.
   • Роль хранилища данных: Хранилища данных оптимизированы для сложных запросов, обеспечивая платформу для углубленной бизнес-аналитики.

Подводя итоги разницы

Хранилища данных предназначены для комплексной интеграции и анализа данных в масштабах всего предприятия. Они являются основой для организаций, стремящихся получить целостное и унифицированное представление своих данных, поддерживая принятие стратегических решений в масштабе предприятия. Их цель распространяется на предоставление комплексной отчетности, проведение анализа исторических тенденций и обработку сложных запросов для получения углубленной бизнес-аналитики. Используйте хранилище данных, если вам нужно гармонизировать данные из различных источников в организации и создать единый источник достоверной информации.

С другой стороны, витрины данных адаптированы для более конкретных, ориентированных на команду потребностей. В отличие от внедрения корпоративного хранилища данных, которое может растянуться на несколько месяцев или даже лет, витрины данных обеспечивают более гибкий и целенаправленный подход к доступу к данным для отдельных бизнес-подразделений. Используйте витрины данных в сценариях, когда отдельным отделам вашей организации требуется специализированная аналитика без необходимости использования полномасштабной инфраструктуры хранилища данных. Общие случаи использования витрины данных включают анализ маркетинговых кампаний, отслеживание эффективности продаж, а также финансовое планирование и анализ.

Организации часто находят гармоничный баланс, используя как хранилища данных, так и витрины данных. Вместе они образуют комплексную экосистему данных, предоставляющую как общую картину, так и подробную информацию, необходимую для эффективного принятия решений на различных уровнях внутри организации.

Спроектируйте и запустите свое хранилище данных с нуля без программирования.

Astera Строитель хранилищ данных

Независимо от того, нужно ли вашей организации хранилище данных или витрина данных, Astera Построитель хранилищ данных (ADWB) автоматизирует процесс разработки от начала до конца, экономя ваше драгоценное время и усилия. Это комплексное решение, позволяющее проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать хранилища данных большого объема за дни, а не месяцы!

Работы С Нами Astera Конструктор хранилищ данных вы можете:

• Создание моделей данных с нуля
• Создайте модель данных для существующей базы данных одним щелчком мыши
• Создайте свое хранилище данных, используя многомерное моделирование и моделирование хранилищ данных.
• Автоматизируйте процесс создания хранилища данных от начала до конца

И многое другое — и все это без написания единой строки кода. Готовы создать хранилище данных вашего предприятия? Подпишитесь на демоверсию. Альтернативно, вы можете скачать 14-дневная бесплатная пробная версия и дайте ему тестовый запуск.

Другие статьи по теме

• Облачное хранилище данных: подробное руководство
• Сметание пыли данных: важность очистки данных
• Что такое преобразование данных и как оно работает?
• Важность подготовки данных для машинного обучения