Хранилище данных — это специализированный тип базы данных, предназначенный для хранения, организации, поиска, анализа и управления большими объемами структурированных, а иногда и неструктурированных данных. Он действует как центральный репозиторий для данных, собранных из различных источников внутри организации или из нескольких организаций. Вот подробное определение, которое охватывает различные аспекты хранилища данных:
- Архитектура. Хранилище данных обычно строится с использованием многоуровневой архитектуры, включающей источники данных, интеграцию данных, хранилище и уровни доступа. Данные часто хранятся в денормализованной форме, чтобы оптимизировать скорость чтения для аналитических запросов.
- Интеграция данных: это включает сбор данных из разнородных источников, таких как реляционные базы данных, плоские файлы, системы онлайн-обработки транзакций (OLTP), внешние потоки данных и т. д. Затем данные очищаются, преобразуются и загружаются (процесс ETL) в хранилище данных. .
- Хранилище данных. В отличие от традиционных баз данных, оптимизированных для обработки транзакций, хранилище данных оптимизировано для запросов и анализа. Данные организованы таким образом, что они поддерживают сложные запросы и обеспечивают эффективное суммирование.
Общие модели данных включают схему «звезда» и схему «снежинка».
- Временной вариант: данные в хранилище имеют отметку времени, а исторические данные сохраняются для анализа тенденций и прогнозирования. Это позволяет организациям иметь историческую перспективу своих данных, в отличие от систем OLTP, которые обычно хранят только текущие данные.
- Предметно-ориентированный: Хранилище данных сосредоточено на таких предметах, как продажи, маркетинг, финансы и т. д., и обеспечивает консолидированное представление по всей организации. Это позволяет более эффективно проводить бизнес-анализ и отчетность.
- Энергонезависимая: после загрузки данных в хранилище данных ожидается, что они не будут часто меняться. Это отличается от операционных систем, где данные постоянно обновляются.
- Масштабируемость и производительность. Хранилища данных предназначены для обработки больших объемов данных и должны обеспечивать высокую производительность для сложных аналитических запросов. Это часто включает в себя специализированное оборудование, стратегии индексирования, обработку в памяти и параллельную обработку.
- Безопасность и соответствие требованиям. Поскольку в хранилищах данных хранится конфиденциальная и важная для бизнеса информация, в них должны быть реализованы надежные меры безопасности, включая контроль доступа, шифрование и соблюдение различных нормативных требований.
- Витрины данных. В хранилище данных могут быть небольшие специализированные подразделы, называемые витринами данных. Витрины данных адаптированы к конкретным потребностям отдельных бизнес-подразделений в организации.
- Интеграция бизнес-аналитики (BI) : Хранилища данных часто интегрируются с инструментами BI, которые обеспечивают возможности визуализации, отчетности и аналитики. Это позволяет лицам, принимающим решения, получать ценную информацию из данных и разрабатывать бизнес-стратегии.
- Возможности в реальном и близком к реальному времени. Некоторые современные хранилища данных предлагают возможности хранения данных в режиме реального или близкого к реальному времени, чтобы обеспечить более своевременное понимание.
- Облачные решения. С развитием облачных вычислений многие хранилища данных теперь предлагаются в виде облачных решений, обеспечивающих масштабируемость, гибкость и экономичность для организаций разного размера.
- Обслуживание и управление. Сложность хранилища данных требует постоянного мониторинга, настройки и обслуживания. Надлежащее управление обеспечивает качество данных, оптимизацию производительности и соответствие меняющимся потребностям бизнеса.
Хранилище данных — это сложная узкоспециализированная система хранения данных, которая имеет решающее значение для анализа данных, составления отчетов и поддержки принятия решений в организации. Он включает в себя ряд технологий, методологий и практик для обеспечения консолидированного, согласованного и всестороннего представления данных организации. Это позволяет преобразовывать необработанные данные в осмысленные идеи, что позволяет организациям принимать решения на основе данных.
