Вопрос 8. Хранилища данных

Напомним определение Билла Инмона (Bill Inmon): хранилища данных - это «предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли "единого и единственного источника истины", обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений».

Данные в хранилище попадают из оперативных (транзакционных) систем, а также из внешних источников. По аналогии с «материальными» хранилищами, хранилища данных предусматривают такие операции как сбор данных («приход материалов на склад»), хранение данных («складской запас»), перемещение в витрины данных («отгрузка товаров в розничную сеть»).

С экономической точки зрения, хранилище данных приносит долгосрочный эффект тогда, когда оно становится надежным механизмом доставки данных, существенных для анализа и принятия решений. При этом не следует забывать и о затратной части: ведь информация может считаться действительно полезной лишь тогда, экономические выгоды от ее использования превышают затраты, связанные с ее приобретением. Построение хранилища данных - достаточно сложный проект и обеспечить его окупаемость в краткосрочной перспективе бывает непросто.

Высокая стоимость проектов создания хранилищ данных объясняется, прежде всего, необходимостью сбора, преобразования и обобщения данных из различных источников. При всей своей необходимости, эта работа достаточно трудоемка и занимает много времени. Неоправданных затрат можно избежать на этапе проектирования хранилища, за счет определения состава и структуры загружаемых в хранилище данных. При этом следует помнить, что хранилище данных не должно играть роль электронного архива, в котором хранится «все, что только можно». К числу распространенных ошибок относится недостаточное внимание к качеству хранимых данных, а также превалирование технологических соображений над экономическими.

Самое сложное в проектировании хранилища - добиться сбалансированной структуры, т. е. определить, какие данные будут полезны для аналитика и менеджера, а какие - нет. Также важен способ размещения данных в хранилище, а также процессы идентификации, анализа и преобразования данных перед их загрузкой в хранилище.

После того, как хранилище построено, встает вопрос об использовании данных конечными пользователями. При этом могут применяться различные средства (от специализированных средств создания пользовательских запросов и отчетов до электронных таблиц), в зависимости от решаемых задач, предпочтений и опыта пользователей. И все же есть целый спектр задач, которые предъявляют к информационным системам особые требования: это задачи, требующие оперативной (т.е. в режиме реального времени) обработки достаточно больших объемов данных, в разных аналитических разрезах. Экономический анализ, как правило, является многомерным: информация может быть сгруппирована и консолидирована по разным признакам, причем разные группы пользователей информации заинтересованы в разных способах группировки.

Таким образом, превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и позволяющую принимать обоснованные управленческие решения, можно считать одной из самых актуальных задач, стоящих перед компаниями. Причем обработка данных и принятие решений должны быть настолько оперативными, насколько этого требуют интересы бизнеса. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени - OLAP-системы.