Что такое хранилище данных? Определение, типы, преимущества, использование и многое другое

• Данные
• 11 августа 2025 г.

Исполнитель: Akash Patel

Фрагментированные источники данных, задержка и неточная отчетность, ограниченные данные из необработанных данных, потерянные ресурсы, отсутствие видимости в реальном времени, риски соответствия и многое другое, лица, принимающие решения, сталкиваются с растущими проблемами управления и понимания данных. Это часто приводит к упущенным возможностям и дорогостоящей неэффективности. Единый источник истины для всех ваших данных - хранилище данных - это все, что вам нужно, чтобы разблокировать действенные идеи, которые стимулируют рост. Этот пост в блоге охватывает то, что такое хранилище данных, его архитектура, его типы, преимущества, примеры и многое другое.

Каждый современный бизнес процветает на данных. От отслеживания продаж до прогнозирования тенденций, данные определяют почти каждое решение. Но вы когда-нибудь задумывались, как мы дошли до этой точки, где данные беспрепятственно перетекают в панели инструментов, идеи и стратегии?

Начнем с 1960-х и 1970-х годов, когда компьютеры впервые вошли в бизнес-мир.

Это было рождение бизнес-данных. Организации начали использовать мэйнфреймы для автоматизации расчета заработной платы, инвентаризации и транзакций. Эти компьютеры генерировали данные, но они были разбросаны, изолированы и труднодоступны.

Тем не менее, руководители столкнулись с такими вопросами, как «Каков наш общий доход по регионам в этом квартале?»

Затем появились реляционные базы данных, а SQL привёл структуру и мощность запросов. Предприятия могли генерировать пользовательские отчеты, но данные по-прежнему не были интегрированы в системы.

Билл Инмон, которого часто называют «отцом хранения данных».

Он формализовал идею: вместо того, чтобы запрашивать живые операционные системы, извлекать данные, преобразовывать их и загружать в централизованное хранилище для анализа.

Эта концепция стала основой хранилища данных.

Что такое Data Warehouse?

Хранилище данных — это централизованное хранилище, которое хранит, организует и управляет большими объемами данных из нескольких источников, в основном для анализа и отчетности, а не для повседневных операций.

Вы делаете покупки в разных магазинах (продажи, маркетинг, HR-системы), приносите все домой (сырые данные), чистите и сортируйте его (ETL) и аккуратно храните его в своей кладовой (хранилище данных).

Он превращает грязные продукты в готовые к использованию ингредиенты, так же, как хранилище данных превращает грязные данные в четкие идеи.

Ключевыми возможностями хранилища данных являются консолидация данных из различных источников, историческое хранение и анализ данных, очистка и преобразование данных, оптимизированная производительность запросов, эффективная загрузка данных через ETL, интеграция с инструментами BI (такими как Power BI, Tableau, Looker, Qlik и т. Д.) и многое другое.

Узнать больше о Склад данных vs озеро данных vs data mart.

Для чего используются хранилища данных?

Хранилища данных используются для поддержки принятия решений, основанных на данных, в организациях, предоставляя центральный, надежный источник структурированных исторических данных для анализа и отчетности.

Основными видами использования хранилищ данных являются:

• Бизнес-аналитика и отчетность
• Консолидация разрозненных данных
• Аналитика данных и интеллектуальное использование данных
• Анализ исторических данных
• Поддержка принятия решений в реальном времени
• Качество данных и их согласованность
• Специальный анализ
• Точность данных
• Соблюдение и аудит

Например, сеть больницы использует хранилище данных для:

• Комбинированные данные из Медицинское решение, EHR, системы бронирования назначений, лабораторные системы, системы выставления счетов и страховых требований, опросы удовлетворенности пациентов и многое другое.
• Анализ результатов лечения в больницах.
• Выявить неэффективность (например, длительное время ожидания, частые повторные госпитализации).
• Поддерживать исследования эффективности лекарств с использованием исторических данных.
• Помогите руководству больницы эффективно распределять персонал и оборудование.

Некоторые из ключевых вариантов использования хранилища данных включают сегментацию клиентов, анализ поведения клиентов, оптимизацию цепочки поставок, финансовую отчетность, анализ исторических тенденций, аудит и соответствие, прогнозирование продаж, отслеживание эффективности маркетинга, оптимизацию кампании, Развитие ИИ/ML инициативы, тактическая и стратегическая отчетность, интеграция больших данных и многое другое.

Каковы типы хранилища данных?

Существует несколько типов хранилищ данных, каждый из которых подходит для различных организационных потребностей, подходов к обработке данных и архитектур.

1. Enterprise Data Warehouse (EDW)

EDW — это централизованное хранилище, в котором хранятся интегрированные, структурированные данные из различных источников, таких как ERP, CRM и другие приложения по всей организации. Он служит единым источником истины для отчетности, аналитики и принятия стратегических решений. Он идеально подходит для бизнес-аналитики, анализа данных и принятия стратегических решений. Примерами EDW являются Google BigQuery, Teradata и многое другое.

2.Дата Март

Data Mart - это подмножество хранилища данных, предназначенное для удовлетворения конкретных аналитических потребностей одного отдела или бизнес-единицы, таких как продажи, маркетинг, финансы или HR.

Марты данных могут быть зависимыми (исходными из хранилища данных предприятия) или независимыми (исходными непосредственно из операционных систем). Они помогают удовлетворить требования к аналитике на уровне департамента, снижают зависимость от электронных таблиц, обеспечивают экономичную эффективность. Управление даннымиИ даже больше.

Примеры включают в себя Март данных о продажах для отслеживания доходов и производительности трубопровода, Март маркетинговых данных для анализа кампании и Март финансовых данных для бюджетирования и прогнозирования.

3. Хранилище оперативных данных (ODS)

Хранилище оперативных данных (ODS) представляет собой тип хранилища данных или базы данных, которая обеспечивает консолидированный и интегрированный вид операционных данных в режиме реального времени или в режиме реального времени из нескольких транзакционных систем. В отличие от хранилища данных, который фокусируется на исторических данных, ODS поддерживает повседневное оперативное принятие решений, предлагая актуальную информацию.

Ключевые варианты использования ОРВ включают оперативную отчетность, аналитику в реальном времени, системный мониторинг и служат в качестве области постановки для складов данных. Примеры ОРВ включают анализ данных в точках продаж (POS), управление запасами в реальном времени, выполнение заказов, выставление счетов и обработку претензий и многое другое.

4. Склад облачных данных

Хранилище облачных данных — это масштабируемый, облачный, управляемый сервис хранения и аналитики данных, предназначенный для обработки больших объемов структурированных и полуструктурированных данных без необходимости локальной инфраструктуры.

Он позволяет анализировать в режиме реального времени, удаленное сотрудничество и доступность, принятие решений на основе данных, бизнес-отчетность, специальный анализ и поддерживает реализации ИИ и машинного обучения (ML). Популярные решения для хранения облачных данных включают Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift и Azure Synapse Analytics.

5. Виртуальный хранилище данных (VDW)

Virtual Data Warehouse (VDW) - это логический уровень данных, который обеспечивает унифицированный вид данных, хранящихся в нескольких, часто разрозненных или разнородных источниках, без физической консолидации. Он объединяет данные из баз данных, озер данных, облачных платформ и других систем в масштабах предприятия.

Он предоставил бизнес-аналитике, приборным панелям в реальном времени, доступу к данным в реальном времени и идеям, основанным на ИИ, путем запроса живых данных непосредственно из разных источников.

6. Склад больших данных

Склад больших данных - это система хранения данных, предназначенная для обработки огромных объемов структурированных и полуструктурированных данных на высокой скорости и в масштабе, обращаясь к трем Vs больших данных: объему, скорости и разнообразию. Она может интегрировать источники больших данных, такие как IoT, социальные сети и журналы машин наряду с традиционными данными.

Это облегчает Data Mining, бизнес-аналитика (BI), аналитика в реальном времени, инициативы AI / ML и многое другое. Некоторые популярные складские решения включают Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift Spectrum и Azure Synapse Analytics.

Склад данных в реальном времени (RTDW)

Хранилище данных в реальном времени (RTDW) - это самый современный тип хранилища данных, предназначенный для обработки самых последних данных для немедленного анализа и принятия решений. Он построен с учетом временных, общеорганизационных или ведомственных данных, обеспечивая мгновенную информацию путем непрерывной интеграции и обновления данных по мере их генерации.

RTDW используется для предоставления немедленной информации, питания приборных панелей в реальном времени, обеспечения оперативной аналитики, выявления мошенничества, управления механизмами персонализации и поддержки моделей ИИ, которые требуют потоков данных в реальном времени. Предприятия используют такие платформы, как Google BigQuery с потоком данных, Apache Kafka со Snowflake или Amazon Redshift Streaming, для отслеживания поведения клиентов в реальном времени в розничной торговле или мониторинга операционных показателей в логистике.

Лучшие примеры хранилища данных для рассмотрения

Реальные примеры складов данных:

• Amazon RedSft
• Google BigQuery
• Снежинка
• Microsoft Azure Synaps Analytics
• IBM Db2 Warehouse
• Терадата Вантадж
• Oracle Autonomous Data Warehouse (автономный хранилище данных)

Примерами компаний, использующих хранилища данных, являются Walmart, Amazon, JPMorgan, Netflix, Uber и другие, которым необходимо управлять и анализировать большие суммы для различных бизнес-целей.

Понимание архитектуры хранилища данных

Архитектура хранилища данных — это план, который определяет, как данные текут, обрабатываются и хранятся в системе хранилища данных. Он гарантирует, что система масштабируема, эффективна и надежна для анализа и отчетности.

Архитектура хранилища данных относится к предметно-ориентированному, интегрированному, изменчивому во времени и энергонезависимому сбору данных в поддержку процесса принятия решений руководством.

– Билл Инмон, отец хранилища данных

Популярно используемая архитектура хранения данных включает в себя три уровня:

1. Нижний уровень

Это источник данных и уровень хранения данных. Это основа архитектуры, где необработанные данные собираются и трансформируются с помощью процесса, называемого извлечением, преобразованием и нагрузкой (ETL).

Ключевые компоненты нижнего яруса:

Источники данных: операционные базы данных (OLTP-системы), ERP/CRM-системы, веб-журналы, API, устройства IoT и внешние каналы данных.

ETL (Extract, Transform, Load):

• Выдержка: Получает данные из различных источников.
• Трансформация: очищает, дублирует, стандартизирует форматы и применяет бизнес-правила.
• Загрузка: Щепы очищают данные в хранилище данных или в области постановки.

Инструментами, используемыми для процесса ETL, являются Informatica, Matillion ETL, Talend, AWS Glue и другие.

2.Средний уровень

Это слой хранилища данных. Он включает в себя аналитические движки - сервер онлайн-аналитической обработки (OLAP) (либо реляционный (ROLAP) или многомерный (MOLAP)). Это слой, где данные оптимизированы для запроса и анализа.

3. Верхний уровень.

Это интерфейсный уровень, где пользователи (бизнес-аналитики, руководители, специалисты по обработке данных) получают доступ к данным и взаимодействуют с ними с помощью инструментов BI (таких как Tableau, Power BI, Looker), отчетов или расширенной аналитики.

Основные преимущества Data Warehousing

Хранилище данных предлагает несколько мощных преимуществ, включая централизованный доступ к данным, улучшенное качество данных, улучшенный BI и многое другое, которые помогают организациям стать более ориентированными на данные и понимание.

Вот некоторые из главных преимуществ хранилища данных:

• Централизует все бизнес-данные, предоставляя командам единый, надежный источник истины.
• Включает более быстрые решения, основанные на данных, предоставляя информацию в режиме реального времени.
• Поддержка высокоскоростной аналитики, позволяющей выполнять сложные запросы быстро даже на больших наборах данных без замедления работы операционных систем.
• Улучшает качество и согласованность данных путем очистки и стандартизации входящих данных.
• Сохраняет исторические данные, позволяя проводить глубокий анализ тенденций, прогнозирование и долгосрочное отслеживание производительности в разных отделах или продуктах.
• Масштабируется без особых усилий по мере роста объема данных и спроса пользователей, не жертвуя производительностью, особенно с современными облачными хранилищами данных.
• Уменьшает ручную работу аналитиков за счет автоматизации задач интеграции данных и подготовки.
• Обеспечивает контроль доступа, аудит и шифрование, помогая организациям соответствовать требованиям к управлению данными и нормативным требованиям.
• Обеспечивает основу для ИИ, машинного обучения и прогнозной аналитики, организуя данные структурированным, доступным способом.

Как работают хранилища данных, базы данных и озера данных вместе?

База данных, озеро данных и хранилище данных, при совместном использовании, создают комплексную инфраструктуру анализа данных для предприятий. У каждого есть свои силы, и вместе они поддерживают все, от повседневной деятельности до принятия стратегических решений.

База данных служит фундаментальной цели: захват структурированных, транзакционных данных. Хранилище данных выступает в качестве централизованного хранилища, в котором хранятся чистые, организованные данные для анализа и отчетности. Наконец, озеро данных является централизованным хранилищем как структурированных, так и неструктурированных данных, хранящихся в его родном формате.

Например, платформа электронной коммерции использует:

• Базы данных Отслеживание заказов и инвентаря клиентов в режиме реального времени.
• Озеро данных для хранения потоков кликов веб-сайта, отзывов клиентов и данных социальных сетей.
• Хранилище данных анализировать тенденции продаж, поведение клиентов и производительность запасов, приводя панели управления для руководителей.

Последние мысли о хранилище данных

В современном мире, основанном на данных, хранилище данных — это больше, чем просто хранилище; это основа современной аналитики и бизнес-аналитики. Это позволяет организациям превращать огромные объемы данных в значимые идеи, стимулируя более разумные решения, операционную эффективность и стратегический рост.

По мере развития технологий, особенно с ростом облачных платформ и аналитики в реальном времени, будущее хранения данных станет только более гибким, экономически эффективным и интеллектуальным. Ключом является согласование стратегии хранения данных с вашими бизнес-целями и уровнем зрелости данных.

FAQs на Data Warehouse