📎Хранение и анализ данных
Last updated
Last updated
Довольно часто традиционная архитектура хранилища данных имеет трехуровневую структуру, состоящую из следующих ступеней:
Этот уровень содержит сервер базы данных, используемый для извлечения данных из множества различных источников, например, из транзакционных баз данных, используемых для интерфейсных приложений.
Основные компоненты этого уровня:
Источники данных
Источниками данных могут являться например: реляционные базы данных, сведения с веб-сайта, из биллинговой системы, CRM- и ERP-систем и других баз данных.
ETL обработка
ETL (Extract, Transform, Load) — извлечение, преобразование и загрузка. То есть процесс, с помощью которого данные из нескольких систем объединяют в единое хранилище данных (DWH).
DWH
Data Warehouse (DWH) — хранилище, предназначенное для сбора и аналитической обработки исторических данных организации. Анализ помогает руководителям видеть цельную картину бизнеса и принимать решения, как развивать отдельные направления или бизнес в целом.
Средний уровень содержит сервер OLAP, который преобразует данные в структуру, лучше подходящую для анализа и сложных запросов. Сервер OLAP может работать двумя способами: либо в качестве расширенной системы управления реляционными базами данных, которая отображает операции над многомерными данными в стандартные реляционные операции (ROLAP), либо с использованием многомерной модели (MOLAP), которая непосредственно реализует многомерные данные и операции.
Верхний уровень — это уровень клиента. Этот уровень содержит BI-инструменты, используемые для высокоуровневого анализа данных, создания отчетов и анализа данных.
Актуальные инструменты бизнес-аналитики (BI) вкупе с возможностями DWH позволяют принимать управленческие решения с гарантированным результатом. Благодаря эффективному анализу больших массивов данных менеджмент компании также может выдвигать гипотезы, построенные на реальных бизнес-показателях, и тестировать их.
Источники: