## Архитектура хранилища данных
Довольно часто традиционная архитектура хранилища данных имеет трехуровневую структуру, состоящую из следующих ступеней:
### **Нижний уровень (Bottom Tier)**
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 (Middle Tier)**
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 (Top Tier)**
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:
*
*
*
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.system-analyst-base.ru/hard-skills/bazy-dannykh/khranenie-i-analiz-dannykh.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.