Хранилище данных

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения. Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы построение отчётов и OLAP-анализ не использовал ресурсы транзакционной системы и не нарушал её стабильность. Как правило, данные загружаются в хранилище с определённой периодичностью, поэтому актуальность данных может несколько отставать от OLTP-системы.

Принципы организации хранилища

1. Проблемно-предметная ориентация. Данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями, которые они описывают, а не с приложениями, которые они используют.
2. Интегрированность. Данные объединены так, чтобы они удовлетворяли всем требованиям предприятия в целом, а не единственной функции бизнеса.
3. Некорректируемость. Данные в хранилище данных не создаются: т.е. поступают из внешних источников, не корректируются и не удаляются.
4. Зависимость от времени. Данные в хранилище точны и корректны только в том случае, когда они привязаны к некоторому промежутку или моменту времени.

Дизайн хранилищ данных

Существуют два архитектурных направления – нормализованные хранилища данных и хранилища с измерениями.

В нормализованных хранилищах, данные находятся в предметно ориентированных таблицах третьей нормальной формы. Нормализованные хранилища характеризуются как простые в создании и управлении, недостатки нормализованных хранилищ – большое количество таблиц как следствие нормализации, из-за чего для получения какой-либо информации нужно делать выборку из многих таблиц одновременно, что приводит к ухудшению производительности системы.

Хранилища с измерениями используют схему «звезда» или схему «снежинка». При этом в центре «звезды» находятся данные (Таблица фактов), а измерения образуют лучи звезды. Различные таблицы фактов совместно используют таблицы измерений, что значительно облегчает операции объединения данных из нескольких предметных таблиц фактов (Пример – факты продаж и поставок товара). Таблицы данных и соответствующие измерениями образуют архитектуру «шина». Измерения часто создаются в третьей нормальной форме, в том числе, для протоколирования изменения в измерениях. Основным достоинством хранилищ с измерениями является простота и понятность для разработчиков и пользователей, также, благодаря более эффективному хранению данных и формализованным измерениям, облегчается и ускоряется доступ к данным, особенно при сложных анализах. Основным недостатком является более сложные процедуры подготовки и загрузки данных, а также управление и изменение измерений данных.

Процессы работы с данными

Источниками данных могут быть:

1. Традиционные системы регистрации операций
2. Отдельные документы
3. Наборы данных

Операции с данными:

1. Извлечение – перемещение информации от источников данных в отдельную БД, приведение их к единому формату.
2. Преобразование – подготовка информации к хранению в оптимальной форме для реализации запроса, необходимого для принятия решений.
3. Загрузка – помещение данных в хранилище, производится атомарно, путем добавления новых фактов или корректировкой существующих.
4. Анализ – OLAP, Data Mining, сводные отчёты.
5. Представление результатов анализа.

Вся эта информация используется в словаре метаданных. В словарь метаданных автоматически включаются словари источников данных. Здесь же форматы данных для их последующего согласования, периодичность пополнения данных, согласованность во времени.

Задача словаря метаданных состоит в том, чтобы освободить разработчика от необходимости стандартизировать источники данных.

Создание хранилищ данных не должно противоречить действующим системам сбора и обработки информации.

Специальные компоненты словарей должны обеспечивать своевременное извлечение из словарей и обеспечить преобразование к единому формату на основе словаря метаданных.

Логическая структура данных хранилища данных отличается от структуры данных источников данных.

Для разработки эффективного процесса преобразования необходима хорошо проработанная модель корпоративных данных и модель технологии принятия решений.

Данные для пользователя удобно представлять в многоразмерных БД, где в качестве измерения могут выступать время, цена или географический регион.

Кроме извлечения данных из БД, принятия решений важен процесс извлечения знаний, в соответствии с информационными потребностями пользователя.

С точки зрения пользователя в процессе извлечения знаний из БД должны решаться след. преобразования: данные → информация → знания → полученные решения.

См. также

• Business Intelligence
• OLAP
• ETL
• Реляционная база данных

Это заготовка статьи о компьютерах. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. Это примечание по возможности следует заменить более точным.

Для улучшения этой статьи по информационным технологиям желательно?: Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное. Проверить достоверность указанной в статье информации.