Как использовать витрины данных для максимальной продуктивности в бизнесе

В современном цифровом мире, где данные играют ключевую роль в принятии стратегических и тактических решений, важно иметь эффективные инструменты для их управления и анализа.

В этой статье мы рассмотрим один из таких инструментов — витрины данных. ВД представляют собой специальные структуры данных, которые позволяют организациям хранить, анализировать и получать доступ к различным видам информации, необходимой для принятия обоснованных бизнес-решений. Мы изучим основные компоненты витрин, их различные типы, а также процесс их реализации и преимущества использования в современных организациях.

Что такое витрина данных

В 1993 году Тед Кодд разработал OLAP для объединения различных транзакционных систем, но из-за низкой эффективности его использование было недолгим. Ученые начали разрабатывать новую платформу для аналитической информации, что привело к созданию специального хранилища (ХД, Data Warehouse).

С ростом объемов конфиденциальных сведений организации столкнулись с проблемами хранения и обработки, что требовало минимизации убытков и сокращения времени борьбы с нарушителями.

Для решения проблемы была создана витрина статистических данных (ВД, Data Mart), содержащая часть информации из хранилища. Новая информация добавлялась в неё в периоды меньшей активности пользователей. При потере или повреждении данных в ВД запускалась процедура восстановления из хранилища.

ВД является частью хранилища и содержит информацию по определённой теме. Существуют отдельные витрины для разных специалистов. Она предназначена для хранения информации в небольших объемах и связана с определенным подразделением или направлением деятельности организации.

Если на предприятии есть несколько ВД с одинаковыми сегментами, сведения в них должны быть одинаковыми.

Компоненты витрин данных

Как правило, витрины данных состоят из следующих компонентов:

• Исходные данные. Это информация, которая является отправной точкой для создания ВД. Она часто извлекается из различных источников, таких как операционные системы, внешние источники информации и хранилища сведений.
• Подготовка. Этот этап включает в себя процесс преобразования и подготовки для использования в витринах. Он включает в себя операции извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL).
• Хранилище. Место, где преобразованные сведения сохраняются для последующего использования. Этот компонент включает в себя информационную модель, которая определяет, как данные организованы и структурированы для удобства доступа.
• Инструменты доступа. Это приложения и инструменты, которые конечные пользователи используют для запросов и анализа данных в ВД. Они предоставляют возможность работы с данными и получения необходимой информации для принятия решений.

Тип витрин данных

Существует три основных типа витрин данных:

• Зависимые. Эти ВД создаются путем извлечения информации напрямую из операционных систем, внешних источников или обоих.
• Независимые. Эти ВД создаются без использования центрального хранилища.
• Гибридные. Этот тип витрин может получать информацию как из хранилищ, так и из операционных систем.

Рассмотрим каждую из них более подробно.

Зависимая витрина данных

Зависимая ВД представляет собой инструмент, который используется для получения сведений организации из единого хранилища. Этот тип обеспечивает преимущества централизации данных. Если вам требуется создать одну или несколько физических ВД, вам следует настроить их как независимые витрины.

Построение зависимой ВД в хранилище можно выполнить двумя способами:

• Во-первых, пользователь может получить доступ как к самой витрине данных, так и к хранилищу в целом в зависимости от конкретной потребности.
• Во-вторых, доступ к сведениям может быть ограничен только через ВД.

Однако второй подход не является оптимальным, поскольку он может привести к недостаточной эффективности в использовании данных и созданию «свалки данных». Понятие «свалка данных» означает, что все данные начинаются с общего источника, но в конечном итоге они могут быть удалены или даже утеряны, что приводит к потере ценной информации.

Независимый киоск данных

Независимый киоск данных представляет собой витрину данных, которая создается без привлечения центрального хранилища данных. Этот тип ВД является отличным выбором для небольших групп внутри организации, которые нуждаются в самостоятельном доступе к данным.

Независимая ВД не связана ни с центральным хранилищем данных компании, ни с другими ВД. Данные в независимой витрине вводятся отдельно, и анализ проводится независимо от других источников данных.

Внедрение независимых ВД может противоречить целям создания централизованного хранилища данных. В первую очередь, организации требуется единое и централизованное хранилище корпоративных данных, которое может обслуживать множество пользователей с различными потребностями, требующими доступа к разнообразной информации.

Гибридный киоск данных

Гибридный киоск данных представляет собой ВД, которая объединяет входные данные из различных источников, отличных от центрального хранилища данных. Этот тип витрины данных может быть особенно полезен в случаях, когда требуется временная интеграция, например, после добавления новой группы или продукта в организацию.

Гибридный киоск данных является примером, который хорошо подходит для разнообразных сред баз данных и обеспечивает быструю реализацию в любой организации. Он также требует минимальных усилий по очистке данных.

Гибридная ВД также обладает поддержкой больших структур хранения и наилучшим образом подходит для гибких и небольших приложений, ориентированных на данные.

Разница между хранилищем и витриной данных

Использование витрин данных, озер данных и хранилищ данных зависит от ситуации и целей.

Хранилище данных — это система управления данными, которая обеспечивает анализ бизнес-данных и аналитику для всей компании. Хранилища данных обычно содержат большие объемы данных, включая исторические данные, и получают информацию из разных источников, таких как журналы приложений и транзакционные приложения. Данные в хранилище данных структурированы и используются с определенными целями.

Озеро данных позволяет организациям хранить большие объемы как структурированных, так и неструктурированных данных (например, данные из социальных сетей или о посещениях) и предоставлять к ним доступ для выполнения реального времени аналитики, глубокого анализа данных и построения сценариев использования машинного обучения. Данные поступают в озеро данных в своей первоначальной форме без изменений.

Основное различие между озером данных и хранилищем данных заключается в том, что озеро данных содержит большие объемы необработанных данных без предварительно определенной структуры. Организации не нужно определять заранее, как будут использоваться эти данные.

ВД — это упрощенная форма хранилища данных, которая сосредоточена на определенной теме или направлении деятельности, таких как продажи, финансы или маркетинг. По сравнению с хранилищами данных, ВД собирают данные из меньшего количества источников, таких как внутренние операционные системы, центральное хранилище данных и внешние данные.

Когда следует использовать витрины данных

Диаграммы данных рекомендуются для интерактивных рабочих нагрузок данных, предназначенных для сценариев самообслуживания. Например, если вам нужно работать с финансами или учетом, вы можете создавать свои собственные модели данных и коллекции, которые позволяют самостоятельно решать бизнес-вопросы и получать ответы с помощью T-SQL и визуальных запросов.

Кроме того, эти коллекции данных могут быть использованы для создания отчетов в Power BI. Datamarts рекомендуются для клиентов, которым нужна ориентация на домен, децентрализованное владение данными и архитектура, например для пользователей, которым нужны данные в качестве продукта или для создания платформы самообслуживания данных.

Витрины данных используются для поддержки следующих сценариев:

• Самообслуживание отделов — централизация небольших и средних объемов данных (примерно 100 ГБ) в полностью управляемой базе данных SQL. ВД позволяют назначить одно хранилище для самостоятельного подчиненного отчета (например, Excel, отчеты Power BI и другие), тем самым сокращая инфраструктуру в решениях самообслуживания.
• Аналитика реляционных баз данных с помощью Power BI — доступ к данным ВД с помощью внешних клиентов SQL. Azure Synapse и другие службы и инструменты, использующие T-SQL, также могут использовать диаграммы данных в Power BI.
• Создание комплексных семантических моделей — позволяет создателям Power BI разрабатывать сложные решения без зависимости от других инструментов или ИТ-команд. Datamarts избавляют от управления оркестрацией между потоками данных и семантическими моделями с помощью автоматически созданных семантических моделей, обеспечивая визуальные возможности для запроса данных и неструктурированного анализа, все поддерживаемые базой данных SQL Azure.

Шаги в реализации витрины данных

Внедрение ВД — это важное, но сложное занятие. В этом разделе мы детально рассмотрим этапы процесса реализации:

Проектирование

Планирование — это начальный этап процесса внедрения ВД. Он включает в себя все этапы, начиная от постановки цели создания витрины данных и заканчивая сбором информации о требованиях к ней. В конечном итоге мы создаем логический и физический дизайн для ВД.

Этап планирования включает в себя следующие шаги:

1. Сбор бизнес и технических требований и определение источников данных.
2. Выбор соответствующего набора данных для витрины.
3. Проектирование логической и физической структуры Datamarket.

Данные могут быть организованы в соответствии с различными критериями, такими как:

• Временные интервалы.
• Отделы или функциональные подразделения компании.
• Географические местоположения.
• Любая комбинация вышеперечисленных.

Сегментация данных может осуществляться на уровне приложения или СУБД. Хотя рекомендуется проводить сегментацию на уровне приложения, так как это позволяет лучше адаптироваться к изменениям в бизнес-среде.

Какие инструменты и технологии вам понадобятся? Для начала достаточно простого набора ручки и бумаги. Однако использование инструментов, позволяющих создавать диаграммы UML или ER, также поможет добавить метаданные в ваши логические и физические проекты.

Строительство

Этот этап представляет собой создание физической базы данных и логических структур, что является вторым шагом в реализации витрины данных.

Этот этап включает выполнение следующей задачи – реализация физической структуры базы данных, разработанной на предыдущем этапе. Например, создание объектов схемы базы данных, таких как таблицы, индексы, представления и другие.

Для успешной реализации ВД вам потребуются следующие продукты и технологии:

• Система управления реляционными базами данных (СУРБД), которая обеспечивает хранение, добавление и удаление данных.
• Быстрый доступ к данным с помощью SQL-запросов, позволяющих легко извлекать информацию в зависимости от определенных условий.
• Защита данных, включая возможность восстановления после сбоев и резервное копирование данных.
• Поддержка многопользовательского доступа, обеспечивающая одновременный доступ нескольких пользователей к данным без конфликтов и перезаписи изменений.
• Механизмы безопасности, позволяющие регулировать доступ пользователей к данным и операциям с ними.

Наполнение

Третий этап включает в себя наполнение ВД данными.

Этот шаг включает выполнение следующих задач:

• Сопоставление данных из источников с целевыми данными в витрине данных.
• Извлечение данных из источников.
• Очистка и преобразование данных для соответствия целевым структурам.
• Загрузка данных в ВД.
• Создание и хранение метаданных, включая информацию о происхождении данных, их актуальности, внесенных изменениях и уровне агрегации.

Для выполнения этих задач используются инструменты ETL (Extract, Transform, Load). Эти инструменты позволяют просматривать источники данных, выполнять сопоставление данных, извлекать, преобразовывать и загружать данные обратно в витрину данных.

В процессе работы инструмент создает метаданные, связанные с происхождением данных, изменениями и уровнем агрегации.

Доступ

Шаг авторизации представляет собой четвертый этап и включает использование данных: запросы данных, создание отчетов, диаграмм и их публикацию. Конечный пользователь отправляет запросы в базу данных и просматривает результаты этих запросов.

Этот этап авторизации включает выполнение следующих задач:

• Настройка метаданных, которая преобразует структуры базы данных и имена объектов в понятные бизнес-термины. Это облегчает доступ к данным для пользователей без технических навыков.
• Настройка и поддержка структур базы данных.
• Настройка API и интерфейсов, если это необходимо.

Для доступа к ВД вы можете использовать командную строку или графический интерфейс. Предпочтительным является графический интерфейс, так как он позволяет легко создавать графики и более удобен для пользователей, чем командная строка.

Управление

Этот заключительный этап процесса внедрения ВД включает в себя такие административные задачи, как:

• Постоянное управление доступом пользователей.
• Оптимизация системы и настройка для улучшения производительности.
• Добавление и управление новыми данными в витрине данных.
• Планирование сценариев восстановления и обеспечение доступности системы в случае сбоя.

Для выполнения этих задач вы можете использовать графический интерфейс или командную строку для управления Datamarket.

Перенос витрин данных в облако

Для повышения гибкости и использования данных при разработке общей стратегии и принятии ежедневных решений, рабочие группы и отделы стремятся к более гибким методам работы. Однако превращение постоянно растущего объема сведений в статистические показатели часто представляется сложной задачей. Финансовые директора проводят в среднем по 2,24 часа в день, анализируя информационные таблицы.

Рабочие группы часто обращаются за помощью к отделу информационных технологий (ИТ), и ИТ-специалистам приходится тратить много усилий, чтобы удовлетворить запросы пользователей и предоставить данные из различных источников в больших объемах, а также быстро реагировать на запросы.

Создание и поддержание Datamarket также может стать дополнительной нагрузкой для уже перегруженного работой отдела ИТ, поскольку им придется постоянно контролировать эти ВД и обеспечивать их безопасность.

Перенос ВД в облако может решить многие проблемы как для рабочих групп, так и для отделов ИТ, поскольку администрированием и обеспечением безопасности в облаке занимается поставщик облачных решений. Это значительно уменьшает число задач, которые нужно выполнять вручную, и снижает операционные расходы.

Преимущества использования витрины данных

В этом разделе мы рассмотрим ключевые преимущества использования витрины данных.

Один источник с достоверной информацией

Все члены подразделения компании имеют доступ к единому набору сведений, который хранится централизованно в одном месте. Это исключает необходимость сравнения информации из различных источников. Такая организация обеспечивает надёжность информации, предоставляемых в ВД, а также основанных на них планов.

Благодаря этому сотрудники организации могут сосредоточиться на принятии решений и их последующей реализации, не тратя время на повторную проверку данных из различных источников.

Оперативное получение сведений из ВД

Сотрудники из разных отделов имеют возможность оперативно получать необходимые им данные из витрины и использовать их в сочетании с другой информацией, которая у них есть.

После настройки соответствующих параметров для взаимодействия с источником сведений можно быстро получать информацию из витрины без необходимости обращаться в информационное подразделение компании. Это увеличит производительность работы как бизнес-аналитиков, так и технических специалистов, занимающихся обслуживанием систем компании.

Оперативное принятие рабочих решений

С ускорением доступа сотрудников компании к статистической информации процесс принятия рабочих решений будет ускорен. В то время как хранилище охватывает все аспекты деятельности предприятия, Datamarket специализируется на аналитической работе конкретного отдела.

Таким образом, финансисты, рекрутеры и другие специалисты, занимающиеся решением специфических задач, могут эффективно выполнять свои обязанности.

На основе полученных сведений сотрудники компании проводят анализ различных показателей и принимают управленческие решения. Это позволяет им быстро реагировать на изменения в бизнес-среде и адаптировать стратегии в соответствии с текущей ситуацией.

Легкость и быстрота использования ВД

Настройка хранилища для использования всеми сотрудниками компании требует значительных ресурсов и времени. В отличие от этого, аналитическую витрину можно быстро настроить под нужды отдельного подразделения путем использования сокращенного объема информации.

Это позволяет ускорить процесс адаптации системы к конкретным требованиям отдела и обеспечить быстрый доступ к необходимым сведениям без необходимости внедрения сложных и дорогостоящих изменений в общую систему хранения информации. Такой подход повышает эффективность работы сотрудников и обеспечивает оперативное принятие решений на основе актуальной информации.

ВД отличается гибкостью из за учета корпоративных потребностей

В работе отделов компании может возникнуть необходимость использовать информацию, которая была собрана и использована в предыдущих проектах. Сотрудники могут вносить изменения и дополнять информационные витрины новыми сведениями в соответствии с требованиями текущей деятельности.

Это обеспечивает гибкость в использовании витрины и позволяет адаптировать её под специфические потребности различных подразделений компании. Такой подход обеспечивает эффективное использование ресурсов и повышает общую производительность бизнеса.

ВД позволяет анализировать переходные процессы

Некоторые аналитические проекты компании требуют выполнения в короткие сроки. Например, менеджеру поручили оценить эффективность интернет-маркетинговой акции, запущенной всего две недели назад. Результаты этого анализа могут быть необходимы на предстоящем совещании с другими сотрудниками подразделения.

Важно иметь возможность быстро настроить Datamarket для выполнения конкретной задачи.

Это позволяет анализировать последнюю информацию и сведения и принимать информированные решения на основе актуальной информации. Такой гибкий подход обеспечивает эффективное использование витрины для анализа переходных процессов и оперативного реагирования на изменения в бизнес-среде.

Выводы

Всеобщий переход к цифровизации и растущая потребность в управлении большими объемами информации и сведений делают ВД ключевым инструментом для современных предприятий. Datamarket представляют собой комплексные системы, состоящие из нескольких компонентов: исходные данные, процесс подготовки, их хранение и инструменты доступа. Эти компоненты в совокупности обеспечивают доступ к сведениям и аналитическим возможностям, необходимым для принятия обоснованных бизнес-решений.

Существуют различные типы витрин, включая зависимые, независимые и гибридные, каждый из которых имеет свои особенности и применения в различных бизнес-сценариях. Важно отметить разницу между витринами и хранилищами данных: первые ориентированы на аналитическую работу определенного отдела фирмы, в то время как вторые предназначены для обеспечения анализа бизнес-данных для всей организации.

Реализация ВД включает несколько шагов, начиная с проектирования и заканчивая управлением и оптимизацией. Перенос ВД в облако может решить многие проблемы, связанные с управлением сведениями и обеспечением безопасности, за счет того, что администрированием занимается поставщик облачных решений. Все эти факторы подчеркивают важность витрин данных в современном мире бизнеса и их значительные преимущества для организаций любого масштаба.