Хранилища данных

Современные организации вынуждены быстро реагировать на изменения, происходящие на рынке. Ясно, чтобы делать это, необходим быстрый доступ ко всем видам информации прежде, чем можно принять любые логические решения. Чтобы помочь принятию правильного решения для организации, необходимо иметь средства исследования прошлого и на основании этого определить соответствующие тенденции. Далее, чтобы выполнять любой анализ тенденций, необходимо иметь доступ ко всей требуемой информации, и эта информация хранится в основном в очень больших базах данных. Наиболее простой способ получить доступ к этим данным и помочь эффективному процессу принятия решений состоит в том, чтобы установить Хранилище данных (англ. Data Warehouse). С Хранилищами данных связывали и продолжают связывать большие надежды в сфере развития информационной индустрии.

1. Основные подходы к архитектуре Хранилищ данных На сегодняшний день существует два основных подхода к архитектуре Хранилищ данных. Это так называемая корпоративная информационная фабрика (англ. Corporate Information Factory - CIF) Билла Инмона и Хранилище данных с архитектурой шины (англ. Data Warehouse Bus - BUS) Ральфа Кимболла (Ralph Kimball). Рассмотрим каждый из них подробнее. 1.1 Хранилище данных с архитектурой CIF На рисунке представлен подход, используемый в Хранилищах данных с архитектурой CIF. Когда-то этот подход был известен под названием корпоративного Хранилища данных (англ. Enterprise Data Warehouse - EDW). Работа такого Хранилища начинается со скоординированного извлечения данных из источников. После этого загружается реляционная база данных с третьей нормальной формой, содержащая атомарные данные. Получившееся нормализованное Хранилище используется для того, чтобы наполнить информацией дополнительные репозитории презентационных данных, т.е. данных, подготовленных для анализа. Эти репозитории, в частности, включают специализированные Хранилища для изучения и "добычи" данных (англ. Data Mining), а также витрины данных. При таком сценарии конечные витрины данных создаются для обслуживания бизнес-отделов или для реализации бизнес-функций и используют пространственную модель для структурирования суммарных данных. Атомарные данные остаются доступными через нормализованное Хранилище данных. Очевидно, что структура атомарных и суммарных данных при таком подходе существенно различается .

Если исходить из результатов различных аналитических исследований, то будущее платформ для Хранилищ данных пока внушает оптимизм. Объемы и разнообразие типов данных только расширяются, изменяется состав источников данных (таких как геопространственные и другие неструктурированные данные), которые поставщики преобразуют в структурированную информацию. На рынке средств генерирования Хранилищ данных ключевой тенденцией является внедрение инструментов загрузки данных в режиме близком, к реальному времени. В прошлом многие технологии интеграции разрабатывались вне технологий Хранилищ, однако все чаще и чаще идея непрерывного обновления Хранилищ данных находит свое реальное воплощение. Качество данных, метаданные и управление нормативно-справочной информацией (англ. MDM — Master Data Management) получают все более широкое признание. Перед многими сегодня стоит цель добиться решения вечных проблем бизнеса и IT, связанных с управлением качеством информации.