{"id":13665,"url":"\/distributions\/13665\/click?bit=1&hash=1f74371b92976bb7eb39e8e1e994798dc7a0874ab4dab08a014c395da12deca9","title":"\u0422\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b: \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b \u043f\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0443 \u043d\u0430 \u00ab\u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u00bb","buttonText":"\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c","imageUuid":"3273b238-d5a8-58cd-b0c5-c15009218a81","isPaidAndBannersEnabled":false}
Dynamicsun

7 шагов успешного создания хранилища данных(DWH)

Проектирование и построение хранилища данных (data warehouse) – задача масштабная и длительная. Необходимо учесть много факторов и нюансов, рассчитать бюджет и только на последнем этапе создавать DWH.

Рассмотрим создание хранилища данных поэтапно, рассказав о каждом шаге и возможных подводных камнях.

Для чего нужно DWH

Хранилище данных представляет собой предметно-ориентированную БД, которая аккумулирует всю информацию внутри организации в единую систему.

Данные в DWH используются не только для хранения, но и для дальнейшего анализа информации и предоставления консолидированных отчетов. На их основе руководители бизнеса принимают важные стратегические и управленческие решения.

В хранилище данных находится информация в течение многих десятков лет, что позволяет проводить более точную аналитику. При этом сам процесс анализа не влияет на производительность информационных систем, как происходит в случае использования обычных баз данных.

Архитектура DWH

Хранилище данных, построенное любым из методов, обязательно состоит из нескольких компонентов:

  • Ядро. Главная часть любой DWH – обеспечивает целостность входящих данных. Структурирует полученную информацию согласно заданным параметрам.
  • Область сбора информации. Компонент, который собирает всю входящую информацию с разных источников.
  • Аналитическая часть отвечает за предоставления отчетности по требованию владельца.
  • Сервис. Компонент отвечает за управление и стабильное взаимодействие трех предыдущих. Мониторит в режиме онлайн состояние каждого компонента и оперативно устраняет ошибки.

Методы создания DWH

Построение хранилища данных происходит по разным методикам.

  • Классический метод. В его основе лежит разделение данных на две группы: измерения и факты. Связь между ними представлена в виде классических таблиц с внешним ключом. Возникает неудобство при добавлении новой составляющей в таблице, поскольку жесткая привязка таблиц к внешнему ключу не позволяет гибко менять структура data warehouse.
  • Метод Инмона. По задумке создателя способа, сначала проектируется централизованное хранилище данных, а дальше добавляются витрины с информацией. При таком подходе загрузка входящей информации в data warehouse значительно упрощается, но увеличивается время при обработке запросов.
  • Метод Кимбалла. В отличие от предыдущего способа DWH создается на основе витрин. Другими словами, сначала они заполняются необходимой информацией, а после проектируется централизованное хранилище.
  • Метод 7D. Назван так по названиям этапов, которые включены в него: Discover, Design, Develop, Deploy, Day to day, Defend и Decommission.

Проектирование DWH с помощью 7D

Этап 1. Discover

Сначала анализируются требования к создаваемому хранилищу данных. Менеджер проекта тесно сотрудничает с представителями бизнеса, так как необходимо учитывать их задачи.

Чтобы получить необходимые данные, следует ответить на шесть главных вопросов: Что? Как? Где? Кто? Когда? Зачем?. Ответы на вопросы являются фундаментом будущей DWH.

Менеджер проекта детерминирует роли и требования по визуализации данных для заказчиков и пользователей.

Это очень важный этап, поскольку малейшая ошибка на нем приводит к невозможности создания хранилища данных.

Этап 2. Design

На втором шаге проектируются семантические и схематические реализации DWH. Для проектирования можно воспользоваться двумя методами:

  • Создать концептуальные и логические реализации DWH совместно с пространственными моделями в виде многомерных кубов данных.
  • Воспользоваться матрицей принятия решений для вычисления четких требований бизнеса к хранилищу данных.

Информация, которая используется на втором этапе, аккумулируется с разных внешних и внутренних источников. При этом на втором шаге сразу задаются параметры, по которым информация будет импортироваться в data warehouse либо работать со ссылкой на внешний источник.

Разделение происходит по двум уровням. На технологическом вычисляется необходимый размер дискового пространства для хранения и обработки поступающей информации. Параллельно сразу рассчитываются вычислительные мощности, которые потребуются для стабильной и быстрой работы DWH.

Закладываются расчеты на вырост. Другими словами, планируется значение, на которое ежегодно будут расти требования DWH к дисковому пространству и вычислительным мощностям аппаратной части.

Коммуникации, инженерные системы, кабелирование – также закладываются на технологическом уровне второго этапа.

На уровне приложений составляется список программного обеспечения, которое будет использоваться в DWH как для администраторов, так и для пользователей. ПО также включает в себя информационно-аналитические системы для формирования отчетов.

На данном уровне рекомендуется создавать визуальное изображение будущей модели для более наглядного показа заказчикам.

Успешным считается проектирование, когда обе полученные модели соответствуют задачам ИС управления и отображают аналитику под бизнес-задачи. Созданные на втором этапе модели должны удовлетворять в полном объеме шести вопросам, которые были озвучены на первом этапе.

А в Вашей организации есть хранилище данных?

0
1 комментарий
velipre xella

А где про хипстоту типа анкор и дата вольт?

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null