Dwh что это простыми словами
Что такое DWH
Стойкая потребность в корпоративных хранилищах данных появилась еще в 90-х годах 20-го столетия. В этот период в бизнес-среде активно стали применяться информационные системы. Они применялись компаниями для контроля многих показателей эффективности работы, обеспечивая возможность мгновенно реагировать на их изменения. Каждое из приложений локально автоматизировало процесс производства или продажи товара, выполнение бухгалтерских расчетов, проведение банковских операций, позволяло составлять аналитику. Основные сложности на этом этапе состояли в разных рабочих схемах различных систем, что приводило к расхождению информации. Не было возможности получать консолидированные данные, позволяющие создать полноценную картину из отдельных прикладных систем.
Решить данную проблему призвано корпоративное хранилище данных – Data Warehouse, или DWH. Это предметно-ориентированная база данных, позволяющая автоматически готовить консолидированные отчеты и выполнять интеграцию бизнес-анализа. Благодаря ей пользователь получает возможность своевременно принимать правильные решения по управлению на основе целостной информационной картины. Так в чем отличие DWH от обычных баз данных? Почему она настолько привлекает внимание бизнес-аналитиков? Нужна ли она вашей компании? Постараемся найти ответы на эти вопросы.
Отличия DWH от других баз данных
Data Warehouse – это хранилище данных, которые нужны вашей компании для принятия решений. От обычных баз они отличаются:
То есть ответ запрос: DWH что это прост – это отдельная от оперативной системы база для хранения архивной информации от разных источников. Она работает совместно с процессами извлечения, загрузки или преобразования корпоративных данных (ETL). В результате получается единая система для хранения корпоративных сведений и работы с ними.
Зачем нужен DWH нужен бизнесу?
DWH хранилище – обязательный спутник любой бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence). Оно принимает непосредственное участие в анализе данных и позволяет получать информацию, которая потребуется персоналу или руководителю при принятии соответствующих решений. На примере это выглядит так:
Если не использовать Data Warehouse, причину падения прибыли пришлось бы искать наугад, каждый раз проверяя теорию на практике до тех пор, пока не будет выявлена проблема. А это все заняло бы очень много времени. Ненамного быстрее была бы и работа с классическими базами данных. Маркетологу пришлось бы заходить в разные хранилища, пытаясь отыскать в них нужную информацию, сопоставлять ее.
Но это не единственные преимущества применения DWH. Единое хранилище данных обеспечивает:
На основе Data Warehous создаются и индивидуальные решения под большие объемы данных. Многие разработчики создают персональные коробочные и облачные проекты специально под такие задачи.
Структура DWH
Хранилище данных – это сложная технология с непростой архитектурой, состоящая из нескольких уровней:
Разработкой DWH должны заниматься опытные люди. Те, кто обладает глубокими профессиональными знаниями в данной области. Только так можно будет получить продукт, простой и эффективный в использовании.
Эффективность DWH в бизнес-аналитике
Современная бизнес-аналитика в комплексе с единым хранилищем данных открывает новые возможности для управления бизнесом. Специалисты получили уникальные ресурсы для построения теории и проведения экспериментов, подтверждающих или опровергающие ее, оперируя огромным количеством реальных показателей. В итоге в работу запускается не теоретическая модель, а реально работающий проект, который гарантированно дает высокий результат.
Правильное управление компанией – это не только повышение прибыли. Оно может быть направлено на расширение производственных мощностей, повышение благосостояния сотрудников, лояльности со стороны клиентов, формирования солидного образа и другие мероприятия, которые в перспективе будут способствовать стабильности бизнеса. И все эти показатели позволяет анализировать комплекс из Business Intelligence и Data Warehous. А что было бы без них? Как правило, это попадание пальцем в небо, тория вероятности, которую можно проверить только на практике. А это трата времени и денег, нанесение ущерба бизнесу.
Более подробные консультации из данной области, нюансах создания продукта высокого качества и техническую поддержку можно получить у специалистов компании Xelent.
Что такое DWH и почему без них данные компании почти бесполезны
Тем, кто работает в крупном бизнесе, периодически приходится слышать три магические буквы — DWH. Узнав расшифровку этой аббревиатуры — data warehouse, можно догадаться, что это имеет отношение к данным. А вот чем DWH отличается от простых баз данных, почему вокруг них снуют рои бизнес-аналитиков и зачем вашей компании иметь такую штуку — это всё еще непонятно. Разбираемся в статье.
DWH — что это и в чем отличие от баз данных
Data warehouse — склад всех нужных и важных для принятия решений данных компании.
Но есть же всякие базы данных внутри фирмы, разве они не DWH? Например, СУБД с клиентами, складскими запасами или покупками. Где разница между обычной базой данных и DWH?
Короче говоря, DWH — это система данных, отдельная от оперативной системы обработки данных. В корпоративных хранилищах в удобном для анализа виде хранятся архивные данные из разных, иногда очень разнородных источников. Эти данные предварительно обрабатываются и загружаются в хранилище в ходе процессов извлечения, преобразования и загрузки, называемых ETL. Решения ETL и DWH — это (упрощенно) одна система для работы с корпоративной информацией и ее хранения.
Что дают DWH-решения для BI и принятия решений в компании
Понятное дело, что просто так тратить деньги и время на консервирование кучи разных записей, которые и так можно накопать в других базах данных, никто не станет. Ответ заключается в том, что DWH необходима для того, чтобы делать BI — business intelligence.
Что такое BI с DWH? Бизнес-аналитика (BI) — это процесс анализа данных и получения информации, помогающей компаниям принимать решения.
Если бы такого аналитического отчета не было — управленцам пришлось бы искать проблему наугад.
Логичный вопрос: казалось бы, зачем держать для этого всего DWH? Аналитики вполне могут ходить в базы данных разных систем и просто выдергивать оттуда то, что им надо.
Ответ: так, конечно, тоже можно делать. Но — не нужно. И вот почему:
Для работы с большими данными используют различные решения, обрабатывающие информацию из DWH. SAS, VK Cloud Solutions (бывш. MCS) и другие компании предлагают различные варианты коробочных и облачных решений под такие задачи.
Системный аналитик DWH и его отличия от других подобных профессий
Аналитик DWH — э то специализированный системный аналитик, который выполняет практически те же функции, но с ориентацией на DWH.
DWH — это Data WareHouse, по своей сути это специализированная система управления и обработки данных в бизнес-кругах. Почему именно в бизнесе? Потому что там в базы данных стекается информация различного рода, но не вся она одинаково полезна для бизнес-решений. Поэтому такую информацию делят : в DWH-хранилища отправляют только ту информацию, которая необходима будет компании для принятия важных стратегических бизнес-решений.
DWH и обычные базы данных
Прежде че м объяснить, кто такой аналитик DWH, важно отметить основные отличия между обычными базами данных и DWH.
Итак, эти два вида хранилищ отличаются между собой по следующим пунктам:
Объем сохраняемых данных. Обычные базы данных сохраняют только актуальную информацию касаемо деятельности компании. Поэтому объем сохраняемой информации будет не очень велик, если сравнивать с DWH. Потому что в DWH она нужна для анализа. А чтобы анализ был успешным, нужно сохранять прошлые достижения и показатели компании, чтобы было с чем сравнивать. А это значит, что в DWH могут храниться большие объемы данных, включающие в себя все самое важно е с момента создания компании.
Получается, что DWH не участвует в хранении оперативной информации — в нее попада ю т только уже предварительно проанализированные сведения из разных баз данных для дальнейшей работы с ними.
Нужны ли базы DWH бизнесу?
У вас может сложит ь ся такое впечатление, что DWH — это просто дублирование информации, которая и так есть в других базах данных. Для чего она нужна, если можно извлечь ту же самую информацию из других БД?
DWH дают компаниям следующее:
Быстрый доступ к необходимым данным. Разница в скорости доступа к данным с DWH и без DWH ощущается с ростом компании. Чем крупнее компания, тем медленнее у нее будет доступ к необходимым данным без DWH.
Хранение. В DWH хранится вся важная информация о компании, которая не «затеряется» в тоннах информа ционного мусора.
Устойчивость к отказам. Когда разрабатывают DWH, то их изначально готовят к тому, что в них будет хранит ь ся большое количество сведений и с этим «большим количество м » нужно будет оперативно работать. То есть DWH изначально подготавливают к большим нагрузкам.
Современный большой бизнес строится на аналитике. Бизнес-аналитика невозможна без DWH и специалистов, работающих с такими данными. Поэтому важность DWH для большого бизнеса даже не обсуждается. Однако, чтобы такие базы данных приносили бизнесу эффективность и успех, в компании должен быть «сильный» аналитик DWH.
Аналитик DWH
Аналитик DWH — это специалист, который умело оперирует бизнес-данными и способен на их основе оптимизировать эффективность работы компании. Для этого аналитик DWH должен уметь не только хорошо обрабатывать данные, но и быть экспертом в той области, где функционирует компания, в которой он работает.
Кто такой аналитик DWH
Основная задача аналитика DWH — это работа с уже полученными данными для баз данных типа DWH. Он должен уметь:
собирать, выявлять, извлекать, анализировать и правильно использовать данные для DWH-хранилищ;
выявлять потребности бизнеса в данных, которыми он управляет;
правильно распределять данные в DWH;
подготавливать необходимые отчеты по требованию вышестоящего руководства;
следить за целостностью и сохранностью DWH-баз;
работать со специализированным программным обеспечением и языками программирования для DWH-баз;
визуализировать отчеты для понимания « не профессионалами»;
работать с современными методиками и инструментами для описания бизнес-процессов;
Необходимые навыки и умения аналитика DWH формируются требованиями компании, где он работает. Но в обще м а налитик DWH должен понимать аналитические процессы, уметь работать с базами данных типа DWH и отлично знать сферу деятельности компании, где он трудится.
Заключение
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
Что такое DWH?
Многим из нас периодически приходилось слышать три магические буквы DWH. Давайте посмотрим, что это такое и чем отличается DWH от обычных баз данных.
DWH расшифровывается как data warehouse, из чего легко догадаться, что аббревиатура имеет отношение к данным. Однако DWH отличается от простых баз данных. По сути, data warehouse — это склад данных, причем данных, которые нужны и важны для принятия решений в компании. Но, согласитесь, СУБД тоже содержат важные данные о клиентах, складских запасах, покупках и пр. Так где же граница между DWH и обычной БД?
Разница следующая:
Делаем вывод
Говоря простыми словами, DWH представляет собой систему данных, которая отделена от оперативной системы обработки данных в компании. То есть речь идет о корпоративных хранилищах, где хранятся архивные данные в удобном для анализа виде. Как было сказано выше, это могут быть данные из разных, порой даже очень разнородных источников. При этом данные перед сохранением предварительно обрабатываются. Из загрузка осуществляется вследствие ETL-процессов по извлечению, преобразованию и загрузке. Если же сказать совсем упрощенно, то решения ETL и DWH — это единая система, предназначенная для хранения корпоративной информации и работы с ней.
Что такое Data Warehouse (DWH) и зачем крупному бизнесу корпоративное хранилище данных
Данные — новая нефть. Чем больше их у компании, тем эффективнее она сможет привлекать новых клиентов, разрабатывать стратегии развития и укреплять свою позицию на рынке.
Для хранения данных используются специальные типы хранилищ — Data Warehouse. Разберемся, чем DWH отличается от других способов хранения данных, как используются такие решения и для каких компаний они актуальны.
DWH: чем отличается корпоративное хранилище от обычных БД
Бизнес стал активно интересоваться корпоративными хранилищами еще в конце прошлого века. Их внедряли для увеличения скорости реагирования на изменения, мониторинга показателей эффективности и автоматизации процессов. Разные приложения отвечали за разные процессы: одни использовались для финансовых операций, другие — для координации цепочек поставок, третьи помогали анализировать показатели продаж.
Однако такой подход привел к тому, что ключевые данные бизнеса хранились разрозненно. Компаниям требовалось решение, которое бы позволило анализировать информационную картину целиком, а не данные из разных систем по отдельности.
Для решения этой проблемы был создан особый инструмент — корпоративное хранилище данных, или Data Warehouse. Фактически DWH — это предметно-ориентированная база данных, которая консолидирует важную бизнес-информацию и позволяет в автоматическом режиме подготавливать консолидированные отчеты.
Data Warehouse — это единое корпоративное хранилище архивных данных из разных источников (систем, департаментов и прочее). Цель Data Warehouse — обеспечить пользователя (компанию и ее ключевых лиц) возможностью принимать верные решения в ключе управления бизнесом на основе целостной информационной картины.
DWH — это не просто база данных
Корпоративное хранилище данных отличается от обычных БД, используемых в бизнесе, по нескольким параметрам:
Как бизнес использует DWH
DWH — не только склад важных данных компании, но еще и основа бизнес-аналитики (BI). Именно из корпоративного хранилища компания получает сведения, необходимые для принятия управленческих и стратегических решений.
Давайте на простом примере посмотрим, как это работает.
Корпоративное хранилище позволяет не искать решение вслепую, а выявить источники проблемы. Обычные базы данных просто не позволяют этого сделать, потому что:
Почему DWH — эффективный инструмент аналитики
Корпоративное хранилище играет роль большого склада данных. Давайте посмотрим, в погоне за какими возможностями компании организовывают DWH.
Структура DWH
Data Warehouse состоит из нескольких уровней:
DWH и Business Intelligence
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.
Data Warehouse не только помогает решать конкретные прикладные задачи (например, увеличение прибыли, снижение издержек), но и выстраивать стратегию развития компании на основе data-driven подхода.