DWH, Data Warehouse — это база данных, которую разработали для подготовки отчётов и бизнес-анализа. В отличие от традиционных БД, она позволяет принимать важные решения. Рассказываем подробнее.
Значимость информации понимали уже в 19 веке. Именно тогда немецкий банкир Ротшильд сказал, что «кто владеет информацией, тот владеет миром». В 21 веке данные стали ценить ещё сильнее. Ведь чем больше рыночных данных накопила компания, тем с большей эффективностью она сможет влиять на рынок, привлекать клиентов, точнее формулировать стратегию развития и находить новые ниши.
Для хранения ценных данных, которые могут повлиять на развитие компании в долгосрочной перспективе, используются особые хранилища — Data Warehouse. Интересно, что тема корпоративных хранилищ обрела актуальность ещё в конце прошлого века. Тогда эти БД внедряли для увеличения скорости реагирования на изменения и контроля метрик эффективности.
Проблема крылась в разрозненности хранимых бизнес-данных. Разные процессы контролировались разными приложениями. За мониторинг финансовых показателей отвечали одни, за цепочками поставок — другие. Совершенствование технологий привело к появлению DWH. Есть ли у них какое-то важное отличие от обычных БД? Есть, и не одно.
Отличия DWH от СУБД
- Типы данных. Если обычные СУБД хранят информацию определённых категорий (складская БД хранит информацию только о складских запасах), то в DWH агрегируется информация из всех источников — по товарам, сделкам, персоналу, логистике и т.д.
- Объём и актуальность сведений. В обычной БД хранится актуальная информация, необходимая для работы отдельной бизнес-системы. Для DWH характерно наличие не столько актуальных данных, а скорее массива показателей по всем категориям. Например, товарные остатки на конец смены за последние три года. Часто в DWH хранятся более крупные объёмы данных, которые нужно использовать — например, информация о продажах и сделках.
- Положение в цепочке бизнес-процессов. Актуальные сведения первым делом поступают в основные БД. А уже оттуда некоторые значимые данные отправляются в DWH.
Фактически DWH — это хранилище, которое позволяет анализировать деятельность компании целиком, а не отдельно по направлениям. Цель Data Warehouse — обеспечение руководителей компании возможностью принимать верные управленческие решения, опираясь на целостную информационную картину.
Архитектура DWH
Структурно Data Warehouse состоит из четырёх уровней. Первый уровень — это первичный сбор информации. Сюда стекаются данные из всех отделов и баз данных компании. Второй уровень — ядро хранилища. Разрозненные данные структурируется, сортируется и соотносится с конкретными метриками. Именно за счёт этого достигается целостность и полнота выходных данных.
На третьем уровне находятся витрины данных. Преобразованная в удобный для использования массив информация может применяться для решения разных типовых задач, подготовки аналитических отчётов и нетипичных проектов. Четвёртый уровень — сервисный. Грубо говоря, он отвечает за управление тремя предыдущими, осуществляя мониторинг и контролируя быстрое устранение выявленных ошибок.
В чём ценность решений Data Warehouse
DWH используют для реализации BI — business intelligence. То есть внедрения процесса анализа данных и получения сведений, которые помогают ответственным лицам принимать стратегически правильные решения.
Приведём пример. Допустим, у промышленного предприятия упала выручка. Бизнес-аналитик по просьбе менеджеров собирает из DWH данные по продажам, выручке, количеству клиентов, расходам, спросу, и составляет отчёт, в котором в цифрах и деталях говорится, почему так произошло. Используя эту информацию менеджмент решает, что нужно изменить на производстве, в ассортименте, работе с клиентами или в цепочке поставок.
Без такого отчёта искать информацию пришлось бы долго и наугад. Нужно ли ради простого агрегатора данных городить чуть ли не культ? Нужно, потому что DWH — не просто агрегатор. Это удобное гибкое решение, которое экономит бюджет и время. Каким образом?
- Доступность только нужных данных. В большой компании можно долго собирать информацию с разных филиалов и отделов, а потом сводить всё это воедино. В Data Warehouse всё уже есть, причём структурированное и в удобной форме. Достаточно лишь проанализировать нужные метрики.
- Сохранность важных данных. Вся информация в DWH хранится столько, сколько это нужно компании. Есть исторические записи, агрегированные данные. Если обычные БД могут удалить из-за устаревания, то DWH ценят и берегут.
- Стабильность и устойчивость. Данные DWH могут понадобиться для работы аналитического отдела, который обрабатывает огромные объёмы информации. Запрашивать данные с рабочего сервера — это неоправданный риск, он может засбоить, игнорировать любые запросы до выполнения задачи от аналитиков и т.д. А скачивание с DWH никому не принесёт проблем. >
Почему бизнес-аналитика и DWH — звенья одной цепи
Благодаря Data Warehouse управление компанией превращается из интуитивного движения в подкреплённую цифрами науку. Когда под рукой есть данные метрик по сотням параметров, можно строить гипотезы, экспериментировать, оценивать эффективность стратегии развития. Правильность решения будет подкрепляться статистическими показателями, которые появятся в DWH. Неправильные будут видны там же.
Важно понимать, что DWH не просто даёт возможность увеличить прибыль. Это ещё и инструмент повышения эффективности производственных мощностей, мониторинг качества взаимодействия с клиентами и контроль их лояльности, помощь в работе с персоналом. Такая БД позволяет держать руку на пульсе по всем важным параметрам, благодаря чему становится удобнее строить и реализовывать долгосрочные планы развития.
Без DWH процесс управления компанией напоминает блуждание в незнакомом лабиринте. Выход найти можно, но шансов заблудиться намного больше.
