BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по DWH » Архитектура корпоративного хранилища данных

Архитектура корпоративного хранилища данных

Основными компонентами корпоративного хранилища данных являются:

  • Модель данных;
  • База данных;
  • ETL-приложение;
  • BI-приложение.

Архитектура области хранения данных базы данных корпоративного хранилища, как правило, состоит из следующих областей:

  • область временного хранения данных (Staging Area) – предназначена для временного хранения данных, извлеченных из систем-источников; является промежуточным слоем между операционными системами компании и хранилищем данных;
  • область постоянного хранения данных, которая включает:
    • детальные данные (System of records) – область хранения детальных данных, приведенных к структуре модели данных корпоративного хранилища, прошедших очистку и обогащение;
    • агрегаты (Summary area) – сгруппированные по времени (чаще просуммированные) детальные данные;
    • витрины данных (Data Marts) – тематические наборы данных, хранящиеся в виде пригодном для их анализа (например, схема «звезда»); ориентированны на поддержку конкретных бизнес-процессов, приложений, подразделений компании, бизнес-целей;
  • интерфейсы обмена данными с другими системами (Data Exchange Interface или Feedback Area) – таблицы БД, в которых храняться подготовленные для передачи в другие информационные системы компании данные из области постоянного хранения данных;
  • метаданные (Metadata) – являются важной частью архитектуры хранилища данных. Метаданные - это данные, описывающие правила, по которым «живет» хранилище. Например, с точки зрения базы данных хранилища, метаданными является описание структур таблиц, взаимосвязей между ними, правил секционирования, описание витрин данных и т.п. С точки зрения ETL, метаданными являются описания правил извлечения и преобразования данных, периодичность выполнения ETL-процессов и т.п.

Обычно приведенные выше области хранения данных реализуются в виде отдельных схем одной или нескольких баз данных.

Ниже представлена общая схема организации областей хранения данных.

 

Область временного хранения данных (Staging Area)

Область временного хранения данных является промежуточным слоем между источниками данных и областью постоянного хранения. В данной области сохраняются извлеченные из операционных систем-источников (СУБД, csv, dbf, xml файлов, web-сервисов и т.д.) данные, производится их очистка, трансформация, обогащение, подготовка к загрузке в область постоянного хранения. Зачастую очередной цикл обработки и загрузки данных в хранилище не может быть начат пока не будут извлечены все необходимые данные из различных систем-источников, а в силу ряда причин (географической распределенности, разных циклов функционирования систем и т.п.) данные в источниках могут быть доступны в разные моменты по времени. Область временного хранения служит для сбора всех необходимых данных перед началом трансформации.

Одной из наиболее важных задач при построении хранилища данных является определение соответствия (mapping) сущностей систем-источников данных и сущностей модели хранилища данных. Обычно подобное соответствие представляет собой отношение десятков (а иногда и сотен) таблиц систем-источников к десяткам таблиц области постоянного хранения данных. Правильно организованная область временного хранения данных позволяет значительно упростить организацию процессов загрузки данных из области временного в область постоянного хранения.

Ниже представлены основные принципы формирования области временного хранения.

  1. В области временного хранения данных должно быть относительно небольшое количество сущностей - до 20, в которые сохраняются все необходимые данные, извлеченные из систем-источников.
  2. Основой для проектирования состава сущностей области временного хранения должны являться предметные области (Subject Area) модели данных.
  3. При извлечении данных из систем-источников сами данные и их типы не должны принципиально изменяться.

 

Детальные данные (System of records)

Данная область является основной хранилища данных. В этой области хранятся преобразованные и очищенные детальные данные, полученные из систем-источников, и основные классификаторы. Хорошо спроектированная модель данной области является залогом дальнейшего успешного функционирования базы данных и BI-приложения.

Данная область содержит следующие типы сущностей:

  • справочники и классификаторы;
  • сущности, содержащие фактические значения;
  • сущности, описывающие связи.

 

Справочники и классификаторы определяют:

  • участников основных бизнес-процессов – клиентов, поставщиков, филиалы, услуги, продукты и т.п.
  • базовые справочники – дата и время, валюта, страны и т.п.
  • прочие справочники – отражающие потребности бизнеса в необходимой аналитике данных, определяющие в разрезе каких справочников необходимо анализировать фактические данные.

 

Сущности, содержащие фактические значения, – транзакционные данные из систем источников. Например, информация о совершенных телефонных звонках, выставленных счетах, проводках, проданных товарах и т.п.

Сущности, содержащие связи, определяют взаимосвязи между остальными сущностями. Например, Клиент-Услуга.

Область детальных данных не содержит никаких агрегатов. Только детальные, очищенные и структурированные в соответствии с моделью данные.

 

Агрегаты (Summary area)

В данной области хранятся агрегаты данных, которые в основном строятся для сущностей, описывающих участников бизнес-процессов. Например, агрегаты строятся для данных по продажам товаров, оказанию услуг, клиентам и т.п. Данные агрегируются в разрезе времени – от часа, дня к неделе, месяцу. Для каждого агрегата может быть определена своя степень агрегации данных.

 

Витрины данных (Data Marts)

Витрины данных являются объектами хранения аналитической информации, нацеленными на поддержку конкретных бизнес-функций, конкретных подразделений компании. На уровне базы данных витрины обычно реализуются по схеме «звезда» или «снежинка» и содержат данные из области детальных данных (System of records). Также могут быть реализованы в виде многомерного OLAP-куба. Витрины данных являются основой, обеспечивающей возможность проведения многомерного анализа (OLAP) данных.

Ниже представлены основные принципы проектирования витрин данных.

  1. Витрины данных ориентированы на бизнес и при их проектировании необходимо учесть все измерения, показатели и иерархии, необходимые пользователям.
  2. При проектировании витрин данных необходимо учитывать особенности BI-приложения, используемого на проекте. Например, в Oracle Discoverer нет возможности создавать несбалансированные иерархии и это нужно учитывать.

 

Интерфейсы обмена данными (Data Exchange Interface)

Хранилище обычно строится с целью консолидации в нем данных компании, и поэтому оно зачастую является источником данных для других информационных систем. Для обмена данными создаются интерфейсы обмена (обычно это таблицы базы данных), в которых и хранятся специально подготовленные (возможно, перед передачей данных потребуется их предобработка) для передачи данные. Интерфейсы обмена желательно создавать как можно более универсальными.

 

Метаданные (Metadata)

Разработка и сопровождение системы с хорошо спроектированными и описанными метаданными является более простой задачей, нежели при отсутствии таковых. Метаданные хранилища включают:

  • информацию о данных, их бизнес-описание и структуру хранения;
  • описание структур источников данных, их доступности;
  • информацию о структуре процессов ETL, периодичности их выполнения, применяемых правил очистки и преобразования данных;
  • описание бизнес-представления данных, помогающее пользователю работать с BI-приложением;
  • информацию о настройках безопасности, правил аутентификации и назначенных прав доступа;
  • статистику утилизации ресурсов, обращений к данным и др., которая помогает администратору оптимизировать работу базы данных хранилища.

 

Обычно управление метаданными осуществляется отдельными инструментами для каждого из компонентов хранилища. Например, для базы данных Oracle, метаданные которой хранятся в системных таблицах и настроечных файлах, это будет Oracle Enterprise Manager.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Что такое DWH и зачем компании хранилище данных
Следующая статья →
Краткий ликбез по data warehouse
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  •  ООО «ММК-Информсервис» создает высокотехнологичные решения для эффективной работы предприятий. Разрабатывают и внедряют телекоммуникационные и бизнес-приложения, автоматизируют производство, выстраивают и поддерживают корпоративную IT-инфраструктуру.

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.