Всем привет! Меня зовут Анастасия Нечепоренко, я QA Lead и преподаватель курса "JavaScript QA Engineer" в Отус. Сегодня рассмотрим, что из себя представляет Data Warehouse и зачем оно нужно вашему бизнесу.

Статья рассчитана на то, чтобы дать общее представление широкой аудитории, так что возможны упрощения и небольшие неточности — буду рада подискутировать о них в комментариях, если вы заметите их.

Что такое DWH?

Итак, что такое DWH? Структурируя тонну определений из различных источников, мы получим простой ответ — это концепция хранилища данных. А точнее, больших объемов исторических данных из различных источников, которая позволяет выполнять сложные аналитические запросы.

В последние пять или даже десять лет компании начали осознавать важность данных как стратегического ресурса, но без управления данными далеко не уедешь — потому что в какой‑то момент без эффективно организованной работы с данными работа с ними перестает быть возможной.

Где‑то здесь появляется DWH, в которое можно сложить все данные из CRM‑систем, ERP, облачных сервисов и даже Excel‑таблиц — в целом, откуда угодно, было бы желание, как говорится. В отличии от операционных баз данных, которые нужны нам для обработки текущих транзакций, DWH оптимизировано для хранения и обработки больших объемов исторических данных, то есть само по себе предоставляет единую точку доступа, с помощью которой уже можно заниматься анализом, генерировать отчеты и строить прогнозы. Но тем не менее, возникает вопрос, для чего это все нужно? Рассмотрим позже, а пока поговорим о том, как эта штука устроена.

Как устроено DWH?

Давайте рассмотрим базовую архитектуру Data Warehouse. Ее можно разделить на три основных слоя.

1. Staging — слой, который отвечает за загрузку данных в систему из различных источников, часто в сыром виде и в будущем они будут проходить дальнейшую обработку.

2. Data Marts — здесь создаются так называемые витрины данных, которые представляют собой специализированные хранилища, в которых информация разбивается по определенным бизнес‑направлениям и сферам. Смысл этого этапа в логическом разделении информации на группы, что крайне упрощает ее использование.

3. Centralized Data Repository — оно же окончательное хранилище данных. После того, как данные закончили проходить все этапы обработки, они очищаются и уже могут быть использованы для анализа конечными пользователями.

И, раз уж мы говорим про архитектуру, стоит еще раз упомянуть сам процесс обработки данных, который называется ETL (Extract, Transform, Load). Как понятно из названия, в ходе процесса данные извлекаются из различных источников, преобразуются (в том числе очищаются, стандартизируются и приводятся в нужный формат), а далее загружаются в центральное хранилище.

Зачем бизнесу нужно DWH?

Итак, для чего это все нужно?

Самое банальное, что можно предположить в качестве ответа на вопрос — имея централизованное хранилище данных, вы получаете возможность упростить доступ к информации и повысить уровень ее достоверности. Ваши сотрудники, вместо того чтобы искать информацию в разных местах, обращаются к одному источнику. Но, пожалуй, это не самое «громкое» качество DWH.

Как минимум, с помощью DWH компании могут создавать аналитические запросы и отчёты за считанные минуты, вместо того, чтобы вручную собирать данные из разных систем. Это ускоряет процесс принятия решений, так как ключевая информация становится доступной в режиме реального времени. Аналитики и руководители могут быстро получить актуальные данные, что помогает оперативно реагировать на изменения рынка или ситуации в компании.

Я уже говорила про исторический анализ данных и исторические данные — тут стоит упомянуть логичное продолжение этой мысли — в DWH можно хранить данные за длительный период времени. Очень длительный. А именно такие данные являются наиболее ценными для построения прогнозов.

Также DWH‑системы поддерживают так называемые процессы очистки, которые позволяют очистить данные, стандартизировать их, убрать дубли, что повышает качество и точность хранимых данных.

Ну и, конечно, не стоит забывать про поддержку бизнес‑аналитических систем, таких как Power BI или Tableau, которые помогают создавать визуализации, отчёты и дашборды. Ведь мало хранить данные — необходимо также обеспечить их удобную интерпретацию для менеджеров и бизнес‑аналитиков, которые в свою очередь, после анализа, уже могут принимать обоснованные решения, основанные на качественных данных.

Что же насчет преимуществ, какой смысл внедрять систему, когда непонятно, принесет ли она что‑то «в деньгах»?

Первое и основное — за счет более быстрой обработки данных и автоматизации аналитических процессов компания может принимать более быстрые и точные решения. Они, в свою очередь, ускоряют закрытие бизнес‑целей, а значит, повышается рентабельность инвестиций и улучшаются бизнес‑процессы.

Также снижаются операционные затраты. Смотрите, автоматизируя только процесс извлечения и загрузки данных, вы сокращаете свою потребность в ручной, рутинной работе, тем самым экономя не только время, но и ресурсы сотрудников. Кроме того, раз уж вы храните данные в одном месте и они требуют минимального обслуживания, вы сокращаете затраты на поддержку ИТ‑инфраструктуры.

И, уж если вы начинаете выставлять своим клиентам персонализированные предложения, основанные на анализе конкретных данных, вы еще и улучшаете качество обслуживания. Лояльность клиентов растет, доходность бизнеса увеличивается, позиция компании укрепляется на рынке — профит!

Использовать подобные хранилища данных можно в абсолютно разных сферах, тем более, если вы уже не маленькая рыбка на рынке. Это и ритейл, где DWH позволяет анализировать покупательское поведение, прогнозировать спрос и оптимизировать запасы; и финансовый сектор с управлением рисками, анализом транзакций и оценке кредитных рисков; и даже здравоохранение, где также можно анализировать данные пациентов и прогнозировать потребности медицинских ресурсов.

Но, как всегда, есть «но» — на первых этапах столь сложные системы могут требовать значительных инвестиций и подготовки. Важно понимать, что DWH‑системы могут быть вам полезны, только если управление данными в вашей компании имеет стратегическое значение. Однако возможности едва ли не безграничны, если вы действительно готовы работать с аналитикой и развиваться в своей отрасли.

Если вы хотите глубже разобраться в том, как устроены современные хранилища данных и зачем они нужны бизнесу, обратите внимание на курс Data Warehouse Analyst. На занятиях вы изучите архитектуру DWH, процесс ETL, работу с витринами данных и научитесь использовать инструменты для анализа и визуализации информации. Пройдите вступительный тест, чтобы узнать, подойдет ли вам программа курса.

А тем, кто настроен на серьезное системное обучение, рекомендуем рассмотреть Подписку — выбираете курсы под свои задачи, экономите на обучении, получаете профессиональный рост. Узнать подробнее