Хранилище данных против витрины данных: разница и сравнение

Хранилище данных — это централизованное хранилище, в котором хранятся структурированные и неструктурированные данные из различных источников, объединяющие данные из разных подразделений организации для аналитической отчетности и анализа данных. С другой стороны, витрина данных — это подмножество хранилища данных, ориентированное на конкретный отдел или бизнес-функцию, обеспечивающее индивидуальный доступ к данным для определенных групп пользователей, позволяющее более быстрый и целенаправленный анализ для конкретных потребностей бизнеса.

Основные выводы

1. Хранилища данных хранят большие объемы структурированных и неструктурированных данных из различных источников; витрины данных содержат подмножества информации хранилища данных для определенных бизнес-функций.
2. Хранилища данных обеспечивают комплексное представление данных организации; витрины данных предлагают целенаправленную информацию для отдельных отделов или команд.
3. Хранилища данных требуют значительных ресурсов и времени для внедрения и обслуживания; витрины данных меньше по размеру, менее сложны и быстрее развертываются.

Хранилище данных против витрины данных

Хранилище данных — это большое хранилище данных, собранных из широкого спектра источников, используемых для отчетности и анализа данных, обеспечивающее историческое представление. Витрина данных — это подмножество хранилища данных, ориентированное на определенное бизнес-направление или команду и ориентированное на определенную предметную область.

Однако вышеперечисленное — не единственное отличие. Сравнение обоих терминов по конкретным параметрам может пролить свет на тонкие аспекты:

---

 

Сравнительная таблица

Особенность	Хранилище данных	Магазин данных
Объем	В масштабе предприятия	Отдельно-ориентированный или предметно-ориентированный
Цель	Поддержка общей бизнес-аналитики и принятия стратегических решений.	Анализ конкретных аспектов бизнеса, имеющих отношение к отделу или функции.
Источник данных	Интегрирует данные из различных операционных систем	В первую очередь извлекает данные из хранилища данных или других источников данных.
Хранение данных	Большой и сложный, может включать исторические данные	Меньше и проще, фокусируется на текущих или актуальных данных.
Модель данных	Обычно для эффективного выполнения запросов используется схема «звезда» или «снежинка».	Часто использует звездообразную схему для упрощения анализа.
Data Integration	Сложный процесс для обеспечения согласованности и качества всех источников данных.	Относительно проще, поскольку данные уже предварительно обработаны в хранилище данных (если они получены оттуда).
Обновление данных	Пакетные обновления, могут быть реже	Более частые обновления, отражающие быстро меняющийся характер данных отдела.
Безопасность	Высокий уровень безопасности для защиты конфиденциальной корпоративной информации	Меры безопасности важны, но могут быть менее строгими по сравнению с хранилищем данных.
Многогранность	Сложнее проектировать, внедрять и поддерживать	Проще и быстрее настроить и управлять
Цена	Более высокая стоимость из-за больших требований к хранению и вычислительной мощности.	Более низкая стоимость благодаря меньшему размеру и более простой инфраструктуре
Пользователи	Бизнес-аналитики, руководители всей организации	Руководители отделов, отдельные команды, занимающиеся анализом отделов

---

 

Что такое хранилище данных?

Введение

Хранилище данных — это центральное хранилище интегрированных данных из одного или нескольких разрозненных источников. Он служит хранилищем структурированных и неструктурированных данных, собранных из различных операционных систем внутри организации, таких как транзакционные базы данных, маркетинговые системы и системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Основная цель хранилища данных — поддерживать процессы принятия решений, предоставляя единое представление данных организации и позволяя анализировать данные и составлять отчеты.

Компоненты хранилища данных

1. Источники данных Хранилища данных собирают данные из различных источников, включая внутренние системы, внешние источники и сторонних поставщиков данных. Эти источники могут включать транзакционные базы данных, операционные системы, устаревшие системы, электронные таблицы и даже облачные приложения. Процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL) обычно используются для сбора и интеграции данных из этих различных источников в хранилище данных.

2. Интеграция данных Интеграция данных — важнейший аспект хранилища данных, включающий консолидацию данных из разных источников в единый формат внутри хранилища данных. Этот процесс часто требует очистки, преобразования и реструктуризации данных для обеспечения согласованности, точности и совместимости различных наборов данных. Интегрируя данные из нескольких источников, организации могут получить комплексное и последовательное представление о своих бизнес-операциях.

3. Хранение данных В хранилищах данных используются специализированные структуры хранения, оптимизированные для аналитической обработки. Эти структуры, такие как схемы «звезда» или схемы «снежинка», организуют данные в многомерные модели, состоящие из таблиц фактов и таблиц измерений. Таблицы фактов содержат основные показатели данных или показатели эффективности, а таблицы измерений предоставляют описательные атрибуты для анализа и интерпретации данных. Такое многомерное моделирование позволяет эффективно запрашивать и анализировать большие объемы данных.

4. Доступ к данным и запросы Хранилища данных предоставляют пользователям инструменты и интерфейсы для эффективного доступа к данным и их запроса. Инструменты бизнес-аналитики (BI), инструменты онлайн-аналитической обработки (OLAP) и инструменты специальных запросов позволяют пользователям интерактивно исследовать и анализировать данные, создавать отчеты и визуализировать идеи. Кроме того, хранилища данных поддерживают различные методы запросов, включая запросы SQL, многомерные запросы и алгоритмы интеллектуального анализа данных, для извлечения ценной информации и поддержки процессов принятия решений.

Преимущества хранения данных

1. Улучшенное принятие решений Хранилища данных облегчают принятие обоснованных решений, обеспечивая своевременный доступ к точным, интегрированным и всеобъемлющим данным. Централизуя данные из разрозненных источников, организации могут получить представление об эффективности своего бизнеса, поведении клиентов, тенденциях рынка и операционной эффективности, что позволяет улучшить стратегическое планирование и принятие решений.

2. Расширенная бизнес-аналитика Хранилища данных служат основой для инициатив бизнес-аналитики (BI), позволяя организациям извлекать полезную информацию из своих данных. Благодаря расширенным возможностям аналитики организации могут выполнять сложный анализ данных, выявлять закономерности и тенденции, прогнозировать будущие результаты и оптимизировать бизнес-процессы. Используя инструменты и методы BI, заинтересованные стороны могут получить более глубокое понимание своих бизнес-операций и получить конкурентные преимущества.

3. Повышение операционной эффективности Оптимизируя процессы интеграции, хранения и доступа к данным, хранилища данных повышают эффективность работы внутри организаций. Централизация управления данными снижает избыточность, несогласованность и разрозненность данных, позволяя сотрудникам быстро и эффективно получать доступ к соответствующей информации. Улучшенная доступность данных способствует сотрудничеству, ускоряет принятие решений и повышает общую производительность всей организации.

 

Что такое витрина данных?

Введение

Витрина данных — это подмножество хранилища данных, ориентированное на удовлетворение конкретных потребностей определенной группы пользователей, отдела или бизнес-функции в организации. Он содержит подмножество данных из более крупного хранилища данных и предназначен для поддержки аналитических и отчетных требований конкретного бизнес-подразделения или функциональной области. Витрины данных часто создаются для удовлетворения уникальных потребностей отдельных отделов, таких как маркетинг, продажи, финансы или человеческие ресурсы.

Компоненты витрины данных

1. Выбор и извлечение данных Витрины данных создаются путем выбора и извлечения соответствующих данных из хранилища данных предприятия или других источников данных. Этот процесс включает в себя определение конкретных элементов данных и показателей, которые наиболее актуальны для пользователей целевого бизнес-подразделения или отдела. После выбора данных они извлекаются и преобразуются в соответствии с конкретными требованиями витрины данных.

2. Моделирование и проектирование данных В витринах данных обычно используются методы многомерного моделирования, аналогичные тем, которые используются в хранилищах данных. Размерные модели предназначены для оптимизации производительности запросов и поддержки аналитических потребностей пользователей в целевом бизнес-подразделении. Это предполагает структурирование данных в таблицы фактов и таблицы измерений, которые обеспечивают логическую основу для организации и анализа данных.

3. Хранение и управление данными Витрины данных могут быть реализованы с использованием различных технологий хранения, включая реляционные базы данных, многомерные базы данных (OLAP) или даже базы данных в памяти. Выбор технологии хранения зависит от таких факторов, как объем данных, сложность запросов и требования пользователей к производительности. Независимо от используемой технологии, витрины данных оптимизированы для быстрого доступа и анализа данных пользователями целевого бизнес-подразделения.

4. Доступ к данным и отчетность Витрины данных предоставляют пользователям инструменты и интерфейсы для доступа и анализа хранящихся в них данных. Эти инструменты могут включать в себя инструменты запросов и отчетов, инструменты специального анализа и инструменты визуализации данных. Предоставляя самообслуживаемый доступ к данным, витрины данных позволяют пользователям выполнять собственный анализ и создавать отчеты без необходимости вмешательства ИТ-специалистов. Это позволяет быстрее принимать решения и способствует развитию культуры принятия решений на основе данных внутри организации.

Преимущества витрин данных

1. Адаптировано к конкретным потребностям бизнеса Витрины данных предназначены для удовлетворения уникальных требований к аналитике и отчетности конкретных бизнес-подразделений или отделов организации. Сосредоточив внимание на потребностях конкретной группы пользователей, витрины данных могут предоставлять целевую информацию и практические сведения, которые напрямую связаны с ролями и обязанностями пользователей.

2. Улучшенная производительность и масштабируемость. Поскольку витрины данных содержат подмножество данных из более крупного хранилища данных, они обычно меньше по размеру и более сфокусированы, что может привести к повышению производительности запросов и сокращению времени ответа. Кроме того, распределяя рабочую нагрузку по нескольким витринам данных, организации могут добиться большей масштабируемости и удовлетворить разнообразные потребности различных бизнес-подразделений или отделов.

3. Улучшенное управление данными и безопасность. Витрины данных позволяют организациям осуществлять более жесткий контроль над доступом к данным и их использованием, что может помочь обеспечить соответствие нормативным требованиям и внутренней политике. Ограничивая доступ к конфиденциальным данным и внедряя надежные меры безопасности, организации могут снизить риск утечки данных и несанкционированного доступа, в то же время предоставляя пользователям доступ к информации, необходимой им для принятия обоснованных решений.

---

Основные различия между хранилищем данных и киоском данных

1. Объем:
   • Хранилище данных: центральное хранилище для интегрированных данных из различных источников по всей организации.
   • Витрина данных: Подмножество хранилища данных, ориентированное на удовлетворение конкретных потребностей определенного отдела или группы пользователей.
2. Цель:
   • Хранилище данных: поддерживает процессы принятия решений в масштабе предприятия, обеспечивая единое представление организационных данных для стратегического анализа и отчетности.
   • Витрина данных: служит аналитическим требованиям и требованиям отчетности конкретного бизнес-подразделения или функциональной области внутри организации.
3. Выбор и хранение данных:
   • Хранилище данных: хранит большие объемы интегрированных данных из нескольких источников, используя сложные процессы ETL и оптимизированные структуры хранения.
   • Витрина данных: содержит подмножество данных из хранилища данных, адаптированное к потребностям конкретного отдела или группы пользователей, с упрощенным выбором и хранением данных, ориентированным на конкретные бизнес-требования.
4. Доступ и запросы:
   • Хранилище данных: обеспечивает широкий доступ к комплексным данным для различных заинтересованных сторон, поддерживая сложные запросы и анализ во всей организации.
   • Витрина данных: предлагает целевой доступ к соответствующим данным для конкретных пользователей в рамках отдела или бизнес-подразделения, что способствует более быстрому и целенаправленному выполнению запросов и анализу в соответствии с их конкретными потребностями.

Рекомендации

1. https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
3. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/

Последнее обновление: 07 марта 2024 г.