Хранилище данных является неотъемлемым элементом большинства корпоративных систем business intelligence. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Кроме того, большинство компаний использует отдельные системы в филиалах и региональных офисах. Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы, часто противоречивы, и показатели, используемые для анализа и управления не могут быть из них получены напрямую.

 

Использование хранилища данных, как специализированного источника для аналитической обработки информации необходимо, т.к. именно на стадии сбора и интеграции данных происходит объединение данных, их унификация и другие преобразования.

 

В хранилище данных, в которое в зависимости от решаемых задач, пройдя предварительную обработку, стекаются данные из самых разнообразных источников, включая корпоративные информационные системы, локальные файлы (таблицы Excel , Access ), данные, предоставляемые или каким-то образом получаемые от контрагентов, данные по рынку и др.

 

Практически вся полезная информация в подготовленном виде находится в хранилище данных, а методы обработки и типы систем бизнес-анализа зависят от конкретных задач.

 

Помимо задачи интеграции и унификации данных хранилище решает вопросы:

• Повышения производительности обработки запросов и позволяет на порядки сократить время подготовки отчетов и ускорить процесс получения информации
• Хранения снимков данных, что позволяет в любой момент времени оценить ситуацию в прошлом и сравнить изменения
• Обнаружения изменения в практически статических данных (проблема медленно меняющихся размерности), что обеспечит правильное распределение показателей по категориям

Компания Softline Business Intelligence внедряет высокопроизводительные и отказоустойчивые системы сбора и хранения данных, используя лучшие мировые стандарты и технологии – лидеров рынка.

 

Дополнительная информация:

1. «Врожденный параллелизм» — описание архитектуры СУБД Teradata.

2. «Мифы» массивно-параллельной обработки» — статья об особенностях параллельного выполнения запросов в СУБД Teradata.