Введение в основы OLAP. Сравнение характеристик статического и динамического анализа

К настоящему времени во многих организациях накоплены значительные объемы данных, на основе которых имеется возможность решения разнообразных аналитических и управленческих задач. Проблемы хранения и обработки аналитической информации становятся все более актуальными и привлекают внимание специалистов и фирм, работающих в области информационных технологий, что привело к формированию полноценного рынка технологий бизнес-анализа.

В идеале работа аналитиков и руководителей различных уровней должна быть организована так, чтобы они могли иметь доступ ко всей интересующей их информации и пользоваться удобными и простыми средствами представления и работы с этой информацией. Именно на достижение этих целей и направлены информационные технологии, объединяющиеся под общим названием хранилищ данных и бизнес-анализа.

В соответствии с определением Gartner, бизнес-анализ (BI, Business Intelligence) - это категория приложений и технологий для сбора, хранения, анализа и публикации данных, позволяющая корпоративным пользователям принимать лучшие решения. В русскоязычной терминологии подобные системы называются также системами поддержки принятия решений ( СППР ).

Сбор и хранение информации, а также решение задач информационно-поискового запроса эффективно реализуются средствами систем управления базами данных (СУБД). В OLTP ( Online Transaction Processing )-подсистемах реализуется транзакционная обработка данных. Непосредственно OLTP-системы не подходят для полноценного анализа информации в силу противоречивости требований, предъявляемых к OLTP-системам и СППР .

Для предоставления необходимой для принятия решений информации обычно приходится собирать данные из нескольких транзакционных баз данных различной структуры и содержания. Основная проблема при этом состоит в несогласованности и противоречивости этих баз-источников, отсутствии единого логического взгляда на корпоративные данные.

Поэтому для объединения в одной системе OLTP и СППР для реализации подсистемы хранения используются концепция хранилищ данных (ХД). В основе концепции ХД лежит идея разделения данных, используемых для оперативной обработки и для решения задач анализа, что позволяет оптимизировать структуры хранения. ХД позволяет интегрировать ранее разъединенные детализированные данные, содержащиеся в исторических архивах, накапливаемых в традиционных OLTP-системах, поступающих из внешних источников, в единую базу данных, осуществляя их предварительное согласование и, возможно, агрегацию.

Подсистема анализа может быть построена на основе:

1. подсистемы информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических запросов с использованием языка SQL;
2. подсистемы оперативного анализа. Для реализации таких подсистем применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующая концепцию многомерного представления данных;
3. подсистемы интеллектуального анализа, реализующие методы и алгоритмы Data Mining.

Понятие хранилища данных

Технология ХД предназначена для хранения и анализа больших объемов данных с целью дальнейшего обнаружения в них скрытых закономерностей и, наряду с технологией Data Mining, входит в понятие "предсказательная аналитика". Data Mining, в свою очередь, изучает процесс нахождения новых, действительных и потенциально полезных знаний в базах данных.

ХД - предметно-ориентированный, интегрированный, редко меняющийся, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений. Предметная ориентация означает, что ХД интегрируют информацию, отражающую различные точки зрения на предметную область. Интеграция предполагает, что данные, хранящиеся в ХД, приводятся к единому формату. Поддержка хронологии означает, что все данные в ХД соответствуют последовательным интервалам времени.

Кроме возможности работать с единым источником информации, руководители и аналитики должны иметь удобные средства визуализации данных, агрегирования, поиска тенденций, прогнозирования. Несмотря на многообразие аналитической деятельности можно выделить типовые технологии анализа данных, каждой из которых соответствует определенный набор инструментальных средств. Вместе с хранилищем данных эти средства обеспечивают полное решение для автоматизации аналитической деятельности и создания корпоративной информационно-аналитической системы .

Физические и виртуальные хранилища данных

При загрузке данных из OLTP-системы в ХД происходит дублирование данных. Однако в ходе этой загрузки данные фильтруются, поскольку не все из них имеют значение для проведения процедур анализа. В ХД хранится обобщенная информация, которая в OLTP-системе отсутствует.

Избыточность информации можно свести к нулю, используя виртуальное ХД. В такой системе данные из OLTP-системы не копируются в единое хранилище. Они извлекаются, преобразуются и интегрируются непосредственно при выполнении аналитических запросов в режиме реального времени. Фактически такие запросы напрямую передаются к OLTP-системе.

Достоинства виртуального ХД:

• минимизация объема хранимых данных;
• работа с текущими, актуальными данными.

Недостатки виртуального ХД:

• более высокое, по сравнению с физическим ХД время обработки запросов;
• необходимость постоянной доступности всех OLTP-источников;
• снижение быстродействия OLTP-систем;
• OLTP-системы не ориентированы на хранение данных за длительный период времени, по мере необходимости данные выгружаются в архивные, поэтому не всегда имеется физическая возможность получения полного набора данных в ХД.

Понятие хранилища данных

«Хранилище данных»- это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управляющих решений.

Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов, различных справочников и т.д. Хранилище данных кроме детализированной информации содержит в себе агрегаты, т.е. обобщающую информацию, например суммы продаж, количество, общие расходы и т.д.

Хранилище налоговых данных следует рассматривать как центр информации, в котором автоматизируется расчет отложенных налогов, принимается и хранится информация из внешних источников, а данные преобразуются в удобный для пользователей формат. Такое хранилище представляет собой площадку для хранения точных и оперативных налоговых данных, которые могут быть извлечены и переданы во внешние приложения для целей анализа, аудита, планирования и прогнозирования.

Хранилище данных представляет собой репозитарий информационных ресурсов и обеспечивает консолидацию данных предприятия для целей отчетности и анализа. Данные и информация, как операционная, так и неоперационная, вводятся в хранилище обычно при помощи инструментов ETL из источников, данных по мере их появления или на регулярной основе. Трансформация данных позволяет своевременно обрабатывать запросы и анализировать их, что упрощает и ускоряет процесс выполнения запросов на информацию, изначально поступившую из других источников.
Преимущества, которые дает хранилище, включают возможность преобразования данных в качественную информацию, необходимую для подготовки налоговой отчетности и соблюдения налогового законодательства, для пользователей всех уровней. Любые заинтересованные лица – клиенты, партнеры, сотрудники, менеджеры и руководители – могут получать интерактивный контент когда угодно и где угодно.
Само наличие единого источника информации для подготовки налоговой отчетности и соблюдения налогового законодательства является большим шагом вперед для многих налоговых служб.

Зачем нужно строить хранилища данных - ведь они содержат заведомо избыточную информацию, которая и так находится в базах или файлах оперативных систем? Анализировать данные оперативных систем напрямую невозможно или очень затруднительно. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных и хранением их в форматах различных СУБД. Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД, аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах.

Таким образом, задача хранилища - предоставить «сырье» для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре.

Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.

Под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа.

Концепция хранилища данных

Автором концепции хранилищ данных (Data Warehouse) является Б. Инмон, который определил хранилища данных как: «предметно-ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления», призванные выступать в роли «единого и единственного источника истины», обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений. Схему хранилища данных можно представить следующим образом:

Физическая реализация данной схемы может быть самой разнообразной. Рассмотрим первый вариант - виртуальное хранилище данных, это система, предоставляющая доступ к обычной регистрирующей системе, которая эмулирует работу с хранилищем данных. Виртуальное хранилище можно организовать двумя способами. Можно создать ряд «представлений» (view) в базе данных или использовать специальные средства доступа к базе данных (например, продукты класса desktop OLAP).

Поскольку конструирование хранилища данных - сложный процесс, который может занять несколько лет, некоторые организации вместо этого строят витрины данных (data mart), содержащие информацию для конкретных подразделений. Например, маркетинговая витрина данных может содержать только информацию о клиентах, продуктах и продажах и не включать в себя планы поставок. Несколько витрин данных для подразделений могут сосуществовать с основным хранилищем данных, давая частичное представление о содержании хранилища. Витрины данных строятся значительно быстрее, чем хранилище, но впоследствии могут возникнуть серьезные проблемы с интеграцией, если первоначальное планирование проводилось без учета полной бизнес-модели. Это второй способ.

Построение полноценного корпоративного хранилища данных обычно выполняется в трехуровневой архитектуре. На первом уровне расположены разнообразные источники данных - внутренние регистрирующие системы, справочные системы, внешние источники (данные информационных агентств, макроэкономические показатели). Второй уровень содержит центральное хранилище, куда стекается информация от всех источников с первого уровня, и, возможно, оперативный склад данных, который не содержит исторических данных и выполняет две основные функции.

В основе концепции хранилищ данных лежат две основополагающие идеи:

1) интеграция ранее разъединенных детализированных данных в едином хранилище данных, их согласование и, возможно, агрегация:

· исторических архивов;

· данных из традиционных СОД;

· данных из внешних источников.

2) разделение наборов данных, используемых для операционной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа.

Цель концепции хранилищ данных - выяснить требования к данным, помещаемым в целевую БД хранилища данных (Таблица 1), определить общие принципы и этапы ее построения, основные источники данных, дать рекомендации по решению потенциальных проблем, возникающих при их выгрузке, очистке, согласовании, транспортировке и загрузке в целевую БД.

Таблица 1. Основные требования к данным в Хранилище Данных.

Предметом концепции хранилищ данных служат сами данные. После того как традиционная система обработки данных (СОД) реализована и начинает функционировать, она становится ровно таким же самостоятельным объектом реального мира, как и любой производственный процесс. А данные, которые являются одним из конечных продуктов такого производства, обладают ровно теми же свойствами и характеристиками, что и любой промышленный продукт: сроком годности, местом складирования (хранения), совместимостью с данными из других производств (СОД), рыночной стоимостью, транспортабельностью, комплектностью, ремонтопригодностью и т. д.

Именно с этой точки зрения и рассматриваются данные в хранилищах данных. То есть целью здесь являются не способы описания и отображения объектов предметной области, а собственно данные, как самостоятельный объект предметной области, порожденной в результате функционирования ранее созданных информационных систем.

Для правильного понимания данной концепции необходимо уяснение следующих принципиальных моментов:

· Концепция хранилищ данных - это не концепция анализа данных, скорее, это концепция подготовки данных для анализа.

· Концепция хранилищ данных не предопределяет архитектуру целевой аналитической системы. Она говорит о том, какие процессы должны выполняться в системе, но не о том, где конкретно и как эти процессы должны выполняться.

·Концепция хранилищ данных предполагает не просто единый логический взгляд на данные организации, а реализацию единого интегрированного источника данных.

Кроме единого справочника метаданных, средств выгрузки, агрегации и согласования данных, концепция хранилищ данных подразумевает: интегрированность, неизменчивость, поддержку хронологии и согласованность данных. И если два первых свойства (интегрированность и неизменчивость) влияют на режимы анализа данных, то последние два (поддержка хронологии и согласованность) существенно сужают список решаемых аналитических задач.

Без поддержки хронологии (наличия исторических данных) нельзя говорить о решении задач прогнозирования и анализа тенденций. Но наиболее критичными и болезненными оказываются вопросы, связанные с согласованием данных.

Основным требованием аналитика является даже не столько оперативность, сколько достоверность ответа. Но достоверность, в конечном счете, и определяется согласованностью. Пока не проведена работа по взаимному согласованию значений данных из различных источников, сложно говорить об их достоверности.

Нередко, менеджер сталкивается с ситуацией, когда на один и тот же вопрос, различные системы могут дать и обычно дают различный ответ. Это может быть связано как с несинхронностью моментов модификации данных, отличиями в трактовке одних и тех же событий, понятий и данных, изменением семантики данных в процессе развития предметной области, элементарными ошибками при вводе и обработке, частичной утратой отдельных фрагментов архивов и т. д. Очевидно, что учесть и заранее определить алгоритмы разрешения всех возможных коллизий мало реально. Тем более, это нереально сделать в оперативном режиме, динамически, непосредственно в процессе формирования ответа на запрос.

Похожая информация.

По наблюдению исследовательской компании Forrester Research, большинство крупных компаний сталкивается со следующей проблемой: они накапливают огромное количество информации, которая никогда не используется. Практически в любой организации реально функционирует множество транзакционных систем, ориентированных на оперативную обработку данных (каждая для конкретного класса задач) и непрерывно пополняющих многочисленные базы данных . Кроме этого, зачастую предприятия владеют огромными объемами информации, хранящейся в т. н. унаследованных системах. Все эти данные распределены по сетям персональных компьютеров, хранятся на мэйнфреймах, рабочих станциях и серверах. Таким образом, информация есть, но она рассредоточена, несогласована, неструктурирована, зачастую избыточна и не всегда достоверна. Поэтому в большинстве организаций эти данные до сих пор не могут быть использованы для принятия критических бизнес-решений. На разрешение этого противоречия и направлена концепция хранилищ данных (Data Warehouse).

Билл Инмон, автор концепции, в своей классической статье «Что такое хранилища данных» (D2K Incorporated, 1996) определяет хранилища данных как «предметно ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления». Он рассматривает хранилища как «единый и единственный источник истины», «центр вселенной» систем поддержки принятия решений (СППР). «Из хранилищ данных,– пишет он,– информация перетекает в различные отделы, отфильтровываясь в соответствии с заданными настройками СППР. Эти отдельные базы данных для принятия решений называются витринами данных».

В основе концепции хранилищ данных лежит идея объединения корпоративных данных, рассеянных по системам оперативной обработки данных, историческим архивам и другим внешним источникам. Эти источники могут содержать данные, не используемые непосредственно в СОД, но являющиеся жизненно необходимыми для СППР: законодательная база (включая налоговые прогнозы), планы развития отраслей, статистические данные, электронные справочники. Как показывает практика, решение, принятое на основе лишь внутренних данных, чаще всего оказывается некорректным.

Цель концепции хранилищ данных – прояснить отличия в характеристиках данных в операционных и аналитических системах, определить требования к данным, помещаемым в хранилище, определить общие принципы и этапы её построения, основные источники данных, дать рекомендации по решению потенциальных проблем, возникающих при их выгрузке, очистке, согласовании, транспортировке и загрузке в целевую БД хранилища.

Сравнение характеристик данных в информационных системах , ориентированных на операционную и аналитическую обработку данных

Основные требования к данным в хранилище данных

Предметом концепции хранилищ данных является не анализ данных, а собственно данные, т. е. концепция их подготовки для дальнейшего анализа. В то же время концепция хранилища данных определяет не просто единый логический взгляд на корпоративные данные, а реализацию единого интегрированного источника данных.

Модели анализа данных

Несмотря на то, что в сформулированной Б. Инмоном концепции хранилищ данных акцент делается на самих данных и выявлении их наиболее общих свойств, характерик и связей, понятно, что эти данные должны использоваться в процессе принятия бизнес-решений на всех уровнях, вплоть до корпоративных и межкорпоративных. К настоящему времени исторически сформировались две основные модели анализа данных, на которых основаны существующие аналитические СППР:

1. Статический анализ (DSS). Само понятие DSS (Decision Support Systems) собственно и переводится как СППР. До недавнего времени это была единственная аналитическая концепция. Результатом работы таких систем являлись строго регламентированные многостраничные отчеты, для формирования которых выполнялись длительные запросы, обрабатывающие колоссальные объемы данных. Такие запросы могли выполняться по нескольку часов, иногда десятки часов и даже сутками.

2. Оперативный анализ данных (OLAP). Автором концепции OLAP (On-Line Analytical Processing) является д-р Э. Кодд, сформулировавший в 1993 г. 12 основных требований к средствам реализации OLAP. Принципиальным отличием этой модели от традиционной статической DSS является концептуальное представление данных в виде многомерного куба. В то же время Э. Кодд показал потенциальные недостатки реляционного подхода в системах, ориентированным на анализ данных. Целью создания этой концепции являлась принципиальная возможность предоставления конечному пользователю средств формирования, обработки и выполнения нерегламентированных аналитических запросов с минимальным временем отклика системы. Необходимость возникновения этой новой концепции была предопределена тем фактором, что зачастую после получения стандартного отчета средствами DSS у аналитика появлялся новый вопрос или осознание того, что сам вопрос был сформулирован некорректно. В результате ему приходилось вновь долгое время ожидать получения очередного результата с тем, чтобы затем, возможно, вернуться к очередной итерации этого процесса.

Сравнение характеристик статического и динамического анализа

Сегодня направление OLAP является, пожалуй, наиболее перспективным для решения аналитических задач управления. Средствами специально созданной службы OLAP Report первоначально сформулированные д-ром Коддом 12 требований были частично пересмотрены и существенно дополнены как базовыми, так и специальными возможностями, такими как выделение и обработка отсутствующих данных и др. Но по-прежнему ядром концепции OLAP является многомерное представление данных на концептуальном уровне.

Витрины данных

По классическому определению, витрина данных (Data Mart) представляет собой подмножество хранилища данных, отражающее специфику подразделения (бизнес-объект) и обеспечивающее повышенную производительность. Таким образом, витрина является звеном, на котором базируется конкретная аналитическая система для решения своего круга задач. Тем не менее возможна ситуация, когда некоторая область деятельности предприятия практически не коррелирует с другими, и возможно построить соответствующую витрину данных автономно, без привязки к корпоративному хранилищу. Тогда витрина будет пополняться данными непосредственно из оперативных систем обработки транзакций. Такие витрины данных получили название независимых, в отличие от классических зависимых от хранилища данных и пополняемых из него витрин.

В ряде случаев представляется целесообразным развернуть витрину данных вместо полностью сформированного хранилища. Витрины данных накладывают меньшие обязательства, они дешевле и проще в построении и базируются на более дешевых серверах, а не на мультипроцессорных комплексах. При таком подходе нет необходимости задействовать целую информационную систему корпорации и поддерживать сложные процедуры синхронного обновления витрины данных при обновлении хранилища. В то же время необходимо понимать, что при таком подходе витрины данных могут размножиться в целые комплексы независимых информационных баз данных, и естественно будет поставлена задача управления индивидуальными стратегиями поиска, обслуживания и восстановления. С другой стороны, строить единое корпоративное хранилище на основе множества независимых витрин данных значительно выгоднее, чем опираясь на рассеянные по системам обработки транзакций данные.

Так что же целесообразно применять: единое хранилище, самостоятельные витрины данных, хранилище с зависимыми витринами или другие варианты? Универсального ответа на вопрос о необходимости применения того или иного варианта не существует. В каждом случае оптимальный вариант определяется требованиями бизнеса, интенсивностью запросов, сетевой архитектурой, необходимой быстротой реакции и другими условиями.

Технология реализации хранилищ данных

При создании хранилища данных естественно придерживаться поэтапной разработки. Несмотря на то, что никакое описание процесса построения хранилища данных в виде последовательности фаз не может охватить все аспекты обратной связи с его потенциальными пользователями, менеджерами и аналитиками, тем не менее существуют некоторые базовые этапы, применимые к процессу построения корпоративной архитектуры:

1. Определение потребности конечных пользователей и построение модели бизнес-вопросов, на которые необходимо ответить.

2. Идентификация данных из корпоративных и внешних источников, которые будут питать хранилище или витрину данных.

3. Анализ источников данных и моделирование функций и процессов, которые эти источники охватывают. Усвоение правил, по которым действует бизнес – одно из важнейших условий построения хранилищ или витрин данных, так как именно на его основе устанавливается уровень детализации элементов в хранилище данных.

4. Определение процедур трансформации, очистки и логической интеграции данных источника перед их помещением в хранилище или витрину данных, а также регламентирование выполнения этих процедур, обновляющих хранилище данных.

5. Создание метаданных, описывающих источники и способы преобразования данных и логику хранилища данных. Репозиторий метаданных должен включать определения данных, бизнес-правила и детальную логику для моделирования разработки аналитических систем.

6. Формирование физических таблиц хранилища данных и его заполнение. Этот процесс может потребовать нескольких итераций с учетом возможного перепроектирования структур данных при анализе схемы данных хранилища.

7. Построение репозитория витрин данных, в которые войдут подмножества данных из хранилища и предварительно агрегированные данные. Часть метаданных будет описывать, каким образом первичные данные хранилища преобразуются, агрегируются и кэшируются в витринах данных.

8. Установка средств OLAP, прикладных систем, Web-серверов и всех необходимых инструментов и серверных программ, необходимых для доступа к данным, анализа и получения отчетов.

9. Установка на рабочие станции конечных пользователей клиентского программного обеспечения («толстый» клиент) или браузеров, поддерживающих стандартные форматы данных и Java-аплеты, а также необходимые расширения plug-in («тонкий» клиент) для доступа пользователей к данным.

После завершения процесса создания хранилища данных может показаться, что все уже сделано. На самом деле формирование хранилища представляет собой процесс, включающий также необходимые фазы постоянного надзора и сопровождения хранилища данных. Корректный надзор подразумевает не только поддержание корректности данных, но и обеспечение их секретности, особенно если доступ к данным хранилища осуществляется через Web. «Так как хранилище данных содержит одну из самых больших ценностей предприятия,– говорит Р. Тенлер, председатель компании Information Advantage,– данные должны быть в безопасности. Но чтобы осознать потенциальную ценность хранилища данных, организации придется предложить ее потенциальным покупателям».

Поддержание хранилища данных в хорошем состоянии в течение длительного времени является еще одной важнейшей задачей. Этот фактор становится особенно важным, когда число пользователей, обращающихся к системе, начинает расти. При этом, если в процессе проектирования хранилища данных информационными службами обычно проводится тщательная выверка данных, то с течением времени внимание людей обычно ослабевает, и хранилище данных может превратиться в свалку. Чтобы этого не происходило, необходимо назначить ответственных за поддержание качества данных, которые будут постоянно осуществлять верификацию информации, поступаемой из систем обработки транзакций, с данными в хранилище или витрине.

В заключение можно отметить, что процесс проектирования хранилища данных, используемого для предоставления необходимой информации в процессе принятия решений корпоративного и межкорпоративного уровня, является критически важным для жизнедеятельности предприятия. На этапе его реализации приходится обращать внимание не только на решение технических вопросов, но и на проблемы, связанные с человеческим фактором. Нельзя также забывать о необходимости постоянной оценки целесообразности предпринимаемых усилий. Кроме правильной цепочки управления проектом, необходимо на каждом этапе учитывать как потребности пользователей, так и наличие политических аспектов, которые могут затормозить проект. При грамотном подходе к решению этой задачи хранилище данных вскоре может стать частью коммерческой системы предприятия путем предоставления части сторонних пользователей за определенную плату возможности использования данных из некоторого подмножества хранилища. Такой подход позволит не только окупить работы по формированию хранилища данных, но и обеспечит новый канал поступления доходов.

Эволюция хранилищ данных

Начиная с 1970-х годов, организации были более заинтересованы во вложении своих средств в новые компьютерные системы, чем в автоматизацию используемых ими деловых процессов. Это позволяло им повысить свою конкурентоспособность за счет развертывания систем, которые могли предоставить клиентам более эффективный и менее дорогостоящий набор услуг. С тех пор организации накопили огромное количество информации, которая хранится в их оперативных базах данных. Но теперь, в связи с широким распространением систем поддержки принятия решений, организации стремятся сконцентрировать свое основное внимание на способах использования накопленных оперативных данных, имея целью получить за счет этого дополнительный рост своей конкурентоспособности.

Прежние системы оперативной обработки проектировались без учета какой-либо поддержки подобных деловых требований, поэтому преобразование обычных систем OLTP в системы поддержки принятия решений оказалось чрезвычайно сложной задачей. Как правило, типичная организация имеет множество различных систем операционной обработки с перекрывающимися, а иногда и противоречивыми определениями, например с разными типами, выбранными для представления одних и тех же данных. Основной задачей организации является преобразование накопленных архивов данных в источник новых знаний, причем таким образом, чтобы пользователю было предоставлено единое интегрированное и консолидированное представление о данных организации. Концепция хранилища данных была задумана как технология, способная удовлетворить требования систем поддержки принятия решений и базирующаяся на информации, поступающей из нескольких различных источников оперативных данных.

Получивший наибольшее распространение подход к созданию ХД был предложен Биллом Инмоном. Он определяет ХД так:

Хранилище данных. Предметно-ориентированный, интегрированный, привязанный ко времени и неизменяемый набор данных, предназначенный для поддержки принятия решений.

В приведенном выше определении, указанные характеристики данных рассматриваются следующим образом.

Предметная ориентированность. Хранилище данных организовано вокруг основных предметов (или субъектов) организации (например, клиенты, товары и сбыт), а не вокруг прикладных областей деятельности (выставление счета клиенту, контроль запасов и продажа товаров). Это свойство отражает необходимость хранения данных, предназначенных для поддержки принятия решений, а не обычных оперативно-прикладных данных.

Интегрированность. Смысл этой характеристики состоит в том, что оперативно-прикладные данные обычно поступают из разных источников, которые часто имеют несогласованное представление одних и тех же данных, например, используют разный формат. Для предоставления пользователю единого обобщенного представления данных необходимо создать интегрированный источник, обеспечивающий согласованность хранимой информации.

Привязка ко времени. Данные в хранилище точны и действительны только в том случае, если они привязаны к некоторому моменту или промежутку времени. Необходимость привязки хранилища данных ко времени следует из большой длительности того периода, за который была накоплена сохраняемая в нем информация, из явной или неявной связи временных отметок со всеми сохраняемыми данными, а также из того факта, что хранимая информация фактически представляет собой набор снимков состояния данных.

Неизменяемость. Это означает, что данные не обновляются в оперативном режиме, а лишь регулярно пополняются за счет информации из оперативных систем обработки. При этом новые данные никогда не заменяют, а лишь дополняют прежние. Таким образом, база данных хранилища постоянно пополняется новыми данными, последовательно интегрируемыми с уже накопленной информацией.

Конечной целью создания хранилища данных является интеграция корпоративных данных в едином репозитарии, обращаясь к которому пользователи могут выполнять запросы, подготавливать отчеты и проводить анализ данных. Подводя итог, можно сказать, что технология хранилищ данных - это технология управления данными и их анализа.