Срс 1 Архитектура хранилища данных

Виртуальное хранилище данных — это набор отдельных баз данных, которые можно использовать совместно, чтобы пользователь мог эффективно получать доступ ко всем данным, как если бы они хранились в одном хранилище данных;

Модель корпоративного хранилища данных предполагает хранение агрегированных данных, охватывающих всю организацию. Эта модель рассматривает хранилище данных как сердце информационной системы предприятия с интегрированными данными всех бизнес-единиц.

Корпоративное хранилище данных (КХД) преобразует данные, метаданные и нормативно-справочную информацию из разнородных источников и предоставляет их пользователям аналитических систем. КХД строится на базе клиент-серверной архитектуры, реляционной системой управления базами данных (СУБД), которая управляет логическими базами данных и утилит поддержки принятия решений.

Основными функциями КХД являются полный и своевременный сбор и обработка информации от источников данных; надежное и защищенное хранение данных и предоставление данных для аналитических работ.

Витрина данных – это набор тематически связанных БД, содержащий тематически ориентированные итоговые данные, в качестве расчетных величин для которых используются данные из всех БД.

Концепция витрин данных имеет ряд несомненных достоинств, но также имеет ряд существенных недостатков в части обеспечения целостности и непротиворечивости хранимых в ней данных.

Сегодня чаще используются обьединенные концепции хранилищ данных и витрин данных, предложенной М. Демарестом, который в 1994 г. выдвинул идею объединить концепции и использовать ХД в качестве единого интегрированного источника данных для витрин данных.

Подход Ральфа Кимбалла основывается на важности витрин данных, которые являются хранилищами данных, принадлежащих конкретным направлениям бизнеса, где хранилище данных - это просто сочетание различных витрин данных, которые облегчают отчетность и анализ. Проект хранилища данных по принципу Кимбалла использует подход «снизу вверх».

Подход Билла Инмона основывается на том, что хранилище данных является централизованным хранилищем всех корпоративных данных. При таком подходе организация сначала создает нормализованную модель хранилища данных. Затем создаются витрины размерных данных на основе модели хранилища.

Нормализованные хранилища характеризуются как простые в создании и управлении. Но такие ХД имеют такой недостаток, как большое количество таблиц как следствие нормализации. Работа с таких количеством таблиц приводит к ухудшению производительности системы.

Размерностные хранилища же представляют собой уже не плоские таблицы, а кубы, учитывающие не только размерностные характеристики модели, но и ее внутреннюю структуру в виде, так называемого, графа расслоения и связности.

Основным достоинством размерностных ХД является более эффективное хранение данных, а также простота организации доступа к данным при анализе. Но есть и недостатки – более сложные процедуры подготовки и загрузки данных, и управление при изменении размерностей данных.

Размерностные ХД используют схему "звезда" или "снежинка" - 2 способа структурирования хранилища данных.

Также есть 2 разных способа загрузки данных в хранилище - это ETL и ELT.

Структура хранилища данных организации также зависит от его текущей ситуации и потребностей.