Рекомендації щодо створення сховищ даних та приклади їх використання

Навігація лабіринтом даних без чіткої мети може розчарувати і заплутати. Data Warehouse українською - це сховище даних, яке керує стратегічним плануванням і прийняттям рішень, об'єднує дані з різних джерел у централізований формат, який можна аналізувати. Ця консолідація дозволяє проводити розширену аналітику, виявляти тенденції, робити точні прогнози та полегшує прийняття рішень на основі цих даних. Результатом може бути покращення операційної ефективності, нові можливості отримання прибутку та конкурентна перевага. Користуючись послугами зі створення сховищ даних, клієнти ZFORT Group перетворюють свої розрізнені дані на цінну та зручну у використанні інформацію. Спираючись на наш досвід щодо створення служб або сховищ зберігання даних, ми підготували цю статтю.

Навіщо будувати сховище даних?

Підприємства генерують величезні обсяги даних у багатьох підрозділах, включаючи взаємодію з клієнтами, історію транзакцій та операційні показники. Простого зберігання цих даних недостатньо; їх потрібно перетворити на цінні ідеї для бізнесу. Сховище даних об’єднує ці розрізнені джерела даних, забезпечуючи комплексну аналітику. Цей централізований підхід допомагає організаціям виявляти тенденції, робити обґрунтовані прогнози та керувати прийняттям рішень на основі даних. Переваги використання служб даних включають підвищену операційну ефективність, нові можливості отримання прибутку та конкурентну перевагу.

Вибір правильної методології: Інмон проти Кімбола

При побудові сховища даних необхідно вибрати правильну методологію, і домінуючими підходами є методології Інмона (англ. Inmon) та Кімбола (англ. Kimball). Давайте розглянемо їх ближче, щоб познайомитись з ними.

Підхід Інмона: модель «зверху вниз».

Цей підхід виступає за централізоване сховище даних як перший крок, за яким слідує створення вітрин даних, адаптованих до окремих відділів і підрозділів.

Ця низхідна модель націлена на уніфіковане рішення даних для всього підприємства.

• Централізоване сховище даних: координаційний центр — це централізоване сховище даних, яке служить єдиним джерелом правди для всієї організації. Усі організаційні дані зведено в цю єдину структуру.
• Нормалізація даних: Інмон наголошує на нормалізації даних, їхній організації для зменшення надмірності, забезпеченні цілісності даних і полегшення ефективного запиту.
• Вітрини даних: після створення централізованого сховища даних ця модель рекомендує побудувати вітрини даних. Ці менші, більш цілеспрямовані бази даних відповідають конкретним потребам таких відділів, як маркетинг, фінанси чи кадри, наприклад.
• Високі початкові інвестиції: підхід Інмона вимагає значних початкових інвестицій. Однак винагородою згодом стає надійне уніфіковане сховище даних, здатне підтримувати складні запити та забезпечувати глибоку аналітику в усій організації.

Підхід Кімбола: модель «знизу вгору».

Цей підхід підтримує методологію «знизу вгору», коли окремі вітрини даних спочатку розробляються для конкретних бізнес-підрозділів, а потім інтегруються в повномасштабне сховище даних. Розглянемо особливості цього підходу.

• По-перше, вітрини даних. Вони по суті є будівельними блоками сховища даних, які розроблені для конкретних бізнес-функцій. Їх можна швидко розвинути та запропонувати негайну цінність для бізнесу.
• Зірчаста схема: модель Кімбола використовує схему зірок для організації даних. Ця структура проста, але дуже ефективна для швидкого та гнучкого створення запитів.
• Швидке розгортання: зосередившись спочатку на створенні вітрин даних, організації можуть швидко розгорнути функціональні елементи сховища даних, пропонуючи негайні переваги для бізнесу.
• Масштабованість: ці окремі вітрини даних можна масштабувати та інтегрувати, щоб сформувати комплексне сховище даних, що робить цей підхід гнучким і адаптованим.

Вибір між методологіями Інмона та Кімбола не є простим або однозначним рішенням. Він має бути пристосований до потреб, ресурсів і цілей організації й бажано орієнтований на майбутній розвиток.

Гібридний підхід

Цей підхід поєднує найкращі елементи методологій Інмона та Кімбола, створюючи універсальну стратегію управління даними. У гібридному підході вихідні дані залишаються незмінними, що полегшує відновлення після проблем ETL (англ. extract, transform, load) і підвищує стійкість системи. ETL українською - це вилучення, перетворення, завантаження даних. Тобто процес інтеграції даних, який об’єднує, очищає та організовує дані з кількох джерел в єдиний послідовний набір даних для зберігання в сховищі даних, озері даних або іншій цільовій системі. При гібридному підході дані проходять трансформацію та очищення перед завантаженням у сховище даних, організоване за допомогою схеми Star для оптимізації продуктивності запитів. Кілька вітрин даних можна підтримувати поза межами основного сховища, що дозволяє використовувати різні технології, продукти та підмножини даних. Цей підхід забезпечує гнучкість і продуктивність, задовольняючи різноманітні потреби організації.

Створення сховища даних: покроковий посібник

1. Збір інформації

Початкова фаза передбачає поглиблений аналіз потреб бізнесу та наявних ресурсів, визначає траєкторію проекту та включає:

Узгодження з бізнес-цілями Проводьте детальні інтерв’ю із зацікавленими сторонами, щоб точно визначити потреби в аналітиці, такі як покращення сегментації клієнтів, автоматизація управління ланцюгом поставок або полегшення прийняття рішень у реальному часі.

Оцінка інфраструктури Проаналізуйте наявне обладнання та програмне забезпечення на сумісність із запланованим сховищем даних, враховуючи такі фактори, як локальні та хмарні системи.

Аналіз якості джерела даних Уважно перевірте джерела даних на наявність таких проблем, як відсутні значення, невідповідності або дублікати, і вирішіть, чи потрібно очистити, збагатити або виключити нестандартні джерела даних.

Розрахунок термінів проекту Розробіть детальну дорожню карту проекту з основними етапами, пов’язаними з бізнес-цілями, включаючи етапи тестування, міграції даних і навчання користувачів. Чіткий графік гарантує, що участь всіх зацікавлених сторін узгоджена та що проект буде просуватись гладко.

2. Визначення джерел даних

Важливо розуміти, звідки беруться дані та як саме вони надходять у сховище даних:

Основні джерела даних Визначайте та розставляйте пріоритети для баз даних, програм або систем, що містять цінні дані. Будьте певні, що цей пріоритет гарантує, що найважливіші джерела даних інтегруються першими, забезпечуючи негайну цінність для бізнесу.

Вимоги до інтеграції даних Вибір правильних інструментів інтеграції на основі різних форматів даних і джерел є важливим кроком, оскільки правильна інтеграція забезпечує безперебійний потік даних і точну їхню консолідацію.

Право власності та доступ до даних Забезпечте необхідні дозволи та облікові дані для вилучення даних, оскільки чіткі права власності на дані та протоколи доступу запобігають затримкам і забезпечують відповідність політикам керування даними.

Швидкість передачі даних Визначте швидкість оновлення джерел даних, щоб належним чином налаштувати конвеєри ETL, оскільки розуміння швидкості передачі даних допомагає розробити процеси вилучення, перетворення, завантаження даних, які забезпечують актуальність сховища.

Надійність джерела даних Оцініть час безвідмовної роботи кожного джерела даних і надійність в минулому, оскільки надійні джерела даних забезпечують їхню постійну доступність і зменшують ризик перебоїв.

Точки інтеграції Відображайте потік даних від джерел до сховища даних, щоб забезпечити організовану та інтуїтивно зрозумілу аналітику, оскільки чітка карта інтеграції спрощує пошук несправностей і оптимізує ефективність обробки даних.

3. Вибір правильної архітектури

Виберіть модель архітектури, яка відповідає потребам бізнесу, складності даних і вимогам до масштабованості:

Однорівнева архітектура Прямий зв’язок між джерелами даних і кінцевими користувачами, придатний для незначних, менш складних потреб у даних, є простим і швидким у реалізації, але може бути погано масштабованим для великих організацій.

Дворівнева архітектура Окреме сховище даних і операційні бази даних дозволяють ефективніше очищати та інтегрувати дані, пропонуючи кращу продуктивність і гнучкість, що робить їх придатними для підприємств середнього розміру.

Трирівнева архітектура Додавання рівня вітрини даних забезпечує більш ефективний пошук даних і спрощену аналітику, що робить цю архітектуру ідеальною для великих підприємств із складними потребами в даних, пропонуючи масштабованість і розширене керування даними.

4. Планування та розробка ETL

Процеси ETL або вилучення, перетворення, завантаження даних є основою будь-якого сховища даних:

Визначте інструменти ETL Вибирайте інструменти на основі обсягу даних, вимог до швидкості та сумісності з наявною інфраструктурою, щоб забезпечити ефективну та надійну обробку даних.

Дані карти Окресліть, як поля у вихідних базах даних відповідають таблицям і стовпцям у сховищі даних, оскільки правильне відображення даних є важливим для точної інтеграції даних і звітності.

Виберіть логіку перетворення Визначте правила та процеси для перетворення необроблених даних у придатний для використання формат, оскільки ефективна логіка перетворення гарантує, що дані чисті, послідовні та готові до аналізу.

Проектування робочого процесу ETL Оптимізуйте завдання, визначте залежності та налаштуйте механізми обробки помилок, щоб забезпечити добре розроблений робочий процес ETL, який сприяє плавній обробці даних і мінімізує збої.

Розподіліть ресурси Визначте апаратне забезпечення та обчислювальні ресурси, необхідні для ефективних процесів ETL, оскільки адекватний розподіл ресурсів гарантує безперебійну роботу цих процесів і відповідність вимогам продуктивності.

Розробка та тестування ETL Впроваджуйте та ретельно тестуйте конвеєри із підмножиною даних перед розширенням, оскільки ретельне тестування виявляє та вирішує проблеми на ранній стадії, забезпечуючи надійну інтеграцію даних.

5. Розробка моделі даних і вибір схеми

Організуйте дані в сховищі даних за допомогою:

Дизайн моделі даних Виберіть модель сутності та зв’язку (ER-model) для складних запитів або Dimensional Data Model (DDM) для продуктивності та простоти використання, оскільки відповідна модель даних спрощує керування даними та покращує продуктивність запитів.

Вибір схеми Виберіть схему (зірка, сніжинка або сховище даних) на основі продуктивності запитів, потреб керування даними та конкретних випадків використання, оскільки схема визначає спосіб зберігання та доступу до даних, впливаючи на загальну ефективність і масштабованість сховища даних.

6. Створення, тестування та розгортання

Реалізуйте плани в діючу систему:

Будівництво фізичного складу Налаштуйте серверну інфраструктуру, налаштуйте сховище та запровадьте протоколи безпеки, щоб сховище даних було надійним, безпечним і масштабованим.

Впровадження конвеєра ETL Налаштуйте завдання ETL для отримання, перетворення та завантаження даних, оскільки впровадження конвеєрів ETL має вирішальне значення для підтримки потоку даних і забезпечення точності даних.

Перевірка даних Забезпечте цілісність даних і те, що перетворені дані відповідають бізнес-вимогам, оскільки перевірка даних гарантує, що інформація є надійною та готовою до аналізу.

Тестування продуктивності Перевірте здатність сховища даних обробляти прогнозоване навантаження, оскільки тестування продуктивності визначає потенційні вузькі місця та гарантує, що система може масштабуватися за потреби.

Розгортання Перемістіть систему в робочий режим, забезпечивши інтеграцію з іншими програмами та службами, оскільки успішне розгортання потребує ретельного планування та координації, щоб уникнути збоїв.

М'який запуск Проведіть плавний запуск з обмеженою групою користувачів, щоб зібрати відгуки та внести остаточні налаштування, оскільки плавний запуск дозволяє тестувати в реальному світі та налаштовувати перед повним розгортанням.

7. Технічне обслуговування та моніторинг

Переконайтеся, що сховище даних продовжує надавати цінність:

Регулярні оновлення Адаптуйте сховище даних до бізнес-змін, перегляньте схеми та інтегруйте нові джерела даних, оскільки регулярні оновлення гарантують, що сховище даних залишається актуальним і ефективним.

Масштабування Інвестуйте в потужніші обчислювальні ресурси та розгляньте автоматизовані рішення для масштабування, оскільки масштабування гарантує, що сховище даних зможе обробляти зростаючі обсяги даних і вимоги користувачів.

Управління метаданими Підтримуйте точні метадані для дотримання нормативних вимог і внутрішнього управління, оскільки належне керування метаданими забезпечує відстеження даних і відповідність вимогам законодавства.

Налаштування продуктивності Регулярно відстежуйте та вдосконалюйте продуктивність, оскільки налаштування продуктивності гарантує, що сховище даних працює ефективно та відповідає очікуванням користувачів.

Моніторинг якості даних Використовуйте інструменти для постійної перевірки якості даних, оскільки постійний моніторинг гарантує, що дані залишаються точними, послідовними та надійними.

Аудити та звітність Забезпечте безпечне та відповідне використання даних за допомогою докладних журналів і регулярних звітів, оскільки регулярні аудити та звітність забезпечують прозорість і підзвітність, забезпечують безпеку даних і відповідність.

Створення сховища даних: наші історії успіху

В команді ZFORT Group наш підхід до створення сховищ даних ґрунтується на прагненні до досконалості, інноваціях і глибокому розумінні унікальних потреб наших клієнтів. Протягом багатьох років ми маємо привілей працювати з різноманітними компаніями, кожна з яких має різні завдання та цілі щодо даних. Ось деякі з прикладів успішної реалізації проєктів, які підкреслюють наш досвід і відчутні переваги, які ми надаємо нашим клієнтам.

Трансформація роздрібної аналітики для глобального роздрібного продавця

Відомий міжнародний роздрібний продавець звернувся до нас із значним викликом: його існуюча інфраструктура даних мала бути більш узгодженою, що призвело до непослідовної звітності та неможливості отримати корисну інформацію. Їм потрібне було надійне сховище даних для консолідації даних із різних джерел, оптимізації аналітики та прийняття рішень у реальному часі. Ми розробили та впровадили масштабоване сховище даних, яке інтегрувало дані з їхніх ERP, CRM, POS-систем та онлайн-платформ. Використовуючи вдосконалені процеси ETL, ми забезпечили точність і послідовність даних. Ми також запровадили рівень обробки даних у реальному часі, щоб увімкнути актуальну звітність. Це призвело до збільшення продажів на 15% і зниження операційних витрат на 10% протягом першого року.

Поліпшення догляду за пацієнтами за допомогою інтеграції даних у сфері охорони здоров’я

Мережа постачальників медичних послуг стикнулась з проблемами, пов’язаними з розрізненістю систем даних у кількох установах, що призводило до неефективності догляду за пацієнтами та адміністративних процесів. Їм потрібне було централізоване сховище даних для інтеграції записів пацієнтів, оптимізації операцій і підтримки розширеної аналітики для покращення результатів роботи з даними. Команда ZFORT Group розробила комплексне рішення для сховища даних, яке об’єднало дані з електронних медичних записів (EHR), лабораторних систем, білінгових систем і каналів зворотного зв’язку з пацієнтами. Ми запровадили протоколи керування даними, щоб забезпечити дотримання правил охорони здоров’я та стандартів конфіденційності даних. Це призвело до зниження рівня реадмісії на 20% і покращення загальної ефективності роботи на 25%.

Фірма, що надає фінансові послуги, яка досягла дотримання нормативних вимог і змогла аналізувати інформацію більш ефективно

Фірмі, що надає фінансові послуги, було потрібно сховище даних для обробки великих обсягів транзакційних даних, забезпечення відповідності нормативним вимогам і надання детальної фінансової звітності в режимі реального часу. Існуючі на той час системи потребували змін, щоб відповідати зростаючим вимогам до великих обсягів даних і суворим нормативним вимогам. Ми створили високозахищене, масштабоване сховище даних, яке інтегрувало транзакційні дані з багатьох джерел, включаючи торгові системи, бази даних клієнтів і зовнішніх постачальників фінансових даних. Наше рішення включало надійне шифрування даних, аудиторські журнали та функції автоматичного звітування про відповідність. Це призвело до збільшення показників портфеля на 12% і значного зниження ризику штрафів і пені.

Революція маркетингової аналітики для цифрового агентства

Агентство цифрового маркетингу зіткнулося з відокремленими даними на різних маркетингових платформах, що перешкоджало його здатності надавати всебічний аналіз кампаній і статистику своїм клієнтам. Їм знадобилося сховище даних для консолідації даних із соціальних мереж, електронного маркетингу, веб-аналітики та систем CRM. Наша команда розробила сховище даних, яке об’єднує дані з усіх маркетингових каналів, забезпечуючи єдине уявлення про ефективність кампанії. Ми впровадили алгоритми машинного навчання, щоб аналізувати моделі залучення клієнтів і прогнозувати майбутні тенденції. Це призвело до підвищення рентабельності інвестицій кампанії на 20%, а показників утримання клієнтів – на 30%.

Оптимізація управління ланцюгом поставок для виробничої компанії

Виробнича компанія зіткнулася з проблемами видимості та ефективності ланцюга постачання. Їм потрібне було сховище даних для інтеграції даних від постачальників, виробничих ліній, систем інвентаризації та розподільчих мереж для оптимізації операцій у ланцюгах поставок. Ми розробили сховище даних, яке забезпечувало наскрізну видимість ланцюга постачання. Наше рішення включало відстеження поставок у режимі реального часу, аналітику для прогнозування попиту та інтеграцію з пристроями IoT для моніторингу продуктивності виробничої лінії. Це призвело до скорочення термінів виконання робіт на 20%, а витрат на запаси – на 15%.

Стимулювання інновацій в автомобільній промисловості

Виробнику автомобілів потрібно було використовувати дані, щоб стимулювати інновації в дизайні автомобілів і виробничих процесах. Їм знадобилося сховище для інтеграції даних із систем проектування, виробничих ліній і каналів зворотного зв’язку з клієнтами для підтримки розширеної аналітики та ініціатив машинного навчання. Команда ZFORT Group створила сховище даних, яке консолідувало дані з систем CAD, систем управління виробництвом (MES) і опитувань клієнтів. Ми впровадили розширену аналітику та моделі машинного навчання, щоб визначити вдосконалення дизайну, оптимізувати виробничі процеси та підвищити якість продукції. Це призвело до 25% скорочення часу виходу нових моделей на ринок і 15% підвищення ефективності виробництва.

Висновок

Створення сховища даних має важливе значення для підприємств, які прагнуть консолідувати свої дані з різних джерел у централізований формат, який можна аналізувати. Це дозволяє проводити розширену аналітику, виявляти тенденції, робити звіти і точні прогнози та полегшувати прийняття рішень на основі даних. Переваги включають покращену операційну ефективність, нові можливості отримання прибутку та конкурентну перевагу. Вибір правильної методології — підхід Інмона «згори донизу» або модель Кімбола «знизу вверх» — залежить від конкретних потреб організації, ресурсів і цілей. Гібридний підхід також може бути корисним, поєднуючи елементи обох методологій для створення універсальної стратегії управління даними. Процес побудови сховища даних включає кілька етапів: збір інформації, визначення джерел даних, вибір зразкової архітектури, планування та розробку процесів ETL, проектування моделі та схеми даних, створення та розгортання сховища, а також поточне технічне обслуговування та моніторинг. В команді ZFORT Group наш досвід у створенні сховищ даних відкрив нові можливості компаній у різних галузях. Наші історії успіху демонструють, як ми трансформували роздрібну аналітику, покращили обслуговування пацієнтів медичними установами, забезпечили відповідність фінансових послуг, зробили революцію в маркетинговій аналітиці, оптимізували управління ланцюгом постачання та запровадили інновації в автомобільній промисловості. Надаючи масштабовані, безпечні та інтегровані рішення для обробки даних, ми допомагаємо нашим клієнтам досягати їхніх цілей, оптимізувати роботу та стимулювати інновації. Крім того, ми пропонуємо індивідуальні послуги розробки штучного інтелекту для подальшого вдосконалення стратегій бізнесу для обробки даних і створення умов для подальшого розвитку. Запрошуємо фахівців з розробки, а також менеджерів в нашу команду. Приєднуйтесь, ми будемо раді співпраці з вами!