Построение хранилищ данных

Зачем нужно хранилище данных?

Сжатые сроки на принятие решений и серьезные последствия ошибочных решений выдвигают на первый план обеспечение менеджеров всех уровней необходимой, точной и оперативной информацией. Многие руководители и специалисты ведущих компаний признают, что их потребности в информации на сегодняшний день удовлетворяются далеко не полностью, несмотря на то, что в оперативных (ERP-, CRM-, биллинговых, банковских и т.п.) системах накоплено огромное количество данных. Основная причина – ряд барьеров на пути к получению нужной информации, самые очевидные из которых:

• структура данных, находящихся в оперативных системах, сложна для конечного пользователя; т.е. для получения нужной информации требуется участие специалистов по информационным технологиям;
• активное использование оперативных систем для производства отчетов и аналитической обработки данных ведет к увеличению их загрузки и может создавать проблемы при выполнении оперативных задач;
• информация, получаемая из одних оперативных систем, может быть недостоверной или отличаться от той же информации, полученной из других систем;
• процесс получения нужной информации трудоемок и занимает много времени.

Для устранения барьеров на пути к нужной информации создан специальный класс информационно-аналитических систем – Business Intelligence, центральное место в которых занимает корпоративное хранилище данных.

Общий бизнес-процесс предоставления требуемых данных при наличии корпоративного Хранилища  будет состоять из следующих этапов:

• извлечение данных из систем-источников и их загрузка в Хранилище, модель данных которого является интегральным отображением бизнеса;
• расчет требуемых ключевых показателей деятельности компании;
• подготовка регламентной отчетности и рассылка ее конечным пользователям в требуемом формате;
• поддержка пользователей-аналитиков в проведении анализа и выполнении нерегламентных запросов.

Подход к созданию хранилища данных

Методология реализации проекта предполагает:

• Поэтапный подход, когда на каждом этапе создания хранилища решается строго определенный набор задач с ограничениями на количество рассматриваемых предметных областей и систем-источников. Такой подход позволяет сократить сроки возврата инвестиций, вложенных в проект.
• Использование индустриальных решений для конкретной отрасли (например, банки, телекоммуникации), что обеспечивает возможность поэтапного непротиворечивого наращивания информационных и функциональных возможностей Хранилища и очень полезно для определения границ и направлений реализации каждой фазы в рамках общей стратегии проекта.

  Индустриальное решение, базирующееся на опыте проектов по созданию хранилищ данных в конкретной отрасли, включает:

  • модель детального уровня данных хранилища, содержащую свойственные данной индустрии бизнес-объекты и связи между ними;
  • ETL-процедуры (или их шаблоны) для извлечения и загрузки данных из «стандартных» для данной отрасли оперативных систем;
  • базовый набор выделенных областей анализа, показателей, шаблоны отчетов, построенных на индустриальной модели данных.

  Использование индустриальной модели данных позволяет:

  • уменьшить риск ошибки при проектировании баз данных;
  • уменьшить риск переработки модели при ее развитии;
  • сократить затраты на разработку инфраструктуры Хранилища.
• Использование проверенных методов реализации и управления проектом.

Что Вы получите в результате?

Реализованное корпоративное хранилище данных, включающее следующие элементы:

• оперативные системы-источники, действующие в компании и поставляющие исходные данные для Хранилища;
• подсистему извлечения и загрузки данных в Хранилище;
• собственно Хранилище исторических корпоративных данных, содержащее извлеченные из систем-источников данные(оперативный склад данных), детальные данные (по каждому абоненту, звонку, услуге и т.д.) и рассчитанные на детальных данных показатели (рис.3);
• подсистему подготовки и рассылки регламентных отчетов, производимых на данных Хранилища;
• корпоративный портал, обеспечивающий доступ к подготавливаемым отчетам;

• подсистему OLAP-анализа для пользователей-аналитиков.

Главным результатом реализации проекта является, безусловно, доступность данных. Менеджеры получают доступ к систематизированной информации, на основе которой они сами могут формировать аналитические отчеты и принимать обоснованные управленческие решения.