Что такое витрина данных?

Определение витрины данных

Витрина данных — это простая форма хранилища данных, ориентированная на одно направление деятельности или тему. С витриной данных сотрудники могут быстрее получать доступ к данным и статистическим показателям, потому что не нужно тратить время на поиск по более сложному хранилищу данных или вручную собирать данные из разных источников.

Зачем создавать витрину данных?

Витрина данных обеспечивает более простой доступ к данным, необходимым для определенного отдела или производственного направления внутри организации. Например, если ваш отдел маркетинга ищет данные, которые помогут ему повысить эффективность рекламной кампании в период праздников, просматривать и выбирать нужные данные из нескольких разрозненных систем довольно затратно и с точки зрения времени, и с точки зрения денег, причем невозможно обеспечить точность.

Сотрудники подразделений, которые вынуждены искать данные в разных источниках, как правило, пользуются таблицами для обмена информацией и сотрудничества. Это часто приводит к человеческим ошибкам, путанице, сложным согласованиям и появлению нескольких источников достоверных данных — так называемому «табличному кошмару». Витрины данных стали довольно популярны как централизованные хранилища, в которых собираются и упорядочиваются нужные данные, после чего могут создаваться отчеты, информационные панели и визуализации.

Различия между витриной данных, озером данных и хранилищем данных

Витрины данных, озера данных и хранилища данных используются в разных ситуациях и для разных целей.

Хранилище данных — это система управления данными, которая поддерживает анализ бизнес-данных и выполнение аналитики для всей организации. Хранилища данных часто содержат большие объемы данных, в том числе исторических. Обычно данные поступают в хранилище из многочисленных источников, таких как журналы приложений и транзакционные приложения. В хранилище данных хранятся структурированные данные с определенными целями.

Озеро данных позволяет организациям хранить большие объемы структурированных и неструктурированных данных (например, из социальных сетей или данных о посещениях) и мгновенно предоставлять к ним доступ для выполнения в реальном времени аналитики, углубленной аналитики данных и построения сценариев использования машинного обучения. Данные поступают в озеро данных в своей исходной форме, без изменений.

Основное различие между озером данных и хранилищем данных состоит в том, что в озере хранятся большие объемы необработанных данных без заранее определенной структуры. Организациям не нужно определять заранее, как будут использоваться эти данные.

Витрина данных — это простая форма хранилища данных, которое ориентировано на определенную тему или направление деятельности, например на продажи, финансы или маркетинг. С учетом этой узкой специализации получается, что витрины данных собирают данные из меньшего количества источников, чем хранилища данных. Источниками для витрины данных могут служить внутренние операционные системы, центральное хранилище данных и внешние данные.

Преимущества витрины данных

Витрина данных, созданная для определенного отдела или направления деятельности, дает ряд преимуществ:

• Единый источник достоверных данных. Централизованный характер витрины данных гарантирует, что все в отделе или организации принимают решения, опираясь на одни и те же данные. Это важное преимущество, потому что данным и основанным на них прогнозам можно доверять, так что заинтересованные лица могут сосредоточиться на принятии решений и выполнении действий, а не на обсуждении данных.
• Более быстрый доступ к данным. Конкретные бизнес-отделы или пользователи могут быстро получать доступ к нужному им подмножеству данных из корпоративного хранилища данных, и объединять эту информацию с данными из других источников. Когда связи с источниками нужных данных будут установлены, сотрудники смогут получать оперативные данные из витрины данных по мере необходимости, а не обращаться в отдел ИТ, чтобы запросить периодически собираемую информацию. В результате повышается производительность как бизнес-отделов, так и ИТ.
• Быстрое получение статистических данных ускоряет принятие решений. Хранилище данных помогает принимать решения на уровне предприятия, а витрина данных предоставляет аналитику данных на уровне отделов и подразделений. Аналитики могут сосредоточиться на определенных проблемах и возможностях в таких сферах, как финансы и HR, и быстрее переходить от просмотра данных к статистическим показателям, которые позволяют быстрее принимать более взвешенные решения.
• Более простое и быстрое применение. Настройка корпоративного хранилища данных для обслуживания всей компанией может потребовать немало времени и усилий. А витрине данных, настроенной на обслуживание потребностей определенного отдела, достаточно доступа к гораздо меньшему количеству множеств данных. Поэтому витрину данных проще создавать и быстрее можно начать использовать.
• Создание гибкого и масштабируемого решения для управления данными. Витрины данных предлагают гибкие системы по управлению данными, которые работают с учетом потребностей компании, в том числе могут использовать информацию, собранную при выполнении прошлых проектов, чтобы способствовать решению текущих задач. Отделы и подразделения могут обновлять и изменять свои витрины данных, опираясь на новые и недавно запущенные проекты по аналитике.
• Анализ переходных процессов. Некоторые проекты по аналитике данных выполняются в сжатые сроки. Например, нужно провести анализ онлайн-продаж по результатам двухнедельной рекламной акции, чтобы представить его на совещании отдела. И отдел может быстро настроить витрину данных для выполнения такого проекта.

Перенос витрин данных в облако

Рабочие группы и отделы стараются действовать более гибко и опираться на данные при внедрении общей стратегии и принятии повседневных решений. Но, как правило, бывает непросто превратить постоянно растущий объем данных в статистические показатели. Финансовые директора проводят в среднем по 2,24 часа в день, анализируя таблицы данных. Рабочие группы обычно обращаются за помощью в отдел ИТ, и ИТ-специалистам приходится тратить немало сил, чтобы соответствовать запросам пользователей и предоставлять данные из разнообразных источников в больших объемах, а также быстрее реагировать на запросы.

Создание витрин данных также может осложнить задачи и без того загруженному работой отделу ИТ, потому что им нужно будет постоянно контролировать эти витрины данных и обеспечивать их безопасность. Перенос витрин данных в облако может решить многие проблемы как рабочих групп, так и отделов ИТ, потому что администрированием и обеспечением безопасности в облаке будет заниматься поставщик облачных решений. Таким образом значительно сокращается число задач, которые нужно выполнять вручную, и снижаются операционные расходы.

Как Oracle Autonomous Database обеспечивает работу облачных витрин данных

Oracle предлагает готовое комплексное решение самообслуживания, которое позволяет рабочим группам и отделам пользоваться надежными статистическими показателями, полученными в результате глубокого анализа данных. Эти показатели помогут им быстрее принимать решения.

Сотрудники и отделы могут быстро объединять все нужные данные из разных источников и в разных форматах, включая пространственные объекты и графы, в единую базу данных, которая способствует налаживанию сотрудничества в защищенном режиме благодаря тому, что витрины данных предоставляют единственный источник достоверных данных. Аналитики могут с легкостью использовать инструменты самообслуживания для работы с данными и возможности машинного обучения (не занимаясь самостоятельно написанием программного кода), чтобы ускорить загрузку данных, их преобразование и подготовку, автоматически выявлять шаблоны и тенденции, делать прогнозы и получать статистические показатели на основе данных известного проиcхождения.

Контролируемые и безопасные решения Oracle позволяют снизить нагрузку на отделы ИТ. Отделы ИТ могут полагаться на простые, надежные и воспроизводимые методы при любых запросах на аналитику данных от различных подразделений организации, и таким образом значительно повышать производительность.

Oracle Autonomous Database для аналитики и хранилища данных автоматизирует инициализацию, настройку, обеспечение безопасности, отладку, масштабирование, внесение исправлений, создание резервных копий и ремонт. Он практически полностью устраняет потребность в ручном выполнении сложных задач, которые могут вести к человеческим ошибкам. Встроенные инструменты для работы с данными позволяют в режиме самообслуживания с легкостью выполнять загрузку данных, их преобразование, бизнес-моделирование и автоматическое вычисление статистических показателей для витрин данных. Администраторы баз данных могут не тратить силы на решение рутинных задач, а вместо этого заняться проектированием новых приложений и помогать другим отделам в достижении поставленных целей. Специалисты из сферы финансов, HR и маркетинга получают безопасный доступ к данным и могут рассчитывать на неизменно быстрые и качественные ответы на запросы даже в периоды пиковых нагрузок независимо от того, сколько пользователей одновременно обращаются за информацией. Autonomous Database выполняет масштабирование автоматически в зависимости от рабочей нагрузки без простоев в работе.