Хранилища данных - статьи

         

Возможные заблуждения и рекомендации по их разрешению


1. Хранилище данных — это OLAP.

OLAP является аналитическим инструментом и одним, но далеко не единственным средством анализа данных в хранилище. Важно отметить, что средства OLAP могут быть использованы и вне хранилища. OLAP-анализ данных, находящихся в своих источниках, может быть произведен без их извлечения и загрузки в хранилище. Однако эффективность многомерного анализа при наличии хранилища данных резко возрастает.

Во избежание разночтений полезно провести демонстрацию конкретного OLAP-средства и на концептуальном уровне представить архитектуру хранилища данных. Обычно это позволяет определить единые понятия, необходимые для дальнейшего развития проекта.

2. Построение хранилища данных — задача только информационных технологий.

Хранилище данных можно построить исключительно в тесном контакте ИТ- и бизнес-подразделений. Дело в том, что ИТ-специалисты компетентны в вопросах структуры источников данных и методов доступа к ним, а представители основных подразделений лучше понимают потребности бизнеса.

Необходимо, чтобы конкретный заказчик внутри банка обладал достаточными полномочиями для поддержки проекта. Рекомендуется сформировать рабочую (проектную) группу или комитет, ответственный за создание и развитие хранилища данных.

3. Загрузка данных — это просто.

Недооценка сложности процедур загрузки данных приводит к провалу большей части проектов, которые банки начинают делать самостоятельно.

Существует возможность минимизировать риски, связанные с загрузкой данных, за счет четкой формализации целей и задач проекта и исследования информационных источников на предмет достаточности и согласованности данных для решения поставленных задач. Благодаря этому можно с самого начала выявить потенциальные трудности, связанные с исходными данными, и скорректировать потребности бизнеса, а также произвести нужные доработки в информационных системах.

4. Сначала загрузим все в хранилище, а уж затем определим цели.

Загрузка данных — достаточно сложный процесс.


Проведение его без определения целей анализа может привести либо к неполной востребованности хранилища данных, либо к необходимости в дальнейшем его серьезной переработки.

Перед началом проекта следует провести исследование потребностей бизнеса. Основная цель такого исследования — определение согласованных с руководством потребностей бизнеса в анализе. В итоге очень важно получить скоординированный с руководством заказчика документ, описывающий задачи анализа информации в порядке убывания их приоритета, а также результаты, которые может принести решение данных задач бизнесу. Это позволит осуществить декомпозицию задач анализа и разбить их решение на этапы. Следующим важным шагом должно стать исследование информационных источников, призванное гарантировать выполнение работ в поставленные сроки.

5. Хранилище данных — это готовая программа.

Построение хранилища данных — проект, требующий серьезной проработки и усилий со стороны бизнеса и поставщика информационных технологий. Наиболее эффективным подходом здесь будет совместный проект банка и компании, специализирующейся в этой области.

Общемировая практика показывает, что хранилища данных создаются под конкретного заказчика. Серьезным преимуществом является наличие квалифицированного персонала, типовых витрин данных для бизнес-заказчиков, а также отраслевой модели данных.

6. Хранилище данных можно построить за пару недель.

Цикл создания хранилища данных и решения первой значимой для бизнеса задачи не превышает трех месяцев. Сроки можно и сократить, но качество при этом заметно ухудшится. Хотя хранилище развивается итерационно, уже на первом этапе надо заложить серьезный фундамент не только для решения первой задачи, но и для развития аналитики в стратегической перспективе.

7. Централизованное хранение метаданных решит все проблемы.

При построении хранилища данных необходимо использовать принцип централизации метаданных, но при этом важно понимать, что на нынешнем этапе развития информационных технологий централизовать хранение метаданных довольно сложно.Например, в технических метаданных должны содержаться информация об источниках и их структуре, описание потоков данных и процессов перегрузки. Если первые два набора обычно поставляются вместе с информационной системой, то вторые, как правило, формируются в рамках проекта по созданию хранилища и размещаются на сервере перегрузки данных.


Содержание раздела