Что такое витрина данных?
Витрина данных — это часть хранилища данных, которая представляет собой накопление тематической узконаправленной информации, ориентированной, например, на пользователей одной категории работы или отдела.
Идея создания представленных витрин была предложена в 1991 году компанией Forrester Research. Созданное хранилище информации авторы представили в виде условного набора своеобразных баз данных, содержащих информацию, относящуюся к определенным векторам деятельности корпорации.
Преимущества и недостатки витрины данных?
После анализа информации были выделены следующие плюсы и минусы.
Преимущества витрин данных:
- их можно внедрять бесконечно быстро, так как считается, что они решают определенные проблемы;
- данные в витринах данных, по-видимому, оптимизированы для использования определенными группами пользователей, что облегчает их операции по заполнению, а также способствует повышению производительности компании.
Недостатки витрин данных:
- данные постоянно обновляются и хранятся в разных витринах, что приводит к дублированию предоставленных и, как следствие, приводит к ненужным затратам на хранение и потенциальным проблемам в сочетании с необходимостью поддерживать согласованность данных;
- из-за большого количества источников данных процесс заполнения окон затруднен;
- данные не объединяются для степени предприятия, другими словами, не существует единой бизнес-среды.
Что такое логическая витрина данных?
Логическая витрина данных — это инструмент, который позволяет объединить информацию из разных анонимных источников в единую концепцию без создания единого физиологического хранилища.
Логическая витрина объединяет в единое целое трудоемкую и динамичную по структуре информацию, в том числе информацию с научными и техническими ограничениями режима доступа.
Витрина данных дает пользователю возможность определять запросы к данным, не беспокоясь о том, где они находятся и как они будут извлечены. В результате запроса пользователь получает что-то вроде базовой таблицы базы данных, файла таблицы или содержимого куба OLAP в приложении бизнес-аналитики.
Порядок работы этой системы.
Рассмотрим режим работы системы с витринами данных:
- аналитик делает запрос;
- логическая витрина данных доставляет его в виде запроса к графу;
- Витрина определяет, где находятся данные, которые необходимы для ответа на этот запрос;
- Витрина реализует собственные запросы исходных представленных в разные источники, с использованием срочных фильтров;
- получает выводы и объединяет их в единый непостоянный график;
- выполняет постобработку графа, заключающуюся, например, в использовании правил естественного вывода;
- выполняет исходный запрос и возвращает ответ аналитику.
Фундаментальный пример витрин данных — это подмножества предварительно агрегированной информации. Соответственно, такие базы данных гораздо удобнее планировать и настраивать. Создайте аналогичные витрины, чтобы делать конкретные выводы по запросам пользователей. Материалы в них адаптированы создателем для заданных категорий сотрудников. Подобная самооптимизация упрощает операцию заполнения витрин и помогает повысить производительность аналогичных баз данных.
Следовательно, было определено, что проектирование витрин данных кажется увлекательным и довольно трудоемким процессом, который требует использования методов и приемов, которые отличаются от научных и технических принципов, используемых при проектировании операционных информационных систем.
