Концепция систем складирования данных

Информационная технология складирования данных (data warehousing) родилась в недрах компании IBM [1] и была окончательно сформулирована Б. Инмоном и Р. Кимбаллом в 90-х годах прошлого столетия [2,3] как метод решения информационно-аналитических задач в области принятия и поддержки решений. Возникнув на стыке технологии баз данных (БД), систем поддержки принятия решений (СППР — DSS) и компьютерного анализа данных, в дальнейшем концепция складирования данных претерпела эволюцию, поскольку оказалась пригодной для широкого круга приложений в бизнесе, науке и технологии.

Основным посылом разработки концепции складирования данных явилось осознание руководством организаций потребности в анализе накопленных электронных массивов данных. На рис. 1.1 показана упрощенная принципиальная схема функционирования организации и место анализа непрерывно поступающей информации.

Рис. 1.1. Упрощенная принципиальная схема функционирования организации

Во всем мире организации накапливают или уже накопили в процессе своей административно-хозяйственной деятельности большие объемы данных, в том числе и в электронном виде. Эти коллекции данных хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению новой аналитической информации, на основе которой можно и необходимо строить стратегию организации, выявлять тенденции развития рынка, находить новые решения, обусловливающие успешное развитие в условиях конкурентной борьбы. Для некоторых организаций такой анализ является неотъемлемой частью их повседневной деятельности, другие начинают активно приступать к такому анализу.

Системы, построенные на основе информационной технологии складирования данных, обладают рядом характерных особенностей, которые выделяют их как новый класс информационных систем (ИС). К таким особенностям относятся предметная ориентация системы, интегрированность хранимых в ней данных, собираемых из различных источников, инвариантность этих данных во времени, относительно высокая стабильность данных, необходимость поиска компромисса в избыточности данных.

Рис. 1.2. Особенности систем складирования данных

Хранилище данных (ХД — data warehouse) является местом складирования собираемых в системе данных и информационным источником для решения задач анализа данных и принятия решений. Как правило, объем информации в ХД является достаточно большим. Упрощенно можно сказать, что хранилище данных управляет данными, которые были собраны как из операционных систем организации (OLTP-систем — On-Line Trasactions Processing), так и из внешних источников данных, и которые длительный период времени хранятся в системе. Более точное определение будет дано позже, после обсуждения истории создания концепции складирования данных.

Одной из главных целей создания систем складирования данных является их ориентация на анализ накопленных данных, т.е. структуризация данных в ХД должна быть выполнена таким образом, чтобы данные эффективно использовались в аналитических приложениях (analytical applications).

Заметим, что задачи анализа накопленных данных решали и до создания концепции складирования данных. В распоряжении аналитиков и сейчас имеется большой набор пакетов программ. Главным отличием использования концепции складирования данных является структуризация, систематизация, классификация, фильтрация и т. п. больших массивов электронной информации в виде, удобном для анализа, визуализации результатов анализа и производства корпоративной отчетности.

Концепция баз данных (БД) как метод представления и накопления данных в электронном виде сформировалась к середине 60-х годов прошлого века в фирме IBM. В 1969 году была создана первая СУБД для управления и манипулирования данными как самостоятельными информационными объектами. В 1970 году была предложена реляционная модель данных для БД [4], и на ее основе начали создаваться популярные ныне реляционные СУБД. В рамках реляционной модели с единых позиций были решены многие проблемы операционной (транзакционной) обработки данных.

С середины 80-х годов прошлого столетия стали интенсивно накапливаться электронные информационные массивы данных организаций, корпораций, научно-исследовательских учреждений. Так, в начале 90-х годов прошлого века только в области химических дисциплин было зарегистрировано более 7000 библиографических, фактографических и смешанных баз данных, ведущие мировые корпорации создали огромные электронные массивы конструкторской документации и документации по управлению производством. В это же время возникло четкое понимание, что сбор данных в электронном виде – не самоцель, накопленные информационные массивы могут быть полезны. Первыми осознали этот факт в области управления бизнесом и производством. В накопленных данных организации находится "информационный снимок" хронологии ее поведения на рынке. Анализ истории административно-хозяйственной деятельности организации позволил существенно увеличить эффективность ее управления, эффективно организовать взаимоотношения с клиентами, производство и сбыт.

Задачи анализа накопленных данных стали перелагаться "на плечи" компьютера и встраиваться в виде аналитических приложений в ИС с БД. Сейчас большинство исследователей сходятся к тому, что отправной точкой разработки концепции складирования данных явился ретроспективный (как иногда еще говорят, исторический) взгляд на данные, накопленные в организации как в электронном, так и в ином виде.

Отметим также, что использование технологий БД и ИС на уже разработанных моделях данных и методиках моделирования данных приводит к ряду проблем для аналитических приложений. Давайте рассмотрим, как управление анализом накопленных (и в этом смысле исторических) данных и какие факторы привели к развитию класса приложений складирования данных.