Data Warehouse (DWH)

В эпоху больших данных и цифровизации компании стремятся эффективно управлять информацией. Одним из ключевых инструментов для анализа и принятия решений становится DWH (Data Warehouse) — централизованное хранилище данных, позволяющее объединять, обрабатывать и анализировать информацию из разных источников. 

‍

Что такое DWH (хранилище данных)

DWH (Data Warehouse) — это специализированная система хранения, предназначенная для сбора, структурирования и анализа больших объемов данных из различных источников. В отличие от операционных баз данных, хранилища ориентированы не на обработку транзакций, а на агрегацию и историческое хранение информации для аналитических целей.

‍

Основные архитектуры DWH

Существует несколько подходов к архитектуре DWH, наиболее распространённые:

• Многослойная архитектура (Inmon) — данные проходят этапы очистки и нормализации, попадают в корпоративное хранилище, затем в витрины данных.
• Архитектура витрин данных (Kimball) — построение DWH начинается с витрин, ориентированных на конкретные бизнес-процессы.
• Data Lakehouse — объединение гибкости Data Lake и структурированности DWH, используется для обработки как структурированных, так и неструктурированных данных.

‍

Виды хранилищ данных

• On-premise DWH — размещаются на собственных серверах компании, требуют инфраструктуры и обслуживания.
• Облачные DWH — работают в облаке (например, Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake), масштабируемы и удобны в использовании.
• Гибридные решения — сочетают локальное и облачное хранение в зависимости от задач.

‍

Когда и зачем нужен DWH

Хранилище данных особенно актуально, когда:

• Источников данных много, и требуется их консолидация
• Необходима быстрая и стабильная аналитика
• В компании развиваются BI-инструменты
• Требуется ведение истории данных и сложная отчетность

Внедрение DWH — стратегический шаг, позволяющий превратить данные в бизнес-ценность.