Требование, которое очень часто сообщается нам в клиентских проектах - «смешивание данных», т.е. возможность более эффективно интегрировать внутренние и внешние источники данных и обеспечивать более целостную информацию.
Одной из ключевых проблем при создании и поддержке аналитических приложений является параллельное использование реляционных баз данных, часто называемых «хранилищем данных», многомерных хранилищ данных и даже OLTP баз данных.
Архитектура хранилища данных, как правило, «управляется данными» или, другими словами, обычно включает интеграцию существующих данных из разных источников. Эта архитектура подходит для гибкого анализа и часто требует определенной технической экспертизы аналитика.
Другой подход «управляется концепцией», т. е. позволяет аналитику вводить данные, анализировать и модифицировать структуры (бизнес-моделирование). Это в основном связано с многомерными (также называемыми OLAP) базами данных, которые оптимизированы для использования бизнес-пользователями, а не ИТ-специалистами. Часто в этой архитектуре используется подход «в памяти», который обеспечивает чрезвычайно быстрое время отклика при расчете результатов запроса в 3-20 измерениях с несколькими иерархиями агрегации.
Ни одна из вышеперечисленных концепций не лучше, чем другая, вариант использования обычно зависит от требований, и в большинстве случаев SpbDev рекомендует комбинированный подход, который включает обе архитектуры.
В последнее время третьим аспектом рассмотрения является интеграция коммерческих веб-сервисов данных, например, представленных на рынке данных Azure или других сторонних поставщиков. Это позволяет организациям размещать свои данные в «перспективе», например, сравнивая их с деталями температуры, населения или финансовых рынков.
Исторически «синхронизация» этих разных «миров данных» требовала обширной работы по разработке процессов ETL (экстракция, трансформация и загрузка).
Для решения проблем интеграции SpbDev недавно разработала новый подход, который синхронизирует OLAP и реляционные источники: наш собственный фреймворк - это решение, которое мы бесплатно предоставляем нашим клиентам. Он автоматически преобразует кубы в реляционную размерную модель с таблицами фактов и измерений.
Преимущества - это значительно улучшенные параметры аудита (каждая транзакция OLAP является реляционной записью, которая может быть легко прослежена) и всеобъемлющий обзор данных. Теперь объединенные источники могут быть проанализированы с помощью существующих решений для отчетов хранилища данных или любого стандартного инструмента BI, который поддерживает реляционный доступ.
На данный момент мы использовали подход для нескольких клиентов и получили очень хорошую обратную связь. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к команде SpbDev по любым дополнительным вопросам. Подробнее о BI от SpbDev

No Comments