Dane odgrywają kluczową rolę w dzisiejszym świecie składającym się z mnóstwa powiązanych ze sobą informacji, które są wykorzystywane w celu dostarczenia odpowiednich produktów i usług, poznaniu potrzeb klientów, badaniu efektywności funkcjonowania organizacji, a także prowadzeniu badań pozwalających przewidzieć nadchodzące zmiany w różnych horyzontach czasowych.
Z pomocą w gromadzeniu, przechowywaniu i analizowaniu ogromnych ilości danych w usystematyzowanym, efektywnym i celowym sposobie przychodzą hurtownie danych, które wraz z rosnącą liczbą cyfrowych źródeł informacji, a także postępującą transformacją cyfrową stały się niezbędnym narzędziem dla organizacji, które mają zamiar w pełni wykorzystywać potencjał danych, które gromadzą w swoich zasobach.
Czym jest hurtownia danych?
Hurtownia danych to zaawansowany system informatyczny, którego celem jest gromadzenie, przechowywanie oraz zarządzanie dużymi zbiorami danych pochodzących z różnych źródeł. Hurtownia danych stanowi centralne repozytorium, w którym wszystkie dane są scalane z różnych źródeł, integrowane ze sobą, porządkowane, systematyzowane, a następnie udostępniane w sposób spójny i zorganizowany. Cały proces jest wydajny, pozwala na przeprowadzanie interaktywnych analiz oraz przechowywanie i udostępnianie historii danych np. do przeprowadzania porównań w perspektywie czasu.
Do cech charakterystycznych hurtowni danych zaliczamy zorientowanie tematyczne, wysoki poziom integracji trwałość i nienaruszalność danych, a także gromadzenie historii (archiwalnych danych).
Dzięki takiej charakterystyce hurtownie danych są powszechnie wykorzystywane w procesach decyzyjnych na szczeblach taktycznych oraz strategicznych znacząco wspomagając podejmowanie, kluczowych dla organizacji, decyzji.
Pojęcie hurtowni danych (z języka angielskiego data warehouse, w skrócie dwh) pojawiło się po raz pierwszy w latach 80-tych XX wieku, a dokładne badania i pierwsze wdrożenia rozpoczęto w latach 90-tych XXI wieku. Od tego czasu data warehouses stale zyskują na popularności i są wykorzystywane przez kolejne podmioty z każdego sektora gospodarki.
Hurtownie danych są centralnymi repozytoriami, w których organizacje mogą składować różnorodne rodzaje danych, takie jak dane operacyjne, dane transakcyjne, dane dotyczące klientów, dane z czujników, dane z mediów społecznościowych i wiele innych. Zbieranie tych danych z różnych źródeł i integrowanie ich w jednym miejscu umożliwia organizacjom uzyskanie spójnego i holistycznego widoku ich działalności.
Głównym celem budowy hurtowni danych jest zapewnienie szybkiego, łatwego i intuicyjnego dostępu do danych z umożliwieniem szybkiego wyszukiwania, analizy, porównywania danych oraz generowania raportów. Porównując do klasycznych baz danych, hurtownie danych projektowane są w celu obsługi szerokiego zakresu danych i scenariuszy analitycznych, podczas gdy klasyczne bazy danych optymalizowane są pod kątem wykorzystania w danej aplikacji lub ekosystemie.
Hurtownie danych to nowoczesne i rozbudowane systemy informatyczne coraz częściej wspierane przez algorytmy sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz sieci neuronowych, które umożliwiają integrację danych pochodzących z różnych elementów infrastruktury IT takich jak:
- operacyjne bazy danych;
- pliki tekstowe;
- strumienie danych;
- systemy CRM;
- systemy ERP;
- urządzenia IoT (Internetu Rzeczy);
Po zintegrowaniu poszczególnych elementów infrastruktury informatycznej z hurtownią danych są one poddawane procesowi transformacji w celu zintegrowania ich ze sobą. Konsekwencją tego działania jest możliwość poddania ich analizom i porównaniom.
Odpowiednio zagregowane dane z hurtowni danych umieszczane są w składnicach danych, które przygotowane są do specyficznego wykorzystania i przeznaczone dla konkretnej grupy odbiorców. Informacje w nich zgromadzone są silnie zagregowane i zdenormalizowane co ułatwia ich analizę.
Podstawy hurtowni danych
Hurtownie danych budowane są z wykorzystaniem kilku podstawowych i niezbędnych do funkcjonowania elementów. Zaliczamy do nich centralną bazę danych, proces integracji danych, metadane oraz narzędzia dostępu do hurtowni danych.
Centralna baza danych obejmuje wszystkie dane pobierane z zewnętrznych źródeł. Możemy do nich zaliczyć relacyjne lub nierelacyjne bazy danych systemów informatycznych, systemy CRM, ERP, SAP, pliki pakietu biurowego czy dane analityczne pozyskane z dedykowanych narzędzi (np. Google Analitycs).
W procesie integracji danych wykorzystywane jest specjalistyczne oprogramowanie ETL – Extract, Transform, Load, które służy do ujednolicania posiadanych danych. Są one odpowiednio przygotowywane poprzez proces czyszczenia, segregacji, usuwania duplikatów i unifikowania formatów.
Proces integracji danych łączy się z odpowiednim przypisaniem metadanych do posiadanych informacji. Pozwalają one łatwo zidentyfikować źródło pochodzenia informacji, ich wartość, powiązanie z innymi danymi oraz przypisać je do danej kategorii ułatwiającej wyszukiwanie informacji.
Elementem, który pozostaje najbliżej użytkownika, są narzędzia pozwalające uzyskać dostęp do hurtowni danych. Są to specjalistyczne programy umożliwiające interakcję z danymi znajdującymi się w hurtowni danych. Pozwalają one generować zapytania, raporty, umożliwiają eksplorację danych oraz ich modyfikację.
Jak jest budowana hurtownia danych?
Sposób budowy hurtowni danych jest mocno uzależniony od konkretnych wymagań biznesowych organizacji wdrażających data warehouse w swojej infrastrukturze informatycznej.
Proces budowy hurtowni danych rozpoczyna się od określenia celów biznesowych. Konieczne jest wyróżnienie kluczowych wskaźników wydajności (KPI) oraz pytań, na które hurtownia danych ma pomóc znaleźć odpowiedzi.
Kolejnym krokiem jest analiza wymagań technicznych hurtowni danych. Sprowadza się ona do identyfikacji potrzebnych źródeł danych, zakresu danych, ich formatu, częstotliwości aktualizacji, a także identyfikacji potrzeb w zakresie dostępności i wydajności całego systemu.
Na podstawie analizy wymagań projektuje się architekturę hurtowni danych. W tym etapie należy zdecydować czy zastosować podejście top-down (modelowanie wymiarów) czy bottom-up (modelowanie relacyjne). Projektowanie obejmuje określenie struktury danych, relacji między tabelami, a także sposobu przetwarzania i przechowywania danych. Należy przygotować się do procesu hurtowania danych pozwalającego na ich systematyzację.
Posiadając zaprojektowaną architekturę hurtowni danych, konieczny jest wybór odpowiednich narzędzi i technologii do jej budowy. Obejmują one bazy danych, narzędzia ETL, do zarządzania metadanymi, raportowania oraz analizy danych. Ich ilość oraz funkcjonalność zależy od potrzeb i możliwości organizacji wdrażającej hurtownię danych.
W procesie budowy hurtowni danych należy pozyskać dane z różnych źródeł, które znajdą się w hurtowni danych.
Po zgromadzeniu niezbędnych danych można przystąpić do procesu tworzenia modelu danych. Gdy w hurtowni danych znajdą się narzędzia ETL odpowiedzialne za pozyskiwanie, transformację i ładowanie danych do hurtowni importowane są dane, które poddawane będą analizie. Procesy ETL muszą być zgodne z zaprojektowanym modelem danych i uwzględniać wymagania dotyczące jakości danych.
Po zbudowaniu hurtowni danych przeprowadza się testy, aby upewnić się, że dane są poprawnie pozyskiwane, transformowane i przechowywane. Weryfikacja danych i porównanie wyników z oczekiwaniami biznesowymi jest kluczowe dla zapewnienia jakości hurtowni danych.
Warto zaznaczyć, że proces budowania hurtowni danych jest procesem ciągłym, który wymaga stałego utrzymania. Po pomyślnym zakończeniu testów hurtownia danych jest wdrażana w środowisku produkcyjnym. Konieczne jest monitorowanie i utrzymanie hurtowni danych, zarządzanie zabezpieczeniami, optymalizacja zapytań i dostosowanie modelu danych w miarę rozwoju biznesu.
Budowa hurtowni danych jest procesem ciągłym — w miarę rozwoju organizacji wdrażającej hurtownię danych jej wymagania ewoluują, a datawarehouse bardzo często ulega modyfikacjom i rozszerzeniom.
Architektura i komponenty hurtowni danych
Na rynku można wyróżnić trzy podstawowe architektury hurtowni danych takie jak:
- architektura jednowarstwowa
- architektura dwuwarstwowa
- architektura trzywarstwowa
Najbardziej podstawowe są hurtownie danych zbudowane w architekturze jednowarstwowej. Dane są najpierw przesłane do architektury jednowarstwowej, gdzie są odpowiednio konwertowane do uniwersalnego formatu. Po tym procesie możliwa jest analiza danych. Architektura jednowarstwowa nazywana również architekturą jednowątkową jest optymalna kosztowo i prosta we wdrożeniu, ale nie umożliwia przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. W architekturze jednowarstwowej bardzo często wykorzystuje się schemat gwiazdy nazywany również jako model gwiazdy – polega on na stworzeniu centralnej bazy (tabele faktów), z którą połączone są poszczególne tabele wymiarów.
W dwuwarstwowej hurtowni danych proces analityczny jest oddzielony od procesu biznesowego. Pozwala to na większy poziom kontroli i wydajności. Dwupoziomowy system zapewnia również lepsze zrozumienie danych i pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Model dwuwarstwowy jest idealnym kompromisem pomiędzy wydajnością, możliwościami, a efektywnością kosztową.
Architektura trzywarstwowa zawiera w sobie scentralizowane repozytorium oraz serwer OLAP (On-Line Analytical Processing). Rozwiązanie to rozbudowuje dwuwarstwową architekturę hurtowni danych o widok bazy danych dla użytkownika końcowego, co pomaga w skalowalności oraz wydajności całego systemu.
W hurtowni danych znajdują się dane elementarne, historyczne, zagregowane, a także metadane. Hurtownie danych posiadają swoje cykle życia, które rozpoczynają się od zasilenia hurtowni danych informacjami, ich agregacji, a następnie archiwizacji. W specyficznych przypadkach może dojść do usuwania danych.
W trakcie analizy danych zgromadzonych w hurtowniach danych wykorzystuje się szereg operacji. Do najpopularniejszych można zaliczyć:
- obracanie – zmianę perspektywy danych znajdujących się w hurtowni danych
- selekcję – wybór jedynie interesujących i użytecznych danych
- wycinanie – wydobywanie istotnych informacji z dużych zbiorów danych zgromadzonych w hurtowni danych.
- zwijanie danych – proces łączenia i redukcji zbiorów danych do wyższego poziomu hierarchii w celu uzyskania bardziej ogólnych, podsumowanych wyników
- ranking danych – ustawianie danych w porządku od najwyższej do najniższej wartości względem określonej metryki lub kryterium
Architektura hurtowni danych jest ściśle powiązana z jej komponentami, do których zaliczamy centralną bazę danych, narzędzia ETL, metadane (opisujące strukturę i znaczenie danych, agregacje, źródła danych, a także historię ich wykorzystania) oraz narzędzia pozwalające uzyskać dostęp do bazy danych.
Za zaawansowaną analizę danych w sposób interaktywny, dynamiczny i wielowymiarowy odpowiedzialna jest technologia OLAP (Online Analytical Processing). Umożliwia ona prezentację wielowymiarowych widoków danych, interaktywne tworzenie zapytań i analiz, obliczanie agregatów, przeprowadzanie analiz statystycznych, trendów, prognozowania czy modelowania. Nowoczesne narzędzia OLAP cechują się dużą skalowalnością oraz szybkością działania. Do typowych narzędzi OLAP zaliczamy – od najprostszych – arkusze kalkulacyjne, przez gotowe narzędzia do budowy aplikacji analitycznych, aż po dedykowane rozwiązania odpowiadające na dane problemy.
Zastosowania hurtowni danych
Hurtownie danych ze względu na swoją złożoność oraz wysoki stopień personalizacji posiadają bardzo szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach i branżach. Jakie są przykłady zastosowań hurtowni danych? Możemy zaliczyć do nich:
Korzyści i wyzwania związane z hurtownią danych
Wdrożenie hurtowni danych w organizacji wiąże się z wieloma korzyściami, a także kilkoma wyzwaniami, którym trzeba stawić czoło w procesie budowy całego rozwiązania.
Do korzyści z hurtowni danych wdrożonych w organizacjach można zaliczyć:
- Integrację danych
- Łatwy dostęp do danych
- Wyższą jakość posiadanych danych
- Rozbudowane narzędzia analityczne
- Spójny i jednolity przepływ informacji
- Łatwe przewidywanie i analiza rynku
Organizacje wdrażające hurtownie danych w swojej infrastrukturze informatycznej czasami mierzą się z wyzwaniami, do których zaliczamy:
- Problem z pozyskaniem odpowiedniej ilości danych i ich wydobycia ze zdefragmentaryzowanej infrastruktury informatycznej
- Czas i koszt potrzebny na budowę hurtowni danych
- Zapewnienie zgodności formatu danych
- Zabezpieczenie hurtowni danych przed atakami cybernetycznymi
- Dostosowanie architektury danych wraz z rozwojem i zmianami celów biznesowych organizacji
- Problemy z modelowaniem – trudność w ustaleniu celu biznesowego hurtowni danych
- Zmienność danych – ewolucję schematu hurtowni, słowników, a także zmiany w schematach baz danych
- Problem z wydajnością hurtowni danych
Jak skutecznie wykorzystać hurtownię danych?
Skuteczne wykorzystanie hurtowni danych polega na przekształceniu zgromadzonych danych w wartościowe informacje i wiedzę biznesową. Do kluczowych aspektów pozwalających efektywnie wykorzystać hurtownie danych zaliczamy:
- Skuteczne określenie celów biznesowych
- Wybór odpowiednich narzędzi i technologii
- Utrzymywanie oraz stałe aktualizowanie danych w celu zapewnienia ich aktualności i wysokiej jakości
- Zapewnienie łatwego dostępu do danych
- Wykorzystanie zaawansowanych technik analitycznych do odkrywania nowych powiązań pomiędzy posiadanymi informacjami
- Monitorowanie oraz optymalizacja wydajności hurtowni danych
- Ciągłe doskonalenie i adaptacja hurtowni danych do aktualnych wymagań organizacji
Skuteczne wykorzystanie hurtowni danych wymaga ciągłego zaangażowania, monitorowania oraz doskonalenia. Data warehousing to proces ciągły. Niezwykle istotne jest, aby hurtownia danych była aktualizowana w celu dostosowywania jej do zmieniających się wymagań biznesowych i korzystać z nowych technologii analitycznych, aby uzyskać maksymalną wartość i wgląd z hurtowni danych.
