Бизнес-аналитика и хранилище данных: подробное руководство

Современные предприятия теперь полагаются на точную информацию и принятие решений на основе данных для своего стратегического планирования и роста. Растущая важность хранилищ данных, бизнес-аналитики и анализа данных наглядно показывает, как предприятия используют надежные инструменты управления данными и аналитические платформы для поддержки принятия решений.

Более того, BI полагается на такие технологии, как хранилища данных, для предоставления своевременных, надежных и точных аналитических данных. Чтобы понять, как архитектура BI обеспечивает ценность, сначала важно понять взаимодополняющие отношения между хранилищем данных и бизнес-аналитикой.

Что такое БИ?

Бизнес-аналитика (BI) относится к процессам и технологиям, которые помогают извлекать значимую информацию и действенную информацию из данных. Инструменты бизнес-аналитики получают доступ к данным организации для представления аналитики и идей в форме отчетов, информационных панелей, графиков, сводок и диаграмм.

Кроме того, такие инструменты расширяют возможности широкого круга лиц, принимающих решения в организации. Например, маркетологи отслеживают показатели кампании или поведение клиентов на панелях мониторинга в реальном времени. Финансовые отделы сопоставляют данные всех отделов, чтобы увидеть, какие факторы влияют на прибыль и убытки. Сотрудники отдела продаж используют информационные панели бизнес-аналитики для отслеживания ключевых показателей эффективности, тогда как операционные отделы используют BI для оптимизации бизнес-операций.

Фундаментальная архитектура BI состоит из следующих компонентов:

• Разные исходные системы или базы данных, которые собирают данные в исходном, необработанном формате.
• Уровень интеграции в СХД извлекает данные из баз данных, очищает их и загружает в СХД.
• Хранилище данных, которое подготавливает и хранит данные для анализа.
• Инструменты бизнес-аналитики для получения и представления информации на основе данных в форме визуализаций, отчетов, информационных панелей, сводок и диаграмм.

Какова роль хранилища данных (DWH) в бизнес-аналитике?

За каждой успешной системой бизнес-аналитики стоит мощное хранилище данных. Итак, что такое хранилище данных? А Хранилище данных (DWH) — это центральная платформа для консолидации и хранения данных из разных источников и подготовки этих данных для последующей бизнес-аналитики. Думайте об этом как о едином репозитории, который организует и хранит все данные для BI-аналитики.

Хранилище данных аналитики данных хранит исторические и текущие данные в структурированном формате, оптимизированном для сложных запросов. Затем он подключается к инструментам бизнес-аналитики для создания отчетов, включая прогнозы, тенденции и другие визуализации, которые позволяют получить полезную информацию.

Компоненты хранилища данных в бизнес-аналитике состоят из инструментов ETL (извлечение, преобразование и загрузка), базы данных DWH, инструментов доступа к DWH и уровней отчетности. Эти инструменты существуют для оптимизации процесса обработки данных и уменьшения или устранения необходимости написания кода для управления конвейерами данных.

Инструменты ETL помогают извлекать данные из исходных систем, преобразовывать их в нужный формат и загружать преобразованные данные в хранилище данных. Компонент базы данных хранит и управляет структурированными данными для отчетности. Инструменты доступа позволяют пользователям бизнес-аналитики и анализа данных взаимодействовать с данными, хранящимися в СХД. Уровень отчетов предоставляет интерфейс BI для анализа и визуализации данных, хранящихся в хранилище данных.

Создайте хранилище данных
с нуля

Посмотрите, как это делается

В чем разница между хранилищем данных и бизнес-аналитикой?

Между хранилищем данных и бизнес-аналитикой существуют определенные ключевые различия. Однако, прежде чем мы углубимся в различия, важно отметить, что они работают в одном и том же пространстве и одинаково важны для всеобъемлющей стратегии бизнес-аналитики.

Ниже приведены некоторые существенные различия между ними.

• Цель

Основная цель BI — анализировать данные и предоставлять полезную информацию лицам, принимающим решения. Здесь хранилище данных — это централизованное хранилище для сбора, обработки и хранения данных из различных разрозненных источников.

• Цель

Цель BI — помочь бизнес-пользователям принимать интеллектуальные бизнес-решения на основе данных посредством прогнозирования и прогнозной аналитики. С другой стороны, цель хранилища данных — хранить структурированные данные в центральном месте, чтобы пользователи BI могли иметь доступ к целостному представлению данных организации.

• Результат

Выходные данные BI состоят из информационных панелей, отчетов, визуальных изображений данных, диаграмм и графиков, содержащих аналитическую информацию и тенденции. Такие результаты позволяют бизнес-пользователям разобраться в сложных данных. Выходные данные для хранилища данных состоят из записей данных, хранящихся в таблицы фактов и измерений моделей данных.

• Пользователи

Пользователями BI обычно являются руководители высшего звена, менеджеры или аналитики данных, которым необходимо своевременно проводить анализ данных для принятия более эффективных решений. И наоборот, хранилища данных обычно обрабатываются и обслуживаются архитекторами и инженерами данных, которые предоставляют бизнес-пользователям данные, готовые к анализу.

• Платформы

Некоторые часто используемые инструменты BI: SAP, Power BI, Tableau и Qlik. С другой стороны, популярные поставщики хранилищ данных включают Амазонка Redshift, Google BigQuery и Azure Synapse.

Как данные анализируются с помощью хранилища данных?

СХД используют онлайн-аналитическую обработку (OLAP) для обработки больших объемов данных. Он консолидирует все данные на централизованной платформе. Это подход к обработке данных, используемый хранилищами данных для оптимизации сложных запросов. Проще говоря, это вычислительный метод, который помогает пользователям извлекать и запрашивать необходимые данные для анализа.

Например, если кто-то спрашивает о связи между двумя разными наборами данных в хранилище данных, обработка OLAP будет использоваться для перемещения по сохраненным данным с целью быстрого поиска, идентификации и обобщения нужной информации. Используя OLAP, хранилище данных предоставляет BI данные, необходимые для анализа.

Бизнес-аналитика против хранилища данных

Хранилище данных и бизнес-аналитика: решения для предприятий

Архитектура бизнес-аналитики без хранилища данных подобна машине без двигателя. Невозможно просто обеспечить точную BI-аналитику без надежного хранилища данных, поддерживающего ее. Таким образом, несмотря на различия, хранилище данных и бизнес-аналитика дополняют друг друга, обеспечивая надежную BI-архитектуру для бизнеса.

Следуя передовому опыту в области бизнес-аналитики и хранилищ данных, организации часто интегрируют корпоративные хранилища данных в архитектуру бизнес-аналитики для развертывания бизнес-аналитики и хранилищ данных (BIDW). BIDW относится ко всей архитектуре бизнес-аналитики, в которой точные и надежные данные легко извлекаются из хранилищ данных для получения действенной информации для быстрого и разумного принятия решений.

Раскройте возможности BI с помощью Astera Строитель хранилищ данных

Попробуйте 14-дневную бесплатную пробную версию

Если вам нужно создать гибкое хранилище данных для вашей организации, попробуйте наш автоматизированный инструмент на основе метаданных. Astera Построитель хранилища данных. Это комплексное решение для автоматизации хранилищ данных, которое позволяет быстро проектировать, разрабатывать и развертывать хранилища данных, готовые к аналитике. Более того, здесь вы можете смотреть как он используется для развертывания как локальных, так и облачных хранилищ данных всего за несколько дней.