Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Правильные данные в правильном месте: осознайте ценность хранилищ данных в вашей стратегии работы с данными
Представьте себе ситуацию: понедельник, 9 утра. Отделу продаж нужен по воронке продаж , финансовый отдел хочет спрогнозировать движение денежных средств, отдел маркетинга хочет сопоставить лиды с конверсиями. И все это одновременно. А IT-отдел, конечно же, становится «счетчиком данных» компании.
Если вы узнали себя в этой ситуации, вы не одиноки. отчете Gartner , 95% организаций по-прежнему испытывают трудности с эффективной организацией и передачей данных в каждый отдел .
В конечном счете, не хватает не данных, а структуры, которая упростит доступ, разделит информацию по областям и обеспечит скорость без потери контроля. Именно здесь витрина данных играет решающую роль. Это как интеллектуальное расширение хранилища данных : более компактное, более специализированное, разработанное для предоставления каждой области того, что ей необходимо, — без перегрузки ИТ-команды.
В этой статье мы объясним, почему хранилища данных — это правильный выбор для команд, которым нужно действовать быстро, как они работают на практике и что следует учитывать, прежде чем делать следующий шаг. Потому что, в конечном счете, данные, которые поступают с задержкой, — это бесполезные данные.
Приятного чтения!
Для многих компаний трудность заключается не в наличии данных, а в преобразовании этих данных в четкие ответы для каждой области бизнеса.
Вот тут-то и хранилище данных . Термин «хранилище» происходит от английского слова « market », означающего сегментированный «рынок данных», где каждая команда находит только то, что ей действительно необходимо для обработки. На практике это способ «отсеять» избыточную информацию и предоставлять готовые к использованию блоки , без лишнего мусора и отходов.
По сути, витрина данных функционирует как специализированное расширение хранилища данных . В то время как хранилище концентрирует все данные в одном месте, витрина данных организует более мелкие, специализированные блоки, готовые к использованию отделами продаж, маркетинга и финансов — и все это без очередей, переделок или перегрузки ИТ-отдела. Мы также можем провести аналогию со структурой, известной как «медальон» из бронзы, серебра и золота, где витрина данных — это «золото».
Таким образом, каждая область получает большую автономию для создания отчетов, анализа показателей и принятия решений с большей уверенностью, не конкурируя за место с другими стратегическими задачами компании.
Но существует не один способ создания хранилища данных . Далее мы рассмотрим основные типы и когда целесообразно использовать каждый из них.
Типы хранилищ данных
В целом, хранилища данных могут быть структурированы тремя основными способами, в зависимости от уровня их интеграции с остальной архитектурой данных :
- Зависимое хранилище данных : оно строится на основе хранилища данных . Все данные поступают из единого центрального источника, что обеспечивает согласованность, управление и стандартизацию;
- Независимое хранилище данных : создается на основе конкретных операционных источников, не обязательно проходя через хранилище данных . Его внедрение происходит быстрее, но требует дополнительного внимания к качеству и интеграции;
- Гибридный формат : сочетает два формата. При необходимости объединяет данные, извлеченные из хранилища данных , с информацией из внешних систем. Это интересный вариант для компаний, которые уже имеют надежную центральную базу данных, но нуждаются в гибкости.
Каждый формат отвечает определенным потребностям , и понимание этого различия важно для определения того, как хранилище данных может приносить пользу на практике.
Учитывая это, возникает вопрос: как же хранилище данных на самом деле наводит порядок в этом хаосе ? Вот что будет дальше.
Хранение всех данных в одном месте мало что решает, если на практике команда по-прежнему сталкивается с трудоемкими поисками, неполными отчетами и проблемами с ИТ-инфраструктурой . Вот тут-то и хранилище данных : это не просто «мини-база данных», а структура, которая отбирает, фильтрует и предоставляет только то, что действительно необходимо каждому подразделению .
хранилища данных лежат три фундаментальных принципа , определяющие способ организации информации в понятной и удобной для пользователя форме:
- Специализация по бизнес-областям : первый столп — это разделение по темам или направлениям. Например, отделу продаж не нужно разбираться в данных по кредиторской задолженности; ему необходимы о воронках продаж , целях и конверсиях. Финансовому отделу нужны прогнозы, данные о затратах и реальном денежном потоке. А отделу маркетинга необходимо простым способом сопоставлять лиды , воронки продаж и результаты кампаний, не полагаясь на бесконечные электронные таблицы. Такое разделение гарантирует, что каждая команда будет работать целенаправленно, не тратя время на поиск информации во всех электронных таблицах.
- Скорость поиска данных : благодаря уже организованной информации запросы выполняются более плавно. Данные поступают быстро, не перегружая ИТ-команду повторяющимися оперативными запросами. Это как несколько коротких путей вместо одной перегруженной дороги каждый раз, когда возникает новый вопрос;
- Оптимизация производительности : заключительным столпом является технический баланс. Хранилище данных работает с меньшими блоками информации, что уменьшает объем данных, обрабатываемых в хранилище данных . Таким образом, ресурсоемкие отчеты не вызывают полного зависания, даже в часы пик. Для технической команды это означает меньшее количество узких мест и большую гибкость инфраструктуры.
Благодаря такой хорошо структурированной основе, хранилище данных перестает быть «просто еще одним техническим инструментом» и становится неотъемлемой частью повседневной жизни. В конце концов, организация — это только начало: настоящая ценность проявляется, когда все это взаимодействует с лицами, принимающими решения , — и именно это мы рассмотрим далее.
Хорошо хранилище данных — это не просто организация таблиц: это то, что позволяет оперативно извлекать информацию и уверенно доносить её до лиц, принимающих решения.
Во многих компаниях повседневная работа по-прежнему характеризуется противоречивыми отчетами, панелями мониторинга и версиями электронных таблиц, где никто не знает, какая из них является окончательной. по данным Forrester , ожидая данных . Хранилище данных сокращает этот путь, но преимущества выходят за рамки этого.
Согласно данным McKinsey , компании, сегментирующие данные по областям, на 42% чаще получают полезные аналитические выводы , поскольку разделение делает информацию достоверной на исходном уровне, без необходимости повторной обработки каждый раз при изменении показателей.
Это приводит к преимуществам , выходящим за рамки технических аспектов:
- Аналитическая система в реальном времени, идущая в ногу с бизнесом : панели мониторинга перестают быть статичными и начинают работать в режиме реального времени, получая чистые данные без ручной обработки. Это сокращает путь между теми, кто собирает данные, и теми, кому необходимо представить результаты;
- Управление, работающее без препятствий : хранилище данных определяет, кто имеет доступ к чему, предотвращает дублирование информации и обеспечивает отслеживаемость. Таким образом, каждая область понимает свои ограничения, ИТ-команда сосредотачивается на важном, а риск недопонимания снижается.
- Надежная основа для ИИ и продвинутой аналитики : организованная сегментация данных не только повышает производительность, но и обеспечивает бесперебойную работу прогнозных моделей. Используя надежные компоненты, компания тестирует, корректирует и масштабирует искусственный интеллект (ИИ) устойчивым образом.
- Масштабируемость при меньших затратах : по данным Boston Consulting Group (BCG) , сегментированная архитектура может снизить затраты на обработку данных до 30% , высвобождая бюджет для действительно важных задач — улучшения продуктов, инноваций, масштабирования проектов по обработке данных;
- Реальная автономия, а не просто разговоры : каждое подразделение может отвечать на вопросы, не ожидая в очереди, создавать отчеты, проверять гипотезы и быстрее вносить необходимые корректировки. Таким образом, данные перестают быть узким местом и становятся исходными данными для развития бизнеса.
Когда все элементы складываются воедино, хранилище данных обеспечивает бесперебойную и надежную циркуляцию данных с той скоростью, которая необходима тем, кто должен быстро принимать решения.
Именно для того, чтобы это сработало, важна каждая деталь, от процесса сбора данных до выбора инструментов. Давайте разберемся, с чего начать реализацию?
Создание хранилища данных — это не просто нажатие кнопки, но и не обязательно бесконечный проект. Секрет в соблюдении нескольких важных шагов в правильной последовательности, чтобы избежать переделок и обеспечить работоспособность структуры с самого начала.
Вот что нельзя пропустить:
- Составьте карту источников данных : все начинается с понимания того, откуда поступает информация: из ERP, CRM, финансовых систем, электронных таблиц или внешних API? Что является критически важным? Кому это принадлежит? Как часто обновляется каждая база данных? Пропуск этого шага открывает путь к дублированию информации, устаревшим данным и необходимости переделывать отчеты;
- Организуйте тематические блоки и определите принципы управления : После определения источников данных пришло время структурировать группировку данных. Какие блоки обслуживают каждую область? Что специфично для продаж, маркетинга , финансов? Здесь вступает в дело управление: кто имеет доступ, редактирует или проверяет каждый набор данных?
Такое разделение предотвращает хранилища данных в беспорядочную электронную таблицу и гарантирует, что у каждой команды есть все необходимое, не перегружая ИТ-отдел;
- Настройка рабочего процесса ETL/ELT : пора запускать процесс. Здесь вступают в игру процессы Extract , Transform , Load ) или ELT ( Extract , Load , Transform хранилище данных , готовое к использованию.
Такие инструменты, как Fivetran , Airbyte или DBT ( Data Build Tool ), автоматизируют этот шаг с помощью low-code и контроля версий, освобождая команду от повторяющихся ручных задач;
- Постоянно проверяйте, тестируйте и корректируйте : ни одно хранилище данных не бывает по-настоящему идеальным. Создание периодических процессов проверки имеет важное значение: необходимо проверять, являются ли поступающие данные чистыми, отвечают ли блоки по-прежнему на реальные вопросы отделов и нужно ли интегрировать новые источники. Такая непрерывная корректировка предотвращает скрытые узкие места и поддерживает актуальность данных по мере развития бизнеса.
На каждом этапе хранилище данных выполняет необходимые действия: организует блоки, обеспечивает управление, автоматизирует рабочие процессы и поддерживает согласованность между различными областями. А для того, чтобы эта структура действительно работала, выбор платформы и инструментов бизнес-аналитики завершает цикл . Именно это мы сейчас и подробно рассмотрим, так что продолжайте читать!
После того, как все построено и организовано, наступает время применить эти данные на практике . И здесь вступают в игру два основных уровня:
- Облачная инфраструктура , обеспечивающая хранение, обработку и масштабируемость;
- А также бизнес-аналитики ( BI ), которые преобразуют все это в панели мониторинга , отчеты и визуализации, готовые для лиц, принимающих решения.
Именно это сочетание надежной базы данных и доступного анализа выводит создание хранилища данных из административной сферы и предоставляет актуальную информацию тем, кому нужны нужные данные в нужное время.
Далее мы обсудим эти темы более подробно.
Облачные платформы ( Snowflake , BigQuery , Redshift , Synapse )
Сегодня хранилищу данных сложно выжить вне облака . В конце концов, облако — это как «плодородная почва», где хранилище данных растет без физических ограничений. Именно там хранятся, обрабатываются и готовы к выполнению ресурсоемких запросов блоки данных, даже когда спрос резко возрастает.
Сегодня наиболее популярными являются такие платформы, как Snowflake , Google BigQuery , Amazon Redshift или Azure Synapse Analytics, без инвестиций во внутренние серверы . С их помощью компании платят за фактическое использование, корректируют обработку в зависимости от спроса и легко интегрируют все это с конвейерами ETL/ELT
У каждого есть свой козырь:
- Snowflake : Он отличается гибкостью в разделении обработки и хранения данных, что полезно для тех, кто сталкивается с резким увеличением количества запросов;
- BigQuery : работает по требованию; удобен для предотвращения неэффективного использования ресурсов при переменном характере использования;
- Redshift и Synapse : они упрощают жизнь тем, кто уже использует сервисы на AWS и/или Microsoft .
Важнее бренда является понимание того, какая платформа подходит для объема данных, потока запросов и уровня безопасности, необходимых бизнесу сегодня и в будущем .
Инструменты бизнес-аналитики ( Power BI , Tableau , Looker , Metabase )
Если облачные технологии — это территория, то бизнес-аналитика — это витрина: именно здесь структурированные данные превращаются в аналитические выводы , отчеты и практические решения в руках лиц, принимающих решения.
Ниже мы перечислим наиболее часто используемые инструменты, которые преобразуют блоки данных в панели мониторинга и удобные для анализа аналитические отчеты:
- Power BI экосистемой Microsoft и готовыми к использованию интерактивными отчетами;
- Tableau : сильные стороны в области продвинутой визуализации и многофункциональных панелей мониторинга для изучения взаимосвязей данных;
- Looker for BI : демонстрирует возможности интегрированной аналитики в облачных средах обработки данных с централизованным управлением;
- Metabase : с открытым исходным кодом для создания панелей мониторинга с низкими начальными затратами.
Система бизнес-аналитики, хорошо интегрированная с хранилищем данных , не просто отображает красивые цифры, но и обеспечивает надежный доступ и автономию для каждой области, позволяя сосредоточиться на действительно важных задачах, в то время как ИТ-команда занимается управлением, производительностью и развитием архитектуры.
При наличии соответствующей инфраструктуры хранилище данных питает систему бизнес-аналитики, а данные превращаются в практические ответы, не препятствуя принятию решений. Именно так , от хранения до анализа, складываются воедино и подготавливают бизнес к росту на основе четкой информации. А для координации всего этого с обеспечением безопасности, интеграции и масштабируемости Skyone выступает в качестве надежного партнера в этом комплексном процессе.
Наличие хранилища данных, интегрированного с бизнес-аналитикой, гарантирует, что каждая область получает четкие ответы в нужное время. Но те, кто сталкивается с этим на практике, знают, что проблема не заканчивается структурированием : она продолжается каждый день, с ростом объема данных, изменением систем и появлением новых источников.
В Skyone мы помогаем компаниям создавать, поддерживать и развивать этот поток без создания зависимостей или жестких процессов . В повседневной работе это означает автоматизацию извлечения данных, преобразование данных из различных источников, организацию всего в облаке с реальной масштабируемостью и поддержание управления, даже когда объемы резко возрастают.
Неважно, какую облачную платформу использует ваша команда и какой инструмент бизнес-аналитики. Для нас важно обеспечить корректную «коммуникацию» между всеми компонентами , не создавая препятствий для тех, кому нужны ответы. Благодаря этому ИТ-команда может сосредоточиться на действительно важных задачах стратегии : развитии процессов, обеспечении безопасности и поддержке подразделений данными, готовыми к использованию. В Skyone инфраструктура для Metabase поставляется готовой и поставляемой.
Если вы хотите понять, как устранить узкие места и оптимизировать свою работу, свяжитесь с нами! Поговорите со специалистом Skyone и без каких-либо обязательств узнайте, как это работает на практике, в вашем сценарии и вашими методами!
Когда каждая область имеет доступ к нужным данным, ответы поступают с той скоростью, которая необходима бизнесу, — с большей точностью, меньшими потерями времени и большей уверенностью в принятии решений . Именно это хранилище данных : четкую структуру, простоту развития и постоянную доступность полезной информации от начала до конца.
Все, что мы здесь рассмотрели, показывает, что организация данных — это не просто технический шаг : это практическая основа для расширения возможностей команд, поддержки стратегических решений и открытия пространства для продвинутой аналитики, ИИ и подлинных инноваций .
Если этот контент оказался для вас полезным, продолжайте открывать для себя новые способы раскрытия потенциала ваших данных! Изучите наш блог Skyone и найдите другие статьи о облачных вычислениях, интеграции, архитектуре и тенденциях.
Прежде чем создавать или использовать хранилище данных, обычно возникают вопросы о том, что это такое, чем оно отличается от других структур данных и стоит ли вкладывать средства в этот подход.
Ниже мы собрали прямые ответы на наиболее распространенные вопросы, чтобы помочь вам лучше понять, подходит ли это решение для вашего контекста.
витрина данных тем же самым, что и хранилище данных ?
Нет. Хранилище данных — это центральное хранилище, где компания консолидирует большие объемы данных из различных источников. Витрина данных, , — это специализированный «фрагмент» этого целого: подмножество данных, организованное для обслуживания определенной области или темы (например, продажи, маркетинг или финансы).
На практике хранилище данных хранит все, а витрина данных разделяет, фильтрует и предоставляет каждой команде то, что ей действительно нужно, без необходимости обращаться ко всему исходному объему.
Кому следует использовать хранилище данных ?
Витрины данных могут использоваться компаниями любого размера . Однако это особенно актуально для организаций, где различным подразделениям необходим быстрый доступ к конкретным данным, без постоянной зависимости от ИТ-отдела для создания отчетов.
Если компания располагает значительным объемом данных и хочет предоставить большую автономию отделам продаж, маркетинга, финансов или операционной деятельности для работы с четкой структурой данных, витрина данных является практичной структурой для ускорения запросов, снижения нагрузки на хранилище данных и улучшения организации управления.
Безопасно ли хранить конфиденциальные данные в хранилище данных ?
Да, при условии, что архитектура соответствует передовым методам обеспечения безопасности и управления данными. В хранилище данных можно хранить конфиденциальную информацию (например, финансовые данные или показатели продаж) при условии наличия четко определенных уровней доступа, шифрования, средств аутентификации и постоянного обновления информации о том, кто может просматривать каждый блок.
В большинстве случаев хранилище данных является частью более крупной архитектуры (на хранилище данных
поэтому политики соответствия . Это гарантирует, что нужные данные попадают в нужное место без риска утечки или неправомерного использования.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.