Апрель 2005 года
Подготовлено: по материалам зарубежных сайтов
Перевод: Intersoft Lab
Как известно, Хранилища данных - это сравнительно новое технологическое решение, которое стало широко использоваться только в начале 90-х годов 20-го века, после того как Билл Инмон (Bill Inmon), ныне получивший всеобщее признание как "отец концепции Хранилища данных", опубликовал свою первую книгу по этой теме (W.H. Inmon, Building the Data Warehouse, QED/Wiley, 1991). Хотя отдельные элементы этой концепции и их техническое воплощение существовали и ранее (по сути дела, с 70-х годов прошлого века), только к концу 80-х годов была в полной мере осознана необходимость интеграции корпоративной информации и надлежащего управления ею, а также появились технические возможности для создания соответствующих систем, первоначально названных "хранилищами информации" (information warehouse) (Devlin, B.A. and Murphy, P.T. An Architecture for a Business and Information System. IBM Systems Journal. Volume 27, No. 1, 1988), а затем, с выходом книги Инмона, получивших свое нынешнее наименование Хранилищ данных.
На сегодняшний день существует два основных подхода к архитектуре Хранилищ данных. Это так называемая корпоративная информационная фабрика (Corporate Information Factory, сокр. CIF) Билла Инмона и Хранилище данных с архитектурой шины (Data Warehouse Bus, сокр. BUS) Ральфа Кимболла (Ralph Kimball). Рассмотрим каждый из них подробнее.
На рис. 1 представлен подход, используемый в Хранилищах данных с архитектурой CIF.
Нормализованное Хранилище данных с пространственными витринами итоговых данных (CIF).
Когда-то этот подход был известен под названием корпоративного Хранилища данных (enterprise data warehouse, сокр. EDW). Работа такого Хранилища начинается со скоординированного извлечения данных из источников. После этого загружается реляционная база данных1 с третьей нормальной формой2, содержащая атомарные данные. Получившееся нормализованное Хранилище используется для того, чтобы наполнить информацией дополнительные репозитории презентационных данных, т.е. данных, подготовленных для анализа. Эти репозитории, в частности, включают специализированные Хранилища для изучения и "добычи" данных (Data Mining), а также витрины данных.
При таком сценарии конечные витрины данных создаются для обслуживания бизнес-отделов или для реализации бизнес-функций и используют пространственную модель3 для структурирования суммарных данных. Атомарные данные остаются доступными через нормализованное Хранилище данных. Очевидно, что структура атомарных и суммарных данных при таком подходе существенно различается.
В качестве отличительных характеристик подхода Билла Инмона к архитектуре Хранилищ данных можно назвать следующие.
Пространственное Хранилище данных
В этой модели первичные данные преобразуются в информацию, пригодную для использования, на этапе подготовки данных. При этом обязательно принимаются во внимание требования к скорости обработки информации и качеству данных. Как и в модели Билла Инмона, подготовка данных начинается со скоординированного извлечения данных из источников. Ряд операций совершается централизованно, например, поддержание и хранение общих справочных данных, другие действия могут быть распределенными.
Область представления пространственно структурирована, при этом она может быть централизованной или распределенной. Пространственная модель Хранилища данных содержит ту же атомарную информацию, что и нормализованная модель (см. подход Билла Инмона), но информация структурирована по-другому, чтобы облегчить ее использование и выполнение запросов. Эта модель включает как атомарные данные, так и обобщающую информацию (агрегаты в связанных таблицах или многомерных кубах) в соответствии с требованиями производительности или пространственного распределения данных. Запросы в процессе выполнения обращаются к все более низкому уровню детализации без дополнительного перепрограммирования со стороны пользователей или разработчиков приложения.
В отличие от подхода Билла Инмона, пространственные модели строятся для обслуживания бизнес-процессов (которые, в свою очередь, связаны с бизнес-показателями или бизнес-событиями), а не бизнес-отделов. Например, данные о заказах, которые должны быть доступны для общекорпоративного использования, вносятся в пространственное Хранилище данных только один раз, в отличие от CIF-подхода, в котором их пришлось бы трижды копировать в витрины данных отделов маркетинга, продаж и финансов. После того, как в Хранилище появляется информация об основных бизнес-процессах, консолидированные пространственные модели могут выдавать их перекрестные характеристики. Матрица корпоративного Хранилища данных с архитектурой шины выявляет и усиливает связи между показателями бизнес-процессов (фактами) и описательными атрибутами (измерениями).
Суммируя все вышесказанное, можно отметить типичные черты подхода Ральфа Кимболла.
В следующей статье мы более детально рассмотрим сходства и различия этих двух подходов.
За дополнительной информацией обращайтесь в компанию Interface Ltd.
Обсудить на форуме Computer Associates
| INTERFACE Ltd. |
| ||||
