Российские Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки (OLAP)

Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки (ХД ИАО, англ. Data Warehouse for Online Analytical Processing , OLAP DWH) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных в соответствие с моделями данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP). ХД ИАО ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных.

Хранение и интерактивная аналитическая обработка данных в реальном времени представляют собой комплекс технологических и методологических мероприятий, направленных на сбор, агрегацию, хранение и анализ больших объёмов данных с целью оперативного получения аналитических сведений и поддержки принятия управленческих решений. Процесс включает в себя использование специализированных программных продуктов и инфраструктурных решений, позволяющих осуществлять высокоскоростной доступ к данным и выполнять многомерный анализ в режиме, максимально приближённом к реальному времени.

Ключевые аспекты данного процесса:

• приём и интеграция данных из разнородных источников,
• структурирование и хранение данных в специализированных хранилищах,
• реализация механизмов индексирования и кэширования для ускорения доступа к данным,
• построение аналитических кубов и многомерных структур данных,
• обеспечение возможности выполнения сложных аналитических запросов,
• визуализация результатов анализа для удобного восприятия и интерпретации.

Эффективность хранения и интерактивной аналитической обработки данных в реальном времени во многом определяется качеством используемых программных решений, которые должны обеспечивать высокую производительность, масштабируемость, надёжность и безопасность работы с данными. Цифровые (программные) решения играют ключевую роль в оптимизации процессов обработки данных и повышении оперативности принятия решений на основе актуальной аналитической информации.

Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки предназначены для приёма, объединения и хранения значительных объёмов рабочих данных в соответствии с аналитическими моделями, включая такие форматы, как аналитические кубы (OLAP, MOLAP, ROLAP). Они обеспечивают централизованное накопление данных из различных источников, их структуризацию и оптимизацию для последующего аналитического использования, что позволяет организациям эффективно управлять информацией и получать целостное представление о бизнес-процессах.

Ключевой аспект функционального предназначения ХД ИАО заключается в обеспечении максимально быстрой отработки запросов на чтение данных. Для достижения этой цели системы предусматривают механизмы предварительной подготовки и агрегации данных, что существенно ускоряет процесс анализа и извлечения необходимой информации. Это особенно важно для принятия оперативных управленческих решений, когда требуется быстрый доступ к актуальным и агрегированным данным в различных разрезах и с разной степенью детализации.

Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители и топ-менеджеры компаний для получения сводных отчётов и аналитики, позволяющей принимать стратегические решения;
• специалисты по бизнес-аналитике и отчётности для создания детализированных аналитических отчётов и изучения тенденций в данных;
• отделы планирования и прогнозирования для моделирования будущих показателей на основе исторических данных и выявления закономерностей;
• специалисты в области управления ресурсами и логистики для анализа эффективности использования ресурсов и оптимизации цепочек поставок;
• отделы маркетинга и продаж для анализа потребительского поведения, сегментации рынка и оценки эффективности маркетинговых кампаний.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта класса Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки (ХД ИАО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании — для малого и среднего бизнеса могут подойти решения с более простыми механизмами масштабирования и управления данными, в то время как крупным корпорациям потребуются системы с высокой производительностью, возможностью горизонтального и вертикального масштабирования и поддержкой распределённых архитектур. Также следует проанализировать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, требующие наличия функций шифрования, аудита и контроля доступа. Технические ограничения, такие как совместимость с существующими ИТ-инфраструктурой и системами, поддержка определённых форматов данных и протоколов обмена, также играют важную роль.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• поддержка различных моделей аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP);
• возможности по интеграции с источниками данных (базы данных, ERP-системы, CRM-системы и т. д.);
• механизмы обеспечения безопасности данных (шифрование, аутентификация, авторизация, аудит действий пользователей);
• функции предварительной подготовки и обработки данных для ускорения аналитических запросов;
• возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и пользовательской нагрузки;
• наличие инструментов для визуализации данных и создания аналитических отчётов;
• поддержка распределённых архитектур и возможности работы с данными в облачных средах;
• соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам и т. п.).

Кроме того, стоит обратить внимание на наличие у поставщика продукта квалифицированной технической поддержки и обучающих материалов, а также на репутацию продукта на рынке и отзывы пользователей. Необходимо оценить, насколько продукт гибок в настройке и позволяет адаптировать функциональность под специфические бизнес-процессы компании. Также важно учесть стоимость владения системой, включая не только лицензионные платежи, но и расходы на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание и обновление системы.

Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки (ХД ИАО) предоставляют организациям мощные инструменты для работы с данными, способствуя повышению эффективности аналитической деятельности и принятию обоснованных управленческих решений. Преимущества использования ХД ИАО включают:

• Ускорение обработки аналитических запросов. Благодаря механизмам предварительной подготовки данных и использованию моделей аналитических кубов ХД ИАО обеспечивают быстрое выполнение запросов на чтение данных, что критично для оперативного анализа и принятия решений.

• Интеграция и унификация данных. ХД ИАО позволяют объединять данные из различных источников и приводить их к единому формату, что упрощает работу с данными и повышает качество аналитической обработки.

• Повышение качества данных для анализа. Механизмы предварительной обработки данных в ХД ИАО позволяют очищать, преобразовывать и обогащать данные, устраняя несоответствия и пропуски, что повышает достоверность и надёжность аналитических выводов.

• Масштабируемость и гибкость хранения данных. ХД ИАО способны обрабатывать и хранить большие объёмы данных, при этом архитектура таких систем позволяет легко масштабировать хранилище в соответствии с растущими потребностями бизнеса.

• Поддержка многомерного анализа данных. Использование моделей аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP) позволяет проводить многомерный анализ данных, рассматривая их с различных точек зрения и выявляя скрытые закономерности и тренды.

• Упрощение работы аналитиков и бизнес-пользователей. Интуитивно понятные инструменты доступа к данным и готовые аналитические отчёты снижают порог входа для работы с данными, позволяя аналитикам и бизнес-пользователям быстрее получать необходимые сведения и формировать отчёты.

• Улучшение качества управленческих решений. Благодаря быстрому доступу к качественным и структурированным данным руководители получают возможность принимать более обоснованные и своевременные решения, что положительно сказывается на эффективности бизнеса и его конкурентоспособности.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• приём и объединение больших объёмов данных из различных источников,
• организация хранения данных в соответствии с моделями аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP),
• реализация механизмов предварительной подготовки данных для ускорения обработки запросов,
• обеспечение максимально быстрой отработки запросов на чтение сведений,
• поддержка интерактивной аналитической обработки данных.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке хранилищ данных для интерактивной аналитической обработки (ХД ИАО) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки больших объёмов данных, интеграцией технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием облачных решений, а также усилением требований к безопасности и соответствию регуляторным нормам.

• Интеграция ИИ и машинного обучения. Внедрение алгоритмов машинного обучения для автоматизации анализа данных и прогнозирования трендов, что позволит повысить точность аналитики и сократить время на обработку запросов.

• Развитие облачных ХД ИАО. Увеличение доли облачных решений, обеспечивающих масштабируемость и гибкость развёртывания хранилищ данных, снижение затрат на инфраструктуру и упрощение управления ресурсами.

• Повышение требований к безопасности данных. Усиление мер защиты данных, внедрение современных криптографических методов и механизмов аутентификации для предотвращения утечек и несанкционированного доступа.

• Оптимизация производительности. Разработка и внедрение новых алгоритмов и архитектур, направленных на ускорение операций чтения и записи данных, минимизацию задержек и повышение общей производительности систем.

• Конвергенция с Big Data технологиями. Интеграция ХД ИАО с системами обработки больших данных для обеспечения более комплексного и глубокого анализа информации, поступающей из различных источников.

• Развитие мультиплатформенности и совместимости. Создание хранилищ данных, способных эффективно взаимодействовать с различными платформами и системами, что обеспечит более широкую интеграцию и удобство использования.

• Автоматизация управления данными. Внедрение инструментов для автоматического управления жизненным циклом данных, включая их сбор, очистку, преобразование и хранение, что позволит снизить нагрузку на ИТ-персонал и повысить эффективность работы с данными.

Россия

N3.Аналитика, BI-Sphere, MDX-Эксперт, Крибрум.Объекты, Крибрум.Зеркало, ENRSoft, ЛАН.Портал, Колибри-Сфера, Алькир, CedrusData, owl.Scan, KvantDetection, Кластрум, БФТ.Хранилище, DVPlatform, EcoDPIOS-DC, Алькир.Онлайн, ExpertISA, Консьерж, LogDoc, VectorForms, СИГМА.DATA, TargetAds, SaluteEye, NDBC.BI, ПОРТАЛ, Мозг, DELS-RTs