Корпоративные хранилища данных (КХД) c функцией Наличие API

Корпоративные хранилища данных (КХД, англ. Enterprise Data Warehouses, EDW) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных. КХД ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP).

Хранение корпоративных данных — это комплексная деятельность, направленная на обеспечение эффективного приёма, объединения, хранения и обработки больших объёмов информации, необходимой для функционирования и развития организации. Она включает в себя создание и поддержание инфраструктуры, которая позволяет не только сохранять данные в надёжном и доступном виде, но и обеспечивать их быстрый поиск и анализ для поддержки управленческих решений, бизнес-процессов и аналитической работы. Ключевым элементом такого подхода являются корпоративные хранилища данных (КХД), которые предусматривают использование различных технологий для оптимизации работы с информацией:

• реализация механизмов предварительной подготовки данных, например, аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP), для ускорения обработки запросов,
• обеспечение масштабируемости системы хранения для работы с растущим объёмом данных,
• внедрение мер по обеспечению безопасности и целостности данных,
• создание инструментов для интеграции данных из различных источников,
• разработка механизмов для регулярного резервного копирования и восстановления данных.

В условиях постоянного роста объёмов информации и усложнения бизнес-процессов роль цифровых (программных) решений в сфере хранения корпоративных данных становится всё более значимой. Они позволяют не только оптимизировать работу с данными, но и открывать новые возможности для аналитики, прогнозирования и автоматизации бизнес-процессов, что в конечном итоге способствует повышению конкурентоспособности и эффективности деятельности организации.

Корпоративные хранилища данных предназначены для приёма, объединения и хранения значительных объёмов рабочих данных, необходимых для функционирования и анализа деятельности компании. Они обеспечивают централизованный доступ к информации, позволяя интегрировать данные из различных источников и представлять их в унифицированном виде, что существенно упрощает процессы аналитической обработки и принятия управленческих решений.

Ключевой аспект функционального предназначения КХД заключается в обеспечении максимально быстрой отработки запросов на чтение сведений. Для этого в системах реализуются механизмы предварительной подготовки данных, включая создание аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP), что позволяет существенно ускорить процессы анализа и получения необходимых отчётов. Это особенно важно в условиях современного бизнеса, где скорость доступа к актуальной информации напрямую влияет на оперативность и эффективность принятия решений.

Корпоративные хранилища данных в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные и средние предприятия для анализа бизнес-процессов, оптимизации работы и принятия управленческих решений на основе агрегированных данных;
• аналитические подразделения компаний, которые занимаются исследованием рыночных тенденций, клиентского поведения и других факторов, влияющих на бизнес;
• отделы отчётности и бизнес-аналитики для формирования комплексных отчётов, дашбордов и визуализации данных;
• подразделения, отвечающие за управление ресурсами предприятия (материальными, человеческими, финансовыми), для анализа и прогнозирования потребностей и оптимизации распределения ресурсов;
• компании, работающие с большими данными (Big Data), для хранения и предварительной обработки информации перед дальнейшим анализом и применением алгоритмов машинного обучения.

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.

При выборе программного продукта класса Корпоративные хранилища данных (КХД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность решения для конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и большим объёмом данных потребуются КХД с высокой производительностью и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для средних и малых предприятий могут подойти более простые и экономически эффективные решения с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, требующие наличия определённых механизмов шифрования, аудита и контроля доступа. Технические ограничения, такие как существующая ИТ-инфраструктура, совместимость с другими системами, требования к аппаратным ресурсам и сетевым возможностям, также играют значительную роль в выборе КХД.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущими корпоративными системами и базами данных (например, поддержка стандартных протоколов обмена данными, интеграция с ERP, CRM и другими бизнес-приложениями);
• возможности обработки и хранения требуемого объёма данных (например, поддержка терабайтных и петабайтных объёмов, механизмы распределения нагрузки и репликации данных);
• наличие функций для аналитической обработки данных (например, поддержка OLAP/MOLAP/ROLAP, инструменты для построения аналитических кубов и многомерного анализа);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, шифрование данных, аудит действий пользователей, разграничение прав доступа в соответствии с требованиями регуляторов);
• масштабируемость и гибкость архитектуры (например, возможность добавления узлов для увеличения производительности и объёма хранения, поддержка облачных и гибридных развёртываний);
• удобство администрирования и сопровождения (например, наличие интуитивно понятного интерфейса для управления системой, инструментов для мониторинга состояния и производительности КХД).

Кроме того, при выборе КХД стоит обратить внимание на такие аспекты, как поддержка современных технологий обработки больших данных (Big Data), возможности интеграции с инструментами бизнес-аналитики и машинного обучения, наличие развитой экосистемы партнёров и поставщиков услуг по внедрению и сопровождению системы. Также важно учитывать стоимость владения решением, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание и обновление системы.

Корпоративные хранилища данных (КХД) играют ключевую роль в управлении данными современных организаций, обеспечивая централизованный подход к их сбору, хранению и анализу. Применение КХД позволяет достичь значительных преимуществ в обработке и использовании информации, что положительно сказывается на эффективности бизнес-процессов и принятии управленческих решений.

• Централизация данных. КХД объединяют данные из различных источников в едином хранилище, что упрощает доступ к информации и обеспечивает её целостность и актуальность. Это позволяет избежать проблем, связанных с разрозненностью данных и их дублированием.

• Ускорение аналитических процессов. Благодаря механизмам предварительной подготовки данных (например, аналитическим кубам OLAP, MOLAP, ROLAP) КХД обеспечивают быстрый доступ к данным для анализа, что сокращает время на подготовку отчётов и принятие решений.

• Повышение качества данных. КХД предусматривают механизмы очистки, трансформации и валидации данных, что способствует повышению их качества и надёжности. Это особенно важно для аналитических задач, где точность данных напрямую влияет на качество результатов.

• Масштабируемость и гибкость. КХД способны обрабатывать большие объёмы данных и легко масштабироваться в соответствии с растущими потребностями бизнеса. Это позволяет организациям адаптироваться к увеличению объёмов данных без существенного снижения производительности.

• Улучшение бизнес-процессов. Централизованное хранение и анализ данных позволяют выявлять закономерности и тренды, оптимизировать бизнес-процессы, улучшать планирование и прогнозирование, что в итоге ведёт к повышению эффективности работы организации.

• Поддержка принятия обоснованных решений. Благодаря возможности быстрого доступа к актуальным и структурированным данным руководители могут принимать более обоснованные и взвешенные решения, опираясь на достоверную информацию.

• Упрощение интеграции систем. КХД облегчают интеграцию различных информационных систем и приложений, обеспечивая единый источник данных для всех подразделений организации. Это снижает затраты на разработку и поддержку интеграционных решений.

Для того, чтобы быть представленными на рынке Корпоративные хранилища данных, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• приём и объединение больших объёмов разнородных данных из различных источников, ;
• обеспечение высокой производительности при обработке запросов на чтение данных, ;
• реализация механизмов предварительной подготовки данных, включая создание аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP), ;
• обеспечение возможности масштабирования хранилища данных в соответствии с растущими потребностями бизнеса, ;
• поддержка сложных алгоритмов обработки и трансформации данных перед их сохранением в хранилище.

В 2025 году на рынке корпоративных хранилищ данных (КХД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки и анализа больших объёмов данных, интеграцией передовых технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием облачных решений, усилением требований к безопасности и соответствию регуляторным нормам, а также расширением возможностей самообслуживания для бизнес-пользователей.

• Интеграция ИИ и машинного обучения. Внедрение алгоритмов машинного обучения для автоматизации процессов очистки, трансформации и анализа данных, что позволит повысить качество данных и ускорить процесс принятия решений.

• Развитие облачных КХД. Увеличение доли облачных решений среди КХД, что обеспечит более гибкую масштабируемость, снижение затрат на инфраструктуру и упрощение управления данными.

• Усиление требований к безопасности данных. Разработка и внедрение более сложных механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа для защиты данных в КХД от несанкционированного доступа и утечек.

• Конвергенция с системами бизнес-аналитики. Более тесная интеграция КХД с инструментами бизнес-аналитики и системами поддержки принятия решений, что позволит создавать более глубокие и детализированные аналитические отчёты.

• Самообслуживание для бизнес-пользователей. Развитие интерфейсов и инструментов, позволяющих бизнес-пользователям самостоятельно формировать запросы к КХД и анализировать данные без привлечения ИТ-специалистов.

• Применение технологий распределённых реестров. Использование блокчейн-технологий для обеспечения прозрачности и неизменности данных в КХД, особенно в отраслях с высокими требованиями к достоверности информации.

• Оптимизация производительности и масштабируемости. Разработка новых архитектурных решений и алгоритмов, позволяющих КХД обрабатывать ещё большие объёмы данных с минимальными задержками и высокой степенью параллелизма.

Россия

DataNewton