Резидентные хранилища данных (РХД) c функцией Импорт/экспорт данных

Резидентный хранилища данных (РХД, англ. In-memory Data Warehouse, IM DWH) предназначены для объединения и хранения больших объёмов рабочих данных в оперативной памяти быстрого доступа в соответствие с моделями данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP). РХД ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных.

Резидентное хранение данных как деятельность представляет собой процесс организации и управления хранением больших объёмов рабочих данных в оперативной памяти с целью обеспечения максимально быстрого доступа к ним и оперативной обработки запросов. Эта деятельность включает разработку, внедрение и эксплуатацию специализированных программных продуктов — резидентных хранилищ данных (РХД), которые позволяют объединять данные из различных источников и представлять их в форме аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP), что существенно ускоряет процессы анализа и принятия управленческих решений.

Ключевые аспекты данного процесса:

• обеспечение высокоскоростного доступа к данным,
• объединение данных из разнородных источников,
• реализация механизмов предварительной подготовки данных,
• поддержка многомерных аналитических моделей,
• обеспечение возможности масштабирования системы в зависимости от роста объёмов данных,
• оптимизация процессов обработки аналитических запросов.

Эффективность резидентного хранения данных определяется способностью системы минимизировать время отклика на запросы и обеспечивать высокую производительность при работе с большими массивами информации. В условиях постоянно растущих объёмов данных и усложняющихся аналитических задач роль современных цифровых (программных) решений для реализации резидентного хранения данных становится всё более значимой, поскольку они позволяют организациям оперативно получать аналитическую информацию и повышать качество управленческих решений.

Резидентные хранилища данных предназначены для объединения и хранения значительных объёмов рабочих данных в оперативной памяти с целью обеспечения максимально быстрого доступа к ним. Они функционируют на основе моделей данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP) и ориентированы на оперативную обработку запросов на чтение сведений, что делает их незаменимыми в условиях, когда требуется высокая скорость получения аналитических данных.

Ключевой аспект работы резидентных хранилищ данных заключается в реализации механизмов предварительной подготовки данных, что позволяет существенно сократить время отклика системы на запросы пользователей. Это особенно актуально для крупных компаний и корпораций, которым необходимо оперативно анализировать большие объёмы информации для принятия управленческих решений, выявления тенденций и прогнозирования развития бизнес-процессов.

Резидентные хранилища данных в основном используют следующие группы пользователей:

• компании, занимающиеся анализом больших данных и требующие быстрого доступа к информации для принятия управленческих решений;
• организации с высокими требованиями к скорости обработки запросов в реальном времени, например, в сфере финансов и электронной коммерции;
• предприятия, использующие сложные аналитические модели и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и моделирования бизнес-процессов;
• компании, реализующие проекты в области бизнес-аналитики и нуждающиеся в оперативной обработке многомерных данных;
• организации, работающие с системами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и требующие быстрой аналитики данных о клиентах.

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 резидентных хранилищ данных (РХД) необходимо учитывать масштаб деятельности компании, специфику отрасли, технические ограничения инфраструктуры, требования к скорости обработки запросов и объёму данных, а также соответствие продукта актуальным стандартам безопасности и качества данных. Важно оценить, насколько функциональность РХД соответствует конкретным аналитическим задачам бизнеса, например, поддержке многомерных аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP) и возможности эффективной реализации механизмов предварительной подготовки данных. Следует проанализировать, как продукт интегрируется с существующими корпоративными информационными системами и какие предоставляет инструменты для обеспечения целостности и доступности данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• масштаб деятельности: для крупных корпораций потребуются РХД с возможностью горизонтального масштабирования и высокой пропускной способностью, в то время как для небольших компаний могут подойти более простые и экономичные решения;
• отраслевые требования: в финансовом секторе и здравоохранении критически важны соответствие стандартам защиты данных и возможность аудита, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на скорости обработки транзакционных данных и генерации аналитических отчётов;
• технические ограничения: необходимо учитывать существующие мощности серверного оборудования, объём оперативной памяти, пропускную способность сети и совместимость с операционной системой и другими программными продуктами;
• требования к производительности: оценить, насколько быстро РХД сможет обрабатывать запросы в пиковые периоды нагрузки и справляться с большим объёмом одновременно поступающих данных;
• функциональность и гибкость: проверить наличие инструментов для работы с различными форматами данных, возможности кастомизации аналитических кубов и построения сложных аналитических отчётов;
• поддержка и обслуживание: убедиться в наличии квалифицированной технической поддержки, регулярных обновлений продукта и возможности обучения персонала.

Также стоит обратить внимание на наличие у поставщика РХД опыта работы с компаниями, схожими по профилю и масштабу деятельности, и изучить отзывы о продукте в профессиональном сообществе. Важно учесть, предоставляет ли поставщик решения для резервного копирования и восстановления данных, а также механизмы обеспечения их безопасности и соответствия нормативным требованиям, что особенно актуально в условиях растущих киберугроз и ужесточения законодательства в области обработки персональных и конфиденциальных данных.

Резидентные хранилища данных (РХД) представляют собой высокотехнологичное решение для работы с большими объёмами данных, обеспечивая высокую скорость обработки запросов и аналитическую гибкость. Их применение приносит ряд преимуществ для бизнеса и ИТ-инфраструктуры:

• Высокая скорость обработки запросов. РХД обеспечивают мгновенный доступ к данным благодаря хранению информации в оперативной памяти, что существенно сокращает время отклика системы по сравнению с традиционными хранилищами на основе жёстких дисков.

• Эффективность аналитических операций. Использование моделей данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP) позволяет проводить сложные аналитические операции в режиме реального времени, что повышает качество и скорость принятия управленческих решений.

• Упрощение работы с большими данными. РХД способны эффективно обрабатывать и объединять большие объёмы данных из различных источников, что упрощает интеграцию данных и их последующую аналитику.

• Снижение нагрузки на ИТ-инфраструктуру. За счёт быстрой обработки запросов и минимизации времени доступа к данным РХД снижают нагрузку на серверы и сети, что позволяет оптимизировать затраты на поддержание ИТ-инфраструктуры.

• Повышение гибкости аналитических систем. Возможность быстрой адаптации к изменяющимся требованиям бизнеса и добавления новых источников данных делает РХД универсальным инструментом для развития аналитических систем.

• Улучшение качества данных для аналитики. Механизмы предварительной подготовки данных обеспечивают их чистоту и консистентность, что повышает точность аналитических отчётов и прогнозов.

• Масштабируемость решений. РХД легко масштабируются в соответствии с растущими потребностями бизнеса, что позволяет компаниям гибко реагировать на увеличение объёмов данных и усложнение аналитических задач.

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

• обеспечение хранения больших объёмов рабочих данных в оперативной памяти быстрого доступа,
• поддержка моделей данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP),
• реализация механизмов предварительной подготовки данных для ускорения обработки запросов,
• максимально быстрая отработка запросов на чтение сведений,
• оптимизация процессов доступа и обработки данных в оперативной памяти.

В 2025 году на рынке резидентных хранилищ данных (РХД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки больших объёмов данных, интеграцией с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием гибридных архитектур, улучшением механизмов безопасности и масштабируемости, а также расширением возможностей для работы с мультимодальными данными.

• Интеграция ИИ и машинного обучения. РХД будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматизации процессов предварительной обработки данных и оптимизации запросов, что позволит повысить скорость и точность анализа данных.

• Гибридные архитектуры. Развитие гибридных решений, сочетающих оперативную память и твердотельные накопители, позволит балансировать между скоростью доступа и объёмом хранения данных, обеспечивая оптимальное использование ресурсов.

• Улучшение масштабируемости. Производители РХД будут сосредоточены на разработке механизмов, позволяющих легко масштабировать системы в соответствии с растущими потребностями бизнеса без существенного снижения производительности.

• Усиление защиты данных. В условиях растущего числа киберугроз разработчики РХД будут внедрять более продвинутые методы шифрования и аутентификации, а также механизмы обнаружения и предотвращения несанкционированного доступа к данным.

• Работа с мультимодальными данными. РХД начнут лучше поддерживать интеграцию и анализ данных различных типов (текстовые, графические, аудио- и видеоданные), что расширит возможности для комплексного анализа бизнес-процессов.

• Оптимизация энергопотребления. С учётом растущей стоимости энергоресурсов разработчики будут стремиться минимизировать энергозатраты РХД при сохранении высокой производительности, используя более эффективные аппаратные и программные решения.

• Развитие API и инструментов интеграции. Расширение набора API и улучшение инструментов для интеграции РХД с другими корпоративными системами и сервисами позволит упростить внедрение и использование РХД в существующих ИТ-инфраструктурах.

Россия

Сакура PRO, Планета. Сервер, NextBox, Visary DWH