Традиционные методы загрузки данных всё ещё актуальны: полная, инкрементальная и дельта-загрузка в DWH
При организации работы хранилища данных важно выбрать оптимальный метод загрузки. Существует множество современных способов переноса данных из источников, например, Change Data Capture (CDC) или прямая передача данных без необходимости их временного хранения. Они предлагают продвинутые возможности для репликации данных в реальном времени с отслеживанием историчности. Но иногда данные нужно перенести быстро или в силу бизнес-требований нет необходимости использовать трудозатратные способы. Тогда мы выбираем традиционные методы репликации.
Полная загрузка — это перенос всех данных из источника (объекта) в хранилище за один раз. Каждый раз, когда нам нужно обновить данные, мы снова перезагружаем объект целиком. Этот метод прост и надежен, если объем данных невелик (н-р, это актуально для редко обновляемых справочников) или есть строгое требование к целостности данных (а других способов гарантировать её нет). Однако, с увеличением количества данных, полная загрузка становится всё более времязатратной и ресурсоемкой.
Инкрементальная загрузка предполагает добавление только новых записей (операция Insert) в хранилище без обновления или удаления уже существующих (если что-то из уже загруженных данных в источнике изменилось, данные в хранилище перестанут быть достоверными). Этот метод эффективнее, так как за один раз загружается меньший объем данных. Однако он несёт в себе риски утраты доверия к данным.
Дельта-загрузка, или загрузка с частичной перезагрузкой, — более продвинутый метод. Он включает в себя загрузку не только новых записей (Insert), но и обновление существующих данных (Update), а иногда и удаление устаревших записей (Delete). Дельта-загрузка требует сложной логики отслеживания изменений в источнике, что позволяет синхронизировать хранилище с актуальным состоянием данных с высокой точностью. Если, конечно, система-источник может предоставить необходимую информацию об изменениях.
Выбор между методами загрузки зависит от множества факторов: бизнес-задач, объема данных, частоты обновлений, требований к актуальности и доступных вычислительных ресурсов. И несмотря на то, что дельта-загрузка может показаться предпочтительнее, так как она обеспечивает баланс между эффективностью обработки и актуальностью данных, система-источник может ограничить нас в выборе и тогда придётся, например, использовать полную перезагрузку, но не целиком объекта, а за промежуток времени Х.
Примеры объектов и вариантов их репликации:
1. Справочник стран (обновляется редко, небольшой объем) — полная загрузка
2. Логи (старые данные не изменяются, только приходят новые) — инкрементальная загрузка
3. Текущее состояние заказа (данные в полях обновляются, есть отслеживание изменений) — дельта-загрузка
Мой совет: всегда ориентируйтесь именно на ваши бизнес-требования, внимательно изучайте источник, а не просто слепо следуйте "лучшим практикам". Гибкость в выборе метода загрузки — ваш ключ к эффективному управлению данными.
#dwh
При организации работы хранилища данных важно выбрать оптимальный метод загрузки. Существует множество современных способов переноса данных из источников, например, Change Data Capture (CDC) или прямая передача данных без необходимости их временного хранения. Они предлагают продвинутые возможности для репликации данных в реальном времени с отслеживанием историчности. Но иногда данные нужно перенести быстро или в силу бизнес-требований нет необходимости использовать трудозатратные способы. Тогда мы выбираем традиционные методы репликации.
Полная загрузка — это перенос всех данных из источника (объекта) в хранилище за один раз. Каждый раз, когда нам нужно обновить данные, мы снова перезагружаем объект целиком. Этот метод прост и надежен, если объем данных невелик (н-р, это актуально для редко обновляемых справочников) или есть строгое требование к целостности данных (а других способов гарантировать её нет). Однако, с увеличением количества данных, полная загрузка становится всё более времязатратной и ресурсоемкой.
Инкрементальная загрузка предполагает добавление только новых записей (операция Insert) в хранилище без обновления или удаления уже существующих (если что-то из уже загруженных данных в источнике изменилось, данные в хранилище перестанут быть достоверными). Этот метод эффективнее, так как за один раз загружается меньший объем данных. Однако он несёт в себе риски утраты доверия к данным.
Дельта-загрузка, или загрузка с частичной перезагрузкой, — более продвинутый метод. Он включает в себя загрузку не только новых записей (Insert), но и обновление существующих данных (Update), а иногда и удаление устаревших записей (Delete). Дельта-загрузка требует сложной логики отслеживания изменений в источнике, что позволяет синхронизировать хранилище с актуальным состоянием данных с высокой точностью. Если, конечно, система-источник может предоставить необходимую информацию об изменениях.
Выбор между методами загрузки зависит от множества факторов: бизнес-задач, объема данных, частоты обновлений, требований к актуальности и доступных вычислительных ресурсов. И несмотря на то, что дельта-загрузка может показаться предпочтительнее, так как она обеспечивает баланс между эффективностью обработки и актуальностью данных, система-источник может ограничить нас в выборе и тогда придётся, например, использовать полную перезагрузку, но не целиком объекта, а за промежуток времени Х.
Примеры объектов и вариантов их репликации:
1. Справочник стран (обновляется редко, небольшой объем) — полная загрузка
2. Логи (старые данные не изменяются, только приходят новые) — инкрементальная загрузка
3. Текущее состояние заказа (данные в полях обновляются, есть отслеживание изменений) — дельта-загрузка
Мой совет: всегда ориентируйтесь именно на ваши бизнес-требования, внимательно изучайте источник, а не просто слепо следуйте "лучшим практикам". Гибкость в выборе метода загрузки — ваш ключ к эффективному управлению данными.
#dwh
🔥2❤1
Обзор традиционных методологий разработки в DWH: ищем свой путь в мире данных
Начнем с простого, Data Warehouse (DWH) — это специальные системы для хранения огромных объемов информации, собранной из различных источников. Она нужна для анализа и принятия обоснованных решений.
Разработка DWH — это сложный процесс, требующий глубоких знаний и опыта в области баз данных, а также понимания бизнес-потребностей. Существует несколько подходов, и каждый из них имеет свои особенности, преимущества и, конечно, ситуации, в которых он лучше всего работает. Эта тема очень обширная, поэтому сегодня рассмотрим традиционные методологии.
Методология Инмона
Уильям Х. Инмон считается одним из основателей концепции DWH. Он предложил создавать системы, где все данные будут храниться в одном месте, аккуратно организованы и легко доступны.
Основные принципы подхода Инмона:
— Централизованное хранилище: все данные собираются в одном месте, что обеспечивает единый источник правды для всей организации.
— Нормализованная модель: данные хранятся в нормализованной форме (3NF или выше), что минимизирует дублирование и обеспечивает высокую целостность данных.
— Историческая точность: хранилище содержит исторические данные, что позволяет анализировать изменения во времени.
— Больше времени и ресурсов на разработку: подход Инмона часто связан с большими затратами времени и ресурсов на начальном этапе из-за сложности интеграции и нормализации данных.
Методология Кимбалла
Ральф Кимбалл предложил более простой и понятный способ создания DWH, сосредоточенный на конкретных задачах бизнеса. Его идея в том, чтобы строить DWH по частям, используя схему "звезда" (поговорим об этом в отдельном посте). Этот подход позволяет быстрее запускать проекты и обеспечивает легкость внесения изменений.
Ключевые аспекты методологии Кимбалла:
— Моделирование "звезда": используется денормализованная модель данных (таблицы измерений и фактов), что упрощает запросы и анализ.
— Ориентация на бизнес-процессы: каждая схема строится вокруг конкретного бизнес-процесса, что облегчает разработку и понимание данных.
— Быстрая доставка: методология подразумевает итеративную разработку и доставку, позволяя бизнесу быстро получать ценность от данных.
— Гибкость в изменениях: Добавление новых данных или изменение существующих процессов проще в денормализованной среде.
Основные различия
— Структура данных: Инмон предпочитает нормализованную структуру для обеспечения целостности, в то время как Кимбалл выбирает денормализованную для упрощения доступа и анализа.
— Подход к разработке: Инмон фокусируется на создании централизованной, полностью интегрированной системы, что требует больше времени на начальном этапе. Кимбалл предлагает итеративный подход, позволяющий быстрее давать результаты бизнесу.
— Управление изменениями: в подходе Инмона внесение изменений может быть более сложным из-за нормализованной структуры данных. Методология Кимбалла обеспечивает большую гибкость за счет денормализации, позволяя легче адаптироваться к изменениям.
Выбор между подходами зависит от конкретных потребностей и возможностей организации, а также от желаемой скорости реализации проекта и готовности к управлению изменениями.
В следующий раз расскажу про современные подходы к разработке, обеспечивающие большую гибкость. Ну и, конечно, ещё расскрою каждый из методов выше более глубоко, так как это однозначно стоит внимания и понимания, если вы работает над созданием зранилища данных.
#dwh
Начнем с простого, Data Warehouse (DWH) — это специальные системы для хранения огромных объемов информации, собранной из различных источников. Она нужна для анализа и принятия обоснованных решений.
Разработка DWH — это сложный процесс, требующий глубоких знаний и опыта в области баз данных, а также понимания бизнес-потребностей. Существует несколько подходов, и каждый из них имеет свои особенности, преимущества и, конечно, ситуации, в которых он лучше всего работает. Эта тема очень обширная, поэтому сегодня рассмотрим традиционные методологии.
Методология Инмона
Уильям Х. Инмон считается одним из основателей концепции DWH. Он предложил создавать системы, где все данные будут храниться в одном месте, аккуратно организованы и легко доступны.
Основные принципы подхода Инмона:
— Централизованное хранилище: все данные собираются в одном месте, что обеспечивает единый источник правды для всей организации.
— Нормализованная модель: данные хранятся в нормализованной форме (3NF или выше), что минимизирует дублирование и обеспечивает высокую целостность данных.
— Историческая точность: хранилище содержит исторические данные, что позволяет анализировать изменения во времени.
— Больше времени и ресурсов на разработку: подход Инмона часто связан с большими затратами времени и ресурсов на начальном этапе из-за сложности интеграции и нормализации данных.
Методология Кимбалла
Ральф Кимбалл предложил более простой и понятный способ создания DWH, сосредоточенный на конкретных задачах бизнеса. Его идея в том, чтобы строить DWH по частям, используя схему "звезда" (поговорим об этом в отдельном посте). Этот подход позволяет быстрее запускать проекты и обеспечивает легкость внесения изменений.
Ключевые аспекты методологии Кимбалла:
— Моделирование "звезда": используется денормализованная модель данных (таблицы измерений и фактов), что упрощает запросы и анализ.
— Ориентация на бизнес-процессы: каждая схема строится вокруг конкретного бизнес-процесса, что облегчает разработку и понимание данных.
— Быстрая доставка: методология подразумевает итеративную разработку и доставку, позволяя бизнесу быстро получать ценность от данных.
— Гибкость в изменениях: Добавление новых данных или изменение существующих процессов проще в денормализованной среде.
Основные различия
— Структура данных: Инмон предпочитает нормализованную структуру для обеспечения целостности, в то время как Кимбалл выбирает денормализованную для упрощения доступа и анализа.
— Подход к разработке: Инмон фокусируется на создании централизованной, полностью интегрированной системы, что требует больше времени на начальном этапе. Кимбалл предлагает итеративный подход, позволяющий быстрее давать результаты бизнесу.
— Управление изменениями: в подходе Инмона внесение изменений может быть более сложным из-за нормализованной структуры данных. Методология Кимбалла обеспечивает большую гибкость за счет денормализации, позволяя легче адаптироваться к изменениям.
Выбор между подходами зависит от конкретных потребностей и возможностей организации, а также от желаемой скорости реализации проекта и готовности к управлению изменениями.
В следующий раз расскажу про современные подходы к разработке, обеспечивающие большую гибкость. Ну и, конечно, ещё расскрою каждый из методов выше более глубоко, так как это однозначно стоит внимания и понимания, если вы работает над созданием зранилища данных.
#dwh
❤5
Методология Инмона — классика в области хранилищ данных
Билл Инмон впервые предложил идею корпоративного хранилища в 1990 году. Представьте себе "большой архив", где все данные компании аккуратно упорядочены. Хранилище по Инмону является централизованным репозиторием, объединяющим в себе информацию из разных источников.
Проектирование начинается сверху вниз: сначала анализируется весь бизнес, определяются ключевые бизнес-области, затем сущности. На основе этого строится логическая модель с атрибутами каждого объекта. Затем разрабатывается физическая модель с нормализованной структурой (при этом лог.модель можно не завершать полностью, а начинать построение отдельными сущностями). Однако, из-за множества таблиц и ссылок, такую схему может быть сложно использовать для запросов (да-да, очень много JOIN)🙃
Основные принципы методологии Инмона
Все данные должны быть согласованы и нормализованы (минимум 3NF), чтобы избежать избыточности и обеспечить высокий уровень целостности. По сути, это ваша "единая версия истины".
Каждая запись обязательно должна быть снабжена временной меткой. Это позволяет анализировать историю изменений данных.
Методология также подчеркивает необходимость поддержки разных уровней детализации данных для различных аналитических задач. По простому — строить различные витрины под разные бизнес-цели на основе централизованных данных.
Кроме того, методология Инмона требует, чтобы система была гибкой к изменениям. Технологии и требования бизнеса могут меняться, и система должна быть способна адаптироваться к этим изменениям без полной перестройки. Представьте, что вы делаете косметический ремонт квартиры — меняя отделку, но не затрагивая несущие стены.
Применение методологии Инмона позволяет получить полное представление о данных бизнеса, что способствует обоснованному принятию решений.
Преимущества и недостатки:
+ Создание единого хранилища для всех корпоративных данных.
+ Логическая модель отражает бизнес-процессы в компании.
+ Построение хранилища не сразу, а по частям.
+ Высокая целостность и надежность данных
+ Неизменность исторических данных.
+ Полное понимание данных для эффективного анализа и принятия решений.
- Высокие затраты на реализацию.
- Сложность внедрения и управления.
- Время на реализацию.
- Большое количество соединений в запросах.
Важно отметить, что методология Инмона особенно подходит для крупных организаций, где требуется строгая целостность данных и сложный анализ. И она же может оказаться не лучшим выбором для стартапов или компаний, ищущих быстрые и гибкие решения из-за высоких затрат и сложности реализации.
Ну а в следующий раз поговорим о главном "противнике" Инмона — Ральфе Кимбалле.
#dwh
Билл Инмон впервые предложил идею корпоративного хранилища в 1990 году. Представьте себе "большой архив", где все данные компании аккуратно упорядочены. Хранилище по Инмону является централизованным репозиторием, объединяющим в себе информацию из разных источников.
Проектирование начинается сверху вниз: сначала анализируется весь бизнес, определяются ключевые бизнес-области, затем сущности. На основе этого строится логическая модель с атрибутами каждого объекта. Затем разрабатывается физическая модель с нормализованной структурой (при этом лог.модель можно не завершать полностью, а начинать построение отдельными сущностями). Однако, из-за множества таблиц и ссылок, такую схему может быть сложно использовать для запросов (да-да, очень много JOIN)
Основные принципы методологии Инмона
Все данные должны быть согласованы и нормализованы (минимум 3NF), чтобы избежать избыточности и обеспечить высокий уровень целостности. По сути, это ваша "единая версия истины".
Каждая запись обязательно должна быть снабжена временной меткой. Это позволяет анализировать историю изменений данных.
Методология также подчеркивает необходимость поддержки разных уровней детализации данных для различных аналитических задач. По простому — строить различные витрины под разные бизнес-цели на основе централизованных данных.
Кроме того, методология Инмона требует, чтобы система была гибкой к изменениям. Технологии и требования бизнеса могут меняться, и система должна быть способна адаптироваться к этим изменениям без полной перестройки. Представьте, что вы делаете косметический ремонт квартиры — меняя отделку, но не затрагивая несущие стены.
Применение методологии Инмона позволяет получить полное представление о данных бизнеса, что способствует обоснованному принятию решений.
Преимущества и недостатки:
+ Создание единого хранилища для всех корпоративных данных.
+ Логическая модель отражает бизнес-процессы в компании.
+ Построение хранилища не сразу, а по частям.
+ Высокая целостность и надежность данных
+ Неизменность исторических данных.
+ Полное понимание данных для эффективного анализа и принятия решений.
- Высокие затраты на реализацию.
- Сложность внедрения и управления.
- Время на реализацию.
- Большое количество соединений в запросах.
Важно отметить, что методология Инмона особенно подходит для крупных организаций, где требуется строгая целостность данных и сложный анализ. И она же может оказаться не лучшим выбором для стартапов или компаний, ищущих быстрые и гибкие решения из-за высоких затрат и сложности реализации.
Ну а в следующий раз поговорим о главном "противнике" Инмона — Ральфе Кимбалле.
#dwh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Методология Кимбалла: эволюция подходов к хранилищам данных
В отличие от подхода Билла Инмона, Ральф Кимбалл в конце 1980-х годов предложил построение хранилища данных снизу вверх. Сначала создаются маленькие, но полнофункциональные модули — звёздные схемы, которые легко масштабируются и интегрируются. Это упрощает доступ к данным и их анализ.
Ключевая идея Кимбалла — использовать денормализованные звёздные схемы для быстрого и эффективного извлечения данных. Данные изначально структурируются для запросов и анализа. Это делает методологию идеальной для бизнес-аналитики, где важен быстрый доступ к актуализированным данным. Хранилище по Кимбаллу — это по сути коллекция витрин данных.
Важные принципы методологии:
— Узнаем какие отчеты нужны, изучаем источники, на этапе подготовки преобразуем данные, затем создаем витрины.
— Денормализация данных уменьшает количество соединений (JOIN) в запросах.
— Простая и понятная архитектура ускоряет разработку и внедрение. Нет детального слоя в понимании Инмона.
— Методология способствует быстрой адаптации к изменениям в бизнес-требованиях, благодаря модульному подходу.
Однако, методология Кимбалла может привести к некоторым проблемам с управлением данными на больших объемах из-за денормализации. Здесь важен баланс между производительностью и точностью данных.
Преимущества и недостатки:
+ Быстрая реализация проектов с "нуля".
+ Гибкость в добавлении новых источников данных.
+ Простота понимания и управления.
+ Простота запросов.
- Риск возрастания избыточности данных.
- Нет единого источника истины.
- Потенциальные трудности в поддержании целостности данных на больших объемах.
Основные отличия подхода Кимбалла от Инмона:
1. Проектирование сверху вниз против снизу вверх.
2. Денормализация данных.
3. Ориентация на быстрый доступ и анализ данных.
4. Низкая целостность данных.
4. Простота и скорость внедрения (по сравнению с Инмоном).
Методология Кимбалла отлично подходит для средних и малых предприятий, где требуется быстрая доставка результатов. Гибкий и модульный подход позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса, что делает её предпочтительным выбором для динамичных организаций.
#dwh
В отличие от подхода Билла Инмона, Ральф Кимбалл в конце 1980-х годов предложил построение хранилища данных снизу вверх. Сначала создаются маленькие, но полнофункциональные модули — звёздные схемы, которые легко масштабируются и интегрируются. Это упрощает доступ к данным и их анализ.
Ключевая идея Кимбалла — использовать денормализованные звёздные схемы для быстрого и эффективного извлечения данных. Данные изначально структурируются для запросов и анализа. Это делает методологию идеальной для бизнес-аналитики, где важен быстрый доступ к актуализированным данным. Хранилище по Кимбаллу — это по сути коллекция витрин данных.
Важные принципы методологии:
— Узнаем какие отчеты нужны, изучаем источники, на этапе подготовки преобразуем данные, затем создаем витрины.
— Денормализация данных уменьшает количество соединений (JOIN) в запросах.
— Простая и понятная архитектура ускоряет разработку и внедрение. Нет детального слоя в понимании Инмона.
— Методология способствует быстрой адаптации к изменениям в бизнес-требованиях, благодаря модульному подходу.
Однако, методология Кимбалла может привести к некоторым проблемам с управлением данными на больших объемах из-за денормализации. Здесь важен баланс между производительностью и точностью данных.
Преимущества и недостатки:
+ Быстрая реализация проектов с "нуля".
+ Гибкость в добавлении новых источников данных.
+ Простота понимания и управления.
+ Простота запросов.
- Риск возрастания избыточности данных.
- Нет единого источника истины.
- Потенциальные трудности в поддержании целостности данных на больших объемах.
Основные отличия подхода Кимбалла от Инмона:
1. Проектирование сверху вниз против снизу вверх.
2. Денормализация данных.
3. Ориентация на быстрый доступ и анализ данных.
4. Низкая целостность данных.
4. Простота и скорость внедрения (по сравнению с Инмоном).
Методология Кимбалла отлично подходит для средних и малых предприятий, где требуется быстрая доставка результатов. Гибкий и модульный подход позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса, что делает её предпочтительным выбором для динамичных организаций.
#dwh
❤1
От идеи до таблицы: моделирование данных шаг за шагом
Моделирование выходит далеко за рамки таблиц и баз данных. Оно не только помогает разработчикам понять бизнес, но и помогает бизнесу понять себя.
Классически моделирование делится на три этапа:
— концептуальное
— логическое
— физическое
В этой заметке кратко раскроем каждое понятие, а затем в отдельных статьях поговорим про каждый этап подробнее.
Концептуальное моделирование
Это самый абстрактный этап. Он помогает понять, что именно нужно бизнесу. Здесь важна общая картина, а не детали. Представьте, что вы описываете свою компанию другу. Вы говорите о том, что у компании есть клиенты, товары и заказы. Но при этом не уточняете, как именно всё работает.
Концептуальное моделирование помогает всем в компании говорить на одном языке. Бизнес определяет ключевые сущности и связи между ними, архитекторы и/или аналитики создают простую диаграмму для наглядности. Это позволяет всем участникам проекта видеть общую картину.
Логическое моделирование
На этом этапе мы начинаем погружаться в детали, и уточняем все атрибуты и связи. Например, то, что у товара есть название, цена, размер и количество.
Логическое моделирование делает данные и их взаимосвязи понятными для всех участников. Бизнес подробно описывает сущности и процессы более детально, а аналитики конкретизируют эти данные и их связи.
Физическое моделирование
Наконец, заключительный этап — здесь логическая модель преобразуется в конкретное представление для выбранной СУБД. На этом этапе решаются вопросы, как именно данные будут организованы и управляться в выбранной базе данных.
Физическое моделирование включает:
— определение таблиц, столбцов и типов данных
— разработка индексов и партиционирования (при необходимости) для оптимизации производительности
— определение первичных и внешних ключей для обеспечения целостности данных
— прочие технические тонкости, включая data quality
Если коротко:
— Концептуальное моделирование: определяем ключевые сущности и их связи.
— Логическое моделирование: детализируем атрибуты и связи, уточняем типы данных.
— Физическое моделирование: подготавливаем всю техничку для создания в конкретной СУБД.
Зная об этих этапах, становится ясно, как данные проходят путь от абстрактных понятий, до конкретной реализации в базе данных. В итоге хранилище соответствует бизнесу и работает эффективно.
Но нужно понимать, что моделирование — это не событие, а процесс и он продолжается вместе с развитием компании.
#dwh
Моделирование выходит далеко за рамки таблиц и баз данных. Оно не только помогает разработчикам понять бизнес, но и помогает бизнесу понять себя.
Классически моделирование делится на три этапа:
— концептуальное
— логическое
— физическое
В этой заметке кратко раскроем каждое понятие, а затем в отдельных статьях поговорим про каждый этап подробнее.
Концептуальное моделирование
Это самый абстрактный этап. Он помогает понять, что именно нужно бизнесу. Здесь важна общая картина, а не детали. Представьте, что вы описываете свою компанию другу. Вы говорите о том, что у компании есть клиенты, товары и заказы. Но при этом не уточняете, как именно всё работает.
Концептуальное моделирование помогает всем в компании говорить на одном языке. Бизнес определяет ключевые сущности и связи между ними, архитекторы и/или аналитики создают простую диаграмму для наглядности. Это позволяет всем участникам проекта видеть общую картину.
Логическое моделирование
На этом этапе мы начинаем погружаться в детали, и уточняем все атрибуты и связи. Например, то, что у товара есть название, цена, размер и количество.
Логическое моделирование делает данные и их взаимосвязи понятными для всех участников. Бизнес подробно описывает сущности и процессы более детально, а аналитики конкретизируют эти данные и их связи.
Физическое моделирование
Наконец, заключительный этап — здесь логическая модель преобразуется в конкретное представление для выбранной СУБД. На этом этапе решаются вопросы, как именно данные будут организованы и управляться в выбранной базе данных.
Физическое моделирование включает:
— определение таблиц, столбцов и типов данных
— разработка индексов и партиционирования (при необходимости) для оптимизации производительности
— определение первичных и внешних ключей для обеспечения целостности данных
— прочие технические тонкости, включая data quality
Если коротко:
— Концептуальное моделирование: определяем ключевые сущности и их связи.
— Логическое моделирование: детализируем атрибуты и связи, уточняем типы данных.
— Физическое моделирование: подготавливаем всю техничку для создания в конкретной СУБД.
Зная об этих этапах, становится ясно, как данные проходят путь от абстрактных понятий, до конкретной реализации в базе данных. В итоге хранилище соответствует бизнесу и работает эффективно.
Но нужно понимать, что моделирование — это не событие, а процесс и он продолжается вместе с развитием компании.
#dwh
❤1
Ключевые понятия Data Vault
Что ж, мы уже познакомились с Кимбаллом и Инмоном, теперь пора рассказать про Data Vault. Для начала разберем основные термины, которые нужно понимать.
Data Vault — это методология для работы с данными, объединяющая лучшие практики. Она помогает интегрировать данные из разных систем и анализировать их. Это фундамент на котором можно построить что угодно.
Hub — это таблица, где хранятся уникальные бизнес-ключи, например, ID клиентов. Это основа, на которой будут строиться все связи в хранилище данных.
Link связывает различные сущности в Data Vault, храня информацию о том, какие бизнес-ключи из Hubs связаны между собой. Например, Link покажет, какой клиент (из таблицы клиентов) сделал какой заказ (из таблицы заказов).
Satellite хранит описательные данные о сущности, представленной в Hub или Link. Например это может быть информация о продукте: название, цена и так далее. Здесь записываются все изменения и история этих данных.
Raw Vault — это слой после этапа интеграции данных. Здесь данные моделируются и готовятся для дальнейшей обработки и анализа.
Business Vault — это слой, где применяются бизнес-правила и выполняются различные преобразования данных. Здесь данные обрабатываются, фильтруются и агрегируются, чтобы получить полезные инсайты и отчеты. То есть это место, где сырые данные превращаются в информацию, готовую для анализа и принятия решений.
Point-in-Time (PIT) — это дополнительные структуры, которые помогают ускорить запросы к данным. Они делают доступ к историческим снимкам данных проще, что важно для анализа трендов.
Bridge Table упрощает навигацию между различными частями модели данных в Data Vault. Она позволяет быстро и эффективно выполнять повторяющиеся запросы, объединяя связанные данные из Hubs и Links. Например, Bridge Table может помочь быстро найти все заказы клиентов по разным регионам, объединяя данные из таблиц клиентов и заказов.
Business Key — уникальный идентификатор, который используется для представления бизнес-сущности. Это основной ориентир для интеграции и анализа данных.
Hash Key — хешированное представление бизнес-ключа. Оно используется для оптимизации запросов и обеспечения консистентности данных.
Surrogate Key — системные идентификаторы, которые уникально идентифицируют записи.
Hash-diff — это столбец, который содержит хешированное значение, созданное из множества других столбцов. Если хоть одно из этих значений изменилось, хеш-значение тоже изменится, что позволяет быстро обнаружить изменения в данных.
Data Vault — это инструмент для организации и анализа данных. Он объединяет лучшие практики и упрощает работу с большими объемами информации. Понимание ключевых понятий, таких как Hub, Link, Satellite, и других, поможет нам в дальнейшем подробнее рассмотреть нюансы самой методологии. До встречи в следующих постах😎
#dwh
Что ж, мы уже познакомились с Кимбаллом и Инмоном, теперь пора рассказать про Data Vault. Для начала разберем основные термины, которые нужно понимать.
Data Vault — это методология для работы с данными, объединяющая лучшие практики. Она помогает интегрировать данные из разных систем и анализировать их. Это фундамент на котором можно построить что угодно.
Hub — это таблица, где хранятся уникальные бизнес-ключи, например, ID клиентов. Это основа, на которой будут строиться все связи в хранилище данных.
Link связывает различные сущности в Data Vault, храня информацию о том, какие бизнес-ключи из Hubs связаны между собой. Например, Link покажет, какой клиент (из таблицы клиентов) сделал какой заказ (из таблицы заказов).
Satellite хранит описательные данные о сущности, представленной в Hub или Link. Например это может быть информация о продукте: название, цена и так далее. Здесь записываются все изменения и история этих данных.
Raw Vault — это слой после этапа интеграции данных. Здесь данные моделируются и готовятся для дальнейшей обработки и анализа.
Business Vault — это слой, где применяются бизнес-правила и выполняются различные преобразования данных. Здесь данные обрабатываются, фильтруются и агрегируются, чтобы получить полезные инсайты и отчеты. То есть это место, где сырые данные превращаются в информацию, готовую для анализа и принятия решений.
Point-in-Time (PIT) — это дополнительные структуры, которые помогают ускорить запросы к данным. Они делают доступ к историческим снимкам данных проще, что важно для анализа трендов.
Bridge Table упрощает навигацию между различными частями модели данных в Data Vault. Она позволяет быстро и эффективно выполнять повторяющиеся запросы, объединяя связанные данные из Hubs и Links. Например, Bridge Table может помочь быстро найти все заказы клиентов по разным регионам, объединяя данные из таблиц клиентов и заказов.
Business Key — уникальный идентификатор, который используется для представления бизнес-сущности. Это основной ориентир для интеграции и анализа данных.
Hash Key — хешированное представление бизнес-ключа. Оно используется для оптимизации запросов и обеспечения консистентности данных.
Surrogate Key — системные идентификаторы, которые уникально идентифицируют записи.
Hash-diff — это столбец, который содержит хешированное значение, созданное из множества других столбцов. Если хоть одно из этих значений изменилось, хеш-значение тоже изменится, что позволяет быстро обнаружить изменения в данных.
Data Vault — это инструмент для организации и анализа данных. Он объединяет лучшие практики и упрощает работу с большими объемами информации. Понимание ключевых понятий, таких как Hub, Link, Satellite, и других, поможет нам в дальнейшем подробнее рассмотреть нюансы самой методологии. До встречи в следующих постах
#dwh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Эра информационного изобилия: как большие данные меняют мир
Задумывались, сколько информации мы производим каждый день? Невероятное количество. Представьте, объем данных в мире удваивается каждые два года.
Это океан информации — от лайков в соцсетях до показаний умных часов. И знаете, интересно, что около 80% всех данных неструктурированы. Но именно в этом хаосе скрывается невероятный потенциал для исследований и инноваций.
Вот несколько примеров из реальной жизни:
1. Умные города: В Лос-Анджелесе система управления трафиком, анализирующая огромные массивы данных, сократила время в пробках на 16%. А в Москве система интеллектуального управления дорожным движением, анализируя данные с более чем 2000 камер и 3700 датчиков, помогла сократить среднее время поездки на 20% с 2012 года.
2. Точные прогнозы погоды: Европейский центр ECMWF ежедневно обрабатывает более 40 миллионов наблюдений. Это делает прогнозы всё более точными, что помогает лучше планировать жизнь и бизнес.
3. Персонализированное обучение: Платформа Knewton, анализируя данные об успеваемости, подстраивается под каждого студента. В итоге результаты студентов улучшились на 18%, а процент отчислений упал на 47%.
4. Финансовые технологии: Сбербанк, используя большие данные, предотвратил мошеннические операции на сумму более 57 млрд рублей в 2020 году.
5. Сельское хозяйство: Использование данных с дронов и спутников помогает фермерам оптимизировать использование удобрений и пестицидов, что приводит к снижению затрат и увеличению урожайности на 10-15%.
Это лишь малая часть вариантов применения больших данных. Примеры выше показывают, как аналитика помогает улучшать эффективность, снижать затраты и повышать качество жизни людей по всему миру.
Хочется добавить, что несмотря на все эти технологические достижения, главными героями информационной революции пока что всё ещё остаемся мы — обычные люди. Именно наше участие и любопытство двигают прогресс вперед🚀
#dwh
Задумывались, сколько информации мы производим каждый день? Невероятное количество. Представьте, объем данных в мире удваивается каждые два года.
Это океан информации — от лайков в соцсетях до показаний умных часов. И знаете, интересно, что около 80% всех данных неструктурированы. Но именно в этом хаосе скрывается невероятный потенциал для исследований и инноваций.
Вот несколько примеров из реальной жизни:
1. Умные города: В Лос-Анджелесе система управления трафиком, анализирующая огромные массивы данных, сократила время в пробках на 16%. А в Москве система интеллектуального управления дорожным движением, анализируя данные с более чем 2000 камер и 3700 датчиков, помогла сократить среднее время поездки на 20% с 2012 года.
2. Точные прогнозы погоды: Европейский центр ECMWF ежедневно обрабатывает более 40 миллионов наблюдений. Это делает прогнозы всё более точными, что помогает лучше планировать жизнь и бизнес.
3. Персонализированное обучение: Платформа Knewton, анализируя данные об успеваемости, подстраивается под каждого студента. В итоге результаты студентов улучшились на 18%, а процент отчислений упал на 47%.
4. Финансовые технологии: Сбербанк, используя большие данные, предотвратил мошеннические операции на сумму более 57 млрд рублей в 2020 году.
5. Сельское хозяйство: Использование данных с дронов и спутников помогает фермерам оптимизировать использование удобрений и пестицидов, что приводит к снижению затрат и увеличению урожайности на 10-15%.
Это лишь малая часть вариантов применения больших данных. Примеры выше показывают, как аналитика помогает улучшать эффективность, снижать затраты и повышать качество жизни людей по всему миру.
Хочется добавить, что несмотря на все эти технологические достижения, главными героями информационной революции пока что всё ещё остаемся мы — обычные люди. Именно наше участие и любопытство двигают прогресс вперед
#dwh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
Durability — Устойчивость
Кажется я задолжала вам рассказ о последнем свойстве ACID — устойчивости (durability).
Устойчивость — это гарантия того, что после завершения транзакции данные останутся в базе. Даже если система внезапно выключится или случится какой-то сбой, изменения не пропадут.
Как это работает на практике? Когда транзакция завершается успешно, СУБД физически записывает все изменения. Только после этого транзакция считается завершенной.
Для обеспечения устойчивости базы данных используют разные техники. Одна из них — логирование. Система записывает все изменения в специальный журнал до того, как внести их в основную базу. Если произойдет сбой, СУБД сможет восстановить данные из этого журнала.
Также часто применяют репликацию, т.е. данные копируются на несколько серверов. Если один выйдет из строя, другие продолжат работу.
Устойчивость особенно важна для финансовых систем. Представьте, вы перевели деньги, а потом случился сбой и ваши деньги просто исчезли. Ужасно, правда?
А еще устойчивость=надёжность важна для бизнес-аналитики. Компании полагаются на исторические данные для принятия решений. Если бы данные могли пропасть из-за сбоя, это сильно усложнило бы анализ.
Однако обеспечение устойчивости может замедлять работу системы. Запись на диск и синхронизация реплик требуют времени. Поэтому разработчики всегда ищут баланс между скоростью и надежностью.
Устойчивость — это ключевое свойство для надежных баз данных. Оно гарантирует, что ваши данные в безопасности, что бы ни случилось с системой.
#dwh #acid
Кажется я задолжала вам рассказ о последнем свойстве ACID — устойчивости (durability).
Устойчивость — это гарантия того, что после завершения транзакции данные останутся в базе. Даже если система внезапно выключится или случится какой-то сбой, изменения не пропадут.
Как это работает на практике? Когда транзакция завершается успешно, СУБД физически записывает все изменения. Только после этого транзакция считается завершенной.
Для обеспечения устойчивости базы данных используют разные техники. Одна из них — логирование. Система записывает все изменения в специальный журнал до того, как внести их в основную базу. Если произойдет сбой, СУБД сможет восстановить данные из этого журнала.
Также часто применяют репликацию, т.е. данные копируются на несколько серверов. Если один выйдет из строя, другие продолжат работу.
Устойчивость особенно важна для финансовых систем. Представьте, вы перевели деньги, а потом случился сбой и ваши деньги просто исчезли. Ужасно, правда?
А еще устойчивость=надёжность важна для бизнес-аналитики. Компании полагаются на исторические данные для принятия решений. Если бы данные могли пропасть из-за сбоя, это сильно усложнило бы анализ.
Однако обеспечение устойчивости может замедлять работу системы. Запись на диск и синхронизация реплик требуют времени. Поэтому разработчики всегда ищут баланс между скоростью и надежностью.
Устойчивость — это ключевое свойство для надежных баз данных. Оно гарантирует, что ваши данные в безопасности, что бы ни случилось с системой.
#dwh #acid
Telegram
В мире больших данных
ACID: atomicity, consistency, isolation and durability
Звучит как заклинание, но на самом деле это важнейший набор требований к работе с данными, гарантирующий надёжность транзакций.
Рассмотрим ACID обзорно, а в последствии раскроем каждое из понятий, так…
Звучит как заклинание, но на самом деле это важнейший набор требований к работе с данными, гарантирующий надёжность транзакций.
Рассмотрим ACID обзорно, а в последствии раскроем каждое из понятий, так…
❤1👍1
Наведите порядок в данных: кратко про нормальные формы
Сегодня поговорим о нормальных формах и нормализации. Это важные понятия в мире баз данных, они помогают нам правильно организовывать информацию.
Представьте базу данных в виде большого шкафа для хранения информации. Без правильной организации найти нужные данные будет сложно, как и отыскать конкретную вещь в разбросанном хаосе. Нормализация — это процесс систематизации данных, схожий с наведением порядка в шкафу, но применительно к информации.
Нормальные формы — это набор правил, помогающих структурировать данные оптимальным образом. Существует несколько уровней нормальных форм, каждый из которых улучшает организацию базы данных.
Первая нормальная форма (1NF) устанавливает базовое правило: "Одна ячейка — один факт". Это означает, что нельзя хранить множественные значения в одном поле. Например, контактные номера клиента должны храниться в отдельных записях или столбцах, а не списком в одной ячейке.
Вторая нормальная форма (2NF) развивает эту идею дальше. Она требует, чтобы все неключевые атрибуты зависели от полного первичного ключа, а не от его части. Это похоже на разделение шкафа на секции по типам одежды.
Третья нормальная форма (3NF) вводит дополнительное требование: атрибуты, не зависящие напрямую от первичного ключа, должны быть вынесены в отдельные таблицы. Это помогает избежать избыточности данных и экономит пространство.
Существуют и более высокие нормальные формы о которых стоит поговорить отдельно.
Основная цель нормализации заключается в следующем:
— Минимизация дублирования данных, что снижает риск ошибок и несоответствий.
— Упрощение процесса обновления информации. Централизованное хранение данных облегчает их модификацию.
— Повышение понятности структуры базы данных, что упрощает ее поддержку и развитие.
Исследования показывают, что корректно нормализованные базы данных могут обеспечить экономию до 30% дискового пространства. Это особенно актуально для крупномасштабных систем.
Важно отметить, что нормализация — это не одноразовое мероприятие, а непрерывный процесс. По мере роста и эволюции бизнеса структуру данных необходимо периодически пересматривать и оптимизировать.
Таким образом, при работе с базами данных всегда следует учитывать принципы нормальных форм. Это позволит создать более эффективную и удобную в использовании систему хранения и обработки информации. Чуть позже рассмотрим различные нормальные формы на примерах.
#dwh #databasedesign
Сегодня поговорим о нормальных формах и нормализации. Это важные понятия в мире баз данных, они помогают нам правильно организовывать информацию.
Представьте базу данных в виде большого шкафа для хранения информации. Без правильной организации найти нужные данные будет сложно, как и отыскать конкретную вещь в разбросанном хаосе. Нормализация — это процесс систематизации данных, схожий с наведением порядка в шкафу, но применительно к информации.
Нормальные формы — это набор правил, помогающих структурировать данные оптимальным образом. Существует несколько уровней нормальных форм, каждый из которых улучшает организацию базы данных.
Первая нормальная форма (1NF) устанавливает базовое правило: "Одна ячейка — один факт". Это означает, что нельзя хранить множественные значения в одном поле. Например, контактные номера клиента должны храниться в отдельных записях или столбцах, а не списком в одной ячейке.
Вторая нормальная форма (2NF) развивает эту идею дальше. Она требует, чтобы все неключевые атрибуты зависели от полного первичного ключа, а не от его части. Это похоже на разделение шкафа на секции по типам одежды.
Третья нормальная форма (3NF) вводит дополнительное требование: атрибуты, не зависящие напрямую от первичного ключа, должны быть вынесены в отдельные таблицы. Это помогает избежать избыточности данных и экономит пространство.
Существуют и более высокие нормальные формы о которых стоит поговорить отдельно.
Основная цель нормализации заключается в следующем:
— Минимизация дублирования данных, что снижает риск ошибок и несоответствий.
— Упрощение процесса обновления информации. Централизованное хранение данных облегчает их модификацию.
— Повышение понятности структуры базы данных, что упрощает ее поддержку и развитие.
Исследования показывают, что корректно нормализованные базы данных могут обеспечить экономию до 30% дискового пространства. Это особенно актуально для крупномасштабных систем.
Важно отметить, что нормализация — это не одноразовое мероприятие, а непрерывный процесс. По мере роста и эволюции бизнеса структуру данных необходимо периодически пересматривать и оптимизировать.
Таким образом, при работе с базами данных всегда следует учитывать принципы нормальных форм. Это позволит создать более эффективную и удобную в использовании систему хранения и обработки информации. Чуть позже рассмотрим различные нормальные формы на примерах.
#dwh #databasedesign
❤1
Как схема "звезда" упрощает работу с данными
Помните, мы обсуждали методологию Кимбалла? Так вот, ключевой элемент этого подхода — схема типа "звезда" (Star Schema). Давайте разберемся, что это такое и почему она так важна.
Схема "звезда" — это способ организации данных в хранилище. Она состоит из двух основных элементов: центральной таблицы фактов и окружающих ее таблиц измерений (но на самом деле есть ещё и справочники).
Таблица фактов (Fact Table) — это сердце схемы. В ней хранятся количественные показатели бизнеса. Например, показатели продаж или отдельные транзакции. Часто это очень большие таблицы, с миллионами строк и множеством различных столбцов.
Таблицы измерений (Dimension Tables) — "спутники" центральной таблицы. Они содержат атрибуты, которые описывают бизнес-объекты. Например, подробные данные о клиентах и товарах.
Таблица фактов связана с каждой таблицей измерений с помощью отношения первичный-внешний ключ.
Конечно же, фактов может быть множество, как и измерений.
Такая структура имеет несколько преимуществ:
+ Простота понимания. Даже неспециалист легко поймет, как устроены данные. Это упрощает работу аналитиков и менеджеров.
+ Скорость запросов. Благодаря простой структуре, запросы выполняются быстрее. Не нужно делать множество сложных соединений между таблицами.
+ Гибкость. Добавить новое измерение или факт довольно просто. Это позволяет быстро адаптироваться к изменениям в бизнесе.
Однако у этой схемы есть и недостатки:
- Избыточность данных. Денормализация приводит к дублированию информации.
- Проблемы с обновлением информации в таблицах измерений. При изменениях данных требуется обновлять множество записей.
Давайте рассмотрим простой пример.
Финансовая организация использует схему "звезда" для анализа транзакций: таблица фактов содержит данные о транзакциях, а таблицы измерений — информацию о клиентах и типах транзакций.
Таблица фактов:
Транзакции: ID транзакции, Дата, ID клиента, сумма, ID типа транзакции.
Таблицы измерений:
Клиенты: ID клиента, Имя, Дата рождения, Пол, Адрес.
Тип транзакции: ID типа транзакции, Наименование, Дата добавления.
Хочу заметить, что в современных системах хранения данных схемой "звезда" редко пользуются в чистом виде. Чаще всего она адаптируется и комбинируется с другими подходами, подстраиваясь под специфические потребности бизнеса. Например, Data Vault используется для построения оперативного хранилища данных, где данные интегрируются и историзируются. А схема "звезда" внедряется на этапе витрин данных (Data Marts) для оптимизации аналитических запросов.
#dwh
Помните, мы обсуждали методологию Кимбалла? Так вот, ключевой элемент этого подхода — схема типа "звезда" (Star Schema). Давайте разберемся, что это такое и почему она так важна.
Схема "звезда" — это способ организации данных в хранилище. Она состоит из двух основных элементов: центральной таблицы фактов и окружающих ее таблиц измерений (но на самом деле есть ещё и справочники).
Таблица фактов (Fact Table) — это сердце схемы. В ней хранятся количественные показатели бизнеса. Например, показатели продаж или отдельные транзакции. Часто это очень большие таблицы, с миллионами строк и множеством различных столбцов.
Таблицы измерений (Dimension Tables) — "спутники" центральной таблицы. Они содержат атрибуты, которые описывают бизнес-объекты. Например, подробные данные о клиентах и товарах.
Таблица фактов связана с каждой таблицей измерений с помощью отношения первичный-внешний ключ.
Конечно же, фактов может быть множество, как и измерений.
Такая структура имеет несколько преимуществ:
+ Простота понимания. Даже неспециалист легко поймет, как устроены данные. Это упрощает работу аналитиков и менеджеров.
+ Скорость запросов. Благодаря простой структуре, запросы выполняются быстрее. Не нужно делать множество сложных соединений между таблицами.
+ Гибкость. Добавить новое измерение или факт довольно просто. Это позволяет быстро адаптироваться к изменениям в бизнесе.
Однако у этой схемы есть и недостатки:
- Избыточность данных. Денормализация приводит к дублированию информации.
- Проблемы с обновлением информации в таблицах измерений. При изменениях данных требуется обновлять множество записей.
Давайте рассмотрим простой пример.
Финансовая организация использует схему "звезда" для анализа транзакций: таблица фактов содержит данные о транзакциях, а таблицы измерений — информацию о клиентах и типах транзакций.
Таблица фактов:
Транзакции: ID транзакции, Дата, ID клиента, сумма, ID типа транзакции.
Таблицы измерений:
Клиенты: ID клиента, Имя, Дата рождения, Пол, Адрес.
Тип транзакции: ID типа транзакции, Наименование, Дата добавления.
Хочу заметить, что в современных системах хранения данных схемой "звезда" редко пользуются в чистом виде. Чаще всего она адаптируется и комбинируется с другими подходами, подстраиваясь под специфические потребности бизнеса. Например, Data Vault используется для построения оперативного хранилища данных, где данные интегрируются и историзируются. А схема "звезда" внедряется на этапе витрин данных (Data Marts) для оптимизации аналитических запросов.
#dwh
❤1
Data Vault: революция в организации корпоративных хранилищ данных
Теперь, когда мы разобрались с основными терминами Data Vault, давайте рассмотрим, как эта методология работает. Она сочетает в себе уже знакомую вам "звезду" и 3-ю нормальную форму (о которой я подробно ещё здесь не написала😁 ).
Методологию разработал Дэн Линстедт в 2000 году, и это стало настоящим прорывом в организации корпоративных хранилищ. Его целью было создать метод, сочетающий гибкость Кимбалла и надежность Инмона. И у него получилось!
Сегодня существует две версии Data Vault: 1.0 и 2.0. Различия между ними мы обсудим в следующих статьях, а сейчас осветим общие моменты.
Data Vault помогает справиться с проблемами, которые часто возникают при работе с большими объемами информации из разных источников.
Когда новые данные попадают в хранилище (про ETL-ELT проговорим ещё раз позже), они распределяются по Hub, Link и Satellite таблицам. Хабах хранят только уникальные бизнес-ключи. В Линках — связи между хабами, а в Сателлитах содержатся атрибуты, описывающие хабы и линки.
Главная фишка Data Vault — его гибкость. Вы можете добавлять новые данные, не ломая то, что уже построено.
Также Data Vault отлично справляется с хранением истории изменений. Вы всегда можете "отмотать" данные назад и увидеть, как они выглядели в любой момент времени. Это особенно полезно для анализа трендов или аудита.
Для аналитиков Data Vault — настоящий подарок. Он позволяет быстро получать нужную информацию, комбинируя данные из разных источников. Например, можно легко связать данные с рекламы, посещения сайта, продажи и информацию о себестоимости для глубокого анализа.
Но у Data Vault есть и свои сложности. Его внедрение требует тщательного планирования и может занять много времени. Дело в том, что Data Vault использует концепцию "бизнес-ключей" вместо суррогатных ключей, что позволяет легко интегрировать данные из разных систем. Но при этом очень усложняет первоначальное проектирование. Поэтому очень важны специалисты, которые хорошо понимают эту методологию (иначе беды не избежать😈 ).
Методология особенно эффективна для больших компаний с множеством разнородных источников данных. Она помогает создать единую "версию правды" для всей организации.
Data Vault — сложный, но крутой инструмент для работы с информацией, который помогает бизнесу стать более гибким и основанным на данных.
#dwh
Теперь, когда мы разобрались с основными терминами Data Vault, давайте рассмотрим, как эта методология работает. Она сочетает в себе уже знакомую вам "звезду" и 3-ю нормальную форму (о которой я подробно ещё здесь не написала
Методологию разработал Дэн Линстедт в 2000 году, и это стало настоящим прорывом в организации корпоративных хранилищ. Его целью было создать метод, сочетающий гибкость Кимбалла и надежность Инмона. И у него получилось!
Сегодня существует две версии Data Vault: 1.0 и 2.0. Различия между ними мы обсудим в следующих статьях, а сейчас осветим общие моменты.
Data Vault помогает справиться с проблемами, которые часто возникают при работе с большими объемами информации из разных источников.
Когда новые данные попадают в хранилище (про ETL-ELT проговорим ещё раз позже), они распределяются по Hub, Link и Satellite таблицам. Хабах хранят только уникальные бизнес-ключи. В Линках — связи между хабами, а в Сателлитах содержатся атрибуты, описывающие хабы и линки.
Главная фишка Data Vault — его гибкость. Вы можете добавлять новые данные, не ломая то, что уже построено.
Также Data Vault отлично справляется с хранением истории изменений. Вы всегда можете "отмотать" данные назад и увидеть, как они выглядели в любой момент времени. Это особенно полезно для анализа трендов или аудита.
Для аналитиков Data Vault — настоящий подарок. Он позволяет быстро получать нужную информацию, комбинируя данные из разных источников. Например, можно легко связать данные с рекламы, посещения сайта, продажи и информацию о себестоимости для глубокого анализа.
Но у Data Vault есть и свои сложности. Его внедрение требует тщательного планирования и может занять много времени. Дело в том, что Data Vault использует концепцию "бизнес-ключей" вместо суррогатных ключей, что позволяет легко интегрировать данные из разных систем. Но при этом очень усложняет первоначальное проектирование. Поэтому очень важны специалисты, которые хорошо понимают эту методологию (иначе беды не избежать
Методология особенно эффективна для больших компаний с множеством разнородных источников данных. Она помогает создать единую "версию правды" для всей организации.
Data Vault — сложный, но крутой инструмент для работы с информацией, который помогает бизнесу стать более гибким и основанным на данных.
#dwh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
В мире больших данных
Ключевые понятия Data Vault
Что ж, мы уже познакомились с Кимбаллом и Инмоном, теперь пора рассказать про Data Vault. Для начала разберем основные термины, которые нужно понимать.
Data Vault — это методология для работы с данными, объединяющая лучшие практики.…
Что ж, мы уже познакомились с Кимбаллом и Инмоном, теперь пора рассказать про Data Vault. Для начала разберем основные термины, которые нужно понимать.
Data Vault — это методология для работы с данными, объединяющая лучшие практики.…
❤1