Хранилища данных - статьи



         

Возможные заблуждения и рекомендации по их разрешению


1. Хранилище данных — это OLAP.

OLAP является аналитическим инструментом и одним, но далеко не единственным средством анализа данных в хранилище. Важно отметить, что средства OLAP могут быть использованы и вне хранилища. OLAP-анализ данных, находящихся в своих источниках, может быть произведен без их извлечения и загрузки в хранилище. Однако эффективность многомерного анализа при наличии хранилища данных резко возрастает.

Во избежание разночтений полезно провести демонстрацию конкретного OLAP-средства и на концептуальном уровне представить архитектуру хранилища данных. Обычно это позволяет определить единые понятия, необходимые для дальнейшего развития проекта.

2. Построение хранилища данных — задача только информационных технологий.

Хранилище данных можно построить исключительно в тесном контакте ИТ- и бизнес-подразделений. Дело в том, что ИТ-специалисты компетентны в вопросах структуры источников данных и методов доступа к ним, а представители основных подразделений лучше понимают потребности бизнеса.

Необходимо, чтобы конкретный заказчик внутри банка обладал достаточными полномочиями для поддержки проекта. Рекомендуется сформировать рабочую (проектную) группу или комитет, ответственный за создание и развитие хранилища данных.

3. Загрузка данных — это просто.

Недооценка сложности процедур загрузки данных приводит к провалу большей части проектов, которые банки начинают делать самостоятельно.

Существует возможность минимизировать риски, связанные с загрузкой данных, за счет четкой формализации целей и задач проекта и исследования информационных источников на предмет достаточности и согласованности данных для решения поставленных задач. Благодаря этому можно с самого начала выявить потенциальные трудности, связанные с исходными данными, и скорректировать потребности бизнеса, а также произвести нужные доработки в информационных системах.

4. Сначала загрузим все в хранилище, а уж затем определим цели.

Загрузка данных — достаточно сложный процесс.


Содержание  Назад  Вперед