Hurtownia danych – co to jest i jak działa?

Hurtownia danych to serce analityki biznesowej, które bije dzięki zaawansowanym technologiom przetwarzania i przechowywania danych. Jak działa i jak dzięki niej uzyskać przewagę konkurencyjną?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym są hurtownie danych i jaka jest ich historia?
• Jak działa hurtownia danych?
• Jakie są zastosowania hurtowni danych?
• Jak wdrożyć hurtownię danych?
• Jakie są zależności między hurtownią danych a innymi rodzajami baz danych?
• Jakie są zalety hurtowni danych?

Hurtownia danych – definicja i historia

Hurtownia danych to zaawansowany system informatyczny, który gromadzi, przechowuje i zarządza dużymi ilościami danych z różnych źródeł w jednym centralnym repozytorium. Jest zaprojektowana tak, aby wspierać procesy analityczne i raportowe w organizacji, umożliwiając kompleksową analizę danych i podejmowanie decyzji na podstawie zintegrowanych i historycznych informacji^{[1] [2]}.

Hurtownie danych są zoptymalizowane do szybkiego wykonywania złożonych zapytań i analiz, często z wykorzystaniem dużych ilości danych historycznych. Są też ważnymi elementami w systemach Business Intelligence, ponieważ dają organizacjom dostęp do skonsolidowanych informacji, które mogą być wykorzystane do generowania raportów czy analizy trendów^[3].

Hurtownia danych to centralne repozytorium, które gromadzi i przechowuje duże ilości danych z różnych źródeł, umożliwiając zaawansowaną analizę i raportowanie.

Definicja hurtowni danych

Historia hurtowni danych sięga lat 80. XX wieku, kiedy to organizacje zaczęły zdawać sobie sprawę z potrzeby efektywnego zarządzania dużymi ilościami danych z różnych źródeł. Początków należy szukać w pracach Billa Inmona, który jest uznawany za „ojca hurtowni danych” – w 1990 roku Inmon opublikował swoje pierwsze prace na temat architektury hurtowni danych, definiując ją jako „zbiór zintegrowanych, zorientowanych na tematy, zmiennych w czasie i niemutowalnych (czyli niezmiennych) danych, które wspierają procesy podejmowania decyzji”^[4]. Jego podejście koncentrowało się na integracji danych z różnych systemów operacyjnych w celu stworzenia spójnej bazy danych, która mogła być używana do analizy i raportowania.

Równocześnie z pracami Inmona, Ralph Kimball rozwijał alternatywne architektury hurtowni danych, koncentrując się na budowie hurtowni danych z wykorzystaniem mniejszych, zorientowanych na użytkownika „kostek danych” lub „składnic danych”; propagował on podejście oparte na modelowaniu wymiarowym, które umożliwiało łatwiejszą i szybszą analizę^[5].

Lata 90. XX wieku to okres dynamicznego rozwoju technologii hurtowni danych, zarówno pod względem architektury, jak i narzędzi wspierających procesy ETL (Extraction, Transformation, Loading), które były niezbędne do przekształcania i ładowania danych z różnych źródeł do hurtowni. Powstały wtedy również pierwsze komercyjne systemy hurtowni danych oferowane przez firmy takie jak IBM, Oracle, Microsoft i Teradata^{[6] [7]}.

W latach 2000. i późniejszych hurtownie danych ewoluowały z rozwojem technologii i wzrostem ilości generowanych danych. Pojawiły się rozwiązania oparte na cloud computingu, takie jak Amazon Redshift, Google BigQuery i Microsoft Azure SQL Data Warehouse^[8]. Obecnie hurtownie danych są integralną częścią ekosystemów danych w organizacjach i korzystają m.in. z uczenia maszynowego i Big Data^{[9] [10]}.

Działanie hurtowni danych

Hurtownia danych do działania wykorzystuje następujące elementy^{[11] [12]}:

• Źródła danych to systemy operacyjne i aplikacje, z których hurtownia danych czerpie informacje – mogą to być systemy ERP, systemy CRM, bazy danych, pliki CSV, dane z Internetu czy aplikacje mobilne.
• Proces ETL (Extract, Transform, Load) obejmuje trzy etapy: Extract (ekstrakcja) to pobieranie danych ze źródeł danych; Transform (transformacja) to przekształcanie danych w celu zapewnienia ich spójności, czyszczenia, agregacji i formatowania; Load (ładowanie) to wprowadzanie przetworzonych danych do hurtowni danych.
• Centralne repozytorium danych to główna baza danych, w której przechowuje się zintegrowane i przetworzone dane. Jest ono zoptymalizowane pod kątem wydajności, aby szybko wykonywać zapytania analityczne.
• Metadane to dane opisujące inne dane, co jest ważne w zarządzaniu hurtownią danych. Obejmują informacje o strukturze danych, źródłach danych, transformacjach, mapowaniach i zależnościach między danymi.
• Składnice danych (ang. data marts) to wyspecjalizowane, zorientowane na konkretne dziedziny bazy danych, które zawierają dane wybrane i przetworzone z centralnego repozytorium. Wspierają one specyficzne potrzeby analityczne różnych działów w organizacji.
• Narzędzia OLAP (ang. online analytical processing, przetwarzanie analityczne online) umożliwiają interaktywną analizę wielowymiarową danych z hurtowni. Użytkownicy mogą tworzyć raporty, analizy, wykresy i tabele przestawne, aby eksplorować dane w różnych wymiarach i perspektywach.
• Narzędzia Business Intelligence to aplikacje i technologie, które umożliwiają przekształcanie danych w raporty, systemy wspomagania decyzji i analizy predykcyjne, czyli przekształcają je w wiedzę biznesową.
• Warstwa dostępu do danych obejmuje interfejsy i mechanizmy, które umożliwiają użytkownikom końcowym dostęp do danych w hurtowni. Mogą to być m.in. interfejsy SQL i interfejsy API.

Hurtownie danych dobrze jest często aktualizować, aby zawierały najnowsze dane z systemów operacyjnych. Można to robić w trybie wsadowym (ang. batch processing) lub w czasie rzeczywistym (ang. real-time processing), w zależności od potrzeb organizacji.

Zastosowania hurtowni danych

Hurtownie danych stosuje się w różnych sektorach^{[13] [14]} – przykładowo w sektorze finansowym i ubezpieczeniowym wykorzystuje się je do analizy trendów rynkowych, zachowań klientów oraz wzorców ryzyka. Instytucje finansowe korzystają z nich, żeby monitorować transakcje w celu wykrywania oszustw.

W e-commerce hurtownie danych mogą być stosowane do analizy wzorców zakupowych klientów, co pozwala optymalizować zapasy, strategie cenowe i kampanie marketingowe. Korzysta się z nich również w sektorze produkcyjnym, gdzie służą do monitorowania procesów produkcyjnych, zarządzania łańcuchem dostaw i optymalizacji procesów logistycznych.

Hurtowni danych używa się także w sektorach publicznych – w opiece zdrowotnej stosuje się je do integracji danych pacjentów z różnych źródeł, a w administracji publicznej mogą wspierać procesy decyzyjne.

Wdrożenie hurtowni danych

Wdrożenie hurtowni danych zaczyna się od określenia wymagań biznesowych organizacji. Wymaga to identyfikacji najważniejszych źródeł danych oraz ustalenia celów analitycznych i raportowych. Na tym etapie trzeba też określić, jakie dane będą gromadzone, jakie analizy będą przeprowadzane oraz jakie raporty będą potrzebne.

Po zdefiniowaniu wymagań można przejść do zaprojektowania architektury hurtowni danych, co wymaga wyboru technologii i narzędzi, które będą wykorzystywane do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych, a także do przechowywania i analizowania danych. Jednocześnie należy stworzyć model danych, w którym zostaną określone struktury tabel, relacje między nimi oraz schematy wymiarowe.

Następnie można przejść do implementacji procesu ETL – zapewnia on, że dane w hurtowni są czyste, zintegrowane i gotowe do analizy. Często wymaga to tworzenia skomplikowanych mapowań i reguł transformacji, a także mechanizmów monitorowania i logowania, aby śledzić jakość danych i proces ich przetwarzania. Po załadowaniu danych do hurtowni można skonfigurować narzędzia analityczne i raportowe, z których będą korzystać użytkownicy końcowi – z tego względu nie należy zapominać o ich przeszkoleniu.

Ostatnim etapem jest uruchomienie hurtowni danych oraz jej optymalizacja. Wymaga to monitorowania wydajności systemu, zarządzania bezpieczeństwem i dostępem do danych oraz regularnych aktualizacji systemu. Dobrze jest też bieżąco aktualizować dane w hurtowni.

Hurtownia danych a inne rodzaje baz danych

W kontekście hurtowni danych warto jeszcze rozważyć jej relacje z innymi rodzajami baz danych^{[15] [16]}, takimi jak np.:

• Baza danych to system zarządzania danymi używany do przechowywania i zarządzania bieżącymi danymi operacyjnymi organizacji. Optymalizuje się je pod kątem transakcyjności, więc są one przystosowane do obsługi dużej liczby krótkich, równoczesnych transakcji, takich jak wstawianie, aktualizacja i usuwanie rekordów. Przykładami baz danych są systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) takie jak MySQL, Oracle i SQL Server. Baza danych i hurtownia danych mogą współpracować, gdy dane operacyjne są regularnie kopiowane do hurtowni danych w celu przeprowadzania analiz.
• Jezioro danych to system przechowywania danych, który gromadzi surowe, nieustrukturyzowane i półstrukturyzowane dane w ich natywnej formie. Mogą one przechowywać ogromne ilości różnorodnych danych, od plików tekstowych po dane multimedialne, bez konieczności ich wcześniejszego przetwarzania. Często dane z jeziora danych mogą być przetwarzane i ładowane do hurtowni danych w celu dalszej analizy.
• Tematyczna hurtownia danych to wyspecjalizowana, mniejsza hurtownia danych zorientowana na konkretne potrzeby analityczne określonego działu lub grupy użytkowników w organizacji, takich jak marketing, sprzedaż czy finanse. Może być zależna (czyli pochodzić z centralnej hurtowni danych) lub niezależne (czyli samodzielna). Tego typu hurtownie danych dają szybszy dostęp do specyficznych danych i są łatwiejsze w implementacji i zarządzaniu w porównaniu do pełnoskalowych hurtowni.

Zalety hurtowni danych

Hurtownie danych umożliwiają integrację danych z różnych źródeł, dzięki czemu można prowadzić analizy, które uwzględniają wszystkie aspekty działalności, co przekłada się na większą skuteczność decyzji biznesowych. Oprócz tego dają wgląd w historię – możliwość przechowywania danych historycznych umożliwia ich analizę w dłuższym okresie, co pozwala identyfikować trendy i wzorce.

Hurtownie danych dzięki wbudowanym intuicyjnym narzędziom analitycznym i raportowym pozwalają użytkownikom bez specjalistycznej wiedzy technicznej samodzielnie tworzyć raporty i analizy, co zwiększa produktywność pracy. Wspiera to kulturę danych w organizacji i zapewnia, że decyzje podejmuje się na podstawie analiz danych.