Что должен знать бухгалтер о хранении данных

Марк Левин, Джоэль Сигель

Начало в выпусках: #126, #127, #128, #129

В кратком изложении

Витрины данных

Некоторые крупные организации стремятся к созданию эффективной общей базы данных, но спроектировать и реализовать единое хранилище, отвечающее всем потребностям, они не в состоянии. Такая база требует большой мощности и обходится очень дорого. Число пользователей в системе увеличивается, и борьба за информацию ограничивает доступ и создает задержки.

Одно из решений - создать витрины данных (Data Marts), которые обслуживают потребности конкретных отделов компании и в будущем могут быть интегрированы в единое хранилище. При этом информацию в витрине данных одного отдела можно настроить в соответствии с потребностями другого.

Один из способов - создать в отделах независимые витрины данных, а затем подключить их к центральному хранилищу. Другой - одновременно создать и хранилища, и витрины с целью объединить их будущем.

Преимущества

Витрины данных:

• дают пользователям в отделах прямой доступ к необходимым данным;
• позволяют отделам организовать поступление данных из хранилища с учетом своих конкретных требований;
• повышают качество доступа к данным (меньше транзакций - быстрее реакция системы);
• облегчают настройку данных в соответствии с требованиями пользователя;
• снижают затраты на единицу обработки и хранения, а также на реализацию в целом.

Типы Data Marts

Билл Инмон (Bill Inmon) и другие выделяют три общих типа витрин данных:

• те, что содержат подмножества или сводки данных из хранилища;
• те, что используют многомерную оперативную аналитическую обработку (MOLAP);
• те, что используют реляционную оперативную аналитическую обработку (ROLAP).

Первая категория в объяснении не нуждается.

Свойства второй категории: кубовидная структура хранения данных, сравнительно простая реализация, быстрое реагирование и обработка, гибкость. MOLAP идеальна для финансовых приложений, где нужны точные расчеты.

Третья категория: информация хранится в реляционной базе данных; функций значительно больше, чем у MOLAP (например, обработка и фактических, и обобщенных данных, поддержка многих типов информации). Витрины ROLAP допускают усовершенствование "железа", совместимы с различными программами, могут использоваться и для структурированной, и для творческой обработки.

Выбирая между витриной и хранилищем данных, следует исходить из конкретных потребностей компании. Многие специалисты, впрочем, считают, что и то, и другое обеспечит превосходный анализ информации.

Marc Levine - доктор наук, дипломированный бухгалтер, профессор в Queens College.

Joel Siegel - доктор наук, дипломированный бухгалтер, профессор в Queens College.