Хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников. Он предназначен для анализа, составления отчетов и интеграции данных транзакций из разных источников.

Рассмотрим сильные и слабые стороны самых популярных методологий.

Звезды Кимбалла

Данная методология ориентирована на пользователя. Метод моделирования данных начинается с создания таблиц фактов(показатели) и измерений(атрибуты метрик из фактов).

В архитектуре данные копируются из одной бд в другую, в так называемую область подготовки данных, далее строятся витрины

Достоинства:

• Хорошая производительность извлечения данных, благодаря особенности строения хранилища

• Прямой доступ пользователей в хранилище.

• Простота в использовании

Недостатки:

• Затруднен процесс расширяемости системы

• Отсутствие целостного хранилища данных

• Затруднен процесс обработки изменений в хранилище

Хранилище данных по Инмону

Нацелена на it-специалистов. Имеет несколько уровней организации данных.

Оперативный уровень – данные из систем обработки транзакций, предназначен для поддержки функционирования организации

Хранилище с атомарными данными – данные приводятся к единообразию из оперативного уровня.

Ведомственный уровень – данные поступают из атомарного уровня, в зависимости от специфики, сильно или слабо агрегированы.

Индивидуальный уровень – временный характер, проверка гипотез.

Достоинства:

• Целостность данных в витринах

• Единое хранилище данных

• Быстрота создания хранилища при помощи итерационного метода

• Высокая степень детализации данных

• Централизированное управление организацией

Недостатки:

• Отсутствие прямого доступа в хранилище данных

• Сложность использования для обычных пользователей

• Затраты ресурсов на техническую поддержку

Data Vault

Это гибрид между Кимбаллом и 3НФ.

Составляющие:

• Хаб – таблица, хранящая основное представление бизнес-сущности с функциональной позиции предметной области. Хаб состоит из уникального и неизменяемого бизнес ключа(guid).

• Связь – таблица, которая соединяет и масштабирует систему.

• Спутник – таблица с описанием информацией ключа хаба.

Достоинства:

• Гибкость и расширяемость.

• Agile-подход. Новые данные подключают к существующей модели, не ломая и не модифицируя существующую структуру.

Недостатки:

• Обилие joinов. За счет большего кол-ва операций join запросы могут быть медленнее

• Избыточность. Создание прослойки перед витринами в разы увеличивает таблицы

Anchor Modeling

Нацелена на разработку ХД в условиях Big Data. Высокая нормализация данных.

Состоит из:

• Якорь – набор бизнес-ключей

• Атрибут – дополнительные сведения о якорях.

• Связь – отношение между якорями

• Узел – неизменяемый набор значений.

Каждый объект имеет собственную таблицу.

Достоинства:

• Удобная графическая нотация

• Гибкое моделирование

• Возможность многократного использования

• Простота обновления данных и параллельны доступ

• Эффективное хранение

Недостатки:

• Множество соединительных операций

• Сложность в использовании системы обычными пользователями

Таким образом, каждая из методологий имеет свое направление, особенности, сильные и слабые стороны, при выборе подходящей нужно исходить из потребностей и баланса