BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • EN
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы » Учебный курс по DWH

Что такое DWH и почему без них данные компании почти бесполезны

Тем, кто работает в крупном бизнесе, периодически приходится слышать три магические буквы — DWH. Узнав расшифровку этой аббревиатуры — data warehouse, можно догадаться, что это имеет отношение к данным. А вот чем DWH отличается от простых баз данных, почему вокруг них снуют рои бизнес-аналитиков и зачем вашей компании иметь такую штуку — это всё еще непонятно. Разбираемся в статье.

 

DWH — что это и в чем отличие от баз данных

Data warehouse — склад всех нужных и важных для принятия решений данных компании.

Но есть же всякие базы данных внутри фирмы, разве они не DWH? Например, СУБД с клиентами, складскими запасами или покупками. Где разница между обычной базой данных и DWH?

Разница вот в чем:

  1. Типы хранимых данных. Обычные СУБД хранят данные строго для определенных подсистем. База данных склада хранит складские запасы и ничего более. База данных кадровиков хранит данные по персоналу, но не товары или сделки. DWH, как правило, хранит информацию разных подразделений — там найдутся данные и по товарам, и по персоналу, и по сделкам.
  2. Объемы данных. Обычная БД, которая ведется в рамках стандартной деятельности компании, содержит только актуальную информацию, нужную в данный момент для функционирования определенной системы. В DWH пишутся не столько копии актуальных состояний, сколько исторические данные и агрегированные значения. Например, состояние запасов разных категорий товаров на конец смены за последние пять лет. Иногда в DWH пишутся и более крупные пачки данных, если они имеют критическое значение для бизнеса — допустим, полные данные по продажам и сделкам. То есть, по сути, это копия СУБД отдела продаж.
  3. Место в рабочих процессах. Информация обычно сразу попадает в рабочие базы данных, а уже оттуда некоторые записи переползают в DWH. Склад данных, по сути, отражает состояние других БД и процессов в компании уже после того, как вносятся изменения в рабочих базах.

 

Короче говоря, DWH — это система данных, отдельная от оперативной системы обработки данных. В корпоративных хранилищах в удобном для анализа виде хранятся архивные данные из разных, иногда очень разнородных источников. Эти данные предварительно обрабатываются и загружаются в хранилище в ходе процессов извлечения, преобразования и загрузки, называемых ETL. Решения ETL и DWH — это (упрощенно) одна система для работы с корпоративной информацией и ее хранения.

 

Что дают DWH-решения для BI и принятия решений в компании

Понятное дело, что просто так тратить деньги и время на консервирование кучи разных записей, которые и так можно накопать в других базах данных, никто не станет. Ответ заключается в том, что DWH необходима для того, чтобы делать BI — business intelligence.

Что такое BI с DWH? Бизнес-аналитика (BI) — это процесс анализа данных и получения информации, помогающей компаниям принимать решения.

Допустим, у вас в онлайн-магазине упала выручка. Менеджеры зовут на помощь бизнес-аналитика и просят его разобраться. Тот идет в DWH, вынимает оттуда данные по продажам, выручке, количеству пользователей, расходам — и собирает отчет, который в подробностях и с цифрами говорит о причинах падения финансовых показателей. Менеджеры внимательно смотрят на эту информацию и принимают решения по реорганизации ассортимента товаров и маркетинговых политик.

Если бы такого аналитического отчета не было — управленцам пришлось бы искать проблему наугад.

Логичный вопрос: казалось бы, зачем держать для этого всего DWH? Аналитики вполне могут ходить в базы данных разных систем и просто выдергивать оттуда то, что им надо.

Ответ: так, конечно, тоже можно делать. Но — не нужно. И вот почему:

  1. Доступ к нужным данным. Если компания большая, на получение данных из разных источников нужно собирать разрешения и доступы. У каждого подразделения в такой ситуации, как правило, свои базы данных со своими паролями, которые надо будет запрашивать отдельно. В DWH все нужное уже будет под рукой в готовом виде. Можно просто пойти и дернуть там необходимую статистику.
  2. Сохранность нужных данных. Данные в DWH не теряются и хранятся в виде, удобном для принятия решений: есть исторические записи, есть агрегированные значения. В операционной базе данных такой информации может и не быть. Например, админы уж точно не будут хранить на складском сервере архив запасов за 10 лет — БД склада в таком случае была бы слишком тяжелой. А вот хранить агрегированные запасы со склада в DWH — это нормально.
  3. Устойчивость работы бизнес-систем. DWH оптимизируется для работы аналитиков, а эти ребята могут запрашивать очень большие объемы информации. Если они будут делать это с помощью DWH — ничего страшного, даже если их запрос будет обрабатываться очень долго. А если запросить слишком много записей с боевой базы данных сервера — он может уйти в отказ до конца выполнения запроса от аналитики и создать проблемы для других систем. DWH исключает риск того, что аналитики что-то повесят или сломают.

 

Для работы с большими данными используют различные решения, обрабатывающие информацию из DWH. SAS, VK Cloud Solutions (бывш. MCS) и другие компании предлагают различные варианты коробочных и облачных решений под такие задачи.

 

Почему бизнес-аналитика невозможна без DWH

DWH и бизнес-аналитики переводят управление компаниями из искусства в науку. Имея под рукой результаты измерений по сотням показателей, можно выдвигать гипотезы и ставить эксперименты. Правильные решения легко подтверждаются объективными цифрами, которые достают аналитики из DWH.

Оптимальные управленческие решения — это не всегда максимизация прибыли. Это еще и выращивание новых производственных мощностей, минимизация негативного влияния на экологию, достойное качество жизни сотрудников, лояльность клиентов и стабильность бизнеса в долгосрочной перспективе. Все эти, казалось бы, сложные и эфемерные показатели можно анализировать с помощью BI и данных из DWH.

Без DWH и аналитиков управление бизнесом превращается в слепую езду по льду — возможно, при определенной сноровке вы попадете куда надо, но шансов улететь в сугроб или в столб все же куда больше.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • МТ-Систем

    Анализ продаж, закупок и складских запасов с выводом объединенных ключевых показателей; отчетность в соответствии с корпоративным стандартом; инструментарий генерации пользователями собственных отчетов.

  • Деньга
    Разработка концепции для консолидация финансовой отчетности по филиалам компании;
    Разработка концепции создания матрицы данных для отслежевания поведения клиентов, вплоть до уровня транзакций
    Написание технической документации;
    Поддержка пользователей.
  • Swedwood

    Анализ существующей архитектуры QlikView и статистики использования; Разработка рекомендаций по оптимизации структуры документов и модели данных QlikView; Установка инструмента анализа статистики использования отчетов на основе данных логов

  • Sheetrock Danogips

    Анализ деятельности компании в разрезах: товарная иерархия, клиенты, сотрудники

    Финансовый анализ

    Внедрение решения BusinessQlik for Manufacturing.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru