Od Początków do Nowoczesnych Podejść

Początki

Pierwsze hurtownie danych powstały w latach 80. XX wieku. Jeżeli natomiast chodzi o bardziej szczegółowe informacje, to w Internecie mozna znaleźć różne wersje odnośnie dat, firm i osób, które uważa się za twórców pierwszych hurtowni. Według mojej wiedzy, pierwsze hurtownie danych zostały stworzone przez takie firmy jak IBM czy Tera Data.

Firma Tera Data jest uznawana za jednego z pionierów w tej dziedzinie, wprowadzając swoje rozwiązania do zarządzania bazami danych i tworząc system wspomagania decyzji biznesowych.

Natomiast Paul Murphy i Barry Devlin w 1988 opublikowali dla IBM System Jurnal artykuł „An Architecture for a Business and Information System” w którym przedstawili nowatorskie podejście do zarządzania informacją w przedsiębiorstwach, co położyło fundamenty pod rozwój nowoczesnych hurtowni danych.

W ciągu lat 90 XX wieku, koncepcje hurtowni danych zaczęły być szerzej akceptowane i wdrażane w wielu dużych organizacjach. Rozwój technologii przetwarzania danych, takich jak OLAP (Online Analytical Processing), oraz narzędzi do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL), znacząco przyspieszył adopcję hurtowni danych.

Dwa nurty

Tak jak wspomniałem na początku, wielu specjalistów podzielonych jest w kwestiach historycznych powstania hurtowni. Podział historyczny to jednak nie wszystko. Do dzisiaj świat hurtowni podzielony jest na dwa główne nurty projektowe: podejście Billa Inmona oraz podejście Ralpha Kimballa, dwóch wybitnych specjalistów w dziedzinie hurtowni danych, którzy odegrali kluczową rolę w jej rozwoju

Podejście Billa Inmona

Bill Inmon, uważany za „ojca hurtowni danych”, promuje podejście top-down, w którym hurtownia danych jest projektowana jako centralne, zintegrowane repozytorium danych dla całej organizacji. W tym modelu proces budowy hurtowni danych zaczyna się od stworzenia centralnej bazy danych, która gromadzi dane z różnych systemów operacyjnych firmy. Dane te są najpierw przekształcane i oczyszczane, aby zapewnić ich integralność i spójność.

Modelowanie danych w podejściu Inmona opiera się na strukturach relacyjnych, co oznacza, że dane są przechowywane w tabelach, które są ze sobą powiązane zgodnie z zasadami trzeciej postaci normalnej (3NF). Taki model ma na celu minimalizację redundancji i zapewnienie spójności danych. Po utworzeniu centralnej hurtowni danych, mogą być tworzone data marty (mniejsze, wyspecjalizowane hurtownie danych), które są wyodrębniane z centralnego repozytorium, aby zaspokoić specyficzne potrzeby analityczne różnych działów w organizacji.

Zaletą podejścia Inmona jest długoterminowa spójność danych i skonsolidowane źródło danych dla całej organizacji, co ułatwia utrzymanie integralności danych. Jednakże wdrożenie tego modelu może zająć dużo czasu i być kosztowne, ze względu na złożoność projektu i konieczność zainwestowania znacznych zasobów na początku.

Podejście Ralpha Kimballa

Ralph Kimball, propaguje podejście bottom-up, które koncentruje się na szybkim tworzeniu data martów, które następnie są integrowane w większą strukturę hurtowni danych. W modelu Kimballa proces budowy hurtowni danych rozpoczyna się od tworzenia data martów, które są zaprojektowane z myślą o konkretnych obszarach biznesowych, takich jak sprzedaż, marketing czy finanse.

Kimball stosuje modelowanie wymiarowe, co oznacza, że dane są organizowane w struktury takie jak schemat gwiazdy lub płatka śniegu. W schemacie gwiazdy dane faktów (liczbowe dane biznesowe) są przechowywane w centralnej tabeli faktów, która jest otoczona tabelami wymiarów (kontekstowe dane opisowe), co ułatwia szybki dostęp i analizę danych.

Podejście Kimballa ma na celu szybkie wdrożenie i uzyskanie korzyści biznesowych. Dzięki niższym kosztom początkowym i iteracyjnemu podejściu, organizacje mogą szybko reagować na zmieniające się potrzeby biznesowe. Jednakże, podejście to może prowadzić do problemów ze spójnością danych między różnymi data martami, ponieważ każdy data mart jest tworzony niezależnie. Integracja tych data martów w spójną hurtownię danych może wymagać dodatkowego wysiłku i synchronizacji.

Różnice w nurcie „Kimbalowskim” i „Immanowskim”

Spójrzmy na koniec na praktyczne przykłady zastosowania hurtowni danych w rzeczywistych organizacjach, które ilustrują różnice między podejściami Billa Inmona i Ralpha Kimballa oraz korzyści wynikające z ich implementacji.

Przykład 1: Podejście Billa Inmona – przedsiębiorstwo detaliczne

W dużym przedsiębiorstwie detalicznym, które stosuje podejście Billa Inmona, centralna hurtownia danych została zaprojektowana jako jednolite źródło danych dla całej organizacji. Dane z różnych źródeł, takich jak systemy sprzedaży, magazynowe, finansowe i marketingowe, są integrowane i przechowywane w centralnej bazie danych. Na przykład, dane transakcyjne z każdego sklepu są regularnie ładowane do centralnej hurtowni danych, gdzie są przetwarzane i oczyszczane, aby zapewnić spójność i integralność.

Zalety:

• Spójność danych: Zarządzanie jednym, zintegrowanym źródłem danych zapewnia wysoką spójność danych na poziomie całej organizacji.
• Szeroki zakres analiz: Dzięki centralizacji danych, przedsiębiorstwo może prowadzić zaawansowane analizy biznesowe, np. analizy trendów sprzedażowych na poziomie globalnym.

Wyzwania:

• Wolniejsze wdrożenie: Projektowanie i wdrożenie centralnej hurtowni danych wymaga czasu i zasobów, aby zapewnić odpowiednią strukturę danych i integrację.

Przykład 2: Podejście Ralpha Kimballa – Firma technologiczna

W firmie technologicznej, która stosuje podejście Ralpha Kimballa, hurtownia danych została zbudowana jako zestaw specjalistycznych data martów, które są skoncentrowane na konkretnych obszarach biznesowych. Na przykład, firma może mieć osobne data marts dla obszarów sprzedaży online, wsparcia technicznego i analizy zachowań użytkowników.

Zalety:

• Szybkie wdrożenie: Każdy data mart może być rozwijany niezależnie, co umożliwia szybsze wdrożenie i szybsze uzyskanie wyników biznesowych.
• Elastyczność: Firma może łatwo dostosować strukturę danych w poszczególnych data martach do specyficznych potrzeb biznesowych każdego działu.

Wyzwania:

• Spójność danych: Integracja danych między różnymi data martami może być wyzwaniem i wymaga koordynacji i synchronizacji.
• Zarządzanie danymi: Konieczność zarządzania wieloma źródłami danych może zwiększyć złożoność procesów ETL i utrzymania.