Отметим, что передача данных из трансакционных систем в аналитические приложения может производиться как последовательно, через все обозначенные ярусы аналитической пирамиды, так и более коротким путем, минуя один или несколько уровней (это отражено на схеме в виде стрелки «Bypass» – прямая передача). Способ передачи данных зависит как от технических возможностей программных продуктов, так и от того, каким образом предполагается использовать те или иные данные.
Казалось бы, трансакционные системы, располагающие всей первичной информацией, могут применяться в качестве самодостаточных аналитических средств. Это действительно так, но только в случае, если речь идет об анализе на уровне отдельных операций. Но если аналитические задачи выходят за рамки управления операциями, на уровни тактического и стратегического управления, то такие задачи должны опираться на агрегированную информацию, сформированную на основе первичных данных из разных трансакционных систем. Кроме того, важным требованием к аналитике является многовариантность (возможность формирования и оценки разных сценариев, в том числе гипотетических), что также не обеспечивается трансакционными системами. Поэтому для решения многих аналитических задач (в том числе для стратегического анализа и управления) рекомендуется использование систем, расположенных на других, более высоких уровнях аналитической пирамиды.
Системы бизнес-интеллекта
Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence – BI) является довольно емким и объединяет различные средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди BI-систем можно выделить такие составляющие, как хранилища и витрины данных, инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP-системы), средства обнаружения знаний, а также средства формирования запросов и построения отчетов. Важную роль среди BI-систем играют хранилища данных, обеспечивающие сбор, упорядочение и хранение больших объемов информации, полученной из разных источников. Поэтому рассмотрение среднего звена аналитической пирамиды целесообразно начать именно с хранилищ данных.
Хранилища данных (data warehouse – DW) находятся на следующем после трансакционных систем уровне аналитической пирамиды. Один из авторитетных специалистов в этой области, Билл Инмон (Bill Inmon), определяет хранилища данных как «предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, используемые для поддержки принятия управленческих решений» [Inmon, 1992, p. 29]. Ценность хранилищ данных заключается в том, что они представляют собой крупные базы данных масштаба предприятия, которые содержат определенную информацию и обеспечивают ее оперативное представление в виде, удобном для пользователя или дальнейшей обработки другими аналитическими системами. Часто хранилища данных обладают структурой, учитывающей отраслевую специфику деятельности организации. Однако даже такая структура не всегда способна обеспечить необходимые возможности анализа больших объемов данных, особенно в режиме реального времени. Эта проблема решается на следующих уровнях иерархии – на уровнях витрин данных и OLAP-систем.
