Хранилище данных хранит интегрированные данные из множества источников для анализа. Это не производственная база данных. Производственные системы обеспечивают работу бизнеса. Хранилище поддерживает отчетность и принятие решений. Данные поступают из исходных систем в хранилище через конвейеры ETL или ELT. Хранилище очищает, преобразует и организует данные в схему, оптимизированную для запросов. Аналитики и инструменты бизнес-аналитики запрашивают данные из хранилища, а не из производственных систем.

Архитектура разделяет рабочие нагрузки. Выполнение ресурсоемкого аналитического запроса к производственной базе данных замедляет работу приложений, используемых клиентами. Хранилище данных изолирует эту нагрузку. Оно также интегрирует данные. Заказы клиентов, заявки в службу поддержки и активность в интернете хранятся в разных системах. Хранилище данных объединяет их. Именно это единое представление позволяет получить ценную информацию. Традиционные хранилища данных работали на специализированных устройствах от Teradata, Oracle и IBM. Облачные хранилища данных, такие как Snowflake, BigQuery и Redshift, изменили экономику. Они разделяют хранилище и вычислительные ресурсы, масштабируются эластично и взимают плату за использование. Барьер для входа снизился. Теперь небольшие компании могут позволить себе возможности хранения данных, которые раньше требовали больших капиталовложений. Технология изменилась. Цель осталась прежней: хранение интегрированных данных для анализа.

Характеристики склада

• Предметно-ориентированный подход — организация работы вокруг бизнес-областей.
• Интегрированный — объединяет данные из нескольких источников.
• Изменяющийся во времени — сохраняет исторические данные
• Энергонезависимая память — данные загружаются и считываются, а не обновляются на месте.
• Оптимизировано для выполнения запросов — индексы, разделы, столбцовое хранение данных.

Склад — это библиотека. Исходные системы — это авторы. Аналитики — это читатели. Склад организует коллекцию.