Витрина данных – это один из срезов хранилища данных, являющийся массивом тематической информации, направленной на удовлетворение запросов одного отдела/департамента/службы и др. Иными словами, витрина – это пул тематических сведений, которые относятся к одному направлению работы компании. Например, маркетингу, продажам, HR или финансам. 

Несмотря на специфичное название, витрины не предоставляют информацию, а хранят в себе внутрикорпоративные данные. Кроме того, это достаточно небольшие по объему хранилища либо и вовсе его часть, которая используется конкретной структурной единицей. Обязательное условие: если в корпоративной системе две или больше витрин, то содержащиеся в повторяющихся секциях данные, должны быть идентичными. 

История

Появление и развитие витрин очень плотно связано с OLAP – технологией обработки данных. Их история (формально, не концептуально) началась в 1993 году благодаря Теду Кодду. Однако в дальнейшем выяснилось, что такие системы неудобны для их использования в качестве посредника между транзакционными системами. Возникла потребность в некой платформе, которая будет хранить аналитические данные. Были созданы ХД – хранилища данных (Data Warehouse). Но накопление важной и конфиденциальной информации, а также географическая распределенность стали точкой преткновения: потенциальные финансовые потери вследствие несанкционированного доступа, невозможность быстрого реагирования и обслуживания. 

Выходом стало создание витрин данных (Data Mart), которые содержали в себе необходимое количество информации из ХД. Их наполнение могло происходить в часы снижения активности пользователей, в случае повреждения или сбоев все данные можно восстановить благодаря искомому хранилищу. 

Преимущества витрин данных:

• оптимизация времени отклика пользователя за счет уменьшения объема данных;
• упрощенный доступ к часто запрашиваемым данным;
• более дешевое внедрение по сравнению с полноценным ХД;
• высокая гибкость по сравнению с “тяжелыми” хранилищами;
• содержащиеся данные “разбиты” по секциям;
• нет необходимости использовать высокомощную технику;
• данные могут быть сегментированы и храниться на различных аппаратных/программных платформах;
• проектирование витрин технологически легче, чем комплексных хранилищ.

Однако есть и свои минусы, где главный – отсутствие обеспечения целостности и непротиворечивости хранимых в витрине данных.

Типы витрин

Существует несколько типов витрин:

• Зависимые

Источником такой витрины является хранилище данных. Такой тип позволяет объединить все бизнес-данные в единое ХД. В случае, если требуется одна или несколько витрин, зависимость будет обеспечивать согласованность и интеграцию во все системы хранения данных.

Зависимые витрины данных могут строиться с использованием двух подходов. При первом корпоративное ХД и сами витрины создаются так, чтобы при необходимости пользователь мог получить доступ и туда, и туда. Во втором – результаты ETL хранятся во временной области хранения вместо физической базы данных, поэтому пользователь может получить доступ только к витрине данных.

• Независимые

Такой тип создается без использования центрального хранилища данных и рекомендуется для небольших подразделений или групп внутри организации. Независимые витрины получают данные непосредственно из операционного источника/внешнего источника. Однако существует вероятность дублирования информации на нескольких витринах. Из-за того, что данные витрин не консолидируются, нет полной картины работы компании.

Кроме двух классических типов, существует еще один, называемый гибридной витриной данных. Он объединяет входные данные из других источников, кроме центрального хранилища данных, и поддерживает большие структуры хранения.