Другое

Системный аналитик DWH и его отличия от других подобных профессий

Lorem ipsum dolor

Аналитик DWH — это специализированный системный аналитик, который выполняет практически те же функции, но с ориентацией на DWH.

DWH — это Data WareHouse, по своей сути это специализированная система управления и обработки данных в бизнес-кругах. Почему именно в бизнесе? Потому что там в базы данных стекается информация различного рода, но не вся она одинаково полезна для бизнес-решений. Поэтому такую информацию делят: в DWH-хранилища отправляют только ту информацию, которая необходима будет компании для принятия важных стратегических бизнес-решений.

 

DWH и обычные базы данных

Прежде чем объяснить, кто такой аналитик DWH, важно отметить основные отличия между обычными базами данных и DWH.

Итак, эти два вида хранилищ отличаются между собой по следующим пунктам:

  1. Тип сохраняемых данных. В обычных базах данных может храниться абсолютно любая информация с тем лишь ограничением, что в отдельной БД может храниться какая-то определенная тема данных. В DWH хранится важная информация, которая необходима для принятия решений, а это значит, что в ней нет строгой тематики, там лишь то, что остро необходимо. Поэтому можно констатировать, что в DWH будут храниться «сливки» важной информации сразу из нескольких других БД.

  2. Объем сохраняемых данных. Обычные базы данных сохраняют только актуальную информацию касаемо деятельности компании. Поэтому объем сохраняемой информации будет не очень велик, если сравнивать с DWH. Потому что в DWH она нужна для анализа. А чтобы анализ был успешным, нужно сохранять прошлые достижения и показатели компании, чтобы было с чем сравнивать. А это значит, что в DWH могут храниться большие объемы данных, включающие в себя все самое важное с момента создания компании.

  3. Размещение в рабочем процессе. Любая информация, поступающая от бизнеса компании, попадает сначала в обычную базу данных. Потом ее анализируют и самое важное отправляют в DWH для хранения и дальнейшего анализа.

Получается, что DWH не участвует в хранении оперативной информации — в нее попадают только уже предварительно проанализированные сведения из разных баз данных для дальнейшей работы с ними.

 

Нужны ли базы DWH бизнесу?

У вас может сложиться такое впечатление, что DWH — это просто дублирование информации, которая и так есть в других базах данных. Для чего она нужна, если можно извлечь ту же самую информацию из других БД?

Совершенно верно происходит дублирование, но только самой важной информации. Когда бизнес небольшой, то, возможно, ему и не нужны DWH-базы. Но если бизнес крупный, то и объемы обрабатываемой информации просто огромны. Однако для принятия решений не нужно столько сведений, нужна лишь определенная информация. Если такую информацию не хранить отдельно, то, когда она срочно понадобится, ее придется извлекать из десятков или сотен других БД. Но не просто извлекать, а еще и анализировать, чтобы привести к «человеческому» виду и чтобы с ней можно было работать. На это нужно будет большое количество времени. Чтобы не терять его в моменты принятия решений, крупные компании постепенно формируют DWH-базы, где в любой момент будет все, что нужно для принятия решений. Это экономит много времени, а значит, и деньги.

DWH дают компаниям следующее:

  1. Быстрый доступ к необходимым данным. Разница в скорости доступа к данным с DWH и без DWH ощущается с ростом компании. Чем крупнее компания, тем медленнее у нее будет доступ к необходимым данным без DWH.

  2. Хранение. В DWH хранится вся важная информация о компании, которая не «затеряется» в тоннах информационного мусора.

  3. Устойчивость к отказам. Когда разрабатывают DWH, то их изначально готовят к тому, что в них будет храниться большое количество сведений и с этим «большим количеством» нужно будет оперативно работать. То есть DWH изначально подготавливают к большим нагрузкам.

Современный большой бизнес строится на аналитике. Бизнес-аналитика невозможна без DWH и специалистов, работающих с такими данными. Поэтому важность DWH для большого бизнеса даже не обсуждается. Однако, чтобы такие базы данных приносили бизнесу эффективность и успех, в компании должен быть «сильный» аналитик DWH.

 

Аналитик DWH

Аналитик DWH — это специалист, который умело оперирует бизнес-данными и способен на их основе оптимизировать эффективность работы компании. Для этого аналитик DWH должен уметь не только хорошо обрабатывать данные, но и быть экспертом в той области, где функционирует компания, в которой он работает.

Аналитик DWH востребован наряду с бизнес-аналитиками и системными аналитиками. Современный бизнес «обрастает» большим объемом различных данных в геометрической прогрессии. С этими данными нужно эффективно работать, чтобы бизнес мог двигаться вперед. В зависимости от объема данных, размера компании и потребностей в анализе, бизнес вынужден нанимать для работы с данными какого-либо из аналитиков. Сегодня мы обсудим, кто такой аналитик DWH.

 

Кто такой аналитик DWH

Основная задача аналитика DWH — это работа с уже полученными данными для баз данных типа DWH. Он должен уметь:

  • собирать, выявлять, извлекать, анализировать и правильно использовать данные для DWH-хранилищ;

  • выявлять потребности бизнеса в данных, которыми он управляет;

  • правильно распределять данные в DWH;

  • подготавливать необходимые отчеты по требованию вышестоящего руководства;

  • следить за целостностью и сохранностью DWH-баз;

  • работать со специализированным программным обеспечением и языками программирования для DWH-баз;

  • визуализировать отчеты для понимания «не профессионалами»;

  • работать с современными методиками и инструментами для описания бизнес-процессов;

  • и др.

Необходимые навыки и умения аналитика DWH формируются требованиями компании, где он работает. Но в общем аналитик DWH должен понимать аналитические процессы, уметь работать с базами данных типа DWH и отлично знать сферу деятельности компании, где он трудится.

 

Заключение

Аналитик DWH — это специальность, которой нельзя просто так обучиться с нуля, пройдя какой-либо курс. Это профессия, которая постигается с опытом. Обычно в нее приходят из других направлений аналитиков, получив там отличный опыт.

Схожие статьи

Так вот почему это называется Bluetooth!
Другое

Так вот почему это называется Bluetooth!

OpenCV поиск по шаблону. Примеры кода и объяснение с комментариями
Другое

OpenCV поиск по шаблону. Примеры кода и объяснение с комментариями

Как придумать идею для игры? Ищем вдохновение и свежие идеи
Другое

Как придумать идею для игры? Ищем вдохновение и свежие идеи

Что значит крутой программист или как стать успешным с нуля
Другое

Что значит крутой программист или как стать успешным с нуля