Data Warehouse = DWH = Хранилище данных (rus) – это специальная аналитическая база данных, предназначенная для подготовки аналитических отчетов или построения дальнейшей бизнес-аналитики в OLAP-кубах (OLAP-системах). Данные в DWH-хранилище, как правило, поступают путем прямого импорта из корпоративных учетных систем различного назначения (OLTP-систем), например:

• ERP – основная корпоративная учетная система (как правило: 1С, NAV, SAP)
• CRM – система управления взаимоотношениями с клиентами
• HR – система управления персоналом
• ECM (СЭД) – система электронного документооборота
• и т.п.

Структура базы данных DWH чаще всего состоит из трех типов таблиц:

Microsoft Excel – это, пожалуй, самый мощный инструмент для анализа данных на сегодняшний день. Excel позволяет эффективно анализировать «внутренние» данные, которые попали в Excel путем прямого ввода или копирования, а также, внешние данные, которые поступают из внешних источников – как правило, баз данных. Основным и самым популярным инструментом анализа в Excel являются Сводные таблицы. А самым полноценным и продвинутым источником внешних данных для Excel является «родная» платформа Microsoft SQL Server. И, соответственно, когда Excel работает с внешними данными из Microsoft SQL Server, то этот подход принято называть Бизнес-аналитикой на платформе Microsoft BI.

Для понимания, что такое внешние источники данных, давайте сначала рассмотрим внутренние источники данных.

К внутренним источникам данных относятся:

Что такое BI (Business Intelligence)?

Business Intelligence = BI = Бизнес – аналитика (rus) — это набор IT-технологий для сбора, хранения и анализа данных, позволяющих предоставлять пользователям достоверную аналитику в удобном формате, на основе которой можно принимать эффективные решения для управления бизнес-процессами компании.

Зачем нужен BI (Business Intelligence)?

Во-первых, общий подход к хранению данных говорит, что есть:

• Учетные системы (OLTP — транзакционные системы), структура базы данных которых ориентирована на быстрый ввод данных, при этом данные в таких базах хранятся в неподготовленном для аналитики виде. На таких базах можно эффективно построить только оперативный отчет за небольшой период, и, как правило, фиксированного формата.
• Аналитические системы (OLAP — аналитические системы), структура базы данных которых наоборот ориентирована на быструю аналитику любых объемов данных. Данные в таких базах хранятся уже в подготовленном для аналитики виде. Это позволяет эффективно в реальном времени получать отчеты за любой период в любой детализации.