Data Warehouse / DWH (Хранилище данных)

В отличие от операционных баз данных (например, базы данных интернет-магазина, оптимизированной для быстрых транзакций покупки), DWH оптимизировано под сложные аналитические запросы, агрегирующие миллионы строк за секунды. Данные в DWH организуются по историческому принципу: в отличие от операционной системы, где старые записи перезаписываются новыми, хранилище сохраняет полную историю изменений, позволяя анализировать динамику во времени. Классическая архитектура использует схему «звезда» или «снежинка» с таблицами фактов (события — продажи, клики) и таблицами измерений (справочники — товары, клиенты, даты), что ускоряет типовые аналитические запросы.

Розничная сеть с 200 магазинами держит операционные данные о продажах в кассовых системах каждого магазина отдельно. Раз в сутки ETL-процесс собирает данные всех магазинов в единое хранилище (DWH), где они хранятся годами и организованы по датам, товарам и филиалам. Это позволяет финансовому директору за секунды получить отчет о динамике продаж конкретной категории товаров за последние три года по всей сети.

DWH — необходимая инфраструктурная инвестиция для любой компании, которая хочет строить сквозную аналитику и надежные BI-отчеты вместо разрозненных выгрузок из отдельных систем. Современные облачные хранилища (Snowflake, BigQuery, ClickHouse) позволяют масштабировать вычислительные мощности под объем данных без покупки собственных серверов.