Год эпохи перемен в технологии баз данных


Новый взгляд на место аналитиков в системе баз данных


С идеями Стоунбрейкера интересным образом сплетается статья Джеффри Коэна, Брайена Долэна, Марка Данлэпа, Джозефа Хеллерстейна и Кейлэба Велтона «МОГучие способности: новые приемы анализа больших данных» (оригинал: Jeffrey Cohen, Brian Dolan, Mark Dunlap, Joseph M. Hellerstein, Caleb Welton. MAD Skills: New Analysis Practices for Big Data. Proceedings of the VLDB'09 Conference, Lyon, France, August 24-28, 2009). Главным автором статьи, безусловно, является Джо Хеллерстейн, профессор Калифорнийского университета в Беркли, научный руководитель компании Greenplum, в которой работают остальные авторы статьи, соратник Майкла Стоунбрейкера по разработке СУБД Postgres.

В статье утверждается, что традиционный, «ортодоксальный» подход к организации корпоративных хранилищ данных (Enterprise DataWarehouse, EDW), основанный классиками этого направления Эдгаром Коддом (Edgar Codd), Биллом Инманом (Bill Inmon) и Ральфом Кимболлом (Ralph Kimball), не соответствует реалиям настоящего времени. В этом традиционном подходе главным является тщательное проектирование и развитие схемы EDW, служащей основой интеграции корпоративных данных. Сервер баз данных, поддерживающий EDW, является основным вычислительным средством, центральным, масштабируемым механизмом корпоративной аналитики. EDW контролируется специально назначаемыми сотрудниками IT, которые не только сопровождают систему, но и тщательно контролируют доступ к ней.

В настоящее время хранение данных обходится настолько дешево, что за счет собственного бюджета базу данных громадного масштаба может иметь даже небольшое подразделение корпорации. Число внутрикорпоративных источников данных непрерывно возрастает, включая журналы Web-серверов, архивы электронной почты и т.д. Все отчетливее понимается важность аналитики, разной аналитики в разных подразделениях одной и той же компании. Для аналитики нужны как можно более свежие данные, целесообразна поддержка отдельных механизмов сбора и анализа данных для разных подразделений.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -