Год эпохи перемен в технологии баз данных


Вся власть – аналитикам!


Исходя из этого изменения ландшафта анализа данных, авторы предлагают подход MAD, являющийся акронимом от magnetic (магнетичность), agile (гибкость) и deep (основательность). В совокупности эти три характеристики подхода образуют MAD skills, новые, МОГучие способности анализа данных.

По мнению авторов, ортодоксальные EDW «отталкивают» новые источники данных: для интеграции в хранилище данных заново возникшего источника данных требуется, вообще говоря, изменить схему EDW, настроить (или даже создать) процедуру ETL (Extract-Transform-Load) и применить эту процедуру. Весь этот процесс может длиться месяцами, а может и вообще не закончиться. В результате аналитики остаются без данных, анализ которых мог бы принести большую пользу компании. Предлагаемая концепция магнетичного хранилища данных означает, что данные должны становиться доступными для анализа сразу после появления нового источника. Аналитики должны сами решать, что для них важнее, полная очищенность и согласованность данных или же быстрота доступа к ним. Диктовать условия доступа к данным должны не администраторы EDW, а пользователи, т.е. аналитики.

Процессы развития хранилища данных, должны быть быстрыми и гибкими. Должна допускаться возможность быстрого изменения физического и логического содержимого аналитической базы данных. В частности, это означает, что у «могучего» хранилища данных может отсутствовать ортодоксальная жесткая схема (хотя ее могут поддерживать сами аналитики). Может отсутствовать и ортодоксальная процедура ETL: аналитики сами должны решать, какой уровень согласованности данных им требуется.

В современных СУБД поддерживаются только минимальные средства, требуемые для анализа данных (типа CUBE BY). Серьезные статистические пакеты (SAS, Mathlab, R) выполняются на рабочих станциях, что ограничивает объем анализируемых данных и требует их передачи по сети. Основательность нового подхода к аналитике означает возможность разработки самими аналитиками и размещения поблизости от данных, внутри аналитической СУБД статистических пакетов любой сложности. При этом аналитикам не должен навязываться конкретный стиль разработки этих пакетов. Например, им должны быть равно доступны технологии SQL и MapReduce.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин