Проблема интеграции данных

Любая крупная и давно существующая корпорация обладает несколькими базами данных, относящимися к разным видам деятельности. Данные могут иметь разные представления, а иногда могут быть даже несогласованными (например, из-за ошибки ввода в одну из баз данных). Это нехорошо даже для OLTP-систем (мы уже говорили о все более часто возникающих потребностях в интеграции корпоративных информационных OLTP-систем) и в принципе непригодно для OLAP-систем, которые должны обрабатывать общие исторические согласованные корпоративные данные. Более того, для оперативной аналитической обработки требуется привлечение внешних источников данных, которые тем более могут обладать разными форматами и требовать согласования. Видимо, на подобных рассуждениях и возникла концепция склада данных как предметно-ориентированного, интегрированного, неизменчивого, поддерживающего хронологию набора данных, организованного для целей поддержки управления.

Обратите внимание, что подход построения склада данных для интеграции неоднородных источников данных принципиально отличается от подхода динамической интеграции разнородных баз данных. В случае склада данных реально строится новое крупномасштабное хранилище, управление данными в котором происходит, вообще говоря, по другим правилам, нежели в исходных оперативных базах данных.

Итак, в основе концепции склада данных лежат две основные идеи:

1. Интеграция разъединенных детализированных данных (детализированных в том смысле, что они описывают некоторые конкретные факты, свойства, события и т.д.) в едином хранилище. В процессе интеграции должно выполняться согласование рассогласованных детализированных данных и, возможно, их агрегация. Данные могут поступать из исторических архивов корпорации, оперативных баз данных, внешних источников.
2. Разделение наборов данных, используемых для оперативной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа.

Остановимся на некоторых проблемах реализации складов данных:

• неоднородность программной среды;
• распределенный характер организации;
• повышенные требования к безопасности данных;
• необходимость наличия многоуровневых справочников метаданных;
• потребность в эффективном хранении и обработке очень больших объемов информации.

Склад данных практически никогда не создается на пустом месте. Почти всегда конечное решение будет разнородным, т.е. в нем будут использоваться автономно разработанные программные средства. Прежде всего это касается формирования интегрированного согласованного набора данных, которые могут поступать из разнородных баз данных, электронных архивов, публичных и коммерческих электронных каталогов, справочников, статистических сборников. При построении склада данных приходится решать задачу построения единой, согласованно функционирующей информационной системы на основе неоднородных программных средств и решений. При выборе средств реализации склада данных приходится учитывать множество факторов, включающих уровень совместимости различных программных компонентов, легкость их освоения и использования, эффективность функционирования и т.д.

В концепции склада данных предопределено то, что операционная аналитическая обработка может выполняться в любом узле сети независимо от места расположения основного хранилища. Хотя при аналитической обработке данные только читаются, и потребность в синхронизации отсутствует, для достижения эффективности необходимо поддерживать репликацию данных в разных узлах сети. (На самом деле, все не так просто. Одним из требований к складам данных является то, чтобы свежая информация поступала на склад как можно быстрее. Т.е. потенциально любая модификация оперативной базы данных может инициировать добавление данных к складу данных, а тогда потребуется обновить и все реплики, для чего синхронизация все-таки нужна.)

Собранная вместе согласованная информация об истории развития корпорации, ее успехах и неудачах, о взаимоотношениях с поставщиками и заказчиками, об истории и состоянии рынка дает возможность анализа прошлой и текущей деятельности корпорации и построения прогнозов для будущего. Эта информация настолько ценна для корпорации, что нельзя допустить возможности ее утечки (на самом деле, если склад данных одной корпорации попадет в руки аналитиков другой корпорации, то все аналитические прогнозы первой корпорации сразу станут неверными). В системах, основанных на складах данных, оказывается недостаточной защита данных в стиле языка SQL, которую обеспечивают обычные коммерческие СУБД (этот уровень защиты соответствует классу C2 в соответствии с классификацией Оранжевой Книги Министерства обороны США). Для обеспечения должного уровня защиты доступ к данным должен контролироваться не только на уровне таблиц и их столбцов, но и на уровне отдельных строк (это уже соответствует классу B1 Оранжевой Книги). Приходится также решать вопросы аутентификации пользователей, защиты данных при их перемещении в склад данных из оперативных баз данных и внешних источников, защиты данных при их передаче по сети.

Если роль метаданных (обычно содержащихся в таблицах-каталогах) в оперативных информационных системах достаточно ограничена, то для OLAP-систем наличие развитых метаданных и средств их предоставления конечным пользователям является одним из основных условий успешной реализации. Например, прежде, чем менеджер корпорации задаст системе свой вопрос, он должен понять, какая информация имеется, насколько она актуальна, можно ли ей доверять, сколько времени может занять формирование ответа и т.д. Для пользователя OLAP-системы требуются метаданные, по крайней мере, следующих типов:

1. Описания структур данных, их взаимосвязей.
2. Информация о хранимых на складе данных и поддерживаемых им агрегатах данных.
3. Информация об источниках данных и о степени их достоверности. Одна и та же информация могла попасть в склад данных из разных источников. Пользователь должен иметь возможность узнать, какой источник был выбран основным, и каким образом производились согласование и очистка данных.
4. Информация о периодичности обновлений данных. Желательно знать не только то, какому моменту времени соответствуют интересующие его данные, но и когда они в следующий раз будут обновлены.
5. Информация о владельцах данных. Пользователю OLAP-системы может оказаться полезной информация о наличии в системе данных, к которым он не имеет доступа, о владельцах этих данных и о действиях, которые он должен предпринять, чтобы получить доступ к данным.
6. Статистические оценки времени выполнения запросов. До выполнения запроса полезно иметь хотя бы приблизительную оценку времени, которое потребуется для получения ответа, и объема этого ответа.

Уже сейчас известны примеры складов данных, содержащих терабайты информации. По данным консалтинговой компании Meta Group, около половины корпораций, использующих или планирующих использовать склады данных, предполагает довести их объем до сотен гигабайт. Проблемой таких больших хранилищ является то, что накладные расходы на внешнюю память возрастают нелинейно при возрастании объема хранилища. Исследования, проведенные на основе тестового набора TPC-D, показали, что для баз данных объемом в 100 гигабайт потребуется внешняя память объемом в 4.87 раза большая, чем нужно собственно для полезных данных. При дальнейшем росте баз данных этот коэффициент увеличивается.

Последнее, на чем мы остановимся в этом разделе, - это рынки данных (Data Mart; кстати, ведущий специалист Московского отделения компании Informix Ховард Залкин предпочитает называть их "лавками данных"). Рынок данных по своему исходному определению - это набор тематически связанных баз данных, которые содержат информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности корпорации. По сути дела, рынок данных - это облегченный вариант склада данных, содержащий только тематически объединенные данные. Целевая база данных максимально приближена к конечному пользователю и может содержать тематически ориентированные агрегатные данные. Рынок данных, естественно, существенно меньше по объему, чем корпоративный склад данных, и для его реализации не требуется особо мощная вычислительная техника.

В последнее время все более популярной становится идея совместить концепции склада и рынка данных в одной реализации и использовать склад данных в качестве единственного источника интегрированных данных для всех рынков данных. Тогда естественной становится такая трехуровневая организация OLAP-системы:

На первом уровне реализуется корпоративный склад данных на основе одной из развитых современных реляционных СУБД. Это хранилище интегрированных в основном детализированных данных. Реляционные СУБД обеспечивают эффективное хранение и управление данными очень большого объема, но не слишком хорошо соответствуют потребностям OLAP-систем, в частности, в связи с требованием многомерного представления данных.

Навтором уровне поддерживаются рынки данных на основе многомерной системы управления базами данных (примером такой системы является Oracle Express Server). В этом курсе мы не рассматриваем особенности организации многомерных СУБД (это отдельная большая тема), но заметим, что такие СУБД почти идеально подходят для целей разработки OLAP-систем, но пока не позволяют хранить сверхбольшие объемы данных (предельный размер многомерной базы данных составляет 10-20 гигабайт). В данном случае это и не требуется, поскольку речь идет о рынках данных. Заметим, что рынок данных не обязательно должен быть полностью сформирован. Он может содержать ссылки на склад данных и добирать оттуда информацию по мере поступления запросов. Конечно, это несколько увеличивает время отклика, но зато снимает проблему ограниченного объема многомерной базы данных.

Наконец, на третьем уровне находятся клиентские рабочие места конечных пользователей, на которых устанавливаются средства оперативного анализа данных.