მონაცემთა საცავი არის მონაცემთა ცენტრალური საწყობი სადაც თავს იყრის საჭირო ანალიტიკური მონაცემები სხვადასხვა მონაცემთა წყაროებიდან. ანალოგიისთვის წარმოიდგინეთ წყალსაცავი, რომელშიც რამდენიმე მდინარის ნაკადი შეედინება. რაც უფრო მეტია შენაკადების რაოდენობა, მით უფრო დაბინძურებული იქნება წყალიც. წყალსაცავის მიზანია დანიშნულების ადგილამდე გაფილტრული წყლის მიწოდება, რომელიც ყველამ ვიცით, რომ სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია. სწორედ ასე მუშაობს მონაცემთა საცავიც: მისი მიზანია თავი მოუყაროს სხვადასხვა წყაროებიდან მიღებულ მონაცემებს, გაფილტროს და მოგცეთ საშუალება მიიღოთ კომპანიისთვის სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი ანალიტიკური გადაწყვეტილებები. დღევანდელ ძლიერ კონკურენტულ გარემოში მსგავსი გადაწყვეტილებების გარეშე კომპანიის სასიცოცხლო ციკლი, ძალიან ხანმოკლე იქნება.

იმისთვის, რომ წყალსაცავმა გამართულად იმუშაოს, აუცილებელია გააჩნდეს გამართული არქიტექტურა , რაც ჭეშმარიტია მონაცემთა საცავისთვისაც. მანამ სანამ თითოეული ნაკადი წყალსაცავში მოხვდება, ასევე აუცილებელია გაიაროს ფილტრი. ანალოგიურად მონაცემთა საცავში ჩაწერამდე, ხდება მონაცემების იმგვარი ტრანსფორმაცია, რომ შესაძლებელი იყოს მათი გამოყენება სხვადასხვა მათემატიკური მანიპულაციებისა და ანალიტიკური დამუშავებისთვის როგორც უშუალოდ ბაზაში, ასევე სხვადასხვა ანალიტიკური Business Intelligence ინსტრუმენტების მეშვეობით, რომელიც ვიზუალიზაციის საშუალებას იძლევა.

როგორ იქმნება ორგანიზაციაში მონაცემთა საცავი

ორგანიზაციაში მონაცემთა საცავის შექმნისთვის, რამდენიმე ეტაპის გავლაა აუცილებელი:

• პირველ რიგში საჭიროა ანალიტიკური ამოცანების დასმა და ამ ამოცანების მისაღწევად საჭირო მონაცემების განსაზღვრა;
• მეორე ეტაპზე უნდა მოხდეს მონაცემთა წყაროების დადგენა და გულმოდგინედ შესწავლა;
• მესამე ეტაპზე იწყება შესაბამისი ინფრასტრუქტურის მომზადება, ეს გულისხმობს შესაბამისი სერვერებისა და პროგრამული ლიცენზიების შესყიდვას და დანერგვას;
• მეოთხე ეტაპზე, განისაზღვრება არქიტექტურა და შესაბამისად ხდება დეველოპმენტი;
• მეხუთე ეტაპი : მონაცემთა გაცვლის (ETL) პროცესის აწყობა;
• მეექვსე ეტაპზე ხდება მონაცემების დამუშავება შესაბამისი ანალიტიკური მიზნებისთვის;
• ბოლო, მეშვიდე ეტაპზე მნიშვნელოვანია მონაცემთა უსაფრთხოების და ოპტიმალური წარმადობის უზრუნველყოფა.

გავიგეთ რა არის მონაცემთა საცავი, როგორი არქიტექტურა გააჩნია და ის ეტაპებიც განვიხილეთ, რომელიც მის შესაქმნელად არის აუცილებელი. ახლა ვნახოთ ის ძირითადი სარგებელი, რომელსაც ორგანიზაცია მონაცემთა საცავისგან მიიღებს:

1. იძლევა ისტორიული ანალიზის შესაძლებლობას – ორგანიზაციაში არსებული ყველა ისტორიული მონაცემი მოთავსებულია ერთ საერთო გარემოში, რაც ერთ წყაროსთან ურთიერთობის შედეგად მთლიანი ისტორიის ანალიზის კეთებას შესაძლებელს ხდის;
2. ზრდის მონაცემთა შესაბამისობას და ხარისხს – საერთო საცავში მონაცემების მოთავსებასთან ერთად ხდება მონაცემების ტრანსფორმაცია და დამუშავება, რაც ზრდის მონაცემების ურთიერთშესაბამისობას და ხარისხს;
3. ზრდის ეფექტურობას – ერთიან სივრცეში მოთავსებული მონაცემები საჭიროების შემთხვევაში მარტივად გამოყენებადია, რადგან იკლებს მათთან მიმართვის და მათი დამუშავების დრო;
4. ზრდის მონაცემთა ანალიტიკის სიმძლავრეს და სიჩქარეს – მონაცემთა საცავის არქიტექტურა აგებულია იმ პრინციპით, რომ გაზარდოს მონაცემებზე წვდომის და მონაცემთა დამუშავების სიჩქარე, შესაბამისად იზრდება ერთეულ დროში დამუშავებული მონაცემების მოცულობაც;
5. ზრდის მასშტაბირებას – მონაცემთა საცავის არქიტექტურა და შესაბამისი ინფრასტრუქტურა საშუალებას იძლევა, შეინახოთ დიდი პერიოდის და მოცულობის მონაცემები;
6. ურთიერთქმედებს ლოკალურ და ღრუბლოვან წყაროებთან– მონაცემთა საცავის შექმნისას და მასთან ურთიერთობისას შესაძლებელია გამოყენებულ იქნას როგორც ლოკალური და ღრუბლოვანი წყაროები და ინსტრუმენტები, ასევე ჰიბრიდული ვარიანტები (ლოკალურის და ღრუბლოვანის სინთეზი);
7. ზრდის მოთხოვნების წარმადობას – მონაცემთა საცავთან ურთიერთობისას მისი არქიტექტურა ზრდის მონაცემებთან ურთიერთობის პროგრამული ენის – SQL Query-ის წარმადობას და დიდი მონაცემების ოპტიმალურ ფორმატში მიღების საშუალებას იძლევა;
8. ქმნის მნიშვნელოვან კონკურენტულ უპირატესობას – მონაცემთა საცავის არსებობა ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს აწარმოონ გაფართოებული ანალიტიკა და ორგანიზაცია გახდეს მონაცემებით მართული, რაც ბიზნესისთვის მნიშვნელოვან კონკურენტულ უპირატესობას ქმნის.

 რას გთავაზობთ BDO Digital-ი

BDO Digital-ს მონაცემთა ლაბორატორიის სახით გამოცდილი და კვალიფიციური გუნდი ჰყავს. ჩვენ კომპანიებს ვთავაზობთ ისეთ სერვისებს, როგორიცაა – მონაცემთა მართვის სტრატეგიის (Data Strategy) დანერგვა, მონაცემთა საცავების (Data Warehouse) შექმნა, ბიზნეს ანალიტიკური სისტემების (BI) დანერგვა, ასევე სხვადასხვა ბიზნეს გადაწყვეტების შექმნა მანქანური სწავლებისა  და კომპლექსური ანალიტიკის გამოყენებით. ჩვენ ვეხმარებით კომპანიებს, მიიღონ მაქსიმალური სარგებელი მონაცემებისგან და გახდნენ მონაცემებით მართული (Data-Driven), რათა დაგროვილი მონაცემები აქციონ მათ კონკურენტულ უპირატესობად.