ცენტრალიზებული მონაცემთა საწყობი, სადაც თავს იყრის საჭირო ანალიტიკური მონაცემები სხვადასხვა მონაცემთა წყაროდან
კომპანიაში იქმნება ერთიანი, უტყუარი მონაცემთა წყარო, სადაც ხდება საჭირო მონაცემის ხარისხის ნორმირება და მათი ჩაწერა ანალიტიკისთვის მოსახერხებელ ფორმატში. შედეგად იზრდება ანალიტიკისთვის გამოსადეგი მონაცემების რაოდენობა
მონაცემთა საცავში შესაძლებელია მონაცემების შეკრება სხვადასხვა შიდა სააღრიცხვო თუ გარე წყაროებიდან და შედეგად კომპანიას ეხსნება შესაძლებლობა დააკვირდეს ისეთ ტენდენციებს, რაც კონკრეტული სოფტის ფარგლებში შეუძლებელი იქნებოდა
საცავში მონაცემების განახლება ხდება ავტომატურ რეჟიმში. მონაცემთა ანალიტიკოსებს აღარ უწევთ რესურსის დახარჯვა მათ გაერთიანება დამუშავებაზე. ანალიტიკოსებს ეძლევათ საშუალება რუტინის ნაცვლად, კონცენტრირდნენ ანალიტიკურ საქმიანობაზე
ერთიანი მონაცემთა საცავი- Data Warehouse წარმოადგენს მონაცემთა მართვის სისტემის საკვანძო ნაწილს. Data Warehouse აერთიანებს სხვადასხვა წყაროებში შეგროვებული მონაცემების იმ სიმრავლეს, რაც საჭიროა შემდგომი ანალიტიკური ამოცანების გადასაჭრელად. საცავში შესაძლოა გაერთიანდეს მონაცემები, როგორც კომპანიის შიდა სააღრიცხვო სოფტებიდან, ისევე გარე სტატისტიკური თუ ანალიტიკური წყაროებიდან.
საცავში ჩაწერამდე ხდება მონაცემთა იმგვარი ტრანსფორმაცია, რომ შესაძლებელია მათი გამოყენება მათემატიკური მანიპულაციებისთვის და სხვადასხვა ანალიტიკური დამუშავებისთვის; როგორც უშუალოდ ბაზაში, ასევე სხვადასხვა ანალიტიკური Business Intelligence ინსტრუმენტების მეშვეობით.
მონაცემთა საცავის შექმნის პროცესი მოიცავს მონაცემების სხვადასხვა წყაროებიდან შეგროვებას, დამუშავებას და ორგანიზებას, ისე რომ მიღებული მონაცემთა ბაზა პასუხობდეს ბიზნესის ანალიტიკურ ამოცანებს. პროცესი შედგება შემდეგი ძირითადი ეტაპებისგან:
მონაცემთა საცავები კონკრეტული პროგრამული უზრუნველყოფებისგან განსხვავებით:
ირმა სხვადასხვა წამყვან პოზიციაზე მუშაობდა, მათ შორის იყო ლინ ტრანსფორმაციის კოორდინატორი, IT პორტფოლიოს მენეჯერი და ეჯაილ ქოუჩი. საქართველოში დანერგა ლინ მენეჯმენტი საკონსულტაციო კომპანია Mckinsey & co- სთან და ადგილობრივ გუნდთან ერთად, როგორც ფრონტ ოფისში ასევე ბექ ოფისში.