DWH (Data Warehouse)

Централизованное хранилище данных из разных источников компании, оптимизированное для аналитических запросов, а не для операционной работы приложения.

Формула расчёта

OLTP-источники → ETL/ELT → DWH (fact + dimension таблицы) → BI-отчёты

Объяснение

DWH (Data Warehouse, хранилище данных) собирает данные из разных операционных систем — продуктовой БД, CRM, платёжного шлюза, логов — в одно место с единой структурой. Рабочая (OLTP) база оптимизирована под короткие транзакции: создать заказ, обновить остаток. DWH — под OLAP-нагрузку: редкие, но тяжёлые аналитические запросы по большим объёмам исторических данных. Данные попадают в DWH через ETL/ELT-процессы — регулярную выгрузку и трансформацию из источников. Типичная схема хранения — «звезда» (star schema): таблицы фактов (продажи, события) в центре, вокруг — таблицы измерений (dimension), которые часто устроены по принципу SCD, чтобы хранить историю изменений атрибутов. Популярные платформы — Snowflake, BigQuery, ClickHouse, Redshift.

Числовой пример

Продуктовая БД (OLTP) хранит только текущее состояние: заказ — 'доставлен', предыдущие статусы перезаписаны.

DWH хранит историю по шагам:
15 июня — 'создан'
16 июня — 'оплачен'
18 июня — 'доставлен'
каждый статус — отдельная строка со своей датой.

Связанные термины

SCD (Slowly Changing Dimensions)Техники хранения истории изменений атрибутов в измерениях DWH — что делать с фактами, когда, например, город клиента меняется со временем.Когортный анализМетод анализа, при котором пользователей группируют по общему признаку (обычно — дате первого визита) и сравнивают их поведение во времени.

← Все термины