Розроблення гібридного методу побудови сховища даних

Abstract

Розглянуто підхід до побудови адаптивного та зручного сховища даних, зокрема не тільки для зберігання даних, але з метою їх обробки для різного роду звітів. За- пропоновано гібридний метод побудови сховища даних, який поєднує переваги відомих методологій та надає найкращу взаємодію зі сховищем даних для всіх його корис- тувачів. За допомогою запропонованого методу можна швидко розгорнути сховище даних, адаптивно його підтримувати та легко масштабувати в майбутньому. Цей авторський гібридний метод складається з централізованого зберігання даних та розподілу деталізованих даних на маленькі довідникові таблиці для кращого та швидшого функціонування сховища. Також запропонований метод відзначається швидшим розгортанням системи завдяки обмеженій кількості зв’язків між таблицями. На прикладі онлайн магазину було продемонстровано всі переваги запропоно- ваного методу як під час записування даних та їх обробки, так і під час використання цих даних для майбутніх звітів. Підхід є перспективним та ефективним рішенням для компаній, які прагнуть знайти оптимальний компроміс між традиційними методо- логіями та сучасними вимогами бізнесу.The examined approach to building an adaptive and convenient data warehouse goes beyond simple data storage, focusing on processing data for various types of reports. A hybrid concept for constructing the data warehouse is proposed, combining the advantages of existing methodologies and providing optimal interaction with the data warehouse for all users. The proposed method allows for the quick deployment, adaptive maintenance, and easy scalability of the data warehouse in the future. This proprietary hybrid concept includes centralized data storage and the distribution of detailed data into small lookup tables for improved and faster warehouse functionality. The method is also characterized by a faster system deployment due to a limited number of connections between tables. Using an online store as an example, all the benefits of the proposed method were demonstrated, both in data recording and processing, as well as in utilizing the data for future reports. The approach proves to be a promising and effective solution for companies seeking an optimal compromise between traditional methodologies and modern business requirements.