Анализ данных • 15 сентября 2025 • 5 мин чтения

Хранилище данных: зачем оно нужно и как работает

Рассказываем, что такое облачное хранилище данных, как оно работает и зачем нужно бизнесу. Разбираем типы систем, отличия от баз данных и популярные инструменты для работы.

Что такое хранилище данных

Хранилище данных (Data Warehouse, DWH) — это централизованная система, где собираются данные из разных источников: например из CRM, с сайта, из мобильного приложения и ERP. В отличие от обычной базы, которая нужна для оперативной работы приложений, например чтобы быстро оформлять заказы или собирать данные пользователей, хранилище создаётся именно для аналитики. В нём данные очищаются, приводятся к единому формату и структурируются так, чтобы их было удобно анализировать.

DWH можно представить как «единый архив бизнеса»: всё хранится в одном месте и доступно для анализа без долгих подготовительных шагов. Благодаря этому аналитики быстрее находят ответы на вопросы: какие продукты приносят больше прибыли, как меняется поведение клиентов, какие каналы маркетинга работают лучше.

Разберём использование системы хранилища данных на примере ретейла. Компания объединяет в нём информацию о продажах в офлайн-магазинах и на сайте. Без DWH данные лежали бы в разных системах и оставались бы разрозненными. Благодаря хранилищу компания видит полную картину: какие товары покупают онлайн, а какие чаще забирают из офлайна, как меняется спрос в регионах и что стоит предложить клиентам в рамках персональных акций.

Современные хранилища чаще разворачивают в облаке — это делает систему гибкой и готовой к росту данных. Такой подход помогает бизнесу не только работать с текущими объёмами, но и строить долгосрочную аналитику. Именно поэтому DWH стали базовым инструментом для специалистов по данным.

Какой вид хранилища данных выбрать, зависит от задачи: для стратегической аналитики — корпоративное, для конкретного отдела — витрину, для оперативных решений — ODS. Облако или локальный вариант — зависит от требований к безопасности

Научиться работе с данными можно на курсе «Специалист по Data Science». Студенты осваивают Python, SQL и статистику, учатся собирать и анализировать данные из разных источников, строить модели машинного обучения и визуализировать результаты.

Зачем нужно хранилище данных

Хранилище данных — это не просто место для хранения информации, а инструмент, который помогает бизнесу принимать решения на основе фактов, а не интуиции. Система позволяет решать несколько задач:

Консолидация информации. Данные из CRM, ERP, с сайтов и из приложений собираются в одном месте. Это избавляет от хаоса разрозненных источников и экономит время аналитиков.

Долгосрочный анализ. Хранилище данных содержит историческую информацию. Это позволяет отслеживать динамику продаж, сезонность спроса, поведение клиентов за годы.

Принятие решений на разных уровнях. Аналитикам система помогает строить модели и проверять гипотезы, маркетологам — понимать эффективность кампаний и планировать бюджеты. А руководство компании благодаря хранилищу данных получает стратегические дашборды: от региональной выручки до прогнозов по продуктам.

Гибкость и масштабирование. Современные облачные хранилища позволяют быстро увеличивать ресурсы под растущие объёмы данных.

Безопасность и контроль. Централизованное хранение делает проще настройку прав доступа пользователей и выполнение требований регуляторов.

Чем хранилище данных отличается от базы данных

На первый взгляд, база данных и хранилище похожи, но они решают разные задачи. Разберёмся, чем отличаются эти системы.

Базы данных нужны для повседневной работы сервисов, а хранилища — для стратегического анализа и принятия бизнес-решений

Разберём различия между базой и хранилищем на примере медицинской клиники. База данных хранит сведения о каждом визите пациента — диагноз, назначенные лекарства, результаты анализов. Эти данные нужны конкретному врачу прямо на приёме, чтобы открыть карточку, посмотреть результаты и назначить лечение.

Хранилище данных собирает информацию уже в масштабах бизнеса: из разных клиник, филиалов и отделений. Оно помогает руководству анализировать, какие методы терапии работают лучше, как распределяется нагрузка на отделения и какие заболевания чаще встречаются в регионе. На основе этих данных строятся отчёты и прогнозы для принятия управленческих решений.

Как устроено хранилище данных

Хранилище данных — это не просто место, где лежит информация, а целая инфраструктура. Чтобы понять, как оно работает, важно сначала разобраться, из чего состоит система.

DWH можно рассматривать как комбинацию аппаратной базы, программных решений и организационных правил.

Аппаратная часть. Серверы или облачные кластеры, где физически размещаются данные. Они обеспечивают надёжность хранения и возможность масштабирования системы под рост бизнеса.

Программное обеспечение. Сюда входят системы управления базами данных, которые нужны для хранения информации, а также ELT-инструменты для её обработки и BI-системы для анализа. Всё это ПО автоматизирует обработку и делает данные доступными в удобном виде.

Технологии. Включает распределённое хранение, параллельную обработку запросов, колоночные базы данных. Эти технологии ускоряют работу с большими объёмами данных и сложными аналитическими запросами.

Меры безопасности. Шифрование, разграничение прав доступа, аудит действий пользователей, резервные копии. Это позволяет защищать персональные и финансовые данные и соблюдать требования законодательства.

Разберём, как данные проходят через систему хранилища. DWH можно представить как крупный сортировочный центр. Сначала в него съезжается «сырьё» со всех направлений, затем его проверяют, упаковывают и отправляют по назначению. В хранилище процесс состоит из четырёх этапов.

Сбор данных. Например, CRM собирает данные о продажах, ERP фиксирует финансы и склад, сайт и приложение отражают действия пользователей, платёжные системы передают транзакции. Всё это — «сырьё», которое ещё нужно привести в порядок.
Очистка и трансформация. На этапе ETL/ELT данные извлекаются, проверяются на ошибки, наличие дубликатов и несовпадение форматов, после чего приводятся к единому виду. В облачных системах чаще применяют ELT: сначала загрузка, потом обработка прямо в хранилище.
Сортировка по слоям. Их может быть несколько:
- Raw layer — данные сохраняются в исходном виде.
- Staging layer — промежуточная зона, где информация приводится к подходящему формату.
- Data Marts — витрины для конкретных задач, например отчёты по маркетингу, финансам, логистике.
Аналитика. Данные становятся доступными для BI-систем, допустим Power BI, Tableau или Яндекс DataLens. Там они превращаются в графики, дашборды и прогнозы, которые помогают бизнесу принимать решения.

На каждом этапе в хранилище данные обогащаются: подключаются новые виды источников, убираются ошибки, добавляется контекст и появляются инструменты для прогнозирования

Подпишитесь на наш ежемесячный дайджест статей —
а мы подарим вам полезную книгу про обучение!

Читать также:

Облачное хранилище: что это такое и как его выбрать

Чем озеро данных отличается от базы и зачем оно нужно аналитикам

Пройдите бесплатную часть курса до 30 сентября и получите скидку 15% на обучение.

Получить скидку