Джеймс Кобайлас — ведущий аналитик компании Forrester Research, специализирующийся на вопросах управления информацией и знаниями.

В усилиях, направленных на консолидацию отрасли бизнес-анализа, аналитическим базам данных в последнее время уделялось явно недостаточное внимание. Эти компоненты, находящиеся в самом ядре хранилищ данных, воспринимались скорее как некое служебное дополнение, а не как определяющая часть платформы.

Большая часть деятельности, направленной на объединение систем бизнес-анализа, была обусловлена желанием поставщиков дополнительно усилить свои приложения финансового анализа или оснастить платформы BI более развитыми механизмами визуального представления, поиска и другими средствами, направленными на повышение удобства доступа к информации.

В ближайшие несколько лет аналитическим базам данных почти наверняка будет отводиться роль ключевого двигателя решений бизнес-анализа. Поскольку основные функции бизнес-анализа уже давно превратились в стандартный товар массового потребления, большинство поставщиков, расхваливая свои приложения, называют их отличительными чертами скорость, масштабируемость, пропускную способность и поддержку переменной рабочей нагрузки. А всего этого можно добиться лишь с помощью хорошо настроенной аналитической базы данных.

Каждый уважающий себя поставщик систем бизнес-анализа начнет доказывать, что в сравнении с конкурирующими продуктами его аналитическая база данных способна одновременно обслуживать большее количество пользователей, обрабатывать более сложные многомерные запросы, быстрее загружать громоздкую информацию, выполнять преобразования, требующие проведения интенсивных вычислений, а также эффективно управлять массивными наборами данных. Причем само решение в этом случае обойдется пользователю значительно дешевле.

На рынке систем бизнес-анализа, все явственнее превращающихся в продукт массового потребления, главным критерием покупки становится соотношение между ценой и эффективностью. Данная тенденция способствует привлечению дополнительного внимания к аналитическим механизмам, которые также называют механизмами бизнес-анализа или механизмами хранилищ данных.

На практике большинство ведущих поставщиков систем бизнес-анализа -- SAP/Business Objects, IBM/Cognos, Oracle, Microsoft и SAS Institute -- поставляют свои собственные аналитические программно-аппаратные комплексы или разрабатывают их совместно со своими партнерами.

Хотя производители продолжают предлагать решения бизнес-анализа и хранилищ данных в виде коробочного программного обеспечения, все они чувствуют рост спроса на готовые решения, уже адаптированные к потребностям конкретного клиента. Предприятия среднего звена проявляют серьезный интерес к механизмам, обеспечивающим быстрое развертывание предварительно оптимизированных решений и снижение нагрузки на персонал ИТ-службы, численность которого ограничена.

Если аналитические механизмы занимают центральное место в выработке стратегий бизнес-анализа, то механизмы хранилищ данных превращаются в полноценные платформы BI. Занимающиеся их поставками компании Teradata, HP, Netezza, Greenplum, DATAllegro, Dataupia и ParAccel расширяют возможности проведения "анализа внутри данных" и развивают функционал других приложений, разрабатываемых как своими силами, так и силами партнеров и клиентов. Поставщики систем стремятся превзойти друг друга в совершенствовании функций базы данных -- средств индексирования, декомпозиции, кэширования, сжатия, поддержки многомерности, преобразования в лексемы (tokenization) и оптимизации планов запросов, позволяющих управлять рабочей нагрузкой аналитических механизмов. Все поставщики систем пытаются добиться увеличения масштабируемости своего оборудования за счет массовой параллельной обработки, кластеризации, управления рабочей нагрузкой и внедрения других средств оптимизации.

Поставщики баз данных, ориентированных на организацию хранения информации по столбцам (column-oriented database), -- подобные структуры особенно хорошо подходят для выполнения запросов с интенсивной обработкой данных -- намерены в ближайшее время распространить свою рыночную стратегию и на программно-аппаратные комплексы, а также приступить к освоению рынка аналитических систем.

Оптимизированные с аппаратной точки зрения системы управления базами данных демонстрируют такой выигрыш в производительности, по сравнению со своими чисто программными конкурентами, который не оставляет конкурентам шанса удержать свою долю на рынке. И хотя большинство поставщиков программно-аппаратных комплексов пока избегают подходов, ориентированных на хранение информации в столбцах (предпочитая использовать для многомерной оперативной аналитической обработки традиционные, ориентированные на хранение информации в строках реляционные системы управления базами данных), многие уже приступают к изучению альтернативных технологий в надежде добиться дальнейшего увеличения производительности.

Рост спроса на недорогие аналитические вычислительные мощности породил предложение услуг хранилищ данных, предоставляемых по подписке. Эти предложения фигурируют также под названиями DW 2.0, Database 2.0, "базы данных в облаке" и "базы данных по запросу". Корпорация Microsoft, хотя и не является первопроходцем в этой области, но уже запустила в эксплуатацию ограниченную бета-версию размещаемого сервиса SQL Server Data Services (SSDS), который планируется вывести на полную мощность в 2009 году.

Под знаменем SSDS в Microsoft собирает часть функциональности реляционной СУБД SQL Server, которая должна будет поддерживать аналитические средства, а также приложения обработки транзакций. Хотя оптимизация SSDS специально для аналитических систем еще не проводилась, в Microsoft сообщили, что планируют развивать свою службу в этом направлении.

Механизмы DW 2.0, предлагаемые сегодня уже очень многими поставщиками, обеспечивают постоянное расширение поддержки недорогих аналитических систем. В ближайшие десять лет разработчики программного обеспечения, поставляемого в виде сервиса (Software-as-a-Service, SaaS), начнут оформлять подписку на полнофункциональные службы бизнес-анализа и хранилищ данных, предназначенные для проведения высокопроизводительного, объемного и сложного анализа. Эти облака будут дополнять полностью виртуальные, распределенные, масштабируемые grid-структуры, поставляемые корпорациями Microsoft, Google и другими тяжеловесами для организации добычи данных, оптимизации производительности, а также решения других задач, которые требуют проведения сложных вычислений и интенсивной обработки данных. Со временем распространение механизмов DW 2.0 станет обыденным явлением. Услуги, предоставляемые по запросу, помогут решать задачи поддержки принятия решения различного масштаба как в деловом мире, так и в нашей повседневной жизни.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями