Практика построения корпоративного хранилища данных в нефтегазовом секторе

Введение. Эффективное принятие управленческих решений во многом зависит от наличия оперативного доступа к актуальной информации о состоянии активов. Данные о таких бизнес-структурах, как правило, фрагментированы и взаимозависимы, что требует системного подхода к их консолидации и интерпретации.

Цель. В статье рассматривается опыт построения корпоративного хранилища данных на основе разрозненных данных операционных систем-источников для возможности комплексного анализа состояния активов.

Материалы и методы. Для достижения цели определен перечень ключевых показателей компании на разных уровнях управления, проанализированы достоинства и недостатки архитектурных подходов Уильяма Инмона и Ральфа Кимбола к построению корпоративного хранилища данных, исследованы трудности по устранению несоответствий в моделях систем-источников и обеспечению заданного уровня информационной безопасности в компонентах архитектуры.

Результаты. Приведен реальный пример построения гибридной архитектуры корпоративного хранилища данных на основе подходов Уильяма Инмона и Ральфа Кимбола, настроены ETL-процессы по загрузке в хранилище и насыщению витрин данных, разработан модуль загрузки отсутствующих в системах данных, проведены мониторинг и анализ рисков архитектуры хранилища.

Заключение. Построение корпоративного хранилища данных действительно сопряжено со множеством вызовов в области проработки архитектуры и настройки ETL-процессов. Реальные примеры интеграции, в том числе приведенный в настоящей статье, служат ценным ориентиром для понимания реализованных стратегий, показывают практическое применение интеграционных фреймворков, технологий и методологий, а также предлагают информацию о приобретенных уроках и ключевых факторах, способствовавших успешным проектам интеграции.

1. Devlin B. Thirty Years of Data Warehousing // Business Intelligence Journal. — 2018. — Vol. 23. — №1. — P. 12–24.

2. Ahamed B., Ramkumar T. Data Integration — Challenges, Techniques and Future Directions: A Comprehensive Study // Indian Journal of Science and Technology. — 2016. — Vol. 9. — №44. — P. 1–9. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i44/105314

3. Katiyar N., Kulshreshtha A., Singh P.K. A Review of Integration Techniques of Multi-Geoscience Data-Sets in Mineral Prospectivity Mapping // Earth Sciences. — 2024. — №4. — P. 127–140. https://doi.org/10.11648/j.earth.20241304.12

4. Yong-Xin Z., Qing-Zhong L., Zhao-Hui P. A Novel Method for Data Confl ict Resolution using Multiple Rules // Computer Science and Information Systems. — 2013. — Vol. 13. — №1. — P. 215–235. https://doi.org/10.2298/CSIS110613005Y

5. Alma’aitah W. Z., Quraan A., AL-Aswadi F.N., Alkhawaldeh R.S., Alazab M., Awaja A. Integration Approaches for Heterogeneous Big Data: A Survey // Cybernetics and Information Technologies. — 2024. — Vol. 24 — №1. — P. 3–20. https://doi.org/10.2478/cait-2024-0001

6. Chinta U., Chhapola A., Jain S. Integration of Salesforce with External Systems: Best Practices for Seamless Data Flow // Journal of Quantum Science and Technology. — 2024. — Vol. 1. — №3. — P. 25–41. https://doi.org/10.36676/jqst.v1.i3.25

7. Seenivasan D. Critical Security Enhancements for ETL Workfl ows: Addressing Emerging Threats and Ensuring Data Integrity // International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering. — 2024. — Vol. 12. — №3. — P. 1301–1313. https://doi.org/10.15680/IJIRCCE.2024.1203001

8. Поршнев С.В., Пономарева О.А. Проблемы разработки модели угроз для хранилища гетерогенных данных // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. — 2024. — №2(52). — С. 89–98.

9. Yessad L., Labiod A. Comparative study of data warehouses modeling approaches: Inmon, Kimball and Data Vault // Proceedings of the 2016 International Conference on System Reliability and Science (ICSRS), Paris, France, 15–18 November 2016. — 2016. — P. 95–99. https://doi.org/10.1109/ICSRS.2016.7815845