Витрина данных (англ. Data Mart; другие варианты перевода: хранилище данных специализированное, киоск данных, рынок данных) — срез хранилища данных, представляющий собой массив тематической, узконаправленной информации, ориентированный, например, на пользователей одной рабочей группы или департамента.

Концепция витрин данных

Концепция витрин данных была предложена Forrester Research ещё в 1991 году. По мысли авторов, витрины данных — множество тематических баз данных (БД), содержащих информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности организации.

Концепция имеет ряд несомненных достоинств:

• Аналитики видят и работают только с теми данными, которые им реально нужны.
• Целевая БД максимально приближена к конечному пользователю.
• Витрины Данных обычно содержат тематические подмножества заранее агрегированных данных, их проще проектировать и настраивать.
• Для реализации витрин данных не требуется высокомощная вычислительная техника.

Но концепция витрин данных имеет и очень серьёзные пробелы. По существу, здесь предполагается реализация территориально распределённой информационной системы с мало контролируемой избыточностью, но не предлагается способов, как обеспечить целостность и непротиворечивость хранимых в ней данных.

Идея соединить две концепции — хранилищ данных и витрин данных, по видимому, принадлежит М. Демаресту (M. Demarest), который в 1994 году предложил объединить две концепции и использовать хранилище данных в качестве единого интегрированного источника данных для витрин данных.

И сегодня именно такое многоуровневое решение:

• первый уровень — общекорпоративная БД на основе реляционной СУБД с нормализованной или слабо денормализованной схемой (детализированные данные);
• второй уровень — БД уровня подразделения (или конечного пользователя), реализуемые на основе многомерной СУБД (агрегированные данные);
• третий уровень — рабочие места конечных пользователей, на которых непосредственно установлен аналитический инструментарий;

постепенно становится стандартом де-факто, позволяя наиболее полно реализовать и использовать достоинства каждого из подходов:

• компактное хранение детализированных данных и поддержка очень больших БД, обеспечиваемые реляционными СУБД;
• простота настройки и хорошие времена отклика, при работе с агрегированными данными, обеспечиваемые многомерными СУБД.

Реляционная форма представления данных, используемая в центральной общекорпоративной БД, обеспечивает наиболее компактный способ хранения данных. Современные реляционные СУБД уже умеют работать с БД имеющими размер порядка нескольких терабайт. Хотя такая центральная система обычно не сможет обеспечить оперативного режима обработки аналитических запросов, при использовании новых способов индексации и хранения данных, а также частичной денормализации таблиц, время обработки заранее регламентированных запросов (а в качестве таких, можно рассматривать и регламентированные процедуры выгрузки данных в многомерные БД) оказывается вполне приемлемым.

В свою очередь, использование многомерных СУБД в узлах нижнего уровня обеспечивает минимальные времена обработки и ответа на нерегламентированные запросы пользователя. Кроме того, в некоторых многомерных СУБД имеется возможность хранить данные как на постоянной основе (непосредственно в многомерной БД), так и динамически (на время сеанса) загрузить данные из реляционных БД (на основе регламентированных запросов).

Таким образом, имеется возможность хранить на постоянной основе только те данные, которые наиболее часто запрашиваются в данном узле. Для всех остальных хранятся только описания их структуры и программы их выгрузки из центральной БД. И хотя, при первичном обращении к таким виртуальным данным, время отклика может оказаться достаточно продолжительным, такое решение обеспечивает высокую гибкость и требует более дешевых аппаратных средств