Я часто пользуюсь в работе BI системами и всегда было интересно, что же там под капотом, насколько это сложная система. Спойлер - очень сложная! И я решил разобраться в вопросе и чуть более подробно. После подготовки этой статьи стало реальнее понятнее, откуда же все таки готовилось нападение, как работает тот же Power BI. Но вероятно, нужно будет перечитать некоторые моменты дважды. В тех местах, и понятиях, которые я сам не с первого раза понял, я добавлял дополнительное описание.

Что такое BI

Business Intelligence (BI) – это комплекс методов и компьютерных инструментов для сбора, хранения, обработки и визуализации данных, которые превращают транзакционную информацию в наглядные отчеты​. Главная цель BI – выделять ключевые метрики и тренды, помогать моделировать альтернативные сценарии и своевременно реагировать на изменения бизнеса​. BI-системы позволяют принимать как оперативные, так и стратегические решения, объединяя внутренние (финансовые, CRM) и внешние (рынок, конкуренты) данные для полной картины происходящего​.

Архитектура BI-систем

Типичная архитектура BI состоит из нескольких уровней​:

• Источники данных: транзакционные БД (OLTP), файлы (CSV/Excel), CRM/ERP, веб-сервисы и т.д.

• ETL/ELT: процессы Extract–Transform–Load (Извлечение - Преобразование - Загрузка) для извлечения и преобразования данных. ETL-инструменты (Informatica, SSIS и др.) загружают данные в хранилище, выполняя очистку и агрегацию (конечно не без помощи аналитика, который эту настройку производит).

• Хранилище данных (DWH): централизованная база, оптимизированная для отчетности​. Здесь хранятся исторические данные и организованы они по схеме «звезда» или «снежинка»: фактовая таблица (продажи, транзакции) связана с таблицами измерений (время, продукт, регион)​. Такая структура позволяет быстро агрегировать показатели по разным признакам.

• OLAP-сервер: многомерное хранилище (куб) для аналитики. OLAP (Online Analytical Processing) - технология многомерного анализа данных, оптимизированная для быстрого выполнения сложных аналитических запросов и построения отчётов. OLAP-куб – это многомерный разреженный массив данных с измерениями (Dimensions) и мерами (Measures)​. В кубе данные предварительно агрегируются, что обеспечивает сверхбыстрый ответ на запросы. Сервер может быть MOLAP (хранит и анализирует данные «своим» образом) или ROLAP (строит OLAP поверх реляционной СУБД)​.

• Бизнес-аналитика: BI-платформа (Power BI, Tableau, Qlik, Luxms BI, Visiology и др.) – уровень представления. Она обеспечивает визуализацию, построение дашбордов, отчётов и работу аналитиков с подготовленными данными.

Источники данных и интеграция

BI-системы поддерживают интеграцию с любыми данными: реляционными СУБД, NoSQL и Hadoop, облачными сервисами, файлами, веб-API и т.д. Интеграция может быть пакетной (по расписанию) или в режиме реального времени (через стриминги типа Kafka). Многие инструменты предоставляют готовые коннекторы (ODBC/JDBC, REST, специфичные для CRM и ERP) и визуальные ETL-пайплайны. Современные решения (например, Yandex DataLens) позволяют задавать трансформации через SQL или встроенные конструкторы. При ELT-подходе сырые данные сначала загружаются в «озеро данных» или промежуточную БД, а затем преобразуются средствами СУБД. Поддерживаются и гибридные схемы: часть данных хранится в облаке, часть – в локальном DWH, а аналитика объединяет их на лету.

Хранилища данных и OLAP-кубы

Хранилище данных (DWH) – это специализированная БД для аналитики и отчётности​. Как правило, DWH построено по реляционной модели со схемами «звезда» или «снежинка» (как писал ранее)​. «Звезда» имеет одну фактовую таблицу и множество денормализованных измерений, «снежинка» дополняется нормализованными подтаблицами. В фактовой таблице лежат массивы (продажи, расчёты и т.д.), а таблицы измерений описывают бизнес-показатели. С DWH связаны витрины данных – проекции под конкретные отделы.

Для высокопроизводительного анализа строят OLAP-кубы: многомерные структуры, где данные сгруппированы по измерениям и предагрегированы​. Куб позволяет задавать запросы (например, «продажи по месяцам, товарам и регионам») и быстро получать ответы благодаря многомерному представлению. Если куб не используется, применяются ROLAP-решения, генерирующие сложные SQL-запросы (так называемый многопроходный SQL). OLAP-серверы обеспечивают быструю фильтрация и сложные свертки: ведь фактовые таблицы многомерных кубов формируют меры, значения которых заранее агрегированы по иерархиям​.

Что такое OLAP-сервер и в чем различия

MOLAP (Multidimensional OLAP) и ROLAP (Relational OLAP) — две архитектуры OLAP-систем для многомерного анализа данных. Главное отличие в том, где и как хранятся и агрегируются данные.

MOLAP

1. Хранилище
   – Специализированный «куб», в котором заранее предагрегированы все сочетания измерений.

2. Производительность
   – Сверхбыстрые ответы на запросы благодаря предвычислению и хранению данных в компактном виде (часто сжатом).

3. Язык запросов
   – Чаще всего MDX (Multidimensional Expressions) или собственные API вендора куба.

4. Преимущества

   • Очень высокая скорость аналитических запросов.

   • Низкая нагрузка на базу.

5. Ограничения

   • Долго строится куб (особенно при большом числе измерений и высоком кардинале).

   • Меньшая гибкость: сложно динамически добавлять новые измерения или меры «на лету».

   • Размер куба может расти экспоненциально с числом измерений.

ROLAP

1. Хранилище
   – Обычная реляционная СУБД (например, PostgreSQL, Oracle, MS SQL) с «звёздной» или «снежинкообразной» схемами.

2. Производительность
   – Запросы превращаются в сложные SQL-выражения, выполняемые «на лету»; скорость зависит от оптимизации БД, индексов и мощности сервера.

3. Язык запросов
   – SQL (или генерируемый системой SQL на основе MDX/DAX-запроса), иногда с расширениями.

4. Преимущества

   • Гибкость: легко добавлять новые измерения и меры, изменять схему без перестройки «куба».

   • Нет дублирования данных (используется уже существующий DWH).

   • Меньше накладных расходов на предагрегацию.

5. Ограничения

   • Более высокие времена ответа на сложные свёртки и Drill-Down (если нет дополнительных оптимизаций).

   • Большая нагрузка на реляционную базу при выполнении тяжёлых аналитических запросов.

Сравнение MOLAP и ROLAP

Когда и что выбирать

• MOLAP подходит, если

  • Основные аналитические отчёты сформированы заранее и редко меняются.

  • Критична максимальная скорость отклика даже на сложные свёртки.

  • Объёмы (и число измерений) укладываются в возможность куба.

• ROLAP подходит, если

  • Схема данных часто эволюционирует, добавляются новые поля или источники.

  • Нужно опираться на уже имеющийся DWH и минимизировать дублирование.

  • Допустима чуть более медленная, но гибкая аналитика.

Языки запросов

BI-платформы используют разные языки для выборки и расчёта данных. Основные из них:

• SQL: стандартный язык работы с реляционными СУБД. Пример простого запроса:

  SELECT Region, SUM(Sales) AS TotalSales
  FROM sales_data
  WHERE SaleDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-06-30'
  GROUP BY Region;

  Он собирает сумму продаж по регионам за первое полугодие.

• DAX (Data Analysis Expressions): формульный язык Microsoft Power BI и SSAS Tabular для создания мер и KPI. Пример создания меры «Total Sales»:

  -- Мера общей суммы продаж
  TotalSales = SUM('Sales'[Amount])

  Или динамическая мера Profit = SUM('Sales'[Revenue]) - SUM('Sales'[Cost]). DAX позволяет рассчитывать значения с учётом контекста (фильтров в отчете) и имеет множество функций для аналитики.

• MDX (Multidimensional Expressions): используется для запросов к OLAP-кубам (SSAS, Oracle OLAP и др.). Пример запроса к кубу продаж:

  SELECT 
    {[Measures].[Sales]} ON COLUMNS,
    {[Date].[Year].[2023], [Date].[Year].[2024]} ON ROWS
  FROM [SalesCube];

  Это вернёт значения меры Sales по годам 2023 и 2024.

• Python: часто интегрируется для гибкой аналитики и ETL. Например, с помощью pandas можно прочесть данные из DWH и сделать анализ:

  import pandas as pd
  # Загружаем данные через SQL-запрос
  df = pd.read_sql('SELECT * FROM sales_data', connection)
  # Вычисляем новый столбец и сводим по региону
  df['RevenueUSD'] = df['Revenue'] * df['Rate_USD']
  print(df.groupby('Region')['RevenueUSD'].sum())

  Python позволяет делать предобработку, использовать библиотеки машинного обучения или строить кастомные визуализации и в целом расширяет возможности аналитики.

Визуализация и дашборды

BI-платформы предлагают широкий набор визуализаций: графики (линейные, столбчатые, круговые, пузырьковые), тепловые карты, географические карты, графы и KPI-метрики. Дашборд собирается из виджетов – диаграмм и таблиц, которые взаимосвязаны фильтрами и параметрами. Конструкторы дашбордов (Power BI, Tableau, Qlik, Yandex DataLens, Metabase и др.) дают пользователю возможность настройки как ему хочется: бизнес-пользователь без кодинга может формировать отчёт, задавать срезы по времени и сегментам, настраивать оповещения. Часто реализована древовидная фильтрация, фильтрация по иерархиям (например, от суммы продаж по годам к месяцам и дню). Мобильные клиенты и web-интерфейсы BI-платформ позволяют просматривать дашборды с любых устройств.

Производительность и масштабируемость

Производительность BI-систем определяется скоростью загрузки и обработки запросов на больших объёмах. Современные движки ориентированы на in-memory OLAP и колоночные хранилища: они эффективно сжимают данные и параллельно обрабатывают запросы. Например, Qlik Sense и Tabular (в Power BI) хранят таблицы в памяти и выполняют агрегации очень быстро. Для огромных объёмов используют MPP (Massively Parallel Processing) – распределённую обработку: Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery могут массово параллелить запросы. Облачные DWH легко масштабируются: добавлением узлов, оперативной памяти или CPU. Как отмечают эксперты, облачные хранилища «быстрее и дешевле масштабировать» благодаря MPP и динамическому провижингу​.

Однако сам факт использования in-memory Olap не гарантирует «неубиваемость» системы​: при сотнях миллионов строк нужны оптимизация и архитектурные решения. Часто используют гибридные модели (часть данных – кеш, часть – на диске). Для тяжелых моделей Power BI предлагает смешанный режим с DirectQuery​. В крупных проектах развертывают балансировщики нагрузки или создают реплики аналитических моделей. Российские специалисты (например, команда Visiology) отмечают, что в пиковых сценариях важно не перегружать платформу: иногда более эффективным, чем добавление мощностей, оказывается оптимизация запросов или изменение структуры модели.

Российские vs зарубежные BI-решения

Рынок BI представлен как зарубежными, так и российскими продуктами. Среди мировых лидеров – Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, а также Metabase и Apache Superset (open-source). Power BI популярен благодаря глубокой интеграции с экосистемой Microsoft, гибкой модели лицензирования по пользователю и мощному DAX​. Tableau ценится за интуитивный drag&drop-интерфейс и разнообразные визуализации. Qlik Sense известен ассоциативным движком и возможностями быстрой подготовки данных. Оpen-source платформы (Metabase, Superset) бесплатны, просты в настройке и подойдут стартапам или подразделениям, стремящимся минимизировать лицензии.

Российские BI-системы активно развиваются, особенно в контексте импортозамещения. Из заметных игроков: Yandex DataLens – облачный сервис BI от Яндекса, который позволяет быстро строить графики и дашборды, подключать разные источники и выполнять вычисления через SQL-подобный язык​. Он интегрирован с Yandex Cloud и предлагает бесплатный тариф и расширенные опции (SSO, приватные среды). Luxms BI – платформа для крупных предприятий с акцентом на безопасность и соответствие российским стандартам (есть лицензия ФСТЭК)​. Visiology – in-memory BI для больших данных, с задачей «быстро и эффективно решать задачи с петабайтами». Polymatica (SL Soft) – решает мультипликативный OLAP, отмечается возможностью сжатия данных в 12 раз и загрузки до 500 000 записей в секунду​, что делает систему пригодной для петабайтных объёмов. Многие российские решения усиливают поддержку отечественных СУБД, внедряют ETL на базе Apache Airflow или собственной разработки, а также предоставляют «из коробки» интеграцию с 1С, «Альт» и другими локальными продуктами.

Ниже – упрощённая таблица сравнения некоторых популярных BI-систем:

BI системы для непрограммистов, гибридные модели, лицензирование и open-source

Отдельно стоит отметить Self-Service BI – подход, когда аналитики и бизнес-пользователи сами готовят отчёты. Такие инструменты (Power BI Desktop, Qlik Sense, Metabase) предоставляют интуитивные конструкторы и не требуют наличие программистов. Гибридные модели сочетают локальные и облачные ресурсы: например, корпоративный DWH может оставаться в дата-центре, а визуализация – в облаке. Это удобно при постепенной миграции в облако или работе с чувствительными данными.

По лицензированию лидируют смешанные подходы: многие зарубежные BI переходят на SaaS с оплатой по подписке, отечественные часто предлагают пожизненную лицензию + годовую поддержку. Power BI в линейке Microsoft – подписка per-user, а Tableau – лицензирование по числу серверов/юзеров. Open-source платформы (Metabase, Superset, Redash, Apache Kylin) бесплатны, но требуют самостоятельного администрирования. Они хороши для прототипов и отделов, не готовых тратиться на лицензию.

В итоге выбор BI-системы зависит от задач организации: требуются ли жесткая безопасность (сертифицированные решения типа Luxms или Power BI Premium в Azure), упор на визуализацию (Tableau) или стоимость (open-source BI), нужна ли мощная интеграция с локальными сервисами (российские платформы) или глобальная экосистема (Microsoft/Google/Amazon). Правильная архитектура (ETL→DWH→OLAP→дашборды) и понимание возможностей BI позволят извлечь максимум из данных и сделать аналитику эффективным инструментом управления бизнеса.