Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

10  повышенные требования к безопасности данных, для обес- печения которых приходится решать вопросы аутентификации пользователей, защиты данных при их перемещении в хранилище данных из оперативных баз данных и внешних источников, защиты данных при их передаче по сети и т.п. Снижения затрат на создание ХД можно добиться, создавая его упрощенный вариант – витрину данных (Data Mart). Витрина данных (ВД) – это упрощенный вариант ХД, содер- жащий только тематически объединенные данные. Витрина данных максимально приближена к конечному пользователю и содержит данные, тематически ориентированные на него (например, ВД для работников отдела маркетинга может содержать данные, необходимые для маркетингового анализа). ВД существенно меньше по объему, чем ХД, и для ее реализации не требуется больших затрат. Они могут быть реализованы как са- мостоятельно, так и вместе с ХД. Самостоятельные ВД (рис. 1.2) часто появляются в организа- ции исторически и встречаются в крупных организациях с боль- шим количеством независимых подразделений, решающих собст- венные аналитические задачи. Достоинства такого подхода:  проектирование ВД для ответов на определенный круг во- просов;  быстрое внедрение автономных ВД и получение отдачи;  упрощение процедур заполнения ВД и повышение их про- изводительности за счет учета потребностей определенного круга пользователей. Недостатки автономных ВД:  многократное хранение данных в разных ВД, что приводит к увеличению расходов на их хранение и потенциальным пробле-