Итак, решение о внедрении ХД принято.
Ключевые пользователи будущей системы опрошены, проблемы локализованы, цели внедрения обозначены, показатели успешного выполнения проекта KPI определены, самое время задуматься о приобретении хорошего сервера.

Мысль, с которой, увы придется смириться при внедрении ХД для ритейла – ресурсов сервера всегда будет мало. Причина кроется не только в большом объеме данных, но и в пользователях системы! Работая в старых системах бизнес-пользователи часто лишены возможности проводить оперативный анализ данных и довольствуются выборками, которые готовит им ИТ, часто с большим запаздыванием. При  внедрении ХД все данные становятся доступны для анализа в любой момент времени, открываются перспективы выполнения сравнительного анализа разных периодов, появляется возможность выявления закономерностей, анализа рекламных и маркетинговых мероприятий по всей торговой сети, появляется возможность выполнять OLAP анализ и «проваливаться» до первичных документов учетных систем. Аппетит бизнеса начинает расти по мере появления данных в информационном хранилище.

Исходя из такой тенденции, в основу выбора серверных мощностей должны лечь возможность их дальнейшего наращивания и масштабирования. Один из вариантов гибкого решения, который не стоит сбрасывать с рассмотрения – размещение ХД на удаленном хостинге в специализированном Дата-центре. Вариант удаленного хостинга имеет немаловажное преимущество для перспективы перехода на технологию InMemory (SAP HANA), в этом случае, задачи обеспечения ИТ инфраструктуры могут успешно решаться хостинг-провайдером.

Для успешного подбора серверного оборудования желательно сразу определиться с количественным составом различных категорий  пользователей, т.к. выполняемые ими в ХД действия определяют приоритет смещения производительности.

Матрица №1 «Категории потребителей системы»

    * - Проценты могут меняться в зависимости от организации бизнес-процессов компании и является в данном примере справочным.

Второй существенный момент, требующий обязательного учета при расчете производительности серверов – это средняя и пиковая нагрузка на сервер, выраженная в количестве записей данных, которые необходимо системе загрузить за выделенный промежуток времени (это может быть