数据仓库的好处及其挑战

什么是数据仓库？

数据仓库是一种业务资源，其中来自各种来源的数据符合分析要求，从而产生实用的数据洞察力以制定业务决策。

换句话说，数据仓库是“商业智能系统”的核心，可以按时做出关键的商业决策。

首先，这是一个集中空间，您的所有数据都安全可靠地存储在其中。 它非常适合生成报告、数据分析和各种其他查询。 最重要的是，它将帮助您从公司数据库中提取数据流并将其转化为有意义的见解。 此外，常规数据仓库将用作存储。 这是一种现代方法，而且效果非常好。

• 数据仓库的优缺点
• 为什么要建立数据仓库
• 数据仓库的成本效益分析
• 数据仓库与数据仓库之间的区别数据湖与。 数据库

数据仓库的优势

• 数据仓库带来了更高的投资回报率 (ROI)，因为在正确的时间做出了正确的决定。

• 数据专业人员和管理人员可以通过发现关键绩效指标 (KPI) 的业务分析来做出更准确的市场预测，从而促进关键人员更好地规划。

• 数据仓库具有海量历史数据存储，可以指示不同趋势和不同时期的状态分析，从而实现更准确的预测和结果。

• 来自数据的信息的可用性导致更具成本效益的决策。

• 客户服务质量可以通过数据仓库中的信息分析准确地跟踪和提高。

数据仓库的缺点

• 数据仓库通常拥有大量静态数据，浏览能力有限。 必须通过模式抓取和过滤部分数据，并且可能需要几天时间才能将其转化为有用的形式。

• 数据仓库通常要进行即席查询，处理数据的速度很慢，处理起来非常麻烦，处理结果也很困难。

• 数据仓库通常具有相当高的成本/收益比。 有两个主要原因是与硬件和软件基础设施相关的大量成本。 这个问题的另一个主要缺点是 IT 和技术人员的高成本，作为数据仓库基础设施中的数字机器上的工作，他们必须为他们的服务获得补偿。

• 数据仓库几乎一直都受到软件和硬件方面的互操作性问题的困扰。 您可能正在运行不同的操作系统平台和不同的不兼容软件平台。 同样，不同类型的设备可能会拼命尝试相互通信。 维护数据仓库的成本可能会增加。

• 存储在仓库中的大多数数据都是原始且混乱的。 数据仓库内部总是存在隐藏的问题，可能需要花费时间和精力来清理。 不过，通常情况下，根据可用性的频率和数据仓库的大小，它们会在几个月甚至几年内仍未被发现。

• 在数据检索工作中可能会出现所需的数据仍未从可能至关重要的源系统中捕获的情况。 您有机会在数据仓库中丢失一条信息。

• 数据仓库中的某些数据可能会发生数据同质化，其中大量数据可能具有相似的数据，可能会给可能正在检索数据的人造成混淆或可能导致其他严重的误解。

• 在数据仓库中，当不同系统进行集成时，总是会出现集成问题，并且无法按预期工作； 当他们根本不工作时，情况会变得更糟。

（下载白皮书：如何使用 Hadoop 优化您的企业数据仓库）

为什么要建立数据仓库？

您需要投资数据仓库的原因有很多。 第一个是它可以帮助您改进业务流程与数字技术的集成。 它还可以让您深入了解与供应商、客户、业务运营以及对您最重要的业务的其他关键组件相关的不同指标和观察结果。

它还提高了响应时间，更不用说它可以记录您所做的任何更改，并且可以提高数据质量。 您可以更快地利用信息，这也将带来大量好处。 为了让事情变得更好，它将减轻运营系统的负担，提高数据质量，并每次都传达一种强烈的专业感和良好的体验。

（另请阅读：围绕大数据分析的大喧嚣）

数据仓库成本效益分析意味着什么？

当您执行数据仓库成本效益分析时，您需要评估您正在处理的成本，看看它们是否值得。 首先，您有设置成本，其中包括获取和配置专业级别的数据仓库。 然后你必须考虑数据迁移之类的事情，这也可能非常昂贵。

此外，还有存储和计算容量、管理成本和数据维护等额外成本。 了解这些东西的昂贵程度至关重要，因为它将帮助您更好地了解流程和体验本身。

数据仓库与数据湖与数据集市之间的比较

• 数据仓库

  另一方面，数据仓库只存储已经结构化的数据。 这是一个多用途的解决方案，它可以带来出色的结果和体验，同时也为您提供访问指标和研究信息的绝佳方式。 它可以协助处理多种数据类型； 您可以轻松分析和维护数据。

• 数据湖

  数据湖就在您将在生成的表单中添加所有数据的地方。 它允许您存储大量数据。 它更像是一种存储解决方案； 无需担心您将如何处理所有这些数据。 但是，您出于即将到来的原因存储它。

• 数据集市

  数据集市是数据仓库的一个子部分。 您通常使用数据集市来存储特定部门的数据。 如您所见，每个选项都有其优点和缺点，您必须找到适合您要求的正确选项。

下表提供了对数据存储类型的进一步了解。

关于数据仓库优势的常见问题

问：与传统数据仓库相比，活动数据仓库的主要优势是什么？

A.主要区别在于传输速度； 主动数据仓库的数据传输速度较快，而传统数据仓库的传输速度较慢。

最后的想法

在为您的业务环境采用数据仓库之前，您需要主动确保数据团队遵循的几种做法，例如，

• 规划数据的一致性、准确性和完整性。

• 数据必须明确定义并带有时间戳。

• 为数据科学家和分析师提供正确的工具。

• 准备好应对数据冲突。

• 确保操作系统和报告并行运行； 也就是说，它不会取代它们。

• 坚持数据生命周期。

• 确保所有利益相关者都参与数据仓库实施过程。

许多专业人士和业务主管每天都在使用数据仓库来做出重要的业务决策，这可能会影响整个人的生活。 数据仓库可以是有益和方便的，更不用说可以将您的业务提升到一个新水平的可负担性和有吸引力的投资回报。

其他有用的资源：

启动 SaaS 业务所需的主要工具

数据科学家的最佳数据科学工具