數據倉庫的好處及其挑戰

什麼是數據倉庫？

數據倉庫是一種業務資源，其中來自各種來源的數據符合分析要求，從而產生實用的數據洞察力以製定業務決策。

換句話說，數據倉庫是“商業智能係統”的核心，可以按時做出關鍵的商業決策。

首先，這是一個集中空間，您的所有數據都安全可靠地存儲在其中。 它非常適合生成報告、數據分析和各種其他查詢。 最重要的是，它將幫助您從公司數據庫中提取數據流並將其轉化為有意義的見解。 此外，常規數據倉庫將用作存儲。 這是一種現代方法，而且效果非常好。

• 數據倉庫的優缺點
• 為什麼要建立數據倉庫
• 數據倉庫的成本效益分析
• 數據倉庫與數據倉庫之間的區別數據湖與。 數據庫

數據倉庫的優勢

• 數據倉庫帶來了更高的投資回報率 (ROI)，因為在正確的時間做出了正確的決定。

• 數據專業人員和管理人員可以通過發現關鍵績效指標 (KPI) 的業務分析來做出更準確的市場預測，從而促進關鍵人員更好地規劃。

• 數據倉庫具有海量歷史數據存儲，可以指示不同趨勢和不同時期的狀態分析，從而實現更準確的預測和結果。

• 來自數據的信息的可用性導致更具成本效益的決策。

• 客戶服務質量可以通過數據倉庫中的信息分析準確地跟踪和提高。

數據倉庫的缺點

• 數據倉庫通常擁有大量靜態數據，瀏覽能力有限。 必須通過模式抓取和過濾部分數據，並且可能需要幾天時間才能將其轉化為有用的形式。

• 數據倉庫通常要進行即席查詢，處理數據的速度很慢，處理起來非常麻煩，處理結果也很困難。

• 數據倉庫通常具有相當高的成本/收益比。 有兩個主要原因是與硬件和軟件基礎設施相關的大量成本。 這個問題的另一個主要缺點是 IT 和技術人員的高成本，作為數據倉庫基礎設施中數字機器上的工作，他們必須為他們的服務獲得補償。

• 數據倉庫幾乎一直都受到軟件和硬件方面的互操作性問題的困擾。 您可能正在運行不同的操作系統平台和不同的不兼容軟件平台。 同樣，不同類型的設備可能會拼命嘗試相互通信。 維護數據倉庫的成本可能會增加。

• 存儲在倉庫中的大多數數據都是原始且混亂的。 數據倉庫內部總是存在隱藏的問題，可能需要花費時間和精力來清理。 不過，通常情況下，根據可用性的頻率和數據倉庫的大小，它們會在幾個月甚至幾年內仍未被發現。

• 在數據檢索工作中可能會出現所需的數據仍未從可能至關重要的源系統中捕獲的情況。 您有機會在數據倉庫中丟失一條信息。

• 數據倉庫中的一些數據可能會受到數據同質化，其中大量數據可能具有相似的數據，可能會給可能正在檢索數據的人造成混淆或可能導致其他嚴重的誤解。

• 在數據倉庫中，當不同系統進行集成時，總是會出現集成問題，並且無法按預期工作； 當他們根本不工作時，情況會變得更糟。

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為什麼要建立數據倉庫？

您需要投資數據倉庫的原因有很多。 第一個是它可以幫助您改進業務流程與數字技術的集成。 它還可以讓您深入了解與供應商、客戶、業務運營以及對您最重要的業務的其他關鍵組件相關的不同指標和觀察結果。

它還提高了響應時間，更不用說它可以記錄您所做的任何更改，並且可以提高數據質量。 您可以更快地利用信息，這也將帶來大量好處。 為了讓事情變得更好，它將減輕運營系統的負擔，提高數據質量，並每次都傳達一種強烈的專業感和良好的體驗。

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數據倉庫成本效益分析意味著什麼？

當您執行數據倉庫成本效益分析時，您需要評估您正在處理的成本，看看它們是否值得。 首先，您有設置成本，其中包括獲取和配置專業級別的數據倉庫。 然後你必須考慮數據遷移之類的事情，這也可能非常昂貴。

此外，還有存儲和計算容量、管理成本和數據維護等額外成本。 了解這些東西的昂貴程度至關重要，因為它將幫助您更好地了解流程和體驗本身。

數據倉庫與數據湖與數據集市之間的比較

• 數據倉庫

  另一方面，數據倉庫只存儲已經結構化的數據。 這是一個多用途的解決方案，它可以帶來出色的結果和體驗，同時也為您提供訪問指標和研究信息的絕佳方式。 它可以協助處理多種數據類型； 您可以輕鬆分析和維護數據。

• 數據湖

  數據湖就在您將在生成的表單中添加所有數據的地方。 它允許您存儲大量數據。 它更像是一種存儲解決方案； 無需擔心您將如何處理所有這些數據。 但是，您出於即將到來的原因存儲它。

• 數據集市

  數據集市是數據倉庫的一個子部分。 您通常使用數據集市來存儲特定部門的數據。 如您所見，每個選項都有其優點和缺點，您必須找到適合您要求的正確選項。

下表提供了對數據存儲類型的進一步了解。

關於數據倉庫優勢的常見問題

問：與傳統數據倉庫相比，活動數據倉庫的主要優勢是什麼？

A.主要區別在於傳輸速度； 主動數據倉庫的數據傳輸速度較快，而傳統數據倉庫的傳輸速度較慢。

最後的想法

在為您的業務環境採用數據倉庫之前，您需要主動確保數據團隊遵循的幾種做法，例如，

• 規劃數據的一致性、準確性和完整性。

• 數據必須明確定義並帶有時間戳。

• 為數據科學家和分析師提供正確的工具。

• 準備好應對數據衝突。

• 確保操作系統和報告並行運行； 也就是說，它不會取代它們。

• 堅持數據生命週期。

• 確保所有利益相關者都參與數據倉庫實施過程。

許多專業人士和業務主管每天都在使用數據倉庫來做出重要的業務決策，這可能會影響整個人的生活。 數據倉庫可以是有益和方便的，更不用說可以將您的業務提升到一個新水平的可負擔性和有吸引力的投資回報。

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