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数据仓库概念、架构和比较

数据仓库的定义

A 数据仓库 是否使用数字存储业务信息的集中式存储库来驱动报告和数据分析. 它由从众多来源提取的大量数据组成, 比如关系数据库, 内部应用程序, 事务系统, 以及外部合作伙伴系统, 聚合为统一, 结构良好的历史数据.

云数据仓库概念

数据仓库传统上是托管在本地的,这使得它们非常昂贵, 很难规模, 而不是自助服务. 今天, 随着数据集变得越来越大,实时分析对于竞争生存变得至关重要, 数据仓库越来越多地托管在云端. 

这种向云数据仓库的转变带来了现收现付的定价模式, serverless方法, 以及随需应变的资源,使数据仓库具有极高的成本效益和可伸缩性. 计算和存储分离, 提供专门用于快速分析的数据访问层, 报告, 数据挖掘使得云数据仓库非常高效, 太.  

数据仓库的主要好处

全球数据仓库行业有望达到 $51.到2028年达到180亿. 随着对数据民主化的需求不断增长,以更好地为非技术业务用户提供实时数据驱动的见解. 

数据仓库提供以下好处:

  • 提高数据质量和信心- 当组织使用数据仓库时,数据从众多源系统和类型转换为通用格式. 通过将来自不同部门的数据标准化到一个存储库中,以便用于各自的报表, 结果将跨业务单元保持一致. 这增加了数据的可信度和跨组织协作的能力. 
  • 燃料的报告, 一致的数据格式和更完整的数据集简化了报告流程,以加快洞察时间,并确保决策基于准确的数据. 这是因为数据被捕获了, 加工过的, 集成, 带注释的, 总结了, 并提前在语义数据存储中重新构造, 是什么让分析更有效. 数据仓库是专门为描述性分析而设计的, 这需要理解人际关系, 模式, 数据中的趋势.
  • 〇提供历史洞察力 数据仓库存储健壮的历史数据, 无论是库存数据, 销售数据, 人员数据, 或其他. 这使决策者能够更好地了解过去的挑战或趋势, 做出可靠的预测, 推动企业持续改善.
  • 单一图片的操作数据 来自广泛来源的数据的统一和协调提供了更全面的业务图景. 数据仓库消除了可能造成协作障碍的跨部门数据竖井, 企业范围的见解, 以及组织的凝聚力. 通过利用BI活动,如数据挖掘, 例如, 组织能够发现综合数据中可能被忽视的模式.

数据仓库架构

数据仓库体系结构利用维度模型来确定从原始数据中提取有目的信息并将其转换为易于理解的结构的最佳方法. 该体系结构的特点是跨各种数据库的数据布局,需要内部部署服务器,以便每个元素正常工作. 

内部部署数据仓库采用单层、两层和三层结构. Single-tier is uncommon; it’s ineffective for organizations with big data needs. 也没有办法将分析与事务处理分离开来. 小型企业经常使用两层数据仓库,它们将数据的物理来源与实际数据仓库分隔开来, 并合并数据集市的使用. 但是,它们是不可伸缩的,不支持大量的终端用户. 三层架构是最常用的数据仓库架构. 底层是数据库服务器—通常是关系数据库—从其他来源加载转换后的数据. 中间层是应用程序层,具有预构建的联机分析处理(OLAP)服务器,它组织数据,为分析做好准备. 顶层由用于报告和业务智能的工具组成.

在大多数情况下,数据仓库有四个主要组件:

  1. 中央数据库:作为数据仓库的基础,用于存储组织的数据,并确保其可用于报告. 
  2. ETL工具或数据集成平台:数据来源于不同的来源, 以适当的配置进行转换, 并加载到数据仓库中,以校准信息以进行快速分析. 
  3. 元数据:为数据提供框架,确保业务用户能够更好地理解数据仓库内可用的数据,并将其转换为有意义的信息. 这包括使用上下文增强数据的业务元数据, 技术数据根据数据的位置和结构指示如何访问数据.
  4. 数据仓库访问工具:使用户能够通过专门的技术和工具与仓库中的数据进行交互, 例如OLAP工具, 数据挖掘工具, 应用开发工具, 以及查询和报告工具.

云数据仓库架构的结构不同于传统数据仓库的结构,而是根据特定的云数据仓库平台而有所不同. 其中包括亚马逊红移, 微软Azure SQL数据仓库, 雪花, 和谷歌BigQuery. 

数据仓库与. 数据湖、数据集市和云数据仓库

数据仓库、数据库、数据湖, 数据集市, 数据中心是所有可以相互结合使用的数据结构,以支持现代数据管理基础设施中的不同角色. 理解两者的区别取决于商业领袖.

数据仓库

数据仓库是存储结构化数据并支持可重复分析的数据管理系统. 数据仓库中数据的用途是定义的,并包含来自各种来源的数据. 

数据仓库vs数据湖

数据湖从不同的基于源的系统中收集原始数据和事件,并支持数据准备和探索性分析, 而数据仓库使用处理过的数据. 一个数据湖 帮助组织存储大量的结构化数据, 半结构化, 和非结构化数据, 组织不需要提前知道他们的数据将被如何使用. 数据仓库用于结构化的、过滤的、具有预期用途的数据. 

数据仓库vs数据集市 

数据集市是数据仓库的简化形式,专注于单个业务领域. 数据集市帮助团队快速访问数据,不需要数据仓库的复杂性,因为数据集市的数据源比数据仓库少. 数据集市提供单一的真相来源,并服务于特定业务团队的需求. 

数据仓库与. 云数据仓库

内部数据仓库适用于结构化的历史数据. 但它也有其局限性. 当数据集超过容量时, 速度, 以及内部数据仓库可以处理的各种数据, 云数据仓库架构逐步提高交付速度, 灵活性, 以及当今数据集成需求的可伸缩性.

为什么要迁移到云数据仓库

据Gartner的数据, 57%的数据和分析领导者 正在投资数据仓库吗. 由于数字化转型的步伐加快, 越来越多的组织正在将他们的数据仓库转移到云端. 一般来说,云提供了更高的灵活性, 弹性, 协作, 以及可访问性,同时最小化典型的进入障碍, 比如复杂性和成本. 

云数据仓库提供了更好的速度和性能, 存储和计算分离, 更多的安全, 增强的访问和集成, 先进的自助能力, 以及更改存储和计算需求的可伸缩性. 云数据仓库架构还降低了与内部数据仓库相关的常见风险, 例如最小数据备份和恢复等.

云数据仓库是现代数据战略的重要组成部分,它使组织能够更有效地适应不断变化的消费者行为和市场波动. 基于云的仓库的敏捷性支持现有的工作负载,并使组织能够集成新的技术工具或根据业务需求的变化扩展容量. 也, 通过实现云数据仓库提供的更多功能的数据管理实践, 组织能够更好地适应不确定的条件和动态的环境.

自动化数据管道的作用

数据管道传输数据 从不同的数据源到中央数据仓库. 现代数据管道需要可靠和灵活, 但是,数据量的指数级增长使得手工构建数据管道的方法效率低下. 因此, 组织正在转向数据管道自动化来构建能够跟上现代业务流程的数据管道. 数据管道必须高效、敏捷,并能适应不断变化的条件. 

通过利用自动化的力量, 企业可以根据需要扩展数据管道,同时消除冗余, 过时了, 和不完整的数据. 自动化的数据管道最大限度地提高了数据的可访问性,并帮助支持将多个数据源无缝集成到数据仓库中. 自动化还通过最小化耗时的任务来改进传统的数据仓库设计, 比如创建和部署ETL管道.

智能数据管道 对效果越来越重要 云数据仓库集成 因为它们启用了资源, 目的地, 数据类型将从管道中抽象出来,这样就可以在不需要任何重写的情况下进行更改. 他们也能够自动地 检测数据漂移 在实时, 如何确保在数据模式更改时,数据不会在摄入过程中丢失或消失. 

智能数据管道的其他优势还包括:

  • 无论来源如何,都能促进实时转换, 目的地, 数据格式, 或处理模式.
  • 自动转换相同数据类型的格式并创建新字段. 
  • 通过内置预览和快照增强性能和简化调试. 
  • 自动创建一个或多个表,无论源模式是已知的还是未知的.
  • 促进管道的停止和重新启动以及执行引擎上的故障转移.

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