当今的公司一直在寻求在运营中进行更好的数据分析,以充分利用大数据的力量。业务分析领域的当前趋势之一是使用数据仓库。一个  数据仓库  用于合并和分析来自各种来源的业务数据。数据仓库对于开发用于数据分析和报告的商业智能操作至关重要。该信息中心包含促进数据战略使用的技术和组件。这种类型的信息仓库结合了大数据,并使信息可访问以进行查询和分析。这是一个将数据转化为信息和见解并快速生成数据以通知用户的过程’的业务决策。将大量数据源合并到一个数据存储中似乎是一项艰巨的任务,但此过程可能比您更简单’d think. Let’我们来看一下数据仓库的外观以及它如何使各种行业受益。

数据仓库的原因

如果您的业务决策依赖于检查来自不同来源的数据,则在某些时候,您可能需要合并数据以简化操作。例如,您可能需要合并信用卡交易中的信息,会计系统中的财务信息以及客户生成的活动数据。如果您的信息位于一个中央数据仓库位置,则这样做会容易得多。如果您需要将分析数据与交易数据分开,并拥有一个中央数据存储区,这将非常有帮助。最后,如果您想提高分析查询的效率,则应考虑使用数据仓库。事务数据可能包含数千行。为了加快该过程,您需要创建汇总表,将数据组合成更可查询的形式。

数据仓库如何工作

数据仓库用作从各种数据源派生的信息的中央存储库。数据从事务系统和其他关系数据库传递到数据仓库中。传入的数据可以是结构化,半结构化或非结构化的。然后处理数据,  变形的 ,并供用户使用商业智能工具访问处理后的信息。简而言之,数据仓库将来自不同来源的信息组合到一个数据库中。通过在一个地方整合大数据,组织可以全面分析业务运营。数据仓库还有助于数据挖掘过程。数据仓库揭示了整个数据的模式,可以更好地为决策​​提供依据,并带来更高的销售和利润。

数据仓库组件

典型的数据仓库由四个组件组成。负载管理器有时称为前端组件。它负责提取数据并将其加载到仓库中。此过程还包括在将数据加载到数据仓库之前准备数据的转换。仓库管理器旨在处理仓库中的数据管理。它负责数据分析,以确保一致性,创建各种视图,合并源数据以及存储和备份数据。查询管理器是第三个组件,也称为后端组件。该组件的功能是指挥和执行查询。数据仓库的最后一个组件是最终用户访问工具。这些工具有助于进行数据报告,查询和数据挖掘等操作。

数据仓库的类型

共有三种类型的数据仓库来存储和分析数据。企业数据仓库(EDW)是集中式仓库。它提供了用于组织和表示数据的综合方法。 EDW还提供了按主题对数据进行分类的功能,并可以根据这些分类进行访问。运营数据存储(ODS)也是一个中央数据库,可提供来自多个事务系统的数据快照。 ODS可以实时刷新,因此广泛用于存储员工记录之类的活动。第三个是数据集市。数据集市实际上是数据仓库的子集。它是一个简单的数据仓库,仅收集有关单个主题的数据。这些是专注于销售,财务或业务的企业的理想选择  行销 。数据集市通常由公司内的一个独立部门设计和运营。

一个组织 ’数据仓库与操作数据库分开维护。但是,数据仓库不是产品,而是随数据发展的环境。它为用户提供当前和历史数据见解,以提供决策支持信息。由于在传统的操作数据存储中很难访问或分析此类数据,因此数据仓库已成为用于商业智能的通用工具。

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