企業數據倉庫如何影響業務：概念和好處解釋

目前，在我們的數字時代，大量數據的無縫操作和利用是企業保持相關性和需求的一個不可或缺的點。 滿足這一需求的一個很好的解決方案是企業數據倉庫 (EDW)，它是組織所有數據的中心存儲。 此類軟件使企業能夠整合和構建從各種來源提取的信息，並確保見解和研究的完整來源。 本文將幫助您深入了解 EDW 的概念、其價值，以及它如何促進組織做出反映數據研究的明智決策。

企業數據倉庫概念

企業數據倉庫 (EDW) 是一個集中中心，保存從公司內不同資源檢索的大量信息和詳細信息。 該解決方案的設計重點是商業智能和分析軟件，提供覆蓋整個組織的數據的完整願景。

EDW 如今真正流行起來，被不同規模和廣泛領域的公司所應用，旨在進行數據研究、協助實施明智的戰略並取得成功。 EDW 的核心目的是為企業範圍內的數據提供成熟的事實來源，從而簡化員工查找和探索細節的過程。

EDW 傳統上包含記錄的信息，支持指定趨勢和檢查，從而豐富業務計劃的製定以及要採取的進一步階段。 輸入的提取策略確保了訂購和洞察生成的舒適度，使公司內的用戶能夠通過倉庫自動化技術簡單直接地獲取分析數據。

除此之外，EDW 通過保證企業從各種必要來源收集數據來實現數據連接。 它可能意味著從 CRM、ERP 和 HR 等內部軟件獲取的信息，以及從 CRM、ERP 和 HR 等內部軟件獲取的外部信息，以及社交媒體、網絡洞察和市場等外部信息源。分析。 通過將所有這些數據集成到一個地方，組織可以更全面地了解其運營和客戶。

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EDW架構

此類軟件的架構是可變的，可以根據公司的精確需求進行概述。 然而，我們應該總結一下基本模式：傳統方法和現代方法。

在傳統架構中，我們指的是一種多層架構，將數據存儲庫、集成和商業智能層分開。 它已經被使用了很長時間，並且迄今為止仍然是流行的變體。 然而，設計和確保持續支持可能會很複雜且成本高昂。

現代數據是基於數據池的，大量存儲包含原始信息。 與我們之前描述的模型相比，它的可調整性相對更高，因為它有助於企業以固定的方式保存和使用大量的知識。 無論如何，您可能需要復雜的數據程序和管理能力來確定數據的絕對準確性、兼容性和可信度。

EDW 類型

我們能夠概述組織可以根據其明確的需求和要求選擇的幾種類型的企業數據倉庫。 每種類型的 EDW 都有典型的優點和缺點，企業在選擇特定類型的 EDW 之前應準確評估其選擇。

集中式EDW

它是最熟悉的數據倉庫類型，其中所有數據都累積在一個獨立的、完全的中心中。 這樣的 EDW 受僱於擁有成熟信息真實來源的機構。 集中式解決方案的操作和支持並不復雜，因為所有數據都存儲在一個地方。 然而，複雜性可能在於集中式 EDW 的擴展以及處理龐大的信息池，這導致從多個來源收集數據變得更加複雜。

聯合EDW

該 EDW 可以描述為一個分佈式存儲庫，它合併了一系列關係中的信息。 更多地談論聯合類型，數據保存在多個位置，並且能夠通過聯合接口訪問它。 這種類型的 EDW 由具有大量數據源的機構使用，這意味著不同的業務部門或子公司。 這種選擇具有良好的可擴展性，並且能夠處理大量負載。 但您應該意識到，可能很難保證混合源中的高數據質量和足夠的清潔度。

輪輻式 EDW

簡而言之，它是合併和聯合 EDW 的混合體。 在這樣的 EDW 中，數據累積在集中式集線器中，並可通過綁定到必要數據源的輻條網絡獲取。 傳統上，結合了集中式和分散式數據源的企業發現這種類型由於其概念而非常有益。 中心輻射型因其高可擴展性而受到讚賞，可以有效地處理大量數據，但採用和支持可能存在問題。

數據集市 EDW

數據集市 EDW 是集中式 EDW 的較小但更集中的版本，其組織是為了維持與銷售或營銷或任何其他所需相關的精確業務流程或操作。 數據集市通常構建在集中式 EDW 的數據檢索中，並保留在根據特定用例進行調整的單獨數據庫中。 具有特定業務需求、需要更集中的數據視圖的公司將充分利用這種類型。 更重要的是，它易於管理和維護。

虛擬EDW

傳統上，虛擬解決方案提供對大量來源的詳細信息的綜合了解，無需將收集到的碎片保存在中心。 在這裡，各方可以實時查看滿足您公司要求的數據。 經常使用的選項是星形和雪花模式 - 一個簡單的示例，其中包含由維度平麵包裹的事實表。 雪花是一種複雜性較高的模型，包含維度表的額外標準化。

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如何創建企業數據倉庫？

企業數據倉庫的實施流程是一個多步驟、漫長的過程，如果沒有徹底、深入的策略創建以及後續的設計和配置，就無法正確完成。 讓我們熟悉一下公開 EDW 構建過程的詳細路線圖：

定義您的業務需求

通過確定您的業務需求、目的和目的來開始產品創建。 這將幫助您確定需要在 EDW 中收集和分析的數據。

選擇數據模型

您應該選擇適合您公司要求的信息模型。 經常使用的選項是星形和雪花模式。 星型模式是一個簡單的示例，其中包含由維度平麵包裹的事實表。 雪花是一種複雜性較高的模型，包含維度表的額外標準化。

選擇解決方案堆棧

目前，我們擁有種類繁多的適合開發 EDW 軟件的技術儀器。 您應該考慮反映您公司的條件、財務資源和技術熟練程度的技術堆棧。 作為指導，傳統的 EDW 解決方案包括 Hadoop、Spark、NoSQL 數據庫以及 Oracle 或 SQL Server 等傳統 RDBMS 系統。

規劃數據倉庫

您應該付出額外的努力來組織在所選數據模型以及先前選擇的解決方案堆棧上建立的數據倉庫架構。 這解決了創建表、視圖和索引以滿足公司需求的問題。 為此，確定將數據從源轉移到 EDW 的 ETL（提取、轉換、加載）流程也可能是明智之舉。

構建您的數據倉庫

設計完數據倉庫後，一切準備就緒，可以進行實施了。 它意味著設置數據庫環境、構建表和其他數據庫對像以及配置 ETL 操作等活動。 還有機會測試您的數據倉庫，以確保它滿足您的核心組織目標和績效目標。

應用數據管理

數據控制可以解釋為組織 EDW 中存儲的信息的可用性、實用性、良好性和安全性的技術。 實施數據治理政策和策略，以確保您的數據有效、一致且受到充分保護。

保證用戶准入

為用戶提供對 EDW 的訪問權限非常重要。 因此，需要用戶帳戶註冊、設置權限、創建報告和儀表板等功能。 因此，用戶可以利用和分析數據。

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跟踪和簡化產能

最後，不要忽視通過跟踪查詢性能、識別瓶頸和優化 ETL 操作來監控和調整 EDW 的性能，以確保快速準確地加載數據。

EDW 實施流程是一個複雜的過程，需要周密的策略和實施。 通過執行以下步驟，您可以創建滿足您的業務要求並支持您的數據分析需求的 EDW。

作者：尤利婭·梅爾尼克

本文由尤利婭·梅爾尼克撰寫。 Yuliya 是 Cleveroad 的技術作家。 它是烏克蘭的一家網絡和移動應用程序開發公司。 她熱衷於讓世界變得更美好的創新技術，並喜歡創作能夠喚起生動情感的內容。