企业数据仓库：综合指南
Posted: Tue Feb 11, 2025 4:45 am
数据仓库是一种集中式系统，用于存储和分析来自各种来源的大量结构化数据和历史数据。数据仓库通常与数据库管理系统 (DBMS) 混淆，但两者的用途不同。与专注于实时操作的 DBMS 不同，数据仓库专为分析任务、历史数据分析和商业智能而设计。
根据目的、架构和部署方式，数据仓库分为多种类型，包括企业数据仓库 (EDW)、数据集市、操作数据存储 (ODS)、虚拟数据仓库和云数据仓库。
本文重点介绍企业数据仓库 (EDW)，涵盖其定义、关键组件、优势、挑战、最佳实践和新兴趋势。
什么是企业数据仓库？
企业数据仓库 (EDW) 是一个集中式存储库，用于收集组织内多个部门和单位的数据。它收集和整理历史业务数据，以供企业进行分析、报告和决策。
EDW 对于组织非常重要，因为它可 台湾电话号码列表 以通过整合来自多个来源的数据来改善决策，从而对组织的数据进行统一的视图。
它还增强了组织内不同部门团队之间的协作。它通过确保所有团队成员使用相同的数据来促进协作和决策一致性。
企业数据仓库的关键组件
由于 EDW 的复杂性，它需要一些关键组件才能正常运行。它们包括：
数据源和集成
这是一个 EDW 组件，涉及从多个来源获取数据并确保其集成。它使用来自各种来源的数据，包括：
运营系统（ERP、CRM、SCM 等）
外部数据源（社交媒体、天气数据等）
遗留系统（可能需要数据提取和转换的旧系统）
集成部分包括将来自多个来源的数据合并为单一格式。这涉及从源系统获取数据（数据提取）、清理、标准化并将其转换为一致的格式（数据转换），以及将修改后的数据传输到数据仓库（数据加载）。
数据存储和管理
此组件负责组织、存储和使数据在 EDW 中可访问。它是一个集中式存储库，用于存储有组织的半结构化数据以供分析。
数据最初使用仓库设备或分布式文件系统保存在数据仓库中，然后进行管理和维护。管理流程包括：
元数据管理：管理有关数据的信息，例如其结构、含义和关系。
数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性。
安全和访问控制：保护敏感数据并控制对数据仓库的访问。
数据处理和分析
重点是分析存储的数据以生成可操作的见解并帮助决策。它包括通过查询、报告和可视化将原始数据转换为有价值的见解所需的工具和方法。
在数据处理阶段，使用数据清理（消除错误和不一致性）和数据转换（聚合、过滤和汇总）等技术将原始数据转换为有意义的信息。
然后对处理后的数据进行分析，以揭示见解和模式。这包括：
OLAP（联机分析处理）：分析多维数据以识别模式和趋势。
数据挖掘：发现大型数据集中的隐藏模式和关系。
商业智能 (BI)：使用数据来通知战略决策。
企业数据仓库架构
EDW 的架构定义了企业级数据收集、存储、处理和分析的结构和框架。企业数据仓库架构随着技术进步和业务需求的不断变化而不断发展。
传统的 EDW 架构是本地部署的，以结构化数据为中心，并针对批处理量身定制。这种架构需要在硬件、软件和维护方面进行大量资本投资。
与传统 EDW 架构不同，现代 EDW 架构要么基于云，要么混合，旨在管理大量动态和多样化的数据并进行实时处理。这采用了按使用量付费的定价机制，从而降低了初始费用。
基于云的数据仓库解决方案
基于云的 EDW 提供了一种存储和分析海量数据集的现代方法。它们利用云计算的强大功能提供多种优势，包括：
可扩展性：轻松调整资源以满足不断变化的需求。
成本效益：现收现付定价模式。
减少 IT 开销：云提供商管理基础设施。
无缝集成：与各种云服务和分析工具集成。
流行的基于云的仓库解决方案包括 Amazon Redshift、Google BigQuery 等。
混合模型
它结合了内部部署和基于云的组件，为组织和分析庞大的数据集提供了一种灵活且经济高效的方法。
医疗和金融等数据隐私规则严格的行业是混合架构的良好用例。敏感数据可以保留在本地，而不太敏感的数据可以在云端处理。
根据目的、架构和部署方式，数据仓库分为多种类型，包括企业数据仓库 (EDW)、数据集市、操作数据存储 (ODS)、虚拟数据仓库和云数据仓库。
本文重点介绍企业数据仓库 (EDW)，涵盖其定义、关键组件、优势、挑战、最佳实践和新兴趋势。
什么是企业数据仓库？
企业数据仓库 (EDW) 是一个集中式存储库，用于收集组织内多个部门和单位的数据。它收集和整理历史业务数据，以供企业进行分析、报告和决策。
EDW 对于组织非常重要，因为它可 台湾电话号码列表 以通过整合来自多个来源的数据来改善决策，从而对组织的数据进行统一的视图。
它还增强了组织内不同部门团队之间的协作。它通过确保所有团队成员使用相同的数据来促进协作和决策一致性。
企业数据仓库的关键组件
由于 EDW 的复杂性，它需要一些关键组件才能正常运行。它们包括：
数据源和集成
这是一个 EDW 组件，涉及从多个来源获取数据并确保其集成。它使用来自各种来源的数据，包括：
运营系统（ERP、CRM、SCM 等）
外部数据源（社交媒体、天气数据等）
遗留系统（可能需要数据提取和转换的旧系统）
集成部分包括将来自多个来源的数据合并为单一格式。这涉及从源系统获取数据（数据提取）、清理、标准化并将其转换为一致的格式（数据转换），以及将修改后的数据传输到数据仓库（数据加载）。
数据存储和管理
此组件负责组织、存储和使数据在 EDW 中可访问。它是一个集中式存储库，用于存储有组织的半结构化数据以供分析。
数据最初使用仓库设备或分布式文件系统保存在数据仓库中，然后进行管理和维护。管理流程包括：
元数据管理：管理有关数据的信息，例如其结构、含义和关系。
数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性。
安全和访问控制：保护敏感数据并控制对数据仓库的访问。
数据处理和分析
重点是分析存储的数据以生成可操作的见解并帮助决策。它包括通过查询、报告和可视化将原始数据转换为有价值的见解所需的工具和方法。
在数据处理阶段，使用数据清理（消除错误和不一致性）和数据转换（聚合、过滤和汇总）等技术将原始数据转换为有意义的信息。
然后对处理后的数据进行分析，以揭示见解和模式。这包括：
OLAP（联机分析处理）：分析多维数据以识别模式和趋势。
数据挖掘：发现大型数据集中的隐藏模式和关系。
商业智能 (BI)：使用数据来通知战略决策。
企业数据仓库架构
EDW 的架构定义了企业级数据收集、存储、处理和分析的结构和框架。企业数据仓库架构随着技术进步和业务需求的不断变化而不断发展。
传统的 EDW 架构是本地部署的，以结构化数据为中心，并针对批处理量身定制。这种架构需要在硬件、软件和维护方面进行大量资本投资。
与传统 EDW 架构不同，现代 EDW 架构要么基于云，要么混合，旨在管理大量动态和多样化的数据并进行实时处理。这采用了按使用量付费的定价机制，从而降低了初始费用。
基于云的数据仓库解决方案
基于云的 EDW 提供了一种存储和分析海量数据集的现代方法。它们利用云计算的强大功能提供多种优势，包括：
可扩展性：轻松调整资源以满足不断变化的需求。
成本效益：现收现付定价模式。
减少 IT 开销：云提供商管理基础设施。
无缝集成：与各种云服务和分析工具集成。
流行的基于云的仓库解决方案包括 Amazon Redshift、Google BigQuery 等。
混合模型
它结合了内部部署和基于云的组件，为组织和分析庞大的数据集提供了一种灵活且经济高效的方法。
医疗和金融等数据隐私规则严格的行业是混合架构的良好用例。敏感数据可以保留在本地，而不太敏感的数据可以在云端处理。