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商业智能数据仓库能力如何
什么是数据仓库?
数据仓库是一个存储系统优化存储结构化数据执行高速SQL查询需要提供及时的商业智能(BI)。从处理高速交易到预测分析,数据仓库有几十年的历史作为事实上的存储标准由企业权力BI使用。
数据仓库的好处
数据仓库的好处包括:
- 整合来自多个不同数据源的结构化数据
- 从关系数据库中快速分析查询
- 专用的存储解决方案便宜更快查询和报告
数据仓库是如何工作的
收集数据的物流业务的不同部分中提取有用的信息可以在复杂性随着业务增长规模。数据仓库可以让您的业务可靠信息合并到一个数据库,数据模型,允许分析师来运行他们的查询。
它是如何工作的:
- 提取:从不同来源收集原始数据在你的组织(如ERP、CRM、销售、营销)为临时数据库。
- 变换从分段层:数据传输到集成层,数据结合起来,变成了一个操作性数据存储(ODS)。
- 负载从集成层:数据移动到数据仓库模式通过定义你的分析师希望使用的SQL查询之前编写成一个关系数据库(写)模式。
数据库与数据仓库的关系,这意味着数据structured-stored在表格行和列组成。这些表是由模式定义的在写。
当转换步骤由一个外部的ODS数据仓库,它叫做ETL(提取、转换、加载)。当数据仓库处理内部的转换,它叫做英语教学(提取、负载变换)。你是否使用ETL或英语教学,数据仓库需要结构化数据,编写和模式,使用关系数据库。
数据仓库是用来做什么的?
常见的数据仓库的应用包括:
- 在线事务处理(OLTP):数据仓库可以优化数据完整性和快速查询来处理大量的短数据的事务。一个例子是高频交易平台上交易。
- 联机分析处理(OLAP):您可以优化数据仓库为更快的复杂查询事务量相对较低。这基本上是一个分析师使用生成BI报告。
- 预测分析:OLAP系统可以优化预测未来事件和为你的业务生成“如果”的情景,常常借助机器学习算法。
因为数据仓库模式写,重要的是要知道什么类型的你希望执行的查询模式添加到数据仓库之前。管理的复杂性不同数据源的数据,数据仓库可以划分为数据集市把硬件和软件资源,特定的业务功能(如CRM。
数据仓库与数据湖和数据中心
尽管这三个概念听起来可互换的,重要的是要理解他们的差异:
- 数据仓库:单个存储库集成和存储结构化数据从多个非结构化数据源在您的组织。
- 数据湖:一个未经提炼的存储库的所有结构化和非结构化组织中的原始数据来源(包括数据仓库)。数据仍然必须处理提取BI的见解。
- 数据中心:一个接口,整合所有数据结构化和unstructured-into核心数据层访问。与数据仓库的不同之处在于,它还能处理操作数据,它不同于一个拥有湖的数据提供多种格式数据的能力。
数据中心提供所需的数据治理流线之间的数据共享不同端点的集合。通过这种方式,数据中心湖泊和数据仓库的数据合并为一个单一的访问层。数据处理是背后的抽象数据中心,给你组织一个集中的地方来提取BI的见解。
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