数据存储库：定义、类型和 4 个最佳实践

随着时间的推移，数据对业务决策变得越来越重要。 这意味着您需要收集、存储和分析数据的解决方案。 数据存储库是一个虚拟存储实体，可以帮助您 巩固 并管理关键的企业数据。

在本博客中，我们将简要概述数据存储库、其常见示例和关键优势。

什么是数据存储库？

A 数据存储库通常称为数据存档或库，是一个通用术语，指用于报告或分析的分段数据集。

数据存储库充当 用于管理和存储各种数据集的集中存储设施。它包括：

• 大型数据库管理系统： 这些系统有效地收集、组织和存储大量数据集。
• 数据档案： 这些档案安全地保存敏感数据集，用于分析、共享和报告目的。

数据存储库促进数据管理，确保处理不同数据集的可访问性、安全性和效率。

这是一个广阔的 数据库 收集、管理和存储不同数据集以进行分析、分发和报告的基础设施。

数据存储库的类型

一些常见类型的数据存储库包括：

数据仓库

A 数据仓库 是一个大型中央数据存储库，从多个来源或业务部门收集数据。 存储的数据一般用于 报告和分析 帮助用户做出关键的业务决策。

从更广泛的角度来看，数据仓库提供了从众多系统收集的物理或逻辑数据存储库的综合视图。 数据仓库的主要目标是在当前系统的数据之间建立联系，例如存储在一个系统中的产品目录数据和存储在另一系统中的客户采购订单。

数据湖

A 数据湖 是一个统一的数据存储库，允许您存储 结构化、半结构化和非结构化企业数据 任何规模。 数据可以是原始形式，并用于不同的任务，例如报告、可视化、高级分析和机器学习。

数据库

A 数据集市 是面向主题的数据存储库，通常是数据仓库的隔离部分。它保存通常与特定业务部门（例如营销、财务或支持）相关的数据子集。

由于其规模较小，数据集市可以快速跟踪业务流程，因为您可以在几天而不是几个月内轻松访问相关数据。 由于它仅包含与特定领域相关的数据，因此数据集市是快速获取可行见解的经济方式。

元数据存储库

元数据包含有关包含实际数据的结构的信息，而元数据存储库包含有关存储和共享此数据的数据模型的信息。 它们描述了数据源在哪里、如何收集以及它的含义。 它可以定义以任何格式存储的任何数据或主题的排列。

对于企业来说，元数据存储库对于帮助人们了解管理变更至关重要，因为它们包含有关数据的详细信息。

数据立方体

数据立方体是存储为表的多维（通常是三个或更多维）的数据列表。 它们用于描述图像数据的时间顺序，并帮助从一系列角度评估收集的数据。

数据立方体的每个维度都表示特定的数据库特征，例如每日、每月或每年的销售额。 数据立方体中的数据允许您分析几乎所有客户、销售代表、产品等的所有信息。 因此，数据立方体可以帮助您识别趋势并审查业务绩效。

使用 100% 无代码平台从 100 多个来源复制数据

观看演示

为什么需要数据存储库？

数据存储库可以提供整合的空间来存储对运营至关重要的数据，从而帮助企业快速制定决策。 这种细分使得数据访问和故障排除变得更加容易，并简化了报告和分析。

例如，如果您想找出哪个工作场所产生的成本最高，您可以创建一个有关租赁、能源费用、便利设施、安全和公用事业的信息存储库，不包括员工或业务职能信息。 将这些数据存储在一个地方可以让您更轻松地做出决定。

与数据存储库相关的挑战

尽管信息存储库提供了许多好处，但它也包含一些挑战，您必须有效地管理这些挑战，以减轻可能的数据安全风险。

维护数据存储库的一些挑战包括：

• 数据集的增加会降低系统的速度。 要解决此问题，请确保数据库管理系统可以随着数据的扩展而扩展。
• 如果系统崩溃，可能会对您的数据产生负面影响。 最好保留所有的备份 数据库 并限制访问以控制系统风险。
• 未经授权的操作者可以 访问敏感数据 如果存储在单个位置，则比分散在多个源中更快。 相反，在单个数据存储位置上实施安全协议比在多个数据存储位置上实施安全协议更容易。

创建和管理数据存储库的最佳实践

创建和维护软件存储库时，您必须做出多项硬件和软件决策。 因此，最好让所有利益相关者参与数据存储库的开发和使用阶段。 例如，在构建临床数据存储库架构的情况下，在初始规划阶段让医生、数据专家、分析师和数据管道工程师参与是一个好主意。

以下是一些可帮助您充分利用此存储解决方案的最佳实践：

1. 选择正确的工具

运用 ETL工具 创建数据存储库并传输数据有助于确保在此过程中保持数据质量。 但请记住，不同的数据存储库工具提供了额外的功能来创建、维护和控制存储库。 因此，找到一个能够提供支持您的业务需求的功能的工具。

2. 最初限制范围

最好在最初几天缩小信息存储库的范围。 积累较小的数据集并限制主题领域的数量。 随着数据操作员熟悉系统，逐渐增加复杂性。

3. 尽可能自动化

自动化加载和维护数据存储库的过程可以使用户免于手动操作并减少出错的机会。

4. 优先考虑灵活性

数据存储库应该具有足够的可扩展性，以适应不断变化的数据类型并增加容量。 因此，制定灵活的计划，考虑到技术的改变。

使用 ETL 工具加载和维护数据存储库

看看它是如何完成的

使用以下方式构建数据存储库 Astera 数据管道

随着越来越多的企业采用数据存储库来存储和管理不断增加的数据，安全的方法对于公司的整体安全至关重要。 创建全面的访问规则以仅允许授权操作员访问、更改或传输数据将有助于保护您的企业数据。

Astera 数据管道 是一款基于 AI 的云数据集成工具，它通过数据清理、分析和转换等功能帮助进行数据管理，所有功能都集中在一个解决方案中。使用简单的英语命令构建数据管道，使用基于云的工具进行数据准备，将数据工作流的所有方面集中在一个地方，并配置实时、近实时或批处理。

联系我们的团队 用于演示 看到它在行动。