8 年 2025 大数据仓库工具

全球数据仓储工具市场受到影响 $ 31.85十亿的2023，高于 27.93 年的 2022 亿美元。这些数字代表了 数据仓库 在商业世界中。那么，这种增长背后的原因是什么？为什么数据仓库工具突然成为人们关注的焦点？

数据仓库工具日益流行的主要原因是数据量的不断增长。 数据仓库工具是应对数据量和数据种类增长的最佳解决方案。 他们可以整合和组织来自不同来源的大量数据并促进高级分析。

在本文中，我们将讨论有关数据仓库工具、它们的优点以及市场上的一些顶级选项的所有内容。

我们潜入吧！ 

什么是数据仓库工具？

数据仓库工具是软件应用程序或平台，旨在促进从各种来源收集、存储、管理和分析大量数据的过程，例如 数据库、电子表格、云服务，甚至物联网设备。这种集中化简化了 数据管理 并且无需浏览多个 数据孤岛.

一个主要目的 数据仓库 是它使用户更容易检索和分析数据。数据仓库工具允许您定义数据存储的详细程度或粒度，范围从高度聚合的数据到细粒度的事务级数据。

您还可以设置数据集市，这是专注于特定业务领域或部门的数据仓库的子集。

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数据仓库工具有何帮助？

为实施 数据仓库架构，选择正确的数据仓库工具来简化和自动化许多任务非常重要。 让我们从基础开始：

1. 数据提取： 数据仓库工具的首要任务是从组织的所有运营源（例如客户数据库）中提取信息。
2. 数据转换： 然后，对提取的信息进行清理和验证，以便适合将其发送到数据仓库中。 数据仓库工具提供一系列转换功能来清理、标准化和丰富数据。
3. 数据加载： 接下来您可以将数据加载到目标中。 您可以选择任何加载策略，例如完全加载、增量加载和实时流式传输，具体取决于最适合您的需求的策略。
4. 数据建模： 将数据放入数据仓库后，您可以使用工具功能来定义数据中的关系。 您可以使用星型模式或雪花型模式，它由事实表（包含度量）和维度表（包含属性）组成。 例如，事实可以是“销售收入”，代表与每笔销售交易相关的定量数据，例如每笔销售产生的总金额。 另一方面，“产品”可以是提供有关所售产品的详细信息的维度。 它包括“产品名称”、“产品类别”、“制造商”等属性。
5. 查询与分析： 这些工具提供查询和报告功能，使您可以从数据仓库中提取见解。 您可以编写 SQL 查询或使用图形界面来创建报告和可视化以进行分析。

8 大数据仓库工具

1. Astera 数据仓库构建器

Astera 数据仓库构建者 或 ADWB 是一种敏捷的元驱动数据仓库工具，可简化和自动化所有数据仓库流程，从设计和开发一直到部署和发布数据，为您提供一个单一平台来构建本地或 云数据仓库 端到端。以下是 ADWB 的一些重要功能，使其成为理想的数据仓库工具：

• 内置本机连接器，支持与流行数据库、Web 应用程序和领先的云服务提供商（例如 Amazon、Azure 云、SQL Server、PostgreSQL、Vertica、Google Cloud、Salesforce、HubSpot、SAP Hana 等）无缝集成，确保光滑的 数据集成 跨各种平台。
• 安全性 ETL 和 ELT 具有先进功能的引擎可有效处理大量工作负载并优化查询性能，从而实现快速高效的数据处理。
• 与架构无关的数据建模和直观的无代码开发功能显着减少了将数据仓库投入生产所需的时间，从而可以更快地实施和部署。
• 全面的数据模型验证模块，确保维度模型或数据仓库的部署无误，确保 数据的完整性 以及整个数据仓储过程的准确性。
• 统一的元数据驱动架构，有助于集成来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据，实现数据的整体视图并最大化数据洞察力。
• 基于角色的细粒度访问控制机制，可以对用户角色进行细粒度控制，根据不同用户的特定需求授予和限制不同用户的访问权限，增强数据治理和安全措施。

2。 雪花

Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，为数据存储、处理和分析提供完全托管且可扩展的解决方案。 它旨在通过提供现代的云原生架构来解决传统本地数据仓库的挑战。 以下是雪花的主要特点：

• 雪花是为云从头开始构建的。 它完全运行在 AWS、Azure 和 Google Cloud Platform (GCP) 等云环境中。
• 该平台采用多集群、共享数据架构，这意味着多个用户和工作负载可以同时访问和分析相同的数据而不会产生干扰。
• 该工具使用各种优化技术（例如自动索引和缓存）来加快查询执行速度。
• 您可以使用 Snowflake 本机数据加载功能或 Snowflake 的 Snowpipe 进行实时数据摄取。
• Snowflake 还具有时间旅行功能，用于数据版本控制和历史跟踪。

3.SAP数据仓库云

SAP Data Warehouse Cloud 是 SAP 开发的基于云的数据仓库解决方案。 它旨在为组织提供一个现代化、可扩展的集成平台，用于数据存储、数据建模、数据集成和分析。 以下是 SAP Data Warehouse Cloud 的主要功能和方面：

• 该平台允许您集成来自各种来源的数据，包括本地数据库、基于云的应用程序、电子表格等
• 数据仓库云具有语义层，可抽象复杂的数据结构并提供业务友好的数据视图。
• 您可以使用集成的商业智能和分析工具执行即席查询、创建报告并构建可视化。
• 您可以使用拖放界面，使他们能够创建数据模型、定义关系和构建层次结构，而无需进行大量编码。

4.Oracle数据库云服务器

Oracle 自治数据仓库 (ADW) 是 Oracle 公司提供的基于云的数据仓库服务。 它旨在通过自动化许多传统上与数据仓库相关的复杂且耗时的流程来简化数据管理和分析任务。 以下是 Oracle 自治数据仓库的主要方面和功能：

• 它支持数据集成和 ETL（提取、转换、加载）流程，具有用于数据加载和转换的内置功能。
• ADW 支持各种数据类型和模型，包括关系数据、JSON、空间数据和图形数据，使其能够满足不同的分析需求。
• Oracle ADW 是一项完全托管的服务，这意味着 Oracle 可以处理基础架构供应、配置、修补、备份和其他管理任务。

5. 全面

Panoply 是一个托管 ELT 和云数据仓库平台，允许用户建立数据仓库架构。 云数据仓库使您无需设置和维护自己的本地数据仓库，从而节省时间和资源。

以下是 Panoply 的主要功能：

• 各种内置连接器可从多个来源获取数据
• 内置自动化调度程序
• 数据转换 使用 SQL、Python 或其他脚本语言清理、转换和丰富数据的能力。
• 列式存储格式可优化查询性能

6.Teradata优势

Teradata Vantage 是一个数据仓库和分析平台，旨在处理大量数据并支持复杂的分析工作负载。 该平台使用 SQL 作为主要查询语言，这意味着它主要面向具有 SQL 技能的用户。 以下是用于数据仓库的 Teradata Vantage 的一些关键方面：

• 各种来源，包括数据仓库、 数据湖、本地系统和云平台。
• 内置分析功能并支持与流行的数据科学和机器学习工具的集成。
• 工作负载管理功能可确保不同类型的查询和分析工作负载得到适当的优先级排序和资源分配。

7. 微软 Azure

Microsoft Azure 还提供数据仓库功能。如果将数据存储在 Azure Blob 存储或数据湖中，则可以使用 Azure Synapse 或 Azure HDInsight 引入分析功能。如果你想 移动数据 从源到数据仓库，您可以通过 Azure 数据工厂或 Azure HDInsight 上的 Oozie 来完成。

Azure 将数据仓库选项分为两种：如果您有不需要复杂查询的中小型数据集，那么您可以使用对称（基于 SMP）数据仓库。 如果您正在处理大数据，最好选择大规模并行处理系统（MPP）。 以下是 Microsoft Azure 数据仓库的一些主要功能：

• 该平台提供内置分析功能，包括与 Azure 机器学习和 Power BI 的集成。
• 它采用 MPP 架构，跨多个节点分发数据和查询，让您快速高效地处理大型数据集。
• 它还与本地和云端的各种数据源集成，使从不同系统获取和管理数据变得更加容易。

8.和沃数据

Hevo，是一个基于云的 数据整合平台 旨在简化数据收集、转换和加载 (ETL) 到数据仓库和其他目的地的过程。虽然它本身不是数据仓库工具，但它有助于数据摄取和集成。以下是 Hevo 数据仓库的一些主要功能和方面：

• 各种预构建的连接器和集成，用于从各种来源收集数据，包括数据库、云应用程序、文件系统等。
• 可视化数据转换界面使您能够在数据流入数据仓库时清理、丰富和转换数据。
• Hevo 允许您定义数据模型和模式，确保数据的结构适合数据仓库中的分析。
• 包括 数据质量 帮助您识别并解决 ETL 过程中的数据质量问题的功能。

数据仓库工具应具备的 4 个重要功能

1. 数据清理

许多公司使用数据仓库来利用历史数据进行关键业务决策。 因此，确保通过数据处理仅将高质量数据加载到数据仓库中至关重要。 这可以通过制作来完成 数据清理 数据仓库过程的一部分，可以帮助检测和删除源数据集中无效、不完整或过时的记录。

2. 数据转换与加载

数据转换涉及将数据修改为与目标系统（例如数据库）兼容的格式，以简化数据加载。

许多数据仓库管理工具提供内置转换。 这些步骤包括聚合、查找、联接和过滤，以简化数据仓库中的数据集成步骤。 集成数据提供了全面的数据概况，对于有效分析是必要的。

3. 数据治理和元数据管理

数据治理和元数据管理在数据仓库工具中发挥着关键作用。 数据治理通过策略、流程和控制确保数据的完整性、合规性和有效管理。 它包括监控数据质量、跟踪数据沿袭、实施数据安全措施以及遵守数据隐私法规等活动。

另一方面，元数据管理侧重于管理与数据相关的信息，包括其结构、属性和关系。

高效的数据治理和元数据管理对于确保数据透明度、可靠性和合规性至关重要。 它们使组织能够维护准确一致的数据、满足监管要求并做出明智的决策。

4.商业智能和数据分析

数据仓库和商业智能 (BI) 是两个不同但又不同的领域 紧密相连的技术 帮助企业做出明智的决策。 在数字时代，组织拥有大量原始形式的信息，通常存储在数据仓库中。 对于数据仓库分析工具来说，拥有 BI 功能来辅助数据检索至关重要，因为它有助于生成业务洞察。

如何选择最佳的数据仓库工具？ 6 个需要考虑的因素

选择适合您所有业务需求的数据仓库软件工具需要仔细考虑。 毕竟，从一种 DWH 工具转换到另一种工具可能会很费力且会造成干扰。

选择仓储平台时需要考虑以下五个关键因素：

1. 云与本地部署

选择数据仓库软件工具时，您需要考虑的第一点是您需要云数据仓库软件还是本地数据仓库软件。 如果您正在寻找一款经济高效、无需服务器、硬件且维护成本较低的数据仓库软件，您应该选择完全托管的基于云的数据仓库。

如果保护数据是首要任务，那么本地数据仓库架构可能是正确的选择。 本地数据仓库使您可以完全控制信息安全和访问。 此外，由于延迟较低，这些解决方案通常比云替代方案提供更高的速度。

2。 性能

就性能而言，您需要检查访问速度和处理速度。 在搜索时，您应该询问诸如哪种数据仓库管理工具可以提供更快的查询性能之类的问题。 它从源系统提取数据并将其加载到目标系统的速度有多快？ 哪种工具将帮助您的数据仓库架构保持理想的性能水平？

数据集成工具 数据仓库中的各种技术根据其结构方式提供不同的性能级别。 为了保持数据仓库的最佳性能，请使用可确保准确清理、删除重复、转换和加载数据的工具。

确保选择支持常用源数据格式和目标数据结构的数据仓库软件工具，以便您可以轻松访问不同的数据集以做出及时决策。

3。 成本

在成本方面，您需要考虑多种因素，例如：

• 商业智能和报告

BI 和数据可视化对于向利益相关者呈现数据至关重要，这就是许多 DWH 解决方案提供用于报告的仪表板的原因。 您可以选择企业解决方案或使用开源工具。 虽然开源解决方案更便宜，但它们需要专门的开发人员进行编码和维护。

• 存储要求

所需的存储量是另一个重要因素。 云数据仓库提供可扩展的存储，并按每 GB/TB 数据收费——这是大型企业的完美选择。

• 维护和培训

您还需要考虑设置、学习和维护数据仓库的成本。 如果您选择无代码解决方案，例如 Astera Data Warehouse Builder，您可以在几天内完成设置，并且还可以让非技术用户也可以使用该工具。 无代码工具还减少了对专门开发人员的需求，从而降低了劳动力成本。

4。 可扩展性

如果您的公司正在快速扩张，您需要选择一个能够扩展您的业务的数据仓库分析工具。 例如，选择一种可以快速、无缝地调整集群大小的工具，无需持续监控即可确保符合数据集要求。

您可以从成本、资源和简单性方面确定用于数据仓库的各种数据集成工具的可扩展性。 有些工具需要更多维护，但价格较低。

同样，您会发现一些可水平扩展的 DWH 工具。 这意味着即使您向数据仓库添加更多节点，它们也能提供高性能。 此外，如果正确优化，此类工具可能相对经济。

5. 自动化能力

自动化已成为满足不断增长的数据量需求并实现更快的洞察的迫切需要，这就是为什么您选择的工具必须支持自动化非常重要。现代数据仓库工具可以从根本上减少数据仓库项目的时间、费用和风险，因为与传统数据仓库工具不同，它们在每个步骤都提供自动化。它们配备了工作流程自动化和数据模型设计模式，例如 Vault、Inmon 和 Kimball。从设计数据仓库到 数据映射 自动化数据仓库工具通过生成ETL代码加载数据仓库中的信息，消除了繁琐的SQL查询过程。

它们还确保将无错误的数据加载到数据仓库中，因为从源数据分析到加载到数据仓库之前的验证的整个数据清理过程都将实现自动化。

6. 集成

企业平均处理 400 个数据源，从本地数据库到应用程序、传感器数据和 POS 数据。 任何企业的最终目标都是将这些数据组合成统一的视图。 因此，选择一个能够集成来自不同应用程序和信息系统的数据的DWH工具至关重要。 确保您选择的工具具有适用于您使用的源的内置连接器。

构建您的企业数据仓库 Astera 在6 Easy Steps中

ADWB 大大加快了您部署数据仓库的进程。 让我们看看如何只需六个步骤即可使用 ADWB 部署数据仓库：

1. 从多个来源摄取数据

ADWB 附带内置连接器，使您可以更轻松地从组织中的任何来源提取数据。 您所需要做的只是拖放源连接器并建立连接。

2. 创建架构

您可以利用该平台的可视化界面和内置数据建模器从头开始创建模型，或对现有数据库的模型进行逆向工程。

3. 资料建模

接下来您可以从数据建模开始。 ADWB 同时支持 维度建模 和数据仓库建模。您可以自动化数据仓库建模过程，并为每个底层实体创建中心、链接和卫星，或者您可以为数据模型中的每个通用实体分配实体类型，将其转换为 维度模型.

4. 验证您的数据模型

接下来，该工具可以帮助您使用以下方法验证事实和维度数据是否有效且准确： 验证元数据和数据完整性 选项。 这些选项将通知您已部署的维度模型的实体中存在的数据存在这些问题。

5. 填充您的数据仓库

然后，您可以使用数据流设计器设置 ETL 管道以将数据加载到数据仓库中。 您可以使用维度和事实加载器将数据加载到目标模型中。

6. 可视化您的数据

现在，这是有趣的部分。 ADWB 附带 OData 服务，您可以使用 Power BI 或 Tableau 等任何分析工具轻松可视化和分析数据。

结语

数据仓库工具已成为现代组织不可或缺的资产，因为它们可以帮助企业应对现代数据挑战。 如果您正在寻找一种更简单的方法来设置数据仓库，那么请尝试 Astera 数据仓库构建器 免费试用 14 天。