在当今的商业环境中，组织必须对大量数据进行可靠的报告和分析。 企业需要收集和集成数据以进行不同级别的聚合，从客户服务到合作伙伴集成，再到高层执行业务决策。 这就是数据仓库的用武之地，使报告和分析变得更加容易。 数据的增加反过来又增加了 数据仓库 管理业务数据。

为了了解数据存储的重要性，让我们了解一下重要的数据仓库概念。

什么是数据仓库？

数据仓库是从不同数据源收集、组织和管理数据的过程，以便为各个用户提供有意义的业务见解和预测。

DWH 中存储的数据与操作环境中发现的数据不同。 它的组织方式是将相关数据聚集在一起，以方便日常操作、数据分析和报告。 这有助于确定一段时间内的趋势，并允许用户根据该信息创建计划。 因此，加强了数据仓库使用对业务决策者的重要性。

数据仓库架构

探索以数据模型为中心的数据仓库方法

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异构数据库的组合方法

要集成不同的数据库，有两种流行的方法：

• 查询驱动： 数据仓库中的查询驱动方法是在不同数据库之上创建集成器和包装器的传统方法。
• 更新驱动： 更新驱动的数据集成方法是查询驱动方法的替代方法，并且如今使用得更频繁。 在这种方法中，来自不同来源的数据被预先组合或集成并存储在数据仓库中。 随后，员工可以访问这些数据进行查询和数据分析。

数据仓库架构

A 数据仓库架构 使用维度模型来确定从原始数据中提取和转换信息的最佳技术。 但是，在设计业务级实时数据仓库时，您应该考虑三种主要的架构类型。

1. 单层架构
2. 两层架构
3. 三层架构

征集功能

数据仓库的主要功能包括以下内容：

• 面向学科： 它提供针对特定主题而不是组织持续运营的信息。 主题的示例包括产品信息、销售数据、客户和供应商详细信息等。
• 集成： 它是通过组合来自多个来源（例如平面文件和关系数据库）的数据而开发的。
• 时变： DWH 中的数据提供特定历史时间点的信息。 因此，数据在特定时间范围内进行分类。
• 非挥发性： 非易失性是指添加新数据时不会遗漏的历史数据。 DWH 与操作数据库是分开的。 这意味着操作数据库中的任何定期更改都不会在数据仓库中看到。

数据管道在 EDW 中的作用

付出了很多努力 释放真正的力量 您的数据仓库。 您可以构建可靠、灵活、低延迟的 ETL管道 使用元数据驱动 ETL 的方法。

数据仓库是使用以下方式填充的 数据管道。 他们将原始数据从不同来源传输到集中式数据仓库以进行报告和分析。 在此过程中，数据被转换和优化。

然而，数量、速度和种类的增加使得构建数据管道的传统方法变得不再重要。 ——涉及手动编码和重新配置 ——无效且过时。

省时提效 对于构建与您的业务流程的敏捷性和速度相匹配的高效数据管道来说，它是不可或缺的。

数据管道自动化

您可以通过数据管道自动化将数据从源无缝传输到可视化。它是填充数据仓库的现代方法，需要设计功能性且高效的数据流。

众所周知，时效性是高质量商业智能的关键要素之一。 自动化数据管道可帮助您快速在数据仓库中提供数据。

您可以利用自动化和可扩展数据管道的强大功能来消除过时、琐碎或重复的数据。 这最大限度地提高了数据的可访问性和一致性，以确保高质量的分析。

通过元数据驱动的 ETL 流程，您可以将新来源无缝集成到您的架构中，并支持迭代周期以快速跟踪您的 BI 报告和分析。

此外，您可以按照 ELT 方法。 在ELT中，您可以将数据直接加载到仓库中，利用目标系统的计算能力来执行 数据转换 有效率的。

优化数据管道

企业必须专注于构建能够动态适应不断变化的环境的自动化数据管道，例如添加和删除数据源或更改转换。

当然，当您需要数据进行报告或分析时移动整个数据库可能效率极低。

最佳实践是使用增量加载数据 变更数据捕获 填充您的数据仓库。 它有助于消除冗余并确保最大的数据准确性。

创建自动化数据管道所需的其他基本功能包括增量加载、作业监控和作业调度。

• 增量加载可确保您不必在每次源表更改时将所有数据复制到数据仓库。 这可确保您的数据仓库始终准确且最新。
• 作业监控可帮助您了解当前系统的任何问题，并允许您优化流程。
• 作业调度允许用户每天、每周、每月或仅在数据满足特定触发器或条件时处理数据。

编排和自动化数据管道可以消除手动工作、引入可重复性并最大限度地提高效率。

各行业数据仓库示例

大数据已变得至关重要 数据仓库和商业智能 跨越多个行业。 让我们回顾一下各个领域的数据仓库的一些示例。

投资及保险业

公司主要使用数据仓库来分析客户和市场趋势以及这些领域的其他数据模式。 外汇和股票市场是两个主要的子行业。 在这里，数据仓库发挥着至关重要的作用，因为单个点的差异可能会导致全线的巨大损失。 DWH 通常在这些部门中共享，并专注于实时数据流。

零售连锁店

零售连锁店使用 DWH 进行分销和营销。 常见用途包括跟踪商品、检查定价政策、跟踪促销优惠以及分析客户购买趋势。 零售连锁店通常采用 EDW 系统来满足商业智能和预测需求。

医疗保健

医疗保健企业使用 DWH 来预测患者的治疗结果。 他们还用它来生成治疗报告并与保险提供商、研究实验室和其他医疗单位共享数据。 EDW 是医疗保健系统的支柱，因为最新的治疗信息对于拯救生命至关重要。

数据仓库的类型

数据仓库主要分为三种类型。每一个都有其特定的作用 数据管理 操作。

1-企业数据仓库

企业数据仓库 (EDW) 是促进整个企业决策的中央或主要数据库。 拥有 EDW 的主要好处包括以下几点：

• 访问跨组织信息。
• 运行复杂查询的能力。
• 为数据驱动的决策和早期风险评估提供丰富、有远见的见解。

2- ODS（操作数据存储）

在ODS中，DWH是实时刷新的。 因此，组织经常将其用于日常企业活动，例如存储员工记录。 业务流程还使用 ODS 向 EDW 提供数据。

3-数据集市

它是 DWH 的子集，支持特定部门、区域或业务单位。 考虑一下：您有多个部门，包括销售、营销、产品开发等。每个部门都有一个存储数据的中央存储库。 这个存储库是一个 数据集市.

EDW 每天/每周（或根据配置）将来自数据集市的数据存储在 ODS 中。 ODS 充当中转区 数据集成。 然后，它将数据发送到 EDW 进行存储以用于 BI 目的。

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了解如何

为什么企业需要数据仓库和商业智能？

许多业务用户想知道为什么数据仓库至关重要。 解释这一点的最简单方法是通过为最终用户带来的各种好处。 这些包括：

• 改善最终用户对各种企业数据的访问
• 提高数据一致性
• 数据的附加文档
• 可能降低计算成本并提高生产力
• 提供一个地方来组合来自不同来源的相关数据
• 创建可以支持计算机系统和业务结构变化的计算基础设施
• 使最终用户能够执行临时查询或报告，而不影响操作系统的性能

数据仓库工具和技术

大多数组织的数据基础设施是不同系统的集合。 例如，一个组织可能有一个系统来处理客户关系、人力资源、销售、生产、财务、合作伙伴等。这些系统通常集成度很差或根本没有集成。 这使得回答简单的问题变得困难，即使信息可以在“某处”获得 不同的数据系统.

企业可以使用 DWH 工具通过创建同质数据的单一数据库来解决这些问题。 该软件工具用于 提取 将数据转换为同质格式以加载到 DWH 也是数据仓库系统的重要组成部分。

企业数据仓库自动化工具 Astera Software

Astera 数据仓库构建器 加快从头开始开发数据仓库。 它支持多种集成、自动化数据建模，并通过统一、直观的平台提供高性能 DWH。

ADWB 是元数据驱动的 数据仓库自动化工具 具有丰富的数据建模器，并包含上述数据仓库的所有关键功能。 逆向工程功能允许用户只需点击几下即可创建数据库，而无需编写代码。 同样，用户可以通过简单的拖放选项从头开始快速开发模式。 下图简要描述了 ADWB 的工作原理。

逆向工程功能 Astera 数字宽带

用于填充 ADWB 中维度表的数据流

一旦构建了模式并填充了数据，就可以将数据模型快速地正向设计到业务数据库中。

进一步了解 如何构建您的数据仓库 从头开始与 Astera 数据仓库构建器，一种高性能解决方案，可满足您的所有业务需求。

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