数据仓库:定义和在公司的好处

在数据仓库的帮助下,你可以将来自许多不同来源的数据结合到一个单一的数据存储库中,以支持企业的高级分析和决策。

在这篇文章中,你将了解如何在你的公司中使用这一系统,你需要考虑什么,以及你将从哪些优势中受益。

数据仓库的定义

数据仓库:定义

数据仓库,也被称为企业数据仓库(EDW),是一个将各种来源的信息捆绑在一个中央统一的数据档案中的系统,目的是为了 数据分析, 数据挖掘, 人工智能 (AI)和 机器学习 以促进。 

在数据仓库系统的帮助下,企业可以有效地分析大量(PB及以上)的历史数据,这在传统数据库中是不可能的。

30多年来,数据仓储系统一直是企业的一个组成部分。 商业智能-(BI)解决方案,但最近由于新的数据类型和托管方法,它们已经发生了变化。 

它曾经在本地主机上托管,侧重于从其他来源提取、清理和准备数据,并在关系型数据库中加载和维护数据。 

然而,今天,它可以被托管在一个专门的应用程序或云中,并具有分析能力以及数据可视化和演示的工具。

建筑学

数据仓库的架构描述了一个用于存储、管理和分析大量数据的系统的基本设计和结构。该架构由几个组件组成,它们共同作用以实现有效的数据处理。

最重要的组成部分是:

数据来源

这是要被整合到数据仓库的原始数据。这些数据可以来自不同的地方,如ERP系统、CRM系统或其他数据库。

数据提取过程

这是一个从数据源提取数据并将其加载到数据仓库的过程。这个过程包括数据清洗和转换,以确保数据是一致的和有意义的。

数据建模

这是对数据结构的设计。有不同的数据建模方法,如维度模型、关系模型或面向对象模型。

数据处理

这是一个处理数据以产生有意义信息的过程。这包括汇总、过滤和总结数据。

数据准备

这是准备数据仓库中的数据进行分析的过程。这包括创建报告、仪表盘和其他分析工具。

数据存储

这是数据仓库中数据的物理存储。有不同的数据存储技术,如关系型数据库、NoSQL数据库或数据仓库设备。

数据分析

这是一个分析数据仓库中的数据以产生有意义的信息的过程。这包括创建报告、仪表板、记分卡和其他分析工具。

数据仓库的架构对于有效管理和分析大量的数据至关重要。一个精心设计的架构可以帮助提高数据质量,减少数据准备时间和缩短分析时间。

数据仓库 olap

数据仓库中的OLAP和OLTP 

OLAPOLAP是在线分析处理(Online Analytical Processing)的简称,是一种先进的数据库技术,侧重于高效的查询和报告,而不是交易处理。OLAP的数据来源是OLTP(在线交易处理)数据库,这些数据库通常存储在数据仓库中。 

通过OLAP,大量的数据可以被快速和容易地分析,以获得有价值的洞察力并做出明智的决定。 

与传统的数据库不同,OLAP是为了满足需要进行复杂数据分析的企业和组织的需要。

与此相反的是 OLTP( 在线交易处理) ,通常用于互联网上的实时交易。 

两者之间的关键区别在于其方向: 

OLAP专门从事分析评估,而OLTP则侧重于面向交易的处理。因此,OLAP可用于进行复杂的数据分析,而OLTP主要用于快速和可靠的交易处理。

OLAP工具是专门为数据仓库内的数据的多维分析而设计的,其中包括历史和交易数据。 

OLAP的常见应用范围包括 数据挖掘 和其他 商业智能应用,复杂的分析计算预测情景业务报告功能 喜欢 财务分析, 预算编制预测规划

在OLAP的帮助下,企业可以轻松有效地分析他们的数据,并获得有价值的见解,以优化他们的业务流程和改善他们的决策。

OLTP就是为此而设计的、 基于交易的应用 通过快速和准确地处理当前的交易。 

OLTP的典型应用范围包括 自动取款机, 电子商务方案,在 处理信用卡账单, 在线预订,预订系统文件管理工具.

绿色背景明星雪花系统

数据仓库中的两种模式

模式代表了控制数据库或数据仓库中信息安排的程序。 

有两种中心类型的模式构造,即星形模式和雪花模式,它们将极大地塑造你的数据模型的设计:

  • 明星计划: 这种模式包含一个事实表,可以与各种变性维度表相结合。这是最直接和最常见的模式形式,用户可以从提高查询速度中受益。
  • 雪花计划: 雪花计划不太常见,但也是一种替代的组织形式。在这里,事实表被链接到各种规范化的维度表,而这些维度表又有下级表。这种雪花模式的用户享有减少数据冗余的优势,但必须期待昂贵的查询性能。

数据仓库与数据库、数据湖和数据集市的关系

数据仓库、数据湖和数据集市这些术语经常被当作同义词使用,但它们之间有一些区别,下面将详细解释。

数据仓库与数据湖

A 数据仓库 作为一个中央存储库,收集来自不同来源的原始数据,并使用预定义的模式进行数据分析。 

与此相反, 数据湖 一个没有预定义模式的数据仓库,从而提供了一个更高层次的分析。 

数据仓库与数据集市

A 数据集 代表了数据仓库内专门为某一特定业务单位或部门定制的一组选定的数据。 

通过专注于一小部分数据,数据集可以为一个部门或业务单位提供比全面的数据仓库数据集更快、更有针对性的洞察力。

数据仓库与数据湖

主要来说,数据库的目的是快速处理查询和有效处理交易,而不是进行全面分析。 

一般来说,数据库作为一个特定应用程序的集中数据存储库,而数据仓库则存储来自企业内一个(甚至所有)应用程序的信息。

数据库侧重于实时数据的持续更新。 

相比之下,数据仓库覆盖的范围更广,同时收集当前和历史数据,使其可用于预测性分析、机器学习和其他智能分析方法。

数据仓库的类型

你可以在你的企业中实施不同类型的数据仓库,这取决于哪种变体最适合你的公司。

云数据仓库

云数据仓库是一种专门的数据仓库,在云中作为一种管理服务提供。 

近年来,随着越来越多的公司使用云服务来卸载他们的本地数据中心,基于云的数据仓库的受欢迎程度已经飙升。

基于云的数据仓库允许数据仓库的整个基础设施由云提供商接管。 

这意味着客户不需要在硬件或软件方面进行任何初始投资,也不需要担心管理或维护数据存储解决方案。这就为客户提供了一个令人信服和直接的解决方案。

数据仓库软件(本地/许可证)

企业可以选择购买一个数据仓库许可证,然后在公司自己的基础设施上安装数据仓库。 

虽然这通常涉及比云数据仓库服务更高的成本,但对于公共机关、金融机构或其他组织来说,这可能是一个更好的选择。 

特别是如果希望对数据有更高程度的控制,或者必须遵守有关安全、数据保护或其他法规的严格规定。

数据仓库设备

数据仓库设备是一个完全集成的硬件和软件的解决方案,企业可以直接插入其网络并使用。 

它将CPU、内存、操作系统和数据仓库软件结合在一个解决方案中。 

与云和企业内部部署相比,数据仓库设备提供了一个 平衡投资成本、部署速度、可扩展性和管理控制.

数据仓库的优势

如果你在你的公司使用数据仓库,你将在短期和长期内受益于以下优势:

  • 更好的数据质量: 来自不同来源的数据限制了决策者可靠地制定业务战略的能力。它实现了数据整合,因此你可以在每一个商业决策中使用所有的企业数据。
  • 更快的业务洞察力: 在制定有弹性的企业战略时,众多的数据源给决策者带来了巨大的挑战。有了数据仓库,数据的整合成为可能,使企业数据在任何时候和任何决策中都可以使用。这使得决策更加有效和有根有据。
  • 更好的决策: 数据仓库促进多样化的商业智能能力,如数据挖掘(发现数据中的隐藏结构和联系)、 人工智能 和机器学习。这些工具可以被数据专业人员和高管用来获得合理的证据,以便在几乎任何业务领域做出更明智的决策,从商业运作到财务管理到库存管理。
  • 实现和扩大竞争目标: 所列的因素在很大程度上使企业能够比使用不同的数据存储更快、更有效地分析各种数据。这导致获得有价值的见解的机会增加,从而提高公司的潜力。
数据仓库

利用Konfuzio和数据仓库优化文件工作流程

Konfuzio 是一个由人工智能驱动的文件自动化平台,从发票、合同和收据等非结构化文件中提取结构化数据。 

数据仓库允许你存储这些来自不同来源的大量结构化和半结构化数据。

Konfuzio和数据仓库之间的联系是深刻的,因为Konfuzio可以将从非结构化文件中提取的数据无缝地输入到数据仓库中。 

这使我们能够进一步 分析、报告和可视化这使人们对数据有了深刻的了解。Konfuzio的数据提取自动化导致收集和准备分析数据所需的时间和精力大大减少。 

这使企业能够更快、更有效地访问数据,并获得有价值的洞察力。

一旦数据被提取出来,它就可以被转化并加载到数据仓库中,在那里它可以与其他数据源相结合,用商业智能工具进行分析和可视化。 

通过这种方式,公司可以深入了解其运营情况,确定趋势并做出数据驱动的决策。

总的来说,Konfuzio和数据仓库的整合可以帮助企业简化数据管理流程,提高数据质量,在各自的行业中获得竞争优势。

Konfuzio和数据仓库组合的优势

这种组合可以在几个方面改善你的业务:

  • 提高效率: 通过自动从非结构化文档中提取数据,Konfuzio 可以显著减少采集和准备分析数据所需的时间和人力。这可以提高您的业务效率,因为您的员工将更少的时间花在手动数据录入上,而将更多的时间花在增值任务上。
  • 提高数据质量: Konfuzio的人工智能平台可以通过自动从非结构化文件中提取结构化数据,帮助确保数据的准确性。这可以通过减少人工数据输入过程中可能出现的错误风险来提高你的数据质量。
  • 更好的洞察力。 通过在数据仓库中结合来自不同来源的数据,你可以更好地了解你的业务,并可以做出数据驱动的决策。仓库 数据提取功能 Konfuzio帮助你从非结构化的来源收集数据,使你对你的业务有更多的了解,而这些了解可能是你以前无法获得的。
  • 竞争优势: 在Konfuzio和数据仓库的帮助下,你可以通过做出更快、更明智的决策,在你的行业中获得竞争优势。这使你能够识别趋势,优化流程,并对市场的变化做出更快的反应。

总的来说,Konfuzio和数据仓库的结合可以帮助你的业务更有效率,提高数据质量,获得更好的洞察力,使你获得竞争优势。

结论:用于优化数据存储和分析的数据仓库

如果你使用数据仓库,你会从许多优势中受益,如更好的数据质量和快速、灵活地做出正确的竞争决策的能力。

根据你所处的行业和基础设施的设置方式,有不同的方式将其纳入你的业务。

如果你再使用其他工具,如Konfuzio与数据仓库的结合,你可以优化公司的整个领域。 

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