企业数据仓库如何影响业务：概念和好处解释

目前，在我们的数字时代，大量数据的无缝操作和利用是企业保持相关性和需求的一个不可或缺的点。 满足这一需求的一个很好的解决方案是企业数据仓库 (EDW)，它是组织所有数据的中心存储。 此类软件使企业能够整合和构建从各种来源提取的信息，并确保见解和研究的完整来源。 本文将帮助您深入了解 EDW 的概念、其价值，以及它如何促进组织做出反映数据研究的明智决策。

企业数据仓库概念

企业数据仓库 (EDW) 是一个集中中心，保存从公司内不同资源检索的大量信息和详细信息。 该解决方案的设计重点是商业智能和分析软件，提供覆盖整个组织的数据的完整愿景。

EDW 如今真正流行起来，被不同规模和广泛领域的公司所应用，旨在进行数据研究、协助实施明智的战略并取得成功。 EDW 的核心目的是为企业范围内的数据提供成熟的事实来源，从而简化员工查找和探索细节的过程。

EDW 传统上包含记录的信息，支持指定趋势和检查，从而丰富业务计划的制定以及要采取的进一步阶段。 输入的提取策略确保了订购和洞察生成的舒适度，使公司内的用户能够通过仓库自动化技术简单直接地获取分析数据。

除此之外，EDW 通过保证企业从各种必要来源收集数据来实现数据连接。 它可能意味着从 CRM、ERP 和 HR 等内部软件获取的信息，以及从 CRM、ERP 和 HR 等内部软件获取的外部信息，以及社交媒体、网络洞察和市场等外部信息源。分析。 通过将所有这些数据集成到一个地方，组织可以更全面地了解其运营和客户。

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EDW架构

此类软件的架构是可变的，可以根据公司的精确需求进行概述。 然而，我们应该总结一下基本模式：传统方法和现代方法。

在传统架构中，我们指的是一种多层架构，将数据存储库、集成和商业智能层分开。 它已经被使用了很长时间，并且迄今为止仍然是流行的变体。 然而，设计和确保持续支持可能会很复杂且成本高昂。

现代数据是基于数据池的，大量存储包含原始信息。 与我们之前描述的模型相比，它的可调整性相对更高，因为它有助于企业以固定的方式保存和使用大量的知识。 无论如何，您可能需要复杂的数据程序和管理能力来确定数据的绝对准确性、兼容性和可信度。

EDW 类型

我们能够概述组织可以根据其明确的需求和要求选择的几种类型的企业数据仓库。 每种类型的 EDW 都有典型的优点和缺点，企业在选择特定类型的 EDW 之前应准确评估其选择。

集中式EDW

它是最熟悉的数据仓库类型，其中所有数据都累积在一个独立的、完全的中心中。 这样的 EDW 受雇于拥有成熟信息真实来源的机构。 集中式解决方案的操作和支持并不复杂，因为所有数据都存储在一个地方。 然而，复杂性可能在于集中式 EDW 的扩展以及处理庞大的信息池，这导致从多个来源收集数据变得更加复杂。

联合EDW

该 EDW 可以描述为一个分布式存储库，它合并了一系列关系中的信息。 更多地谈论联合类型，数据保存在多个位置，并且能够通过联合接口访问它。 这种类型的 EDW 由具有大量数据源的机构使用，这意味着不同的业务部门或子公司。 这种选择具有良好的可扩展性，并且能够处理大量负载。 但您应该意识到，可能很难保证混合源中的高数据质量和足够的清洁度。

轮辐式 EDW

简而言之，它是合并和联合 EDW 的混合体。 在这样的 EDW 中，数据累积在集中式集线器中，并可通过绑定到必要数据源的辐条网络获取。 传统上，结合了集中式和分散式数据源的企业发现这种类型由于其概念而非常有益。 中心辐射型因其高可扩展性而受到赞赏，可以有效地处理大量数据，但采用和支持可能存在问题。

数据集市 EDW

数据集市 EDW 是集中式 EDW 的较小但更集中的版本，其组织是为了维持与销售或营销或任何其他所需相关的精确业务流程或操作。 数据集市通常构建在集中式 EDW 的数据检索中，并保留在根据特定用例进行调整的单独数据库中。 具有特定业务需求、需要更集中的数据视图的公司将充分利用这种类型。 更重要的是，它易于管理和维护。

虚拟EDW

传统上，虚拟解决方案提供对大量来源的详细信息的综合了解，无需将收集到的碎片保存在中心。 在这里，各方可以实时查看满足您公司要求的数据。 经常使用的选项是星形和雪花模式 - 一个简单的示例，其中包含由维度平面包裹的事实表。 雪花是一种复杂性较高的模型，包含维度表的额外标准化。

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如何创建企业数据仓库？

企业数据仓库的实施流程是一个多步骤、漫长的过程，如果没有彻底、深入的策略创建以及后续的设计和配置，就无法正确完成。 让我们熟悉一下公开 EDW 构建过程的详细路线图：

定义您的业务需求

通过确定您的业务需求、目的和目的来开始产品创建。 这将帮助您确定需要在 EDW 中收集和分析的数据。

选择数据模型

您应该选择适合您公司要求的信息模型。 经常使用的选项是星形和雪花模式。 星型模式是一个简单的示例，其中包含由维度平面包裹的事实表。 雪花是一种复杂性较高的模型，包含维度表的额外标准化。

选择解决方案堆栈

目前，我们拥有种类繁多的适合开发 EDW 软件的技术仪器。 您应该考虑反映您公司的条件、财务资源和技术熟练程度的技术堆栈。 作为指导，传统的 EDW 解决方案包括 Hadoop、Spark、NoSQL 数据库以及 Oracle 或 SQL Server 等传统 RDBMS 系统。

规划数据仓库

您应该付出额外的努力来组织在所选数据模型以及先前选择的解决方案堆栈上建立的数据仓库架构。 这解决了创建表、视图和索引以满足公司需求的问题。 为此，确定将数据从源转移到 EDW 的 ETL（提取、转换、加载）流程也可能是明智之举。

构建您的数据仓库

设计完数据仓库后，一切准备就绪，可以进行实施了。 它意味着设置数据库环境、构建表和其他数据库对象以及配置 ETL 操作等活动。 还有机会测试您的数据仓库，以确保它满足您的核心组织目标和绩效目标。

应用数据管理

数据控制可以解释为组织 EDW 中存储的信息的可用性、实用性、良好性和安全性的技术。 实施数据治理政策和策略，以确保您的数据有效、一致且受到充分保护。

保证用户准入

为用户提供对 EDW 的访问权限非常重要。 因此，需要用户帐户注册、设置权限、创建报告和仪表板等功能。 因此，用户可以利用和分析数据。

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跟踪和简化产能

最后，不要忽视通过跟踪查询性能、识别瓶颈和优化 ETL 操作来监控和调整 EDW 的性能，以确保快速准确地加载数据。

EDW 实施流程是一个复杂的过程，需要周密的策略和实施。 通过执行以下步骤，您可以创建满足您的业务要求并支持您的数据分析需求的 EDW。

作者：尤利娅·梅尔尼克

本文由尤利娅·梅尔尼克撰写。 Yuliya 是 Cleveroad 的技术作家。 它是乌克兰的一家网络和移动应用程序开发公司。 她热衷于让世界变得更美好的创新技术，并喜欢创作能够唤起生动情感的内容。