数据仓库是聚合结构化数据的数字存储库. 顾名思义, 数据仓库组织结构化数据源(如SQL数据库或Excel文件). 它不是一个杂乱的存储空间,在那里数据堆积如山. 在凌乱的车库里找过高尔夫球杆的人, 结果却发现它们藏在节日装饰后面, 能够欣赏一个有组织的数据仓库的价值吗. 

统一来自不同来源的数据的数据仓库

在数据仓库中统一和存储不同的数据

数据仓库采用任何结构化数据集,并提供一个基础设施,允许您从各种数据源提取真正的业务智能.

数据仓库通过统一来自多个数据源的数据来节省时间. 容易找到的数据更容易使用. 当您将来自多个源的数据集存储在一个中心位置时, 这为你更快打下了基础, 更准确的数据分析.

以巩固你的观点 关键数据,你可以对关键计划做出明智的决定.

数据库不会使数据仓库成为冗余

不同的工具适合不同的工作. 操作数据库中的复杂查询将使该数据库处于固定状态. 如果使用事务性数据库,则不会出现这种减速. 数据仓库允许您在不影响处理时间的情况下分析大量数据. 这为您提供了最新的信息 业务分析 和见解.

数据质量优势

数据仓库需要一流的数据管理和数据挖掘来帮助将原始数据转化为可用的见解. 数据分析 当它们基于高质量的数据时,效果最好.

机器学习(ML)等 人工智能技术 可以执行 数据质量 用于映射、转换和清理数据的规则 删除重复的条目,旧的信息和数据错误. 这些过程确保数据仓库中所有类型的数据都是干净和有组织的,从而为您提供进行业务分析和收集清晰见解的最佳基础.

传统数据仓库与云数据仓库的对比

传统数据仓库和基于云的数据仓库架构之间的区别在于邻近性和灵活性.

传统的数据仓库是内部部署的. 这对于某些监管要求可能是必不可少的, 但往往, 这与关键任务的工作有联系.

例如, 假设您的首席收入官需要立即对数据仓库进行查询. 她需要定期这样做,以便做出对未来几周产生影响的决定. 在这种情况下,房企内部数据提供了连续性. 所有的培训和学习都投入到内部数据仓库中, 您不希望失去查看具有实际业务影响的数据的能力 云迁移.

云提供了许多好处,就像位于其中的数据仓库一样. 它们更便宜、更快、更可扩展. 基于云计算的数据仓库 允许许多用户更容易地访问并提供更好的服务 数据治理 和保护. 它们还处理所有形式的数据(结构化、半结构化和 非组织性数据),效率更高.

两全其美

好消息是,您不必在传统数据仓库和云数据仓库之间进行选择. 您可以使用 数据集成 与. 这允许您执行 数据挖掘 不需要将数据从一个仓库移动到另一个仓库.

extract, load, transform (英语教学)和提取、变换、加载(ETL)过程可以协同工作,将原始数据从数据源移动到数据仓库或类似的子集 数据集市,无论他们是在云端还是在本地.

数据仓库与数据湖

数据仓库和 数据的湖泊 聚合系统. 不同的是数据仓库存储结构化数据, 而数据湖则结合了来自流媒体平台和社交媒体等来源的非结构化数据.

由于越来越需要处理来自非结构化源的大量数据, 数据湖越来越受欢迎. 业务依赖于多个数据源,需要对结构化和非结构化信息进行数据挖掘. 数据仓库不能处理不同的数据格式和工作负载. 它们是一个聚合系统,但对于不可预测的工作负载不灵活或可伸缩.

虽然处理非结构化数据的价值很高,但数据仓库是稳定的. 它们对结构化数据具有一致性、可预测性和高性能. 这意味着数据仓库给您一定程度的保真度和信心. 但, 由于可伸缩性, 许多企业正在将内部数据仓库迁移到云上,作为一种更具有成本效益的Solutions.

无论您的云数据仓库或湖泊在Snowflake上, 微软Azure, 谷歌云或亚马逊网络服务(AWS), Informatica可以帮助您从数据中获得价值.

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数据仓库的好处

  • 处理高质量数据
  • 数据仓库提供了促进高质量商业智能所需的基础设施. 数据可视化是识别趋势和构建业务策略的强大工具. 但是,它的有用程度取决于数据的质量. 在数据仓库中, 您可以很容易地删除冗余和过时的信息,以确保您得到所需的决策支持.

  • 通过更好的分析节省时间
  • 在数据存储方面,数据仓库有助于节省时间. 它们确保对所有不同的数据源进行组织、清理和存储. 它们还使批量分析处理成为可能. 除此之外,使用数据仓库是良好数据库管理的关键. 它允许您进入必要的数据分析,而不会减慢数据流到您的操作系统. 而云数据仓库提供了巨大的效率提升, 您可能需要一个内部部署的数据仓库来满足监管需求, 数据隐私或延迟问题.

  • 降低成本以获得更快的洞察力
  • 数据仓库中干净的数据意味着更快的洞察,从而做出更好的决策. 另外,如果你运行你的 云中的数据仓库, 以更低的成本进行扩展的能力可以获得回报——云计算中更高的效率意味着大量节省.

  • 提高长期决策
  • 随着触手可及的信息越来越多,错过机会的借口也越来越少. 不要让缺乏洞察力成为障碍. 同时处理新数据和历史数据, 您的数据仓库系统可以帮助您提供更多的命中和更少的失误.

Informatica的数据仓库Solutions

从数据质量到数据编目和数据治理,Informatica的内容最为全面 数据管理Solutions,无论您使用哪个数据仓库. 你是否愿意 迁移到云 或者需要混合Solutions,Informatica可以为以下方面带来更好的数据分析:

虽然不同行业的数据可能有所不同, 这些Solutions——以及Informatica的最佳实践——确保了强大的数据仓库管理的安全性.

数据仓库客户成功案例

了解Informatica的数据管理和集成Solutions是如何为这些公司带来巨大收益的.

这些客户并不孤单. 您还可以从数据仓库获得更多信息. 探索Informatica的智能数据管理云,并了解Informatica如何提供帮助.

  • 阿布扎比文化和旅游部
  • 为了衡量经济影响, 阿布扎比的DCT 需要测量访问者的数量和活动,同时还要将他们的数据仓库转移到云端. 根据酒店的数据, 博物馆和旅游景点, 他们需要一个自动化系统来组织信息,使其更容易使用. 与Informatica 数据质量 而且 云数据集成 Solutions, 阿布扎比DCT转移到了云端, 而且 cleansed their data to enable more accurate tourism insights; all while saving more than 2,每年工作时间000小时.

  • 美国供养
  • 解决饥饿问题并非易事, 为了做到这一点, “喂饱美国”需要一个更好的系统来处理食品和财政捐赠. 他们需要一个基于云的Solutions来帮助最大化每一笔捐赠. 使用Informatica的云数据集成Solutions, “喂饱美国”收集了来自十多个内部系统的数据,并添加了实时数据,以确保正确数量的正确捐款能够送到正确的地点. 这个安全的系统也导致了财政捐款的20倍增长.

这些客户并不孤单. 您还可以从数据仓库获得更多信息. 探索 Informatica的智能数据管理云 看看Informatica能提供什么帮助.