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数据仓库初学者指南
在这个数字经济中，数据至关重要。 如今，从私营企业到公共实体的所有部门都使用大数据来做出关键的业务决策。
然而，数据生态系统面临着数据量大、种类多、速度快等诸多挑战。 企业必须采用某些技术来组织、管理和分析这些数据。
进入数据仓库！
数据仓库是现代企业数据生态系统中的关键组成部分。 它可以简化组织的数据流并增强其决策能力。 这在全球数据仓库市场的增长中也很明显，预计将达到 $十亿51.18 2028通过，而 21.18 年为 2019 亿美元。
本文将探讨数据仓库、其架构类型、关键组件、优点和挑战。
什么是数据仓库？
数据仓库是一个支持数据管理的系统 商业智能（BI） 运营。 这是一个从不同来源收集、清理和转换数据并将其存储在集中存储库中的过程。 它可以处理大量数据并促进复杂的查询。
在 BI 系统中，数据仓库首先将不同的原始数据转换为干净、有组织和集成的数据，然后用于提取可操作的见解，以促进分析、报告和基于数据的决策。
此外，现代数据仓库管道适合增长预测和 预测分析 使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术。云数据仓库进一步增强了这些功能，提供了更大的可扩展性和可访问性，使整个数据管理流程更加灵活。
在讨论不同的数据仓库架构之前，让我们先看一下构成数据仓库的主要组件。
数据仓库的关键组成部分
数据仓库由多个组件组成，这些组件协同工作以有效地管理数据。 以下元素充当功能数据仓库的支柱。
- 数据源： 数据源为数据仓库提供信息和上下文。 它们可以包含结构化、非结构化或半结构化数据。 这些可以包括结构化数据库、日志文件、CSV 文件、交易表、第三方业务工具、传感器数据等。
- ETL（提取、转换、加载）管道： 它是一个数据集成机制，负责 提取数据 从数据源获取数据，将其转换为合适的格式，然后将其加载到数据目的地，就像数据仓库一样。 管道确保数据正确、完整和一致。
- 元数据： 元数据是关于数据的数据。 它提供结构信息和仓库数据的全面视图。 元数据对于治理和有效的数据管理至关重要。
- 数据访问： 它指的是数据团队用来访问数据仓库中的数据的方法，例如SQL查询、报告工具、分析工具等。
- 数据目的地： 这些是数据的物理存储空间，例如数据仓库、数据湖或数据集市。
通常，这些组件是跨数据仓库类型的标准组件。 让我们简单讨论一下传统数据仓库的架构与基于云的数据仓库有何不同。
架构：传统数据仓库与活动云数据仓库
传统数据仓库专注于以结构化层存储、处理和呈现数据。 它们通常部署在本地环境中，由相关组织管理服务器、驱动器和内存等硬件基础设施。
另一方面，主动云仓库强调利用 Snowflake、AWS 和 Azure 等云平台的持续数据更新和实时处理。 它们的架构也根据应用程序的不同而有所不同。
下面讨论一些关键差异。
传统数据仓库架构
- 底层（数据库服务器）： 该层负责存储（一个称为 数据摄取）并检索数据。 数据生态系统连接到公司定义的数据源，这些数据源可以在指定时间段后摄取历史数据。
- 中间层（应用服务器）： 该层处理用户查询并转换数据（该过程称为 数据集成）使用在线分析处理（OLAP） 工具。 数据通常存储在数据仓库中。
- 顶层（接口层）： 顶层充当用户交互的前端层。 它支持查询、报告和可视化等操作。 典型的任务包括市场研究、客户分析、财务报告等。
Active-Cloud 数据仓库架构
- 底层（数据库服务器）： 除了存储数据之外，该层还为实时数据处理提供连续的数据更新，这意味着从源到目的地的数据延迟非常低。 数据生态系统使用预构建的连接器或集成从众多来源获取实时数据。
- 中间层（应用服务器）： 立即数据转换发生在这一层。 它是使用 OLAP 工具完成的。 数据通常存储在在线数据集市或数据湖站中。
- 顶层（接口层）： 该层支持用户交互、预测分析和实时报告。 典型任务包括欺诈检测、风险管理、供应链优化等。
数据仓库最佳实践
在设计数据仓库时，数据团队必须遵循这些最佳实践，以提高数据管道的成功率。
- 自助分析： 正确标记和构建数据元素以跟踪可追溯性——跟踪整个数据仓库生命周期的能力。 它支持自助分析，使业务分析师能够在数据团队的名义支持下生成报告。
- 数据治理： 制定强有力的内部政策来管理不同团队和部门的组织数据的使用。
- 数据安全： 定期监控数据仓库安全。 应用行业级加密来保护您的数据管道并遵守 GDPR、CCPA 和 HIPAA 等隐私标准。
- 可扩展性和性能： 简化流程以提高运营效率，同时节省时间和成本。 优化仓库基础设施并使其足够强大以管理任何负载。
- 敏捷开发： 遵循敏捷开发方法将变更纳入数据仓库生态系统。 从小规模开始，逐步扩大你的仓库。
数据仓库的好处
数据仓库为组织带来的一些关键优势包括：
- 提高数据质量： 数据仓库通过将来自不同来源的数据在清理和标准化后收集到集中存储中来提供更好的质量。
- 降低成本： 数据仓库通过将数据源集成到单个存储库中来降低运营成本，从而节省数据存储空间和单独的基础设施成本。
- 改进决策： 数据仓库支持数据挖掘、可视化和报告等 BI 功能。 它还支持高级功能，例如基于人工智能的预测分析，以实现有关营销活动、供应链等的数据驱动决策。
数据仓库的挑战
构建数据仓库时出现的一些最显着的挑战如下：
- 数据安全： 数据仓库包含敏感信息，使其容易受到网络攻击。
- 大数据量： 管理和处理大数据很复杂。 在整个数据管道中实现低延迟是一项重大挑战。
- 与业务需求保持一致： 每个组织都有不同的数据需求。 因此，不存在一种放之四海而皆准的数据仓库解决方案。 组织必须使其仓库设计与业务需求保持一致，以减少失败的可能性。
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