数据仓库解释:它们是什么+如何选择

杰弗里·基廷1月4日2021年

到目前为止,您已经从各个数据库手动收集了数据。然而,该公司利用孤立的信息新万博app2.0下载做出更复杂、有数据支持的决策的能力已经停滞不前。你需要提升你的数据管理系统和分析能力,这样利益相关者才能全面了解公司的客户,并做出更高级的业务决策。manbetx客户端应用下载新万博app2.0下载

是时候投资数据仓库了。通过将所有历史数据放在一个中央存储库中,这样他们就可以在一个地方运行分析,从而节省工程团队的时间。

什么是数据仓库?

数据仓库或企业数据仓库(EDW)就是一个从多个来源聚合数据的系统,使其易于访问和分析。数据仓库通常存储大量的历史数据,数据工程师和业务分析师可以为商业智能的目的查询这些数据。

数据仓库将把来自不同数据源(如事务系统、关系数据库和操作数据库)的所有数据汇集到一个地方,而不仅仅是访问单个数据源中的数据。一旦它在仓库中,就可以在整个业务中访问和使用它,从而获得客户的整体视图。manbetx客户端应用下载当你的数据在一个地方,你可以分析来自不同来源的相关数据,做出更好的预测,最终提高业务决策。

有两种方法来实现新的数据仓库。你可以有一个内部,由您的团队在您的物理位置设计和维护,或者您可以使用云数据仓库- 完全在线生活,不需要任何物理硬件。云数据仓库架构使其更易于实现和缩放,并且它们通常比上部署数据仓库系统便宜。我们将更多地进入需要考虑的内容以及您的最佳数据仓库的选项。

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数据仓库与数据库:它们的不同之处

数据库和数据仓库是相关的,但不是相同的。

一个数据库是一种从单个源录制和访问信息的方法。数据库通常是处理实时数据,以支持事务处理等日常业务流程。

一个数据仓库是一种存储历史信息的方式吗多个允许您分析和报告相关数据的来源(例如,您的销售交易数据、移动应用程序数据和CRM数据)。与数据库不同,这些信息不是实时更新的,更适合对更广泛的趋势进行数据分析。

数据仓库与数据湖:它们的不同之处

一个数据湖用于存储可能或可能尚未拥有预期用例的任何和所有原始数据。一个数据仓库另一方面,持有已经处理和过滤的数据,因此它已准备好使用和分析。

一个数据湖,托管在大数据平台上IBM或者Hadoop,是数据科学家和分析人员存储原始数据的理想选择,直到他们知道他们想用它做什么,或者作为存储库存储大量的非结构化数据。

数据仓库非常适合为多个业务用户提供对结构化和半结构化数据的访问,以便他们可以对其运行查询并快速做出决策。

做一个片段演示

何时以及为什么使用数据仓库

如果你超越了你当前的分析工具所能提供的洞察力,现在是时候将数据仓库集成到技术堆栈中了。您将能够比单独的数据库管理更深入地进行研究。

何时使用数据仓库

你应该考虑数据仓库,如果你想:

  • 将所有历史数据存储在中央存储库中

  • 在一个地方同时分析您的web、移动、CRM和其他应用程序

  • 通过直接使用SQL查询数据,获得比传统分析工具更深入的业务洞察

  • 提供多人同时访问同一数据集

为什么要使用数据仓库

数据仓库帮助您回答那些棘手的分析问题你的董事会可能会问的问题,用标准的数据分析工具是不可能解决的。您在数据仓库中运行的报告和分析可以包含您连接到的每个数据源的元素——非常强大的东西!这种数据集成意味着您可以分析来自您的网站和应用程序的数据,以及您可能使用的其他平台,如Salesforce,Zendesk,条纹,等等。

例如,谷歌分析可以让你很好地了解客户在你的网站或应用上采取了什么行动。然而,你只能问一些可以用它提供的变量数量、属性和图表类型来回答的问题。manbetx客户端应用下载当您将谷歌Analytics连接到数据仓库时,您可以将该信息与来自CRM、销售平台等的数据绑定,从而获得客户的完整视图。manbetx客户端应用下载

当您在一个地方拥有所有数据时,您可以轻松地直接在仓库中运行查询或通过业务智能工具喜欢,何处,或模式自动化和可视化查询,帮助决策制定。

选择数据仓库时要考虑的6个因素

现在您已经知道了数据仓库的好处,但是如何选择呢?在确定哪个数据仓库最适合您的业务需求时,请考虑这些因素。

1.数据类型

三种数据类型您可能希望为您的业务存储:结构化,非结构化和半结构化。大多数数据仓库支持结构化和半结构化数据管理,但非结构化数据更适合数据湖泊。

  • 结构化数据是可量化的数据,可以整齐地组织成行和列(例如,销售记录或客户联系)。

  • 非组织性数据是不容易管理和分析的数据。思考书面内容(如博客文章或开放式调查问题的答案)、图像、视频、音频文件和pdf。如果您希望存储纯粹的非结构化数据,那么您应该考虑数据湖而不是数据仓库。

  • 半结构化数据是结构化和非结构化数据的混合。以电子邮件为例。电子邮件的内容是非结构化的,但是电子邮件有一些可量化的方面,比如谁发送的,他们何时发送的,何时打开的,等等。类似地,图像本身是非结构化的,但是您还可以访问结构化数据,如照片拍摄时间、设备类型、照片大小、地理标签等。

如果半结构化数据对您很重要,BigQuery雪花是两个以拥有最好的基础设施来支持半结构化数据的存储和查询而闻名的数据仓库。

2.数据存储的扩展

大多数数据仓库通常允许存储大量数据,而不会产生太多的开销。你可能不会需要比他们提供的更多的东西,特别是如果分析是主要的用例。

但是,你会想考虑特定仓库如何在需求期间扩展数据存储。例如,亚马逊红移会要求你手动添加更多节点(数据仓库中存储数据和执行查询的基本结构),当你需要更多的存储和计算能力。另一方面,雪花提供了一种自动扩展功能它可以根据需要动态地添加和删除节点集群。

3.缩放性能

数据仓库的性能是指您的查询可以运行多快,在高需求时如何保持该速度。可以想象,性能扩展和数据存储是紧密相连的。与存储一样,性能也会随着仓库中节点的扩展而提高。

现在,速度已经不是问题了。每个仓库都和其他仓库一样快。关于性能,您真正需要考虑的是你想要多少控制你的速度

与数据仓库的存储扩展方式类似,您可以添加和删除节点以实现更快的查询。对于一些仓库,比如红移,你需要这样做手动,但您可以随心所欲地调整它。对其他人来说,比如雪花,这是会发生的自动为了一种不干涉的体验。

4.维护

您可能希望您的工程师专注于建设和维护您的产品,而不是担心您的仓库的ETL管道和日常管理 - 特别是如果您有一个小团队。在这种情况下,您将想要一个数据仓库自我优化比如BigQuery, Snowflake,或者IBM Db2

但是,通过手动维护您的仓库,经验丰富的数据仓库建筑师可以拥有更强的控制和灵活性精确优化您公司的需求。新万博app2.0下载如果您希望对仓库的性能和成本进行控制级别,请互联网和PostgreSQL是你最好的选择。

5.生态系统

考虑使用您已经使用的应用程序的生态系统内的数据仓库。例如,Azure突触分析是在Microsoft产品的生态系统中,在谷歌云生态系统中的AWS和BueQuery内。这将简化实现,因为您已经拥有基础架构。

否则,您需要您的工程师开发多种自定义ETL管道,以获取您需要的数据。您可能仍然需要编写自定义ETL以从某些数据源将数据添加到您的仓库中,但目标是最小化该工作。

6.成本

数据仓库定价涉及许多因素,包括存储、仓库大小、运行时和查询。对于红移,您根据节点或扫描字节按小时付费。另一方面,BigQuery既有固定费率模型,也有每个查询模型。雪花、IBM Db2和Azure都是基于存储和计算时间的。

最终,您希望选择将执行您需要的数据仓库,而不是选择最便宜的选项。

对于预算有限的公司,PostgreSQL是一个很好的选择而且仍然有很多功能。当您准备升级时,很容易切换数据仓库,特别是当您使用客户数据平台,如Segment,可以在两个仓库之间无缝通信。万博官方购彩

2021年最好的数据仓库

您应该了解您基于上述因素所需的内容。这是顶级数据仓库在市场上的比较。好消息:它们都与段集成,以便在几分钟内加载数据。

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为您的业务找到合适的数据仓库

准备好向堆栈中添加数据仓库了吗?在你注册一个工具之前,不要忘记考虑:

  • 要存储的数据类型和数量

  • 你需要它如何动态地伸缩

  • 您需要多快的查询

  • 无论您想要手动还是自动维护

  • 数据仓库与现有技术堆栈的兼容性

  • 成本

仍然不确定哪些数据仓库最适合您的业务?使用您的顶级选择进行一些演示,以确保您从您选择的仓库中获得所需的内容。奖金:他们都提供免费试验。

一旦您选择了数据仓库,您就可以更好地访问业务数据了。您将能够分析它、确定趋势并更好地预测未来—并最终做出更好的业务决策。

有关数据仓库的详细信息,请查看我们的目录一体化


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