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数据仓库如何电力商业智能
什么是数据仓库？
数据仓库是为存储结构化数据以执行高速SQL查询而优化的存储系统，以便及时交付商业智能(BI)。从处理高速事务到预测分析，数据仓库作为企业用来支持其BI的事实上的存储标准已经有几十年的历史了。
数据仓库的好处
数据仓库的好处包括：
- 从多个不同源的结构化数据的整合
- 关系数据库的快速分析查询
- 用于更便宜的查询和更快的报告的专用存储解决方案
数据仓库的工作原理
从业务不同部分收集数据以提取有用信息的物流可以随着您的业务增长而缩放复杂性。数据仓库可以为您的业务提供可靠的方法来将该信息整合到单个数据库和数据模型中，以允许分析师运行他们的查询。
它是这样工作的:
- 提取：从组织（例如，ERP，CRM，销售，营销）中的不同源收集到分期数据库的原始数据。
- 变换：来自分期图层的数据被转移到集成层中，其中数据被组合并转换为操作数据存储（ODS）。
- 负载:在将数据写入关系数据库(写入模式)之前，通过定义分析人员希望为其SQL查询使用的模式，将数据从集成层移到数据仓库。
在数据仓库中与您交互的数据库是关系数据库，这意味着数据被结构化存储在由列和行组成的表中。这些表是按照写入过程中定义的模式组织的。
当转换步骤由在数据仓库外部外部的ODS处理时，它被称为ETL（提取，转换，负载）。当数据仓库在内部处理转换时，它被称为ELT（提取，负载，变换）。无论您是使用ETL还是ELT，数据仓库都需要结构化数据和写入模式，与关系数据库一起使用。
数据仓库的用途是什么?
数据仓库的常见应用包括：
- 在线事务处理(OLTP):可以优化数据仓库的数据完整性和快速查询，以处理大量短数据事务。高频交易平台上的交易就是一个例子。
- 在线分析处理（OLAP）：您可以针对相对较低的事务进行更快的复杂查询优化数据仓库。这基本上基本上是分析师用来生成BI报告的内容。
- 预测性分析:OLAP系统可以通过机器学习算法进行优化，预测未来事件，并为您的业务生成“假设”场景。
由于数据仓库是写入的架构，因此知道在将架构添加到数据仓库之前要执行哪种类型的查询是很重要的。为了管理不同数据源的复杂性，可以将数据仓库分段为数据集市，以将硬件和软件资源专用于CRM等特定业务功能。
数据仓库与数据湖与数据集线器
虽然这三个概念听起来可以互换，但了解它们的区别很重要:
- 数据仓库：用于集成和存储从组织中的多个非结构化数据源中拉动的结构化数据的单个存储库。
- 数据湖：组织内的所有结构化和非结构化原始数据源的单个未精制存储库（包括数据仓库）。仍必须处理数据以提取双洞察力。
- 数据集线器：单个接口，可将所有数据整合到结构化和非结构化为中央可访问数据层。它与数据仓库不同，因为它还可以处理操作数据，并且通过拥有以多种格式服务数据的能力来实现来自数据湖的不同。
数据集线器提供了简化不同端点集合之间的数据共享所需的数据治理。通过这种方式，数据中心将数据湖和数据仓库合并为一个单一的访问层。数据处理被抽象到数据中心后面，为您的组织提供了一个集中的地方来提取BI见解。
为什么为您的数据仓库需爱游戏ayx双赢彩票要选择纯存储？
如果您需要向现有的数据仓库基础架构添加新的OLAP或OLTP管道，可能需要考虑使用纯存储的全闪存解决方案的更现代数据体验™。爱游戏ayx双赢彩票
作为行业的第一个数据集线器，PureStorage®爱游戏ayx双赢彩票FlashBlade®不仅可以处理数据仓库的分析和报告工作负载，还可以提供数据集线器的基本品质：
- 跨所有数据端点无缝共享数据
- 统一文件和对象存储
- 实时处理操作数据的能力
- 本身队列划衡
- 设计为任何类型的数据提供多维性能
- 从软件到硬件的大规模并行