数据仓库实施步骤和价值
如果没有大数据分析，公司就会瞎子和聋子，像高速公路上的鹿一样在网上徘徊。
数据仓库能够将来自多个不同源头的数据整合在一起，以便更好地理解和分析企业的运营情况。它提供了一个统一的数据视图，消除了数据孤岛问题，提高了数据的可访问性和可用性。同时，数据仓库通过严格的数据质量控制和治理流程，确保数据的准确性、一致性和完整性，为业务决策提供坚实的基础。
数据仓库通过集中的数据存储和高效的数据处理能力，为企业提供了丰富的数据分析和报告功能。这些功能包括历史数据分析、预测性分析和趋势分析等，帮助企业预见未来的市场变化和业务机会。此外，数据仓库还支持OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等技术，使企业能够从大量数据中挖掘出有价值的信息和洞见，为业务决策提供全面的支持。
数据仓库通过数据清洗和转换过程，能够显著提升数据质量。数据清洗包括数据去重、数据一致性检查和数据完整性验证等步骤，确保数据在进入数据仓库之前是准确和可靠的。数据转换则能够将不同来源的数据统一格式化，使得数据更加一致和可比。这种高质量的数据是支持企业决策的基础，有助于避免因数据质量问题而导致的错误判断。
成为数据驱动型企业无疑是一个成功的策略，而数据仓库是基于预测分析和有意义的报告解决方案做出明智战略决策的驱动力。我们应该将数据保存在内部还是将其外包给托管服务提供商？哪些基础设施适合我们的业务：本地还是基于云的？如何从头开始构建数据仓库？这些是客户向从奥软件公司的数据工程师提出的主要问题。
为什么要为企业构建数据仓库？
数据仓库对各种规模的公司都有好处。一些优点包括：
明智的决策。对公司数据的现成访问简化了 Ad Hoc 报告的生成。
准确的数据管理。它有助于将来自多个来源的所有类型的数据收集到一个可用于检索数据进行分析的数据库中。
节省处理来自多个来源的数据的时间。将所有必需数据存储在一个位置可以减少检索数据的时间以及分析和报告的总周转时间。
数据仓库架构，或者您需要哪些组件？
数据仓库架构包括可以根据组织的特定需求进行调整的技术元素。尽管如此，架构的核心还是由以下组件组成的：
源数据组件 用于从多个操作系统和外部源收集数据到仓库中。
数据暂存组件，用于将数据转换为与查询和分析相关的格式。
处理 DWH 数据的数据存储组件。
信息传送组件支持根据自定义算法订阅数据仓库文件的过程。
元数据组件，用于保存有关逻辑结构、日志、地址等的所有数据。
数据集市是数据仓库的子集，用于不同单位的报表。
协调大数据存储系统内所有功能的管理和控制组件。
构建数据仓库的方法有哪些？
有两种传统的设计方法用于构建数据仓库架构：Inmon 的方法和 Kimball 的方法。在应用前者时，数据架构师首先设计一个集中式存储，然后从汇总的数据仓库和元数据创建数据集市。后者遵循相反的过程：最初创建数据集市，然后从独立的数据集市开发数据仓库数据库。
这两种方法都适用于企业，但市场的不稳定性使企业通过敏捷来适应。这就是为什么 Data Vault 建模新方法因其敏捷性原则而越来越受欢迎的原因。
该方法通过重构机会和熟悉的架构来确保 DWH 的灵活性和可扩展性，以用于公司内部的更多用例。最后，这种方法的主要优点是更快的上市时间，这对于特定业务领域可能至关重要：那些能够立即响应变化的人可以保持竞争力。这是事实。
包含专家动手实践闪回的数据仓库实施计划
每个商业案例都与特定需求有关，因此您不能仅将相同的步骤应用于每个项目。在与我们的专家交谈时，我们深入研究了她深入参与的项目的闪回，以清楚地了解数据仓库实施计划的每个步骤。
让我们简要地告诉你这个故事的背景。对于在多个来源中存储数据的企业来说，这种情况很常见。要将现有报告订阅到集中式数据仓库系统，这些公司必须将所有数据集成到新的 DWH 中。
它通常如何运作？常见的仓库实施项目包括以下步骤：
预算
数据源分析
数据仓库架构设计
开发和实施
启动数据仓库
一、选择本地部署或云部署
要决定的第一个因素是数据仓库部署选项的可用性。因此，请务必了解当地管辖区内的数据存储限制。假设您的企业在美国;在这种情况下，您必须咨询州一级的法律，因为没有单一的主要数据保护立法。您可能会被限制将数据服务器物理地保存在您所在管辖区的州（国家/地区）内，因此本地部署将是唯一可能的选择。
如果您可以自由地在基于云的基础设施和本地基础设施中进行选择，会怎么样？值得分析这两种选项与财务和维护相关的优缺点。例如，云服务器提供商承诺维护所有硬件并修复数据处理问题，但这可能需要时间。对于某些组织来说，无法尽快在现场解决问题可能很严重。但是，托管公司服务器需要一个内部 IT 部门自行解决所有问题，这对于中小型企业来说可能已经足够昂贵了。
二、衡量数据使用情况并了解其复杂性
与硬件相关的事情已经完成;是时候选择合适的软件堆栈了。数据分析是数据仓库实施项目必备的准备步骤。要将供应商的 DWH 软件与潜在成本相关联，您需要分析以下问题的答案：“企业聚合的数据量是多少，增长潜力如何？”、“需要处理的数据是什么，它们来自哪里？
数据聚合增长率。为什么它很重要？这很简单。聚合的数据越多，需要的数据存储容量就越大。您应该务实地思考，并考虑实现平稳且经济高效的扩展的机会。
数据源的复杂性。为什么在实施数据仓库之前开始此数据分析是有意义的？这与数据格式有关。数据仓库可以由使用不同类型文件的多个数据源提供支持，这定义了与所有数据源集成的复杂性。
三、数据映射进场设计数据仓库架构
数据仓库架构是其实施的基础。除了对数据源进行深入分析外，数据架构师还涵盖以程来设计数据仓库架构：
将数据对象映射到数据仓库
为数据仓库设计数据模型
定义数据实体的依赖关系
设计 ETL/ELT 流程以管理数据集成和数据流
四、开发实施和启动
最后，是时候进行生产了。此阶段涵盖的关键流程包括：
配置 DWH 平台
与现有数据基础架构集成
评估迁移数据的质量
构建 ETL/ELT 管道和 ETL/ELT 测试
与 Looker 或 Tableau 等 BI 解决方案集成
测试 DWH 性能
确保所有利益相关者都能访问 DWH
进行用户培训课程
尽管数据仓库可能成本高昂，但从长远来看，这对企业来说是一个竞争优势。数据量正在急剧增长，那些不分析数据以获得洞察的人可能会滞后。受最大数据收集趋势的启发，公司分析 TB 级数据。当您拥有数据并深入理解数据时，您就会知道未来会有什么等待着您，但您应该明白，如果没有单一的数据仓库，就很难获得复杂的见解。
从奥软件公司作为一家专业的软件开发与服务提供商，在数据仓库建设领域可能积累了丰富的技术实力和项目经验。公司可能拥有一支由资深数据工程师、数据分析师和软件开发人员组成的团队，能够为客户提供高质量的数据仓库解决方案。
从奥软件公司具备先进的数据处理与分析能力。通过采用先进的数据仓库技术和工具，公司可以为客户提供高效的数据处理和分析服务，包括数据清洗、转换、加载、查询、报表生成等方面。此外，公司还可能提供数据可视化工具，帮助客户直观地了解和分析数据仓库中的数据。