数据仓库的优缺点

数据仓库的定义

数据仓库的目标是作为一个数据存储库，最终将数据转化为用户认为有用的信息。数据仓库必须以适当的格式和时间向适当的个人提供准确的信息。这意味着它存储的数据对公司来说是必需的或有益的。通过使用企业信息系统 (EIS)、决策支持系统 (DSS) 或其他工具创建查询或报告，数据仓库响应专家用户的需求。最终用户可以轻松地请求有关其数据仓库的信息，而不会干扰或改变系统的运行方式。

利用数据仓库有广泛的明显好处。正如其名称所示，数据仓库是一个存储信息的计算机化仓库。

负责此数据的公司可以对其进行检查，以寻找历史趋势或相关性，以帮助他们做出关键的业务决策。

整合分布在众多组织部门中的数据库信息，其中许多数据库具有不同的结构（异构源）。数据仓库应全面描述和分析整个组织。

将数据仓库中用于分析、控制和决策支持目的的数据与日常运营中使用的数据分开。由于它们服务于非常不同的目的并且可能相互冲突，因此这两种数据不得存在于同一数据库中。

数据会定期加载到公司各种企业资源计划 (ERP) 系统和其他业务相关软件系统的数据仓库中进行进一步处理。这些工具读取通常存在于企业使用的 OLTP 数据库中的主数据，执行数据仓库的转换（过滤、适应、格式修改等），然后写入仓库。通常使用提取、转换和加载 (ETL) 技术在将数据合并到数据仓库之前对其进行标准化。

任何技术，无论多么先进和有效，都必须有一个对立面，这让我们认为它不是一个一成不变或强制性的过程。这有助于创造平衡，并向企业表明存在例外情况和在这种技术可能不是解决方案的情况。我们可以发现数据仓库的各种问题，这些问题不一定会在每种情况下发生。技术的不灵活和成本过度增长的可能性是两个问题。然而，由于它可能发生得太快，过时是另一个问题。在某些情况下，数据仓库的有效性只在有时才发生。有时，响应查询提供的信息越来越少，这可能对全面的报告更有帮助。

认识到有时使用这些数据库可能会因为模糊或模棱两可的细节而令人困惑至关重要。因此，IT 团队必须小心地定制用户体验，清晰地定义数据仓库的功能，并有效地利用其资源以防止工具浪费。它强调了首先正确设置数据仓库的必要性，并事先进行需求分析，我们需要考虑这一点。技术团队的参与是必需的。

数据仓库的优点

许多企业开始使用数据仓库这一事实绝非错误或巧合。通过在该组织中引入这一资源，其目标之一是为企业提供更轻松地访问相关数据的途径。鉴于信息的广度和深度，在公司各种业务运营中使用数据比不使用数据仓库要容易得多。

进一步的好处与数据仓库的使用如何改进公司应用程序的功能有关。在这些存储中进行组合工作操作的能力是主要原因，从而简化了这方面的系统。感谢这项技术，能够更及时地管理与客户的互动是企业最重视的好处之一。

我们涵盖的最后一个主题是仓库如何帮助我们更快地做出决策，尤其是在没有其他选择的情况下。这项技术使得其他高度实用的流程成为可能。例如，它为公司提供异常报告，将预测列表与已达到的实际结果进行比较。这些统计数据有助于识别可用于指导未来行为的模式。您还可以控制提供趋势信息的报告，帮助我们通过分析确定哪些产品或服务最有效地促进了这一方面的支持。

• 数据仓库方便最终用户访问各种数据。
• 协助决策支持系统应用程序的运行，例如趋势报告，例如，获取过去两年在特定区域销售最多的产品；异常报告，将实际结果与预定目标进行比较的报告。
• 使用多个数据仓库可以提高企业系统的运营价值，尤其是客户关系管理。
• 做出更高质量的选择。
• 对于中长期来说，它尤其有用。
• 如果数据源和目标清晰，安装这些系统非常简单。
• 存储分析和历史搜索查询非常有益。
• 它具有强大的信息消化能力。
• 由于它，信息访问变得更加灵活和快速。
• 便于公司做出决策。
• 企业生产力提高。
• 为公司各部门提供可靠的沟通。
• 加强与客户和供应商的联系。
• 它使得能够跟上业务活动，并始终了解成功和失败的结果。
• 将信息转化为知识，将数据转化为信息
• 多亏了它，您可以更成功地进行规划。
• 缩短运营成本和响应时间。
• 数据仓库有助于融合多个数据源，减轻生产系统的负担。
• 数据仓库有助于缩短报告和研究的总周转时间。
• 通过重组和整合，为消费者简化了文档和审查。
• 由于数据仓库，用户可以单点访问多个私有数据源。此外，它节省了用户从多个源访问数据的时间。
• 在数据中心，存储了大量历史数据。用户可以使用它来比较不同时期和趋势，以创建潜在的预测。

数据仓库的缺点

数据仓库在组织数据以提供某些“问题”的答案方面非常出色，但它们在访问与这些问题无关的数据方面作用较小。在仓库提取数据之前，必须以特定方式格式化数据集。您的请求信息可能仅在符合仓库模式时才可用。或者，您的仓库可能包含您需要的信息，但其上下文已更改为不适合您的需求。与此同时，非结构化数据被完全排除。

因此，仓库可能非常不灵活，并且在预期用途之外难以使用。不断寻找利用现有数据新方法的公司可能会面临反复花费过多时间的风险。

• 数据仓库在其生命周期内可能产生巨额支出。数据仓库通常不是固定的。维护成本相当可观。
• 数据仓库可能很快就会过时。
• 它们有时需要在请求信息之前提供完整信息，这也需要公司付出成本。
• 数据仓库和运营系统之间经常有一条细线。有必要确定其中哪些功能可以使用，以及哪些功能应在数据仓库中实现，因为执行不必要的活动或停止执行必要的活动将成本高昂。
• 由于其可能需要的较长处理时间，它可能更有利于实时决策。无论如何，现代产品（以及技术进步）的趋势通过将缺点转化为优点来解决这个问题。
• 在公司力求实现的各种目标方面，实施过程中可能会出现挑战。
• 一旦系统实施，将新数据源包含进来可能很困难。
• 它们需要对数据模型、对象、事务和存储进行检查。
• 它们是以复杂、多学科的方式设计的。
• 操作系统必须进行重组以适应它们。
• 数据中心是维护的绝佳系统。任何源系统和业务流程的重组都可能影响数据仓库，从而导致高昂的维护成本。
• 数据仓库可能看起来很简单，但对于普通人来说太复杂而难以理解。
• 尽管项目管理已尽最大努力，但数据存储项目的范围将开始扩大。
• 此时，各种业务法规可能已经为仓库客户制定。
• 数据统一化 许多数据源中的相似数据格式是数据仓库涉及的另一个主题。某些重要数据组件的丢失可能是结果。

结论

数据仓库是一个支持公司内部实施分析数据管理的范例。它是一系列用于处理数据的技术，而不是一项技术解决方案。