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建設大型數據倉庫推動解決業務需求
2018-08-12
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建設大型數據倉庫推動解決業務需求

建立一個擁有強大處理能力的大型數據倉庫，能夠幫助企業處理大規模數據集和建立一個覆蓋整個企業的全面視圖。從IT的角度看，建立這種大型高性能系統復雜且昂貴。但是，建立大型數據倉庫的優點不容忽視。

解決真正的業務需求
　　公司希望立即獲得關于企業活動的精確信息，通常都不考慮這個過程所帶來的成本。從IT角度看，如何提供此類環境信息的細節才是困難所在。
　　大多數高級數據分析都在一個聚合層中完成。大型零售商可能不關心誰在美國Buzzard商店購買了一盒回形針。他們通常關心的是回形針銷量的增長。除此之外，他們還關心辦公服務器銷量的增長。為了能夠匯總大量的個體交易數據，幫助他們分析確定辦公用品需要增加的進貨量，避免因缺貨造成的客戶流失，系統需要一種可靠的分析結構創建方法。
　　說明：有時候，零售商確實會關心有人購買回形針這個信息。數據挖掘可以分析出相同的一類客戶，然后向客戶投放目標廣告，提升他們購買辦公產品的興趣。數據倉庫通常需要支持這兩種情況。
　　過去十年，我一直從事創建這種分析結構的工作。無論使用何種技術或產品，創建出一個既能夠操作百萬級數據、又能將它們轉換為分析結構以得到此類信息的系統，是一件極具挑戰性的任務。在建立OLAP數據庫的過程中，它們對于數據庫的信息查詢速度有很高的要求。如果數據以分析結構存儲來講，它們的性能是最好的，如星形模式。這通常需要復制多份數據，即規范化運營數據存儲和報表星形模式。這反過來會增加數據存儲需求，需要更多的數據倉庫處理能力。
　　公司需要訪問各種數據系統。在質量控制中，數據必須保持一致，才能使HR信息與會計、物流信息保持關聯。信息必須足夠詳細，才能發現特殊事件，然后才能夠匯總得到更高級的觀點。數據需要不停地收集，才能夠發現趨勢。
　　數據倉庫具有相同點，可以存儲細化數據和匯總數據，為企業各個部門提供單一且容易訪問的位置。這樣有利于實現快速的業務分析，高效地開發新報告和信息可視化。此外，它可以幫助決策制定者正確應對企業變化、利用成果和減小失誤。
　　為了支持這種遠景計劃，在整個企業中實現無所不在的報表和分析，數據倉庫必須能夠根據需求快速增長。對于成功的企業而言，數據倉庫的規模很快就能達到兆兆字節信息。對一個數據倉庫架構進行規劃，使之能夠根據需求動態擴展，才能夠使信息系統跟上企業的發展。



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