数据仓库为了业务分析的目的 , 因此需要拉通各个业务系统数据库的数据 , 保留大量历史数据 , 同时为了分析效率的提升改变了传统数据库的数据组织形式 , 例如利用适合于分析型模型的Kimball维度建模方式来组织底层数据架构 。
数据仓库服务于商业智能BI分析 , 通过商业智能BI前端可视化分析工具来访问 , 是其中不可或缺的一部分 。 并且在长期的建设中 , 商业智能BI已经形成了一套直接零代码配置并完成数仓建模的整个过程 , 进行了完整的产品化 , 解决了困难的架构与模型的问题 。
数据仓库作为商业智能BI系统中的一部分 , 已经成长为了企业信息化建设中必不可少的重要支撑 , 在可见的未来 , 数据仓库还会随着信息化、数字化技术、理念、应用的落地 , 继续成长 。
数据仓库的优点1、提供加强的商业智能(BI)
利用从各种数据源提供的数据 , 管理人员和高管们将不再需要凭着有限的数据或他们的直觉做出商业决策 。 此外 , “数据仓库及相关商业智能(BI)可直接用于包括市场细分、库存管理、财务管理、销售这样的业务流程中 。 ”
2、可节省时间
业务用户可以在一个地方快速访问许多数据源 , 他们就在关键方案上迅速做出知情的决策 , 而不会用浪费宝贵的时间从多种数据源中检索数据 。
不仅如此 , 业务主管们可以在很少或者根本没有IT的支持下自己查询数据—节约了更多的时间和资金 。
3、能提高数据的质量和一致性
一个数据仓库的实施包括将数据从众多的数据源系统中转换成共同的格式 。 由于每个来自各个部门的数据被标准化了 , 每个部门将会产生与所有其它部门符合的结果 。 所以你可以对你数据的准确性更有信心 。 而准确的数据是强大的商业决策的基础 。
4、能提供历史的智慧
一个数据仓库储存了大量的历史数据 , 所以你可以通过分析不同的时期和趋势来做出对未来的预测 。 这些数据通常不能被存储在一个交易型的数据库里或用来从一个交易系统中生成报表 。
5、能创建高的投资回报率
最后 , 最值得一提的是投资回报率 。 已经安装了数据仓库和完善了商业智能(BI)系统的企业比没有在商业智能(BI)系统和数据仓库投资的企业能产生更多的利润和节约更多的资金 。 而这应该成为高级管理层快速加入到数据仓库这个潮流中的足够理由 。
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