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技術主題

什麼是資料倉庫？

以問號為重點的 IT 項目說明

概述

資料倉庫是一個中央儲存庫，用來儲存、組織和分析來自多個來源的大量資料。

它專為支援商業智慧、報告和進階分析而設計，讓組織能夠做出更快、更明智的決策。無論是分析客戶行為、預測庫存或追蹤財務績效，資料倉庫都能提供可靠的基礎。

資料倉庫

為什麼資料倉庫在現代企業中很重要

現代企業依賴資料倉庫統一孤立的資料，並提供準確、及時的洞察力。

有別於為日常作業而建立的傳統資料庫，資料倉庫已針對複雜查詢、長期趨勢分析，以及跨部門和系統的高速報告進行最佳化。

組織會產生大量資料 - 來自 ERP 系統、CRM、IoT 裝置、電子商務平台，以及外部來源 (例如市場資訊和社群媒體)。如果沒有集中的方法來收集和組織這些資料，這些資料就會變得零碎、不一致且未被充分利用。

設計完善的現代資料倉庫不僅能將報告時間從數天縮短到數秒，還能提供幫助：

  • 打破跨業務單位的資料孤島
  • 加速從歷史和即時資料中獲得洞察力
  • 啟用安全、受管控的可信資料存取
  • 支持遵守行業和區域法規

資料倉庫的主要優點

將分析功能集中於資料倉庫的公司可以看到明顯的改善：對 TB 級資料的查詢速度更快、手動對帳的次數更少，以及對跨業務單位的 KPI 的信心更高。

  • 集中存取：整合來自不同系統和應用程式的資料。
  • 更快的效能：優化查詢速度，以進行複雜的大規模分析。
  • 準確的報告：使用歷史資料取得可信的指標和 KPI。
  • 改善資料品質：強制執行驗證、清潔和轉換規則。
  • 可擴充的決策：利用自助式工具強化業務使用者和分析師的能力。

資料倉庫架構說明

每個分析流程都會經過五個核心層 - 詢問、暫存、儲存、查詢和管理。瞭解每個層級有助於找出速度減慢的原因、控制成本並提高查詢精確度。

  • 資料擷取： 從來源系統抽取、轉換及載入 (ETL/ELT)，或載入-轉換-載入資料。
  • 儲存層：將資料組織成最佳化的分析模式。
  • 元資料管理：追蹤資料來源、背景和結構。
  • 查詢層：與 BI 工具、API 或 SQL 引擎的介面。
  • 治理& 安全性：控制存取、合規性和可稽核性。

資料倉庫的類型

正確的資料倉庫類型取決於您需要存取資料的速度、使用資料的對象，以及資料倉庫所提供的決策。從集中式長期分析到快速作業報告或部門層級檢視，每種模式都支援不同的優先順序。

  • 企業資料倉庫 (EDW)：跨越業務的集中式整合儲存庫。
  • 作業資料儲存庫 (ODS)：更靈活的儲存庫，可滿足短期或接近即時的需求。
  • 資料市集：專為個別部門或使用個案量身打造的資料倉庫子集。

資料倉庫中的結構描述

結構描述定義資料的結構，以便查詢。正確的選擇會影響速度、儲存效率和報告的簡易性。

  • 星型模式： 中央事實表與維度表連結，簡單快速。
  • 雪花模式： 規範化的尺寸表可減少冗餘，但會增加查詢複雜性。
  • 銀河模式： 具有多個事實資料表共享維度資料表的模式，通常用於處理相互連結的業務流程。

您可以根據業務需求獲得改進的查詢性能、增強的資料分析、簡化的資料管理和靈活性。

資料倉庫 vs 資料庫：有何差異？

傳統資料庫處理即時交易和作業資料，而資料倉庫則是專為分析大量歷史資料而建立。瞭解其區別有助於團隊選擇適合效能、規模和洞察力的平台。

特點 傳統資料庫 資料倉庫
目的 每日交易 (OLTP) 歷史分析 (OLAP)
資料量 較低 更高
查詢複雜度 簡單 複雜、多源
更新頻率 恆定 週期性
使用者 營運團隊 分析師、決策者

資料倉庫、資料湖或湖畔小屋？

決定的關鍵在於結構與彈性。倉庫擅長於管理、可重複的分析；湖泊則提供原始資料的自由度；湖庫的目標是兼顧兩者。

  • 資料倉庫：結構化、經整理的分析資料。
  • 資料湖：原始、非結構化或半結構化資料，提供彈性。
  • 湖畔小屋：結合兩種模式的混合方法。

資料倉儲的主要用例

從客戶生命週期價值分析到預測供應鏈延遲，資料倉庫提供分析的動力，推動可衡量的業務成果。

  • 客戶分析：追蹤不同通路的行為、保留率和流失率
  • 銷售& 行銷：使管道績效與行銷歸因一致
  • 財務：分析 P&L、預算、預測和合規性
  • 供應鏈：預測中斷情況並優化採購
  • 營運：透過資產與流程洞察力提升效率

請參閱 GUESS 如何 使用 OpenText™ Analytics Database (Vertica) 將查詢速度提升 400 倍 、從 3 TB 擴充至 36 TB，並賦予全球 80% 名員工洞察力。

雲端、混合及現代部署趨勢

雲端原生倉庫可依需求擴充，混合設定可平衡安全性與彈性，多雲端策略則可優化合規性與彈性。

  • 雲端原生平台可輕鬆擴充並支援即時擷取。
  • 混合部署結合了內部部署系統與雲端分析。
  • 多雲架構能實現區域合規性和工作負載平衡。

如何選擇正確的資料倉庫

映射您目前的資料來源、增長預測及查詢需求。最佳的選擇可擴充處理 10-100 倍的資料和使用者，而不會造成效能損失。

  • 部署模式：內部部署、雲端或混合部署。
  • 效能需求：並發使用者、查詢速度、正常運作時間。
  • 資料量：可擴充性及儲存格式 (柱狀與行狀)。
  • 安全性與合規性：加密、使用者角色、資料主權。
  • 整合性：與 BI 工具、API、資料來源相容。

OpenText 如何幫助您利用資料倉庫的優勢？

資料倉庫的價值在於它所提供的洞察力，而這取決於資料的速度、可存取性和可信度。OpenText Analytics Database 結合企業級效能、內建管理與進階分析功能，可協助您將這些效益發揮到極致。

使用 OpenText，您可以

  • 縮短深入瞭解的時間- 高性能的查詢執行能力意味著分析師可以在幾秒鐘而不是幾小時內針對數十億筆記錄執行複雜的報表。
  • 更快打破孤島- 與多個資料來源 (包括傳統系統、API 和雲端平台) 的無縫整合，可確保您的倉庫反映出完整、最新的業務視圖。
  • 維護可信賴的資料- 內嵌的資料品質、系統追蹤和驗證工作流程，有助於確保每個決策都是基於準確、經過驗證的資訊。
  • 擴充時不會造成效能損失- 可彈性擴充可支援不斷成長的工作負載、更高的使用者併發數量，以及更大的資料集，而不會減慢查詢速度。
  • 啟用進階分析- 內建的 AI、機器學習和預測建模可讓團隊從描述性洞察轉換為預測性洞察。
  • 保持合規性和安全性- 企業級加密、存取控制和稽核記錄可保護敏感資料，並支援法規要求。
  • 彈性部署- 根據您的需求或架構，您可以選擇內部部署、混合部署、私有雲部署。

透過將您的資料倉庫與OpenText 的分析和管理工具結合，您將獲得一個不僅能儲存和組織資料，還能將其轉化成策略性資產的平台，以推動可衡量的業務成果。

雲端遣返轉移：數據告訴我們什麼

200 多位 IT 領導者正在重新思考其資料倉庫的雲端策略 - 選擇內部部署、私人雲端或混合部署，以重新獲得效能、成本效益和控制。

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