数据存储库解释五分钟内
数据是一项关键资源，可以改善运营、效率、客户体验和决策制定。
为此，企业和组织从不同来源生成、收集和存储大量数据。然而，随着数据量的增加，提取最有用的信息可能具有挑战性，尤其是当信息杂乱无章、分散在不同位置时。
克服这些挑战的一种方法是将数据存储在合适的数据仓库中。这提供了一个统一的数据源，其中包含经过筛选、可搜索和准备好进行分析和报告的信息。
在本文中，我们将定义数据仓库并了解其益处、不同类型和最佳实践。
什么是数据仓库？
数据仓库是一个库或档案，其中包含用于支持研究或业务操作中的分析和报告功能的数据。实际上，数据仓库是一个通用术语，指的是存储数据的集中位置。它可以指单个存储设备或跨多个设备的一组数据库。
在典型的操作中，组织可能从销售点、crm、erp、电子表格和其他来源收集不同的数据。然后将其移动到数据仓库中进行排序、清理、验证、格式化、组织和存储。
通常，组织可能会将特定类型的数据隔离和存储在仓库中，以进行分析或报告。由于这是长期存储，他们可以多次重复使用它来执行不同类型的分析。
典型的数据仓库具有三个主要层。
- 数据源层
- 数据处理层或数据仓库
- 目标应用程序层，如用户、分析师和报告
为什么需要数据仓库？
数据可以来自客户接触点、互联网、研究、营销、应用程序和许多其他来源。然而，通常以原始格式存在，组织需要适当的工具来提取有用的信息，以帮助实现他们的目标。一个好的实践是创建一个数据仓库来组织数据，并使其可供分析和其他应用程序使用。
仓库使授权用户能够使用搜索、查询和其他工具轻松快速地访问、检索和管理数据。因此，用户和企业可以进行分析、研究、共享和报告。这使他们能够简化操作并做出更好的数据驱动决策。
假设您想确定组织中哪个部门产生了最多的运营成本。您可以为租赁、安全、能源成本、公用事业和其他费用创建一个数据仓库。将数据保存在一个集中的地方有助于分析和确定最费用最高的部门，从而在您想要削减成本时做出更明智和专注的决策。
尽管数据仓库通常由研究和科学机构使用，但也适用于一般组织和企业。
数据仓库的益处
如今，大多数组织都在使用数据存储库来更有效地管理和利用他们的数据。由于易于访问、管理、分析和报告等好处，数据存储库的概念不断受到青睐。
其他优势包括：
- 提供更好的可见性：将数据保存在一个中心可靠的位置可以随时访问。相反，将数据保存在未共享的应用程序或本地存储中，只有个人或少数人才能访问。这降低了数据的可见性和可用性。因此，团队可能需要更长的时间和额外的资源来访问数据。
- 轻松访问有用的数据：数字化的数据易于搜索和访问。在存储库中添加元数据使用户可以更好地理解和使用数据。
- 轻松保护数据并符合标准：与分散在不同位置的数据相比，保护中心位置的数据要容易得多。此外，数据存储库使符合各种监管标准变得简单且成本较低。
- 可重复使用的数据：数据存储库包含各种用于分析和报告的数据。分析师和研究人员可以使用相同的数据生成不同类型的报告。
- 提供有用的见解：在数据存储库上使用适当的工具可以让您获取数据的多维视图，而不是在不同位置分析信息。
数据存储库的类型
数据存储库是一个通用术语，指的是信息存档。但是，根据目标应用程序或目标，存在不同的存储库类型。以下是四种主要的数据存储库类型。
#1. 数据仓库
数据仓库是最大的数据存储库类型之一。在这个类别中，企业可以从多个来源和不同格式收集数据。典型的数据仓库存储来自不同来源的大量数据。其结构使组织能够轻松组织、分析和制作报告。这使得团队能够做出更好的数据驱动决策。
数据仓库中的信息可能涵盖多个主题，并且通常经过清理、过滤和定义以供特定用途。
#2. 数据集市
数据集市是数据仓库的一个隔离部分。这个面向主题的数据存储库存储着关注特定业务功能或部门（如财务、支持、采购或营销）的子集数据。
通常，数据集市的规模较小。这有助于通过在较短时间内访问相关数据来加快业务流程。这些提供了一种经济高效的方式，可以快速获得可操作的见解。
#3. 数据湖
数据湖是一个包含各种形式数据的大型存档。这包括非结构化、半结构化和结构化数据。它使用元数据对数据进行分类和标记，这些数据主要是非结构化的。与数据仓库相比，数据湖提供了更多的数据治理和控制。
#4. 数据立方体
数据立方体是多维数据存储库，主要关注不受其他类型支持的复杂数据。它们具有三个或更多维度，每个维度代表特定的特征，例如每日、每月或每年的成本或销售额。数据湖使研究人员能够从不同的角度评估数据。
还可以阅读：数据湖与数据仓库：有何区别？
设计和维护数据存储库的最佳实践
典型的数据存储库具有存储、管理和安全信息的工具。它具有访问控制、索引、压缩、报告、加密等功能。
在设计和创建数据存储库时，除了与数据管道工程师、数据分析师和其他专家合作外，您还需要考虑几个硬件和软件因素。根据领域的不同，您必须引入行业专家。例如，如果创建临床数据存储库，您将与医生和其他医疗专业人员合作。
有效的数据管理策略包括以下内容：
✅ 组织文件
✅ 安全存储和适当的访问控制
✅ 版本和文档控制
✅ 支持协作
✅ 明确的重用和共享政策
✅ 存档并保留数据以供将来参考或使用。
尽管设计、创建和管理数据存储库的步骤可能因行业或组织而异，但以下是一些最佳实践。
在初始阶段限定范围
在开始时，最佳做法是使用较小范围的数据存储库。一种策略是使用较少的主题区域和数据集，并逐渐增加范围。
选择合适的工具
工具在创建、存储、共享、分析和管理数据存储库方面至关重要。因此，数据质量和分析将取决于您使用的工具。由于有不同类型的工具具有不同的功能，确保您的选择满足您的需求。
尽可能自动化许多过程
如果可能，自动化加载和维护任务，以提高效率，减少时间浪费和错误风险。
设计一个灵活和可扩展的存储库
为了满足增加的数据量、不断演变的数据类型和格式的需求，最佳实践是设计和创建一个可扩展的资料库。这样的系统将满足当前的需求，并能在未来支持增加的数据类型和量。此外，它应该灵活适应不同工具和新兴技术的使用。
始终保护数据
确保数据的完整性和安全性，因为任何差异、妥协或窃取都可能导致准确性分析结果和错误决策。设置适当的访问规则，并仅授予授权用户所需的权限以执行其职责。此外，加密数据的静态存储和传输过程中的数据。考虑其他措施，如多因素身份验证，以增加额外的保护层。
使用标准数据模型
数据建模有助于将数据转化为研究人员和业务领导者可以更好理解的有价值信息。通常，数据仓库中的信息是可重复使用的。
组织可以使用相同的数据在不同领域提取有用的信息。数据在不同的处理和分析应用中使用时具有许多上下文。因此，一个组织可能使用多个数据模型来满足不同的分析需求。
对数据进行索引
在数据仓库表上创建索引可以提高查询性能，这应该成为标准实践。它通过提供一张基于特定属性的有组织查找表，并指向特定数据位置的条目来提高查询速度。
数据仓库上的索引可能因使用情况而异。它可以是轻量的，也可以是广泛的，这取决于使用情况。理想情况下，索引策略应重点关注加快etl过程。在转换数据时的最佳实践是确保索引提供所需的信息，不会丢失有用的数据并且不会过大。
平衡数据仓库查询性能的改善与索引的相关开销和维护成本之间的权衡也很重要。
另请阅读: smbs使用的最佳etl工具。
数据仓库的例子
数据仓库可以分为不同的类别：
- 机构资料库（irs）为研究人员机构提供，例如德克萨斯数据资料库由德克萨斯农工大学图书馆提供。
- 学科或领域特定资料库（drs）：这些资料库是针对特定领域的，并由一组研究人员联盟或专业组织运营，例如由datacite提供的研究数据资料库注册表（re3data）和由多个学术开放资料库组成的开放获取资料库目录（opendoar）。
- 开放或通用目的的资料库，例如dryad、figshare和哈佛数据仓库。
数据仓库的应用案例
金融科技、医疗保健、电子商务、供应链等行业可以通过使用数据存储库受益。通过充分利用他们收集和生成的大量数据，他们可以获得更好的洞察力，优化他们的服务并提供更好和更快的服务。
临床研究
临床研究是一个数据密集型领域。充分利用数据有助于将医疗保健行业引向正确的方向。分析大数据使科学家和其他专业人员能够深入研究临床试验并获得有助于改善医疗保健并挽救生命的洞察力。
金融服务
金融服务行业可以通过分析其拥有的大量数据获益。分析为他们提供了洞察力，可以用来改善服务、提高效率和增加收入。金融机构可以使用数据存储库的一些领域包括：
- 通过分析来自集中位置的数据生成财务报告。
- 实现基于人工智能的自动决策。
最后的话
数据是决策中的重要资产。然而，存储大量数据的组织需要合适的解决方案来收集、存储、管理和分析数据。
为此，数据存储库提供了一种解决方案，以合并和管理关键数据。这些存储库使组织能够分析数据、获得洞察并做出更好的数据驱动决策。
数据存储库以逻辑方式提供了不同类型信息的集中存储，使其易于访问、搜索、分析和管理。它还帮助组织确保数据的安全、共享、维护和保证数据的完整性和质量，并遵守监管标准。
接下来，请查看适用于中大型企业的最佳数据管理工具。
