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实时决策的数据仓库现代化

常华Andy Andy730 2024-03-16
Source: Stephen Catanzano, Modernizing a data warehouse for real-time decisions, 02 May 2023

数据仓库是企业数据管理的关键组成部分。然而,随着大数据和实时数据处理与洞察力的大量涌现,传统的数据仓库方法已经过时。

数据仓库是存储来自各种源的历史数据的集中式存储库。它为商业智能和报告提供了单一事实来源。

传统的数据仓库建立在批处理模型上。数据定期从各个源系统提取、转换和加载(ETL)到数据仓库中,通常是每天或每周一次。这种方法使得获取实时洞察力并迅速应对业务需求变得具有挑战性。

对于企业来说,现代化数据仓库是保持在当今快节奏市场中竞争力的必要条件。为了实现实时数据管理,可以在存储、处理和分析等领域探索数据仓库的现代化。

为什么要进行数据仓库现代化?
传统的数据仓库解决方案无法处理实时生成的大量数据,难以为决策者提供即时的洞察力。

数据仓库现代化提供了几个关键优势:
  • 实时数据处理。现代数据仓库支持实时数据处理和分析,使企业能够更快速、更明智地做出决策。
  • 增强的可扩展性。这些数据仓库可以处理大规模的数据量,而不会影响性能。
  • 提高灵活性。现代数据仓库中存在各种数据源和数据类型,这在数据管理方面提供了更大的灵活性。
  • 增强的安全性。现代数据仓库经过安全设计,可以防范网络威胁和数据泄露。

实现实时数据管理的数据仓库现代化
要实现实时数据管理的数据仓库现代化,需要采用全面的方法来解决数据存储、处理和分析的问题。

  • 数据存储。为了使数据仓库现代化,组织必须从数据存储开始着手。传统的关系型数据库管理系统并不适用于实时数据处理和分析,因此无法满足现代数据仓库的需求。

相比之下,分布式文件系统具有高度可扩展性,能够处理大量的数据而不影响性能。分布式文件系统还具备容错性,确保数据始终可用和可访问。

  • 数据处理。实时数据管理需要一种现代化的数据处理解决方案。基于批处理的处理模型并不适用于实时数据处理和分析。

实时数据处理引擎,例如Confluent、Imply、Rockset和DataStax,可以处理大量的数据,并提供低延迟的数据处理和分析能力。

  • 分析。实时数据管理的另一个组成部分是分析。在线分析处理工具可以为传统的数据仓库分析数据,但并不适用于实时数据处理和分析。

尽管数据仓库现代化的过程可能复杂而具有挑战性,但实时数据处理和分析的好处值得投资。覆盖数据存储、处理和分析的全面现代化方法可以使企业将其数据仓库转变为强大的数据管理和分析工具。
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