數據倉庫

什麼是數據倉庫?

一個數據倉庫是一個數據管理係統,將來自多個源的當前和曆史數據存儲在一個商業友好的方式更容易的見解和報告。數據倉庫通常用於商業智能(BI)、報告和數據分析。

數據倉庫能夠快速、輕鬆地分析業務數據上傳等操作係統的銷售點係統、庫存管理係統、營銷或銷售數據庫。數據可以通過一個操作數據存儲和數據清理之前,確保數據質量要求可以使用數據倉庫的報告。

數據倉庫是用來做什麼的?

數據倉庫中使用BI、報告和數據分析來提取和總結數據操作數據庫。信息很難獲得直接從事務數據庫通過數據倉庫可以獲得。例如,管理想知道每個生成的總收入為每個產品類別銷售人員每月。事務數據庫可能不捕捉這些數據,但數據倉庫。

在數據倉庫ETL和英語教學

ETL(提取、轉換、加載)和英語教學(提取、負載變換)是兩種不同的轉換數據的方法。數據工程師經常使用ETL、或提取-轉換-裝載,提取來自不同數據源的數據移動到數據倉庫,在那裏他們可以很容易地清理和結構。英語教學,另一方麵,將數據加載到數據倉庫在其原始格式,並清理和結構處理。

ETL通常是通過企業數據更集中工程團隊申請公司數據清理和符合規則。英語教學意味著轉換完成後來通常更多的項目/業務團隊具體——使自助分析。

事務處理(OLTP)處理與分析(OLAP)

一個在線事務處理(OLTP)係統捕獲和維護事務數據在數據庫中。交易涉及個人數據庫記錄由多個字段或列。OLTP數據庫通常用於應用程序(如網上銀行、ERP係統,或庫存管理,使快速更新行級數據處理幾乎立即。

一個聯機分析處理(OLAP)係統複雜查詢適用於大量的曆史數據,聚合來自OLTP數據庫和其他數據源,數據挖掘,分析和商業智能項目。數據倉庫是OLAP係統。OLAP數據庫和數據倉庫給分析師和決策者的能力使用自定義報表工具將數據轉化為信息和行動。查詢失敗OLAP數據庫不中斷或延遲為客戶事務處理,但它可以延遲或影響商業情報的準確性的見解。beplay体育app下载地址

湖與數據倉庫的數據

湖之間的區別是什麼數據和數據倉庫嗎?

一個湖和一個數據倉庫是兩種不同的方法來管理和存儲數據。

數據湖是一個非結構化或半結構化數據存儲庫,允許大量的原始數據的存儲在其原始格式。湖泊是為了攝取和數據存儲所有類型的數據(結構化、半結構化或非結構化的,沒有任何預定義的模式。數據通常存儲在其原生格式和不潔淨,改變或集成,使其更容易存儲和訪問大量數據。

另一方麵,數據倉庫是一個結構化的存儲庫,將來自不同數據源的數據存儲在一個很有條理的方式,目的是提供一個單一的商業智能和分析的事實來源。數據清洗、轉換和集成到一個模式優化的查詢和分析。

之間的區別是什麼數據,數據倉庫和數據lakehouse ?

數據lakehouse是一種混合的方法,結合了兩全其美。這是一個現代數據架構,集成了數據倉庫的功能和數據在一個統一的平台。Beplay体育安卓版本它允許其原始格式的原始數據的存儲數據湖,同時提供數據處理和分析功能就像一個數據倉庫。

總之,湖之間的主要區別數據,數據倉庫和數據lakehouse是他們的方法來管理和存儲數據。數據倉庫存儲結構化數據在一個預定義的模式中,一個數據湖原始數據存儲在其原始格式,和一個數據lakehouse是一種混合的方法相結合的功能。

數據倉庫數據湖能取代嗎?

一個湖和一個數據倉庫是兩種不同的方法來管理和存儲數據,每個都有自己的優點和缺點。而湖可以補充數據倉庫的數據為高級分析提供原始數據,它在傳統意義上不能完全取代數據倉庫。相反,一個湖和一個數據倉庫可以互補,與數據湖作為高級分析的原始數據的來源,數據倉庫提供了一個結構化的、有組織的值得信賴的業務數據來源的報告和分析。

數據lakehouse取代數據倉庫嗎?

數據lakehouse,然而,是一個現代的數據架構,結合數據倉庫和數據的好處湖成為一個統一的平台。Beplay体育安卓版本數據lakehouse可以作為替代傳統的數據倉庫數據湖,因為它提供的功能和數據倉庫在一個單一的平台。Beplay体育安卓版本

數據lakehouse允許存儲的原始數據在其原始格式像一個湖,同時提供數據處理和數據分析功能就像一個數據倉庫。它還提供了一種schema-on-read方法,它允許對數據處理和查詢的靈活性。湖的組合數據和數據倉庫在一個單一的平台提供更高的靈活性,可擴展性和成本效益。Beplay体育安卓版本

什麼是數據湖和數據庫之間的區別嗎?

一個數據庫是一個結構化的存儲庫,將數據存儲在一個預定義的模式,優化了事務處理和業務應用程序。數據庫是用來處理結構化數據,並提供快速、高效、可靠的查詢和數據處理能力。他們使用schema-on-write方法,這意味著數據之前必須定義的結構化和它可以存儲在數據庫中。數據庫中經常使用應用程序,如電子商務、銀行、和庫存管理,業務操作的事務處理是至關重要的。

湖是一個非結構化或半結構化數據存儲庫旨在攝取和所有類型的數據存儲在其原始格式——結構化、半結構化或非結構化的,沒有任何預定義的模式。在其原生格式存儲的數據往往是不潔淨的,改變了或集成,使其更容易存儲和訪問大量數據。數據湖泊通常用於高級分析和機器學習應用程序、數據探索和發現在哪裏獲得的見解和構建預測模型的關鍵。

湖和ETL數據之間的區別是什麼?

一個數據湖和ETL(提取、轉換、加載)是兩個不同的概念相關的數據管理和集成。主要的區別在於,一個數據湖是一個集中的存儲庫用於存儲和處理大量的原始數據,而ETL過程的提取、轉換和加載結構化數據從多個數據源到目標數據存儲庫。數據湖允許所有類型的數據的存儲和處理,沒有任何預定義的模式,ETL通常用於將結構化數據集成到一個預定義的模式。

數據倉庫的好處

• 鞏固,還可以從許多別的來源獲得的數據;作為單點訪問所有數據,而不是要求用戶連接到數十甚至數百個人數據存儲。
• 曆史的智慧。數據倉庫集成數據,還可以從許多別的來源顯示曆史趨勢。
• 獨立分析處理從事務數據庫,提高兩個係統的性能。
• 數據質量、一致性和準確性。數據倉庫使用一組標準的語義數據,包括命名約定的一致性、代碼為各種產品類型、語言、貨幣、等等。

挑戰與數據倉庫

• 不支持非結構化數據如圖片、文本、物聯網數據,或者像HL7消息傳遞框架,JSON和XML。傳統數據倉庫隻能夠儲存清潔和高度結構化的數據,盡管Gartner估計多達80%的一個組織的非結構化的數據。組織想要使用他們的非結構化數據解鎖AI找別家的力量。
• 不支持人工智能和機器學習。數據倉庫是為通用DWH專用和優化工作負載包括曆史報告,BI和查詢,他們從來沒有為機器學習或旨在支持工作負載而設計的。
• SQL-only——dwh通常提供不支持Python或R,應用程序開發人員的語言選擇,機器學習數據科學家和工程師。
• 重複的數據——許多企業數據倉庫和專業知識或(部門)數據集市除了數據湖,導致重複的數據,大量的冗餘的ETL,和任何一個真理的源泉。
• 很難保持同步——將兩份湖之間的數據同步和倉庫增加了複雜性和脆弱性,很難管理。數據漂移可能導致不一致的報告和故障分析。
• 關閉,專有格式增加廠商鎖定——大多數企業數據倉庫使用自己的私有數據格式,而不是基於開源和開放標準格式。這增加了廠商鎖定,很難或不可能與其他工具來分析您的數據,並使其更加難以遷移數據。
• 昂貴的——商業數據倉庫收你存儲你的數據,並分析它。存儲和計算成本因此仍然緊密耦合在一起。分離的計算和存儲lakehouse意味著你可以根據需要獨立的規模。

lakehouses如何解決這些挑戰

Lakehouse架構專門解決這些挑戰,以提供最好的兩個數據湖泊和倉庫。看到一個開放的價值lakehouse建築磚。

磚Lakehouse數據倉庫

建立一個成功的lakehouse,組織已經轉向三角洲湖,一個開源、開放格式數據管理和治理層相結合的最好的兩個數據湖泊和數據倉庫。磚Lakehouse平台使用三角洲湖給你:Beplay体育安卓版本

• 世界紀錄湖經濟數據倉庫性能數據。
• Serverless SQL計算刪除基礎設施管理的必要性。
• 無縫集成的現代數據堆棧,如印度生物技術部,畫麵,PowerBI, Fivetran攝取,就地查詢和轉換數據。
• 一流的SQL開發經驗為每個從業者與ansi SQL支持跨組織的數據。
• 細粒度的治理與數據沿襲,表/行級標簽,基於角色的訪問控製等等。