数据仓库提供的好处不仅仅是分析

分析见解

数据仓库正在帮助企业克服一种趋势，即数据收集超出了存储基础设施的规模，这给系统带来了压力，并降低了运营速度。

在数据仓库环境中，许多不同的信息片段现在可以在数据模型中正式关联起来，并允许用户创建更深入的见解。

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随着先进数据分析的使用成为当今现实的一部分，现在制造商比以往任何时候都更加密切关注他们的数据收集和存储能力。多年来，尽可能收集所有数据一直是最佳实践。为什么?只是以防万一。然而，收集数据并不总是足以让所有更新的解决方案发挥最佳效果，并交付您想要的结果。

最近的一个趋势是用户的数据收集超过了他们的存储基础设施，使得查询运行缓慢，限制了用户体验和整个系统的信心。使这个问题更加复杂的是，信息的分析变得更加困难，因为为了获得数据的更多上下文，它需要连接到多个不同的数据库。

随着需求和规模的增长，它们所依赖的那些不同的连接无法跟上检索需求。随着问题的复杂化，解决这一问题并简化信息访问的需求对分析解决方案的可行性变得至关重要。为了解决这个问题，数据科学团队正在采取各种措施，将数据基础设施升级为集中式数据仓库设置。

一旦信息转换为仓库设置并与源数据库分离，就无需担心维护多个数据库服务器。这个仓库使得保持版本和连接的更新和相互兼容变得更容易，而这只是冰山一角。一旦数据基础设施转移到仓库，添加更多的上下文、更深入的数据挖掘、查询的增强以及终端用户希望完成的其他所有事情将更快、更健壮、更可扩展。

从简单的报告和仪表板，到更高级别的高级分析，将提高效率和简化流程，只要有相关数据可以找到，就可以在模型中获取并访问。数据仓库系统是专门为在巨大压力和需求下良好运行而设计的。在其核心，web服务的体系结构在后端比有限数量的数据库服务器更具可扩展性，因为在这个系统中，进程可以根据信息请求的复杂性自动扩展或缩小。

这个过程中最重要的部分是数据仓库允许创建更全面的数据模型。在一个完全不同的模型中，许多在制造业中创建数据的源或过程，如历史学家、劳动力、金融或企业系统，在本质上是相互关联的，但不管这些关系如何，由于需要大量的存储空间，一些东西会存储在不同的数据库中。在数据仓库环境中，这些项现在可以在数据模型中正式关联起来，而不需要设置和测试硬链接的服务器连接。

由于数据现在位于一个地方，因此性能在任何时候都将超过链接服务器。今天的数据模型关系与市场上最好的分析工具一起工作，允许更深入的洞察。最后，从最终用户的角度来看，数据仓库结构要简单得多。它为用户创建了一个简化的路径，以便他们可以转向自助数据解决方案，以获得更好地完成工作所需的信息。对信息的独立提取减少了对外部资源(如不同部门或外部合作伙伴)的依赖。

头条新闻和媒体将“大数据”的吸引力集中在分析或机器学习的主题上。如果这些东西是将行业带入未来的火箭飞船，那么好的数据仓库就是发射台。

-这最初出现在Avanceon的网站．Avanceon是CFE媒体和技术内容合作伙伴。

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