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数据仓库为组织懂得其历史营业体现和推动持续运营供给了一个接入体育投注十大平台窗口,为数据阐发师和营业用户供给了诸如客户行径、营业趋势、运营效率和贩卖等方面的信息。

但作为数据治理体系布局的一部分,在对数据仓库平台进行投资之前,首先照样要反省您的组织是否真的必要一个数据仓库平台,以及经由过程实施支配,组织可以借此获取哪些营业收益。相关的,您必须斟酌不合的数据仓库支配环境——在企业范围内照样部门范围内,在本地照样在云中。

您还必要确定,平日存储在大年夜数据系统中的非布局化和半布局化数据,是否会成为数据仓库情况的组成部分,并确定是否将用于BI、企业申报和在线阐发处置惩罚(OLAP)等利用的传统数据仓库,与数据处置惩罚和大年夜数据阐发治理集成在一路。着末,您必须将您的数据仓库用例与最相宜类型的数据仓库平台相匹配。

为什么必要数据仓库?

数据仓库的一样平常观点异常简单:从支持营业流程的操作系统中按期提取数据副本,并将其加载到零丁的存储库中,在该存储库中,数据将被合并,然后可用于阐发和申报。之后,营业用户和阐发师可以经由过程BI和阐发对象、仪表板、进口和筹备好的申报来造访数据。

鄙人面这些环境下,数据仓库可能更轻易发挥其代价:

公司在做出有效的商业活动申报方面碰到了难题,由于所必要的数据不轻易得到。

不合部门和用户组会将营业数据复制到电子表格中以进行阐发,而这些电子表格并非老是互雷同等的。

数据质量和准确性的不确定性,导致企业高管和营业经理会质疑申报的准确性。

针对临盆数据库的BI申报会每晚延迟,或在月尾进行的买卖营业数据处置惩罚,必要扩展处置惩罚窗口。

在事情日对数据库运行临时查询会低落操作系统的速率,从而影响内部用户和客户、供应商以及其他外部用户。

一个精确数据仓库实施策略可以赞助您的组织准确地回答有关营业运营的问题,如发生了什么、为什么。数据仓库可将来自不合位置和滥觞的数据组合到中央存储库中,从而前进数据的可造访性。当数据移至数据仓库时,平日还会对其进行清理和转换,以使其与阐发同等,这将有助于前进体育投注十大平台查询结果和申报中信息的质量。

此外,一旦数据仓库支配完成并获得积极应用,因为BI、申报和阐发活动已从临盆数据库中移出,运营事情流程可能会变得更有效率。

数据仓库的支配

各个组织之间的数据仓库情况可能会有很大年夜差异。从体系布局的角度来看,支配可以遵照多个路径——如一个企业数据仓库(EDW),一组较小的数据集市,或这两种措施的组合。

EDW包孕来自企业操作系统的所有相关数据,并且可能包孕一些从外部数据源网络的数据。它是用于BI和阐发数据的单个统一存储库,可以在所有部门和营业部门中应用。是以,建立EDW平日是一项艰难的义务,尤其是在大年夜型企业中。

在EDW架构中,组织还可以在其操作系统和企业数据仓库之间实施运营数据存储(ODS)作为过渡步骤。将运营数据复制到ODS,然后提取并加载到数据仓库中。ODS可以用作尚未颠末转换的、无法用于阐发的数据的暂存区,同时可以用于运行近实时的查询,这些查询必要最新的营业运营的具体相关数据,而不是数据仓库中可用的数据。

数据集市是小型化的数据仓库,专注于各个营业部门和本能机能领域。当必要满意部门对BI的特定需求时,组织平日会选择建立数据集市,并且优先斟酌申报功能。数据集市不必要涵盖全部企业的宏大年夜项目,而是加倍集中,并且可以更快地供给营业收益。

是以,数据集市的措施使组织可以经由过程一次处置惩罚一个营业的各个部分——而不是构建整体的EDW——以迭代要领开拓数据仓库体系架构。体育投注十大平台企业可以选择支配一个或多个数据集市,详细取决于组织的规模和布局。

然后,抉择组合采纳这两种措施的组织,可以将不合的数据集市彼此集成以创建虚拟EDW,或以物理要领添补一个EDW。另一种要领是,以EDW开始的组织可以将仓库数据的子集供给给后来建立的数据集市,以此分离营业运营。

本地与云数据仓库

每种可用的数据仓库平台类型都有不合的支配选项:数据库治理系统(DBMS)软件,平日基于关系数据库技巧;专门的阐发型DBMS;数据仓库设备将需要的硬件和DBMS软件绑缚在一个包装中;云数据仓库。

将云用于数据仓库已成为更可行的选择。有些供应商已经推出了特定于云的数据仓库平台,而且有些最初设定为本地安装的数据仓库数据库,其供应商现在也供给了基于云的版本。此类产品包括组织自己在云中运行的老例数据仓库系统,以及供应商为用户支配和治理的数据仓库即办事(DWaaS)技巧。

与其他类型的云系统一样,与本地情况比拟,云数据仓库可以削减支配光阴,并供给更轻松的可伸缩性和更大年夜的机动性。还可以节省必然的资源——但这并不能包管,IT经理必要亲昵关注云中数据仓库的应用,以确保资源终极不会高于预期。同样,数据安然和隐私问题可能是抉择是否在本地支配数据仓库的斟酌身分。

数据湖与数据仓库

在Hadoop和其他大年夜数据技巧首次呈现之后,关于它们是否会替代数据仓库,市场上充溢了各类声音。然则在大年夜多半组织中,数据仓库并没有消掉。相反,它们和大年夜数据系统平日并存,每种系统都支持不合类型的阐发用例。

数据仓库平台平日基于关系体育投注十大平台DBMS,并包孕源自组织的运营和买卖营业处置惩罚系统的布局化数据。数据仓库主要由盼望运行基于SQL的、基础BI查询的营业阐发职员和履行职员,以及盼望创建仪表板和申报以向营业用户供给阐发信息的BI开拓职员造访。

另一方面,大年夜数据系统平日基于非关系技巧,例如Hadoop、Spark和NoSQL数据库。它们包孕的数据可所以布局化、非布局化或半布局化的,并且可以源自所有类型的内部系统,以及社交收集和其他外部数据体育投注十大平台源。大年夜数据阐发旨在发明模式、关联和类似的看法——例如,根据以前的活动猜测未来趋势和客户行径。平日是由数据科学家和统计职员应用Python、R和Scala等说话开拓的繁杂阐发模型完成的。

大年夜数据技巧还支持数据湖的观点,数据湖是来自各类滥觞的原始数据的存储库,可以按原样存储这些数据,然后根据必要对其进行过滤和阐发筹备。

着末,大年夜数据系统并不能直接替代数据仓库和数据集市。实际上,数据仓库和数据湖之间存在协同感化。例如,可以将在数据湖中网络的布局化数据集移动到数据仓库中,以进行老例的OLAP存储和阐发。供应商也已开始将大年夜数据造访集成到数据仓库平台中,从而可以从一个位置造访存储在不合系统中的,不合款式的数据。

数据仓库用例和场景

下面我们先容一些用例和规划,这可能会影响组织的数据仓库策略,以及抉择为数据仓库项目支配哪种类型的平台。

初次VS经久数据仓库用户。盼望扩展现稀有据仓库的公司平日会很好地继承应用他们已经建立的数据仓库平台。对付第一次实施数据仓库的组织而言,数据仓库设备可能是一个不错的选择。供应商可能会与您一路确定得当的设备规格和设置设置设备摆设摆设,而且这些设备的交付是异常简略单纯的。然则,所稀有据仓库平台对付首次应用的用户都是可行的选择,您应该检察本部门中的其他用例,以开拓您的特定请乞降支配计划。

公司规模。大年夜型公司可能会选择主流的关系DBMS、阐发数据库或混杂事务/阐发处置惩罚(HTAP)系统。这些组织拥有成功应用此类技巧的根基架构和职员。在HTAP措施中,相同的DBMS既可以用于处置惩罚营业买卖营业,也可以用于BI和阐发建模。为了支持HTAP,关系数据库引擎可以供给内置的列式造访或用于阐发处置惩罚的附加设备。

另一方面,较小的组织应斟酌应用数据仓库设备或云数据仓库办事。这两种选择都可以最大年夜程度地削减治理需求:设备已预先设置设置设备摆设摆设,并且DWaaS情况供给的云中的数据仓库一样平常由云办事供给商进行设置和治理。

IT部门的规模。IT部门相对较小的大年夜型组织每每拥有较少的数据库治理员和其他可以扶植、调剂和治理数据仓库系统的IT专业职员。对付他们来说,斟酌应用数据仓库设备或DWaaS产品也很故意义。

云用例。假如您的组织在云中运行大年夜量利用法度榜样,则DWaaS支配或自我治理的云数据仓库平台可能是您的最佳选择。将天生和存储在云中的营业数据保存在云中以进行数据仓库和阐发是一种相符逻辑的措施。

数据延迟要求。对付在阐发利用法度榜样中必要最小数据延迟的组织而言,优化的数据仓库设备可能最有代价。应用其他措施也不是说无法实现近实时的延迟,然则您可能必要应用其他高速硬件和软件来扩展数据仓库情况,以满意您的机能目标。

一旦您的组织抉择必要扶植一个数据仓库,并确定了最合理的支配规划,下一步便是钻研购买数据仓库平台的可用技巧选项。全部历程,每每必要颠末万全的斟酌。

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