在当今数据驱动的世界中，许多企业使用实时数据仓库来满足其分析和商业智能 (BI) 需求。这使他们能够做出更好的决策、推动增长并为客户提供价值。
数据仓库是一种数据存储和管理系统，其设计目标只有一个：管理和分析数据，以实现商业智能。实时数据仓库在此基础上更进了一步，它能够存储实时数据，并允许您几乎即时地分析这些数据。
在本文中，我们将深入探讨实时数据仓库是什么、其架构以及它们与常规数据仓库的区别。我们还将讨论实时数据仓库的最佳用例，并讨论您的企业可能需要实时数据仓库的原因。
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一、什么是数据仓库？
让我们从基础开始，谈谈数据仓库。你可以把它想象成一个巨大的阁楼，你可以把所有有价值的数据都存放在那里。但数据仓库不仅仅是存储东西，它还旨在帮助你理解所有这些数据。
从技术角度来说，数据仓库是一种信息系统，用于存储和组织来自多个来源的数据以获得有用的业务洞察。它是任何大规模分析或 BI 项目的核心。
MySQL 和 MongoDB 等传统数据库非常适合日常运营。但在分析大量数据时，这些系统可能会变得非常缓慢且效率低下。这就是数据仓库的作用所在。
数据仓库专为分析而设计，而非交易。它们通过将数据转换为用户可随时获取的有用信息来高效地完成分析。它独立于公司的运营数据库，允许访问可用于决策的当前和历史数据。
在数据分析方面，数据仓库可以节省大量时间并提高性能，减少响应时间并提高查询性能。
数据仓库可以有各种架构，但最常见的是三层架构，由底层（数据存储）、中间层（联机分析处理或 OLAP 服务器）和顶层（前端客户端层）组成。
在这个架构中，底层存储已清理和转换的数据，而中间层向最终用户呈现数据库的抽象视图。顶层通过查询工具、报告工具和分析工具等工具提供对数据的访问。
数据仓库通常以主题为导向，可以分析有关特定主题的数据。它们为来自不同来源的不同数据类型带来一致性，并且数据稳定且不变。它们也是时变的，可以检查随时间而发生的变化。
简而言之，高效的数据仓库提供快速的查询时间、大量的数据吞吐量以及转换数据以获得不同见解的选项。
二、什么是实时数据仓库？
实时数据仓库允许您实时处理数据，让您快速了解业务运营情况。您可以轻松访问最新信息。无需再等待批处理或处理过时的信息。
借助实时数据仓库，您可以掌控业务并快速做出明智的决策。这种快速处理的秘诀是使用实时数据管道。有许多开源和托管解决方案可用于设置实时数据管道。如果您正在寻找可扩展的解决方案，FineDataLink提供实时数据管道功能。
这些管道快速高效地将来自不同来源的数据传送到您的数据仓库，让您可以在一个集中位置访问所有数据。然后，实时数仓会快速处理这些数据，让您根据准确且最新的信息做出明智的决策。
虽然实时数仓与传统数据仓库有很多共同之处，但数据采集和处理的规模不同。数据到达仓库的速度更快，到达后立即进行转换，使查询更加高效
查询速度也更快。如果数据有错误需要纠正，则需要在保存数据之前立即进行纠正。
简而言之，实时数据仓库高效、快速，让您保持领先地位。虽然这种类型的数据仓库可能难以维护，但只要具备适当的功能，就可以高效地完成。
三、实时数据仓库与传统数据仓库
传统数据仓库和实时数据仓库听起来可能相似，但它们有一些关键的区别。
传统数据仓库存储并整合组织的所有历史数据。这些数据随后用于制定业务决策。
尽管传统数据仓库提供了从多个来源收集的组织数据的综合视图，但基于数据的任何分析都呈现了过去的状况，可能是数据加载时几天、几周甚至几个月的情况。
实时数据仓库更进一步。除了提供所有历史数据外，实时数仓还能满足日益增长的及时数据需求。
实时数据仓库中的数据会不断刷新，从而在分析数据时提供组织当前状态的更准确的图像。
因此，企业可以对新出现的信息做出快速反应，并根据最新数据做出更好的战略和战术决策。
比较传统数据仓库和实时数据仓库时，一些主要区别包括：
- 传统数据仓库仅定期存储数据，而实时数据仓库则实时存储数据。
- 传统数据仓库可以接受每日、每月或每周的数据并发，而实时数据仓库仅接受几分钟内可用的最新数据，而无需对加载过程或数据模型进行大量更改。
- 传统数据仓库只能用于长期决策，而实时数据仓库既可以用于长期决策，也可以用于短期决策。
- 由于实时数据仓库中的数据比传统数据仓库中的数据更新鲜，因此更容易将数据与业务决策结果关联起来。
- 实时数据仓库要求在不关闭数据仓库的情况下持续更新数据。传统数据仓库通常不需要这样做。
综上所述，数仓建设是企业数据管理和决策支持的关键环节，在实践中，企业需要根据自身业务需求和数据规模，选择合适的数仓建设方案和技术方案，以提高企业数据资产的价值和利用效率。
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