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数据仓库不错算作数据存储的补助器具，匡助数据的集成、汇总数调遣，以便更容易地为业务智能进行分析。团队不错通过采纳云架构的新策略，最大为止地使用数据仓库。

跟着云缱绻和用于数据集成、存储和照应的新式数据基础神志的兴起，数据仓库的性质和用途王人发生了遍及的逶迤。即使一些企业酝酿使用数据湖来存储一切，数据湖仍然在为老例分析提供更快的拜访和更一致的结构方面提供了很大的价值。

此外，用于流分析、数据准备和主数据照应的新器具不错匡助企业采纳更好的数据仓库策略。这里有六种策略，不错匡助企业充分使用新的云数据仓库。

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皇冠代理 1. 识别过程中的瓶颈

数据分析商量公司Bartlett System的首席履行官和首创东谈主Adam Nathan，他参与实施BI系统照旧杰出15年了。固然在这期间，他发现了渐进式的推崇，但他示意，“云管事的朝上可能会从根柢上改变BI专科东谈主员挖掘数据仓库的步地，从而使BI受益。”

Nathan指出，“得回数据、计帐数据、准备数据，并将其与不同的数据源进行集成，一直是IT团队中数据工程师遭遇的艰辛。”使这一挑战变得愈加严重的是，数据的扫数者，那些果然了解信息语义价值的东谈主，与数据本人是停止的。

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他觉得，“那些险些莫得期间赞理，而且只了解数据的东谈主，碰巧无法快速得到我需要的东西。”

2. 赋予数据工程师权益

团队当今不错在SQL中进行更多的数据准备行动，包括大数据和半结构化数据。字据Nathan的说法，跟着SQL手段变得无处不在，数据工程照旧变得全球化了。

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由于这些器具变得更容易使用，况兼需要更少的分辨手段，因此不太需要老到多种言语和工夫的蚁集式群众。Nathan觉得，“这导致了数据工程师的崛起，反馈了诳骗开发、分析和其他鸿沟的肖似趋势。”

数据分享也越来越容易。举例，Snowflake用户不错将数据集以闹翻的、用心运筹帷幄的汇集，公开给数据消耗者，包括：联接伙伴、客户、供应商和其他东谈主。

Nathan施展说，“若是我是别称在东谈主力资源方面领有清雅SQL手段的分析师，我就不错在不需要外部复古的情况下照应和分享我的团队的数据。”

这小数很进击，因为它摒除了IT在数据准备过程中的瓶颈。IT团队有更多的期间专注于准备原始数据。

3. 开拓漫衍式照应

接下来，团队需要简化正确的数据干涉数据仓库的步地。跟着IT部门的退出，团队不错运转接洽将其数据算作企业中每个小组的个东谈主、运筹帷幄、掌持和认证数据集的汇集。

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思要东谈主力资源数据的东谈主不错去找东谈主力资源部门分享的数据集。东谈主力资源部门的群众了解若何网罗数据，为什么要网罗数据，保持这些数据的更新，照应责任，并不错为其他部门的用户提供合适的配景，但愿使用这些数据进行不同的分析。Nathan觉得：“执行上，每个部门王人在提供数据价值。”

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其他东谈主不错肯求拜访权限，但无法改动。这种框架还不错更容易地集成来自给定部门的数据，或者与企业内可用的其他数据集，致使外部数据集集成。

运筹帷幄照应策略将数据质地监督从一个中央部门升沉到单独的团队，不错提供更大的监督后果。因此，咱们不错确信，最佳的东谈主力资源数据来自于东谈主力资源分享站点。“这是一个很小的问题，也更易于照应。”Nathan说谈。

4. 制定数据合同

漫衍式照应也带来了一个全新的挑战，即数据集需要保持一致，并以极其严慎和安全的步地进行改动。“若是对数据的治理实施得不好，就会成为一种摆脱竞争，这可能是最大的风险。”Nathan说。

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数据照应团队需要与每个部门联接，匡助制定数据合同，为他们提供的数据开拓管事级别合同。合同有助于细则每个东谈主对可靠性和实时性的生机。Nathan示意，“这可能会使IT部门感到横祸，因为治理问题和扮装的减少。”

5. 接洽不同的不雅点

Capgemini公司全球瞻念察力和数据副总裁Avneet Dugal说，“数据仓库有一个令东谈主质疑的名字，那即是它是大型的、难以操作的数据存储库，因此不稳当实时期析和方案。”

她看到的挑战是，团队正在试图将所绝顶据移入数据仓库。将多半的数据升沉到另一个平台，并重建教学上果然的数据是一项复杂的责任。举例，企业不错通过字据业务重心(供应链、财务或营销)来组织数据，使其更容易稽察和使用。

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Dugal还发现将“增量”更新构建为中枢处理才调的一部分是有匡助的，这使得数据变化更容易出当今多样分析用例中，并减少了对所绝顶据的改动，以包括临了一天的更新需求。

6. 简化数据责任经由

ScienceSoft的数据分析部门认真东谈主Alex Bekker示意，“接洽计策和战术层面的照应之间的差距也很进击。”其中一个方面是开拓一个用心遐想的数据治理框架，以确保数据仓库摄入高质地的数据，这些数据被安全地处理和存储，况兼只可字据用户扮装来拜访。

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采取具有多半集成遵循的数据仓库软件亦然很有匡助的，比如预建的数据源相连器和盛开式API，以确保数据仓库的可膨大性。这有助于添加新的数据源以措置握住变化的业务需求。

另一个方面是围绕集成、质地、安全和备份，达成数据仓库治愈和照应行动的自动化。这缩小了数据仓库的运营资本，并确保高性能和可用性。

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Fivetran公司首席分析工夫居品司理Veronica Zhai也提议，将关节业务逻辑蚁集到一个场所。举例，关节的业务逻辑，如 “什么是净收入?”应该在代码中界说一次，放在一个有版块法例的场所，扫数分析师和业务用户王人不错重迭使用这段代码。这也偶然了期间，并确保陈诉的一致性。

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