什麼是資料倉儲？

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什麼是資料倉儲？

資料倉儲是資訊的中央儲存庫，這些資訊經過分析後可協助您做出更明智的決策。資料通常會定期從交易處理系統、關聯式資料庫和其他來源流入資料倉儲。商業分析師、資料工程師、資料科學家和決策者可透過商業智慧 (BI) 工具、SQL 用戶端和其他分析應用程式存取資料。

資料和分析已成為企業保持競爭力不可或缺的一部分。企業使用者依賴報告、儀表板和分析工具，從資料擷取深入洞見、監控商業效能和支援決策。資料倉儲為這些報告、儀表板和分析工具提供支援，透過有效率地存放資料以最大程度地減少資料的輸入和輸出 (I/O)，並快速地將查詢結果同時交付給成千上萬的使用者。

資料倉儲如何設計？

資料倉儲架構由層組成。最上層是前端用戶端，可透過報告、分析和資料採集工具顯示結果。中間層由分析引擎組成，可用來存取和分析資料。架構的最底層是資料庫伺服器，資料在該處載入和存放。資料以兩種不同類型的方式存放：1) 經常存取的資料存放在非常快速的儲存體 (如 SSD 驅動程式)；2) 不常存取的資料存放在實惠的物件存放區中，如 Amazon S3。資料倉儲將自動確保將經常存取的資料移至「快速」儲存體中，從而最佳化查詢速度。

資料倉儲如何運作？

資料倉儲可能包含多個資料庫。在每個資料庫中，資料被整理成資料表和資料欄。在各欄中，您可以定義資料的描述，例如整數、資料欄位或字串。資料表可以在結構描述內進行整理，您可以將其視為資料夾。導入資料時，會將資料存放在結構描述所描述的各種表格中。查詢工具使用結構描述決定要存取和分析的資料表。

使用資料倉儲有哪些優點？

資料倉儲的優點包括：

做出明智的決策
整合眾多來源的資料
歷史資料分析
高資料品質、一致性和準確性
將分析處理從交易式資料庫分開，以提升這兩個系統的效能

資料倉儲、資料庫和資料湖如何協同工作？

通常，企業使用資料庫、資料湖和資料倉儲組合來存放和分析資料。Amazon Redshift 的資料湖架構可輕鬆實現這種整合。

隨著資料量和種類的增加，遵循一種或多種常見模式來處理資料庫、資料湖和資料倉儲中的資料非常有優勢：

上圖：將資料放入資料庫或資料湖，準備資料，將選取的資料移入資料倉儲，然後執行報告。

上圖：將資料放入資料倉儲，分析資料，然後共用資料以與其他分析和機器學習服務一起使用。

資料倉儲專為資料分析所設計，可讀取大量的資料以了解資料的關係和趨勢。資料庫可用來擷取和存放資料，像是交易的錄音詳細資訊。

閱讀有關資料庫的資訊 »

與資料倉儲不同，資料湖是所有資料的中央儲存庫，包括結構化、半結構化和非結構化資料。資料倉儲要求以表格格式整理資料，這是結構描述發揮作用之處。需要表格格式才能使用 SQL 查詢資料。但是，並非所有應用程式都要求資料採用表格格式。某些應用程式，例如大數據分析、全文搜尋和機器學習，即使資料是「半結構化」或完全非結構化也可以存取。

閱讀有關資料湖的內容 »

如需資料倉儲與資料湖之間的深入比較，請造訪我們專屬的資料倉儲與資料湖比較頁面。