什么是数据仓库？
数据仓库是企业中用于集中存储和管理来自多个源的经过处理和组织的数据的系统。它为复杂的查询和分析提供了一个优化的环境，使得用户能够执行高级数据分析，以支持商业决策。数据在进入仓库之前经过清洗、转换和集成，以确保质量和一致性。这使得企业能够通过商业智能工具和报告软件，对历史和当前数据进行深入分析，以洞察趋势、预测未来并优化战略。
为什么需要数据仓库？
整合不同数据源
企业运营涉及多个部门和系统，各自产生格式和结构不同的数据。数据仓库的作用是将这些多源数据集中存储并统一格式化，使得数据更加标准化和一致，便于交叉分析和全面洞察。
支持复杂查询和报告
数据仓库专为查询和报告而设计，它对数据进行优化存储，使得执行复杂的数据分析查询时，速度更快，效率更高。这对于快速制定决策策略，特别是在需要整合大量数据进行深入分析时，至关重要。
提升决策质量
数据仓库允许企业存储大量的历史数据，为用户提供了评估长期趋势和性能的能力。通过分析过去的数据，企业可以做出更精确的预测，制定更明智的战略决策。
提升系统性能
数据仓库与在线事务处理系统（OLTP）相分离，允许企业将针对报告和分析的复杂查询操作与日常业务事务处理分开。这种分离减轻了OLTP系统的负担，确保了事务数据处理的高效性和响应速度。同时，数据仓库专门针对读取操作和分析查询进行了优化，提高了分析处理的性能，避免了两个系统的性能互相影响的问题，确保了双方系统运行的最优效率。
数据治理和安全
数据仓库通过集中管理和强化安全措施，帮助企业在数据治理方面遵守法规要求。它提供了访问控制、审计跟踪等功能，确保对敏感数据的保护，同时增加了数据的可靠性和信任度。
数据仓库有哪些实际应用？
客户关系管理
数据仓库集中了客户的所有互动信息，帮助企业分析客户行为、购买模式和喜好。公司可以根据历史交易数据和客户反馈创建个性化的营销策略。此外，通过分析客户留存情况和流失率，企业能够设计更有效的客户忠诚度计划。通过数据仓库提供的深度分析，企业能够提升客户满意度，并更好地预测未来需求。
例如，零售连锁店可以使用数据仓库来分析顾客的购物历史，从而提供个性化的优惠券和推荐产品。
供应链管理
数据仓库优化了供应链的各个方面，从库存管理到订单履行。企业可以根据季节性需求和过往销售数据预测未来的库存需求。通过监控供应链中的数据，企业能够及时发现瓶颈，减少延迟。数据仓库还能帮助企业评估供应商绩效，确保成本效益。
例如，制造公司可以利用数据仓库来预测产品需求，优化库存水平，并减少过剩或缺货的情况。
财务分析
数据仓库提供了一个全面的视图来分析和管理企业的财务状况。它帮助企业追踪收入、成本、利润率和其他关键的财务指标。通过数据仓库，企业能够执行预算编制和财务规划。企业也利用数据仓库进行审计和合规性报告，确保财务透明度。
例如，保险公司可以使用数据仓库来分析不同保险产品的盈利性，并据此调整定价策略。
人力资源管理
数据仓库中的人力资源数据帮助企业分析员工绩效和人事趋势。企业可以评估培训计划的有效性，以及员工满意度对留存率的影响。数据仓库还支持招聘分析，帮助企业识别招聘渠道的效果。
例如，企业可以利用数据仓库来追踪员工发展周期、职位晋升路径和离职率，从而改进人才管理策略。
运营效率分析
企业使用数据仓库来监控各个业务单元的性能，识别效率低下的领域。它使得企业能够基于事实进行决策，减少基于直觉的决策。通过比较分析不同时间段的运营数据，企业能够实施改进措施，提高整体效率。
例如，餐饮企业可以通过分析各分店的销售数据和运营成本，识别提高利润率的关键策略。
数据仓库和数据湖的区别？
数据仓库是针对结构化数据经过精细加工用于分析和报表的集中式存储系统，数据湖则存储大量未加工的结构化和非结构化数据以便灵活分析。下表简单对比了数据湖和数据仓库的主要区别：
对比项 | 数据仓库 | 数据湖 |
定义 | 为企业整合、清洗、存储和分析结构化数据而设计的中央存储系统。 | 用于存储大量原始数据，无论其结构如何，以后可供分析使用的存储系统。 |
数据类型 | 主要存储结构化数据，经过清洗和转换。 | 存储结构化、半结构化和非结构化数据，原始形式保留。 |
存储模式 | 通常采用星型或雪花模式，便于分析。 | 通常是平面结构，数据以原始形态存储。 |
用户群体 | 高层管理者、决策者和业务分析师等。 | 数据科学家、分析师和数据工程师等。 |
用途 | 用于复杂的查询分析，支持企业决策。 | 用于数据发现、大数据处理和机器学习等。 |
数据治理 | 强调数据的一致性、质量和治理。 | 数据治理较为宽松，原始数据被保留，治理按需实施。 |
数据处理 | 需要ETL（提取、转换、加载）处理。 | 数据通常以原始格式存储，按需进行处理。 |
实施和成本 | 实施成本和时间较高，由于规模大和复杂性高。 | 实施成本较低，尤其是初期存储原始数据较为简单。 |
数据仓库的工作原理是什么？
数据仓库的工作原理可分为以下几个关键步骤：
数据抽取
数据仓库的第一步是从不同的源系统中抽取数据。这些源系统可能包括关系数据库、文件系统、OLTP系统、网站日志等。抽取过程是定期进行的，比如每天或每周，以确保数据是最新的。
数据存储
数据仓库中的数据通常按照特定的模式存储，如星型模式、雪花模式或其他多维数据模式。这些模式有助于支持复杂的分析查询，并允许用户通过维度切片、切块和钻取数据。
数据清洗和转换
抽取出的数据通常需要经过清洗和转换的过程，以提高数据质量和一致性。清洗包括修正错误、去除重复项、处理缺失值等。转换则是将数据转化为统一的格式，以便在数据仓库中进行有效存储和查询。
数据加载
清洗和转换后的数据被加载到数据仓库中。这个过程可能涉及对数据的进一步加工，如聚合、摘要和索引创建，以优化查询性能。
数据访问与分析
数据仓库完成数据存储后，用户可以通过商业智能工具、SQL查询、报表工具等进行数据访问和分析。数据仓库支持从宏观趋势分析到微观细节探究的各种分析需求。
阿里云如何帮助您实现数据仓库需求？
类别 | 产品 | 最佳实践 |
数据库 | 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版：基于湖仓一体架构打造的实时湖仓，高度兼容MySQL，毫秒级更新，亚秒级查询。不论在数据湖中的非结构化/半结构化数据，还是在数据库中的结构化数据，都可使用AnalyticDB MySQL同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，真正做到数据湖的规模，数据库的体验。 | 数据查询最佳实践：在云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版中编写和优化SQL时的经验和技巧。 数据存储冷热分离：AnalyticDB MySQL版弹性模式集群版（新版）（3.1.3.3及以上版本）支持表或分区级别的数据存储冷热分离策略。 |
云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版：企业级能力完备，极具性价比，兼容 PG/Greenplum 开源生态及 Oracle/TD 语法生态; 自研云原生存算分离架构，具备秒级弹性和数据共享等产品能力; 具备高吞吐的实时数据加工及分析能力，打造全 SQL 体验的一站式实时数仓；自研高性能的向量检索引擎，助力企业打造丰富 AIGC 应用场景。 | AnalyticDB PostgreSQL助力彩数实现全文检索加工及分析：以彩数业务场景为例展示云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版如何实现一站式全文检索实时分析业务。 数据存储冷热分层：云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版支持冷热分层存储，可以将访问频次低的热表转换为冷表存储到OSS中，以降低存储成本。 | |
云数据库 ClickHouse：全托管云原生 Serverless 实时数仓服务，100%兼容开源ClickHouse，具有开箱即用，高吞吐写入，秒级实时分析、自动弹性优势。 广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。 | 批量或异步插入数据：在云数据库ClickHouse中批量或异步插入数据。 冷热数据分层存储：根据查询频率将数据存储在不同类型的磁盘中，以降低数据存储成本、提高查询性能和系统资源利用率。 | |
云数据库 SelectDB 版：基于Apache Doris 构建的新一代云原生数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供高性能、简单易用的数据分析服务。 | 数据导入工具：通过DataWorks、Flink、Kafka、Spark等同步数据至云数据库 SelectDB 版。 湖仓一体：通过云数据库SelectDB提供的联邦查询技术，对数据湖、数据库、远端文件等外部数据源进行联邦分析。为您提供简单、快速的数据分析体验。 | |
大数据计算 | 云原生大数据计算服务 MaxCompute：面向分析的企业级 SaaS 模式云数据仓库，以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。 | 基于MaxCompute公共数据集进行数据分析及可视化展示：基于MaxCompute提供的公共数据集数据或自身业务数据，完成数据分析开发，并通过MaxCompute Notebook内置丰富的可视化扩展库，对数据分析结果进行可视化展示。 数仓建设指南：建设MaxCompute数据仓库的各种规范，包括数据模型架构、公共规范、ODS层设计、CDM层设计等。 |
开源大数据平台 E-MapReduce：云原生开源大数据平台，为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、StarRocks、Flink、Presto、ClickHouse等开源大数据计算和存储引擎。EMR计算资源支持灵活的弹性控制，支持on ECS、on ACK以及Serverless多种部署形态。 | 快速创建和使用数据湖分析集群：通过阿里云账号登录E-MapReduce（简称EMR）控制台，快速创建一个DataLake集群并执行作业。 | |
实时数仓Hologres：阿里云自研一站式实时数仓，统一数据平台架构，支持海量结构化/半结构化数据的实时写入、实时更新、实时加工、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），无缝对接主流BI工具，支持OLAP查询、即席分析、在线服务、向量计算多个场景，分析性能打破TPC-H世界记录，与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。 | RDS实时同步至Hologres：以GitHub公开事件数据为例，为您介绍使用Hologres+DataWorks数据集成构建实时数仓，并通过Hologres对接BI分析工具的基本步骤，实现海量数据的实时分析。 Flink+Hologres实时数据大屏：以GitHub公开事件数据为例，为您介绍使用Flink、Hologres构建实时数仓，并通过Hologres对接BI分析工具，实现海量数据实时分析的通用架构与核心步骤。 PAI+Hologres基于大模型搭建企业级知识库：通过计算巢服务，一键完成Hologres与大规模问答知识库所需的硬件资源与软件资源部署，快速完成企业级问答知识库的搭建。 | |
大数据开发治理平台 DataWorks：基于阿里云MaxCompute、EMR、Hologres等大数据引擎，为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。 | ETL工作流快速体验：DataWorks推出ETL工作流模板案例集，旨在帮助用户快速了解产品的最佳实践。您可以一键将案例导入至指定工作空间，快速还原案例，体验产品能力。 | |
E-MapReduce Serverless StarRocks 版：阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验，具备开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks，性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍，助力企业高效构建大数据应用。 | 快速使用存算一体版实例：通过阿里云账号创建并快速使用EMR Serverless StarRocks实例。 |
