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数据仓库的好处:没有DWH你可能会失去什么?

如果您计划这样做,那么您需要一个商业智能数据仓库 实施商业智能 (BI)解决方案,以支持您的决策和改进您的业务流程. 但DWH的开发与额外的费用有关. 在没有DWH的情况下实施BI解决方案,是否有可能节省您的资金? 数据仓库的优点是什么? 数据仓库是否有任何可见的业务价值?

内容

数据仓库优于数据库的优点

您在日常活动中使用数据库(DB)进行输入, 存储和修改事务(即, 业务数据统计). 例如,你的会计软件或客户关系管理软件的数据库等.

数据库包含关于你在什么时候和什么时候把什么东西卖给了谁的详细信息:来自Segment #1的Сustomer #1在2020年3月10日买了三个SKU#1的单位). 

每天可能有成千上万的这样的条目. 因此,在没有初步准备的情况下,你不能将这些数据作为决策的基础.

要准备数据进行分析,你必须:

  • 从DB(源数据库)下载数据;
  • 把它上传到特殊的软件中(例如.g. Excel, Power BI, Tableau等.);
  • 使您的计算. 你需要做的计算就越多, 他们花的时间越多, 犯错误的几率就越高.

只有这样,数据才能用于决策.

数据仓库

数据仓库(DWH)通常是一组数据库. 数据仓库存储统计数据和聚合数据. DWH的创建主要是为了分析决策所需的数据. 

DWH数据库可以是下列聚合和计算数据的来源:

  • 总销售额 (按地点、类别、SKU、周期等). 例如, 来自片段1的所有Сustomers用户从类别1购买了10万件商品,获得了1美元,000,2020年3月为1万;
  • 总销售额增长 (按地点、类别、SKU等). 例如,与2019年3月相比,2020年3月增加了10万美元或10%. 
  • 预算和. 实际 (按地点、类别、期间、Сustomer段等分类). 例如,实际方差是10,000美元或-10%. 
  • 等等.

这些数据可以用来创建模型.g. 预测分类#1中Сustomers第1类商品的需求.

分析所需的数据将在DWH中自动加载和预计算,因此您不必在专家工资上花费财政资源来获得可用于分析的信息. 这也否定了人为错误的可能性.

数据仓库与数据库的不同之处在于,它包含用于分析目的的聚合和计算数据. 这就是为什么如果你需要分析来做商业决策,你就不能没有DWH.

数据仓库对企业的好处

最好使用反向推理来解释数据仓库的好处:如果没有数据仓库,您会失去什么?

你可能会失去 没有DWH:

  • 你的自信 BI工具将完全运行. 的风险 性能问题 (挂起和崩溃)在没有DWH的情况下接近100%,当yoг处理大量数据时. 你会浪费时间,而不是分析数据 等待 才能让BI工具为你工作.
  • 你的自信 BI工具将正常工作. 的风险 业务数据丢失 接近100%没有DWH. 仅仅因为软件没有在您不知情的情况下加载所有必要的数据,您就愿意做出错误的决定吗?

没有数据仓库的性能风险

让十大正规棋牌网站假设源数据库是你的会计软件(如Quickbooks等).)或你的CRM软件(如Salesforce或Zoho等). 您可以直接将其连接到BI工具(如POWER BI或任何其他工具),而无需DWH来获得深刻的报告和仪表板.

在从源数据库下载数据时,可能会遇到以下性能问题.

1. 源数据库的性能问题

让十大正规棋牌网站在周一想象一下, 上午9点,你的部分员工正在试图用新的事务数据填充QuickBooks/Salesforce数据库, 而其他使用POWER BI的员工则试图从相同的QuickBooks/Salesforce数据库中获得报告.

在这种情况下,QuickBooks/Salesforce和POWER BI都可能变得无响应,因为 高负载资源密集型 POWER BI请求变慢 源数据库性能.

事实上,您的员工会浪费时间等待软件正常工作.

如果您将您的会计/CRM软件与BI工具with DWH连接,您就可以避免这样的挑战.

使用DWH,可以完全排除源数据库的性能问题,因为 数据不会直接从源数据库加载,而是从DWH加载. 反过来, DWH会自动从源数据库中提取超出正常工作时间的所有数据, 比如晚上不妨碍别人工作的时候.

2. BI工具的性能问题 

BI工具总是加载原始数据进行分析.g. 每时每刻为每一个客户处理每一笔交易). 但是分析需要聚合的数据(例如.g. 按产品分类每月销售总额).

这些数据需要用某种软件进行聚合和计算.

在本例中,十大正规棋牌网站讨论的是安装在计算机上的POWER BI. 它的速度取决于你的计算机硬件. 所以如果这些电脑不是为这些任务而设计的, 他们可以冻结, 特别是当数据量非常大的时候. (零售商店, 例如, 可以达到100,每天000笔交易, 要分析6个月以上的销售情况,POWER BI必须处理大约200万笔交易或数据行).

此外, 如果您希望通过应用筛选器从不同的角度查看一直等待的报告, 所有的计算都要重做, 因为聚合的数据没有保存在任何地方. 等报告要花很多时间.

事实上, 如果没有DWH或使用内存中方法,等待BI工具正常工作将浪费时间.

与DWH, BI工具的性能问题可以完全排除,因为所有的聚合和计算都是在DWH中预先进行的. 这样你就得到了可供分析的数据. 使用DWH, BI工具不会在聚合和计算上花费资源.

没有数据仓库的业务数据丢失风险

在使用BI工具的哪个阶段可能发生业务数据丢失?

1. 从数据库源更新BI数据时发生错误

假设您按下POWER BI中的“刷新”按钮来查看仪表板 当前的信息 从你的CRM会计软件.

但这是可能发生的:

1.1. 负载过程中暂时断开连接,导致数据丢失. 

实时加载数据需要时间,大约1分钟. 数据交换几乎总是在网络上进行,无论是本地网络还是Internet. 如果在加载期间出现故障,一些数据将不会加载到POWER BI中.

因此,特定时期的一些销售额不会出现在报告中, 你的分析结论是不正确的,你甚至不会注意到这一点.

如果来自会计软件或CRM的数据在上传到POWER BI之前经过DWH, 你的DWH会自动检查它的一致性(例如.g. 通过校验和验证). 如果出现错误,DWH将自动加载丢失的数据. 

1.2. 由于请求限制,无法访问数据源

假设您已经为几个产品组发起了谷歌广告营销活动. 你需要估计你的广告材料的效率为他们每一个. 但是你不仅想看到哪些广告被点击了, 但哪些点击会转化为收入,这样你就知道该把预算放在哪里,以最大化你的投资回报率.

要解决这个问题,您需要上传您的QuickBooks的销售数据过滤的日期和商品组,并将其与谷歌广告数据的点击每个广告.

但你只能得到 谷歌广告数据通过API, API限额及配额. 越多的员工需要这样的报告,每天编写的报告就越多, 你的配额花得越快. 如果您试图在达到限制后获得另一个报告,则无法获得数据. 源是不可访问的.

如果谷歌广告数据在被转移到POWER BI之前被加载到DWH,你就不需要做多个谷歌广告请求和使用你的限制. 您将只使用一次请求并存储在DWH中的数据.

1.3. 拒绝访问数据源. 没有连接到远程数据库.

假设你急需一份报告, 但是没有与远程DB连接, 例如QuickBooks Online或Salesforce CRM, 因为需要维护. 结果,在周一早上9点,你甚至连周五的报告都拿不到,更别提当前的报告了.

如果您的CRM或会计软件数据在到达POWER BI之前通过DWH路由, 您仍然能够获得基于最新上传的报告. 作为一个规则, 根据DWH中预定的时间表,每天至少上传一次.

如果DWH查不到线人, 它使用调度程序, 使用它,任何进程都可以自动地以预定义的间隔运行. DWH将反复尝试,直到它获得数据. 您可以每5分钟执行一次同步.

1.4. 无法在源端访问历史数据

如果您使用第三方资源获取数据(例如.g. SaaS平台)的所有者可以任意清除您的历史数据和他们认为不再相关的旧交易. 或者,他们可以推动你使用更昂贵的订阅计划. 

他们这样做是因为他们不想扩大他们的数据库服务器,这需要花费金钱. 

在将数据发送到POWER BI之前,将数据从第三方资源路由到DWH,这样可以使您独立于第三方数据存储策略.

2. 在源数据库中输入数据时发生错误

例如, 你的员工可能会在CRM或会计软件中错误地将客户输入为“Dylan So”u而他已经以迪伦的身份存在了iLfrank”——一个字母是不同的. QuickBooks或Salesforce将其视为两个独立的客户端. 因此,你会得到“Dylan So”u“lfrank”作为新客户,而“Dylan Soi“因为没有新的交易,Lfrank”将成为一个失去的客户.

如果您正在基于回归(转向历史数据)进行个人客户预测, 两个账户的数据将是错误的,你将做出不正确的销售估计.

如果来自您的会计软件或CRM的数据在进入POWER BI之前通过DWH路由, 您的数据仓库专家 会注意到QuickBooks中的拼写错误,并怀疑是重复的. 这可以在QuickBooks DB或DWH中进行检查和修复.

如您所见,仅连接源DB和BI工具是不够的. 您需要考虑聚合、预计算数据和保存计算的位置. 由于技术原因,您无法将此信息保存在源数据库中, 正如十大正规棋牌网站在文章中讨论的 数据仓库和数据库. 因此,您只剩下一个选择:将计算数据存储在RAM中 会导致数据丢失和性能问题吗. 这就是DWH概念发展的原因.

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作者
写的
首席技术官/部门主管/合伙人
我一直在领导一个专门研究 定制的电子学习软件开发商业智能软件开发 17年.
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