不幸的是，来自不同来源的数据往往是分散的、不一致的，并且很难一起分析。这种碎片化使得提取有意义的见解和做出数据驱动的决策变得具有挑战性。
我们可以使用数据仓库来解决这 viber 数据库 些问题。数据仓库通过为所有数据提供一个集中存储库，将来自多个来源的数据整合并组织成结构化格式。
这种结构化格式针对报告、分析和决策进行了优化。数据仓库将分散的数据转化为有价值的资产。
有了数据仓库，我们可以从分散来源整合的数据中获得全面的见解。它能够实现高效分析，确保数据的一致性和可靠性。最终，数据仓库使我们能够将数据转化为可付诸行动的见解。
培训 2 人或更多人？查看我们的商业解决方案
让您的团队访问完整的 DataCamp 库，其中包含集中报告、任务、项目等
商业主页英雄.png
如果您想了解有关数据管理的更多信息，请查看本系列的其他文章：
什么是数据结构？
什么是数据网格？
什么是数据仓库？
数据仓库是一种专门用于收集和组织大量数据的存储系统。它有几个关键特征决定了其用途和功能。
以主题为导向
在数据仓库中，数据围绕特定主题或业务领域（例如销售、营销、库存）进行组织。这使得分析业务的特定方面变得更加容易。
融合的
数据仓库将来自不同来源的数据组合并转换为一致的格式。这种结构化的集成可确保数据的一致性和可靠性，从而更易于分析和理解。
时变
数据以历史方式存储在数据仓库中。这意味着在添加新版本时，数据的过去版本不会被覆盖。这种时间差异允许随时间进行趋势分析和比较。数据仓库提供的历史视角对于了解长期趋势和模式非常重要。
非挥发性
与实时数据系统不同，仓库中的数据通常不会实时更新。相反，数据会分批加载，以保证稳定性和一致性。一旦输入，数据就不会改变。这种非易失性有助于确保业务交易的记录可靠且一致。
数据仓库专注于业务的特定领域，将来自不同来源的数据组合成一致的格式，保留历史记录以跟踪随时间的变化，并以稳定的方式存储数据，一旦添加就不会改变。
数据仓库与数据湖
数据仓库和数据湖都属于现代数据架构，发挥着互补的作用。这两个系统都旨在管理和分析大量数据。但它们使用的方法不同。
