云数据仓库有什么作用？顶级云数据仓库的解决方案

云数据仓库(DW)使组织能够跨云服务器存储大量数据，并从世界任何地方访问它们——即使资源有限。在此定义中详细了解云仓库的功能和顶级供应商。

什么是云数据仓库？

云数据仓库是由云服务提供商管理并托管在云中的信息中央存储库。云数据仓库从多个来源检索数据并以系统的方式存储。DW 主要是为商业智能 (BI)目的而构建的，以帮助组织根据数据分析做出明智的业务决策。与传统的本地数据仓库相比，云数据仓库提供了更大的灵活性和可靠性，因为企业可以扩展以满足最终用户不断变化的需求。

云数据仓库有什么作用？

云数据仓库部署云的计算能力和存储空间，以整合来自不同来源的历史和当前企业数据。这种整合有助于企业执行分析查询和报告。数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。来源可能包括营销或销售平台、CRM工具、物联网 (IoT)设备和销售点 (POS)交易。

云数据仓库的其他主要功能包括：

灵活的SQL查询 大规模并行处理 (MPP) 与ETL和 ELT的数据集成 数据质量和清理工具 BI 集成 列式数据存储 数据存储和容量管理 自动数据备份和加密 合规工具 云数据仓库与传统数据仓库

传统或本地数据仓库需要物理位置以及硬件、服务器机房和技术人员才能运行。随着大多数运营和关系数据已经迁移到云端，越来越多的最终用户正在将他们的数据仓库迁移到云端，以实现高速、低成本的数据处理和轻松的业务可扩展性。传统的 DW 不够灵活，无法扩展、处理原始数据和满足用户不断变化的需求。

让我们比较以下两者：

云DW 传统/本地 DW 成本 没有硬件成本。基于云存储需求的按需付费模式。 初始设置成本。硬件、人力、维修和维护成本。 可扩展性 易于放大或缩小。 不断增长的存储需求需要更多的硬件和物理存储空间。 安全 云提供商确保数据安全。 更多的数据控制潜力，但需要熟练的员工来保护它。 可用性 大多数云提供商确保超过 99% 的正常运行时间。 取决于硬件和 IT 人员的效率。 治理 在遵守法规的同时跨云移动敏感数据的风险。 通过更好的治理和法规遵从性，更好地控制数据。 使用云数据仓库有什么好处？

云数据仓库通过从各种来源生成有价值的分析，使组织能够更好地了解客户的旅程。通过结合数据仓库的力量和云的灵活性，企业可以获得竞争优势。

以下是云数据仓库提供的一些好处的列表：

轻松的数据管理：组织可以将数据存储、管理和安全的麻烦留给云提供商，从而专注于其核心业务和增长战略。 更好的可扩展性：借助云的弹性，企业可以根据客户波动的需求扩展或减少容量。 成本效益：用户可以避免与硬件、服务器机房、人力、维护、升级、开销和安装相关的成本。 使用 ML 和 AI 更快地洞察：通过利用机器学习 (ML)和人工智能 (AI)的力量，组织可以执行预测分析以做出更明智的业务决策。 高速和高性能：云数据仓库具有高处理能力和正常运行时间，可以处理各种数据流并执行高速查询。 顶级云数据仓库解决方案

选择正确的云数据仓库取决于几个因素，例如业务可扩展性需求、预算限制、可用集成以及速度和安全要求。让我们看看几个顶级解决方案的特性、优缺点：

谷歌大查询

Google BigQuery是一个无服务器的多云数据仓库，可在几秒钟内处理 TB 级的查询。它还通过机器学习和商业智能等功能提供有用的分析。

BigQuery 与多种 BI 工具集成，例如 Google Data Studio、Looker、Tableau、Microsoft Power BI和Kubernetes。Google Cloud的安全最佳做法以及身份和访问管理 (IAM)也是支持数据安全的解决方案的因素。

不利的一面是，Google BigQuery 提供有限的自定义功能，并且随着添加更多查询而增加成本。理解用户界面和 SQL 语法还有一个陡峭的学习曲线。

亚马逊红移

Amazon Redshift由Amazon Web Service (AWS)托管，是一个完全托管的 PB 级数据仓库，它使用 SQL 分析结构化、半结构化和非结构化数据。对于已经在使用 AWS 的企业来说，这是一个理想的解决方案，尤其是在他们需要大规模并行处理能力的情况下。任何了解PostgreSQL的人都可以轻松开始使用 Redshift。

与 BigQuery 不同，Redshift 不是无服务器、多云或 100% 托管的解决方案。此外，学习曲线陡峭，更快的查询处理成本很高。一些用户还面临数据库优化、集成和工作负载管理 (WLM)的问题。

雪花

Snowflake与Azure、AWS 和 Google Cloud Platform (GCP)等主要公共云提供商集成。它允许计算和存储资源的独立扩展，因此客户可以根据自己的需求付费。凭借其独特的多集群架构，Snowflake 可以同时管理来自不同虚拟仓库的查询，而不会影响处理速度。雪花对于大型数据集来说可能很昂贵。此外，用户界面有时被认为很笨重，并且与第三方工具的集成可能很困难。

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文章起源：https://www.cdcxhl.com/news5/316605.html

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