数据仓库建设为何迫切？企业建设数据仓库的目标都有哪些?
在当今数字化时代，数据已然成为各个企业和组织最宝贵的财富之一。这些数据的运用通常以两个主要目的为核心：一是操作型记录的保留，二是分析型决策的制定。
在这个过程中，操作型系统负责收集、保存和处理实时的业务数据，以确保企业的正常运转。这包括从获取订单、签署新客户到监视各种操作型活动状态，以及记录问题和用户反馈。
然而，单纯地依赖操作型系统并不能满足现代企业对“数据驱动决策”的需求。为了更好地掌握企业的运转状况，提高效能，并作出更为精准的战略决策，DW/BI系统应运而生。与操作型系统强调“日常运作的记录”不同，DW/BI系统的用户更注重对企业运营数据的深度研究和分析。管理层及业务人员通过数据仓库中的信息，了解潜在趋势、评估绩效，并为战略规划提供有力支持。
因此，可以说，操作型系统保障了企业的正常运营，而DW/BI系统则为企业提供了智能决策的重要工具。这两者相辅相成，构成了企业信息管理体系的重要组成部分。而在信息化和数字化（甚至是通用人工智能的应用需求）的推动下，数据仓库成为了连接操作型系统和BI系统的关键枢纽，通过集成、清洗和存储数据，为企业提供了一个统一、可靠的信息管理平台。
正因如此，数据仓库的建设变得至关重要。
一、数据仓库的定义
什么是数据仓库？著名的数仓专家William H. Inmon在其著作《Building The Data Warehouse》一书中给予数据仓库如下描述：“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（subject oriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策。”
我们可以通过两个关键层次来深入理解这个概念：
首先，数据仓库的主要功能是为决策提供支持，其着眼点在于分析型数据处理，这使得它与企业现有的操作型数据库有着显著区别。操作型数据库主要用于支持日常业务的实时处理和记录，而数据仓库则专注于提供有助于深度分析和决策制定的数据视图。
其次，数据仓库是通过有效集成多个异构数据源而实现的。在集成的过程中，数据仓库按照特定主题对数据进行重组，并且它不仅包含当前的数据，还包括了历史数据的存储。值得注意的是，一旦数据存放在数据仓库中，一般不再修改，确保数据的可追溯性和一致性。这使得数据仓库成为一个综合、稳定的信息存储平台。
二、企业建设数据仓库的目标都有哪些?
在深入讨论搭建数据仓库的具体细节之前，我们需要明确企业对数据仓库与商业智能的基本诉求。这些诉求的确定需要深入到企业具体的业务场景，倾听业务和管理的问题，从而有针对性地进行梳理。
通过调查，我们发现，以下同样的争议话题，在业务层已经存在30多年了：
- 收集了海量的数据，却无法对其访问和应用
- 业务人员需要更方便地获得清洗过后，能直接用于分析的数据
- 会议自始至终都在解释分析的取数逻辑，争论的是谁的数字准确，费时费力费口舌，甚至还没有进展到决策制定这一步
- 希望员工能够使用数据来支持更多的基于事实的决策制定
……
至今为止，上述的关注仍然普遍存在，它们构成了业务对DW/BI 系统的基本需求。
而对于IT以及数据分析师而言，数据的应用与处理又面临着更多的问题：
- 数据脏乱差：表中存在作废数据，不合法数据，空值等；
- 数据孤岛：业务系统未全部打通，无法关联进行报表展示；
- 数据口径不一致：同一个字段，各系统口径不一致，无法高效集成；
- 系统性能差：业务系统报表效率低下，查询与导出缓慢；
- 开发任务繁重：业务分析需求渐增，IT苦于开发任务繁重。
综合上述痛点，我们总结了企业建设数据仓库的目标：
- 数据整合： 将企业内部分散的数据整合到一个集中的平台，创造一个一致的数据视图，使得企业能够更全面地了解其业务状况。
- 历史数据的保存和分析：存储历史数据，支持趋势分析、历史性能评估和长期规划。历史数据的保存有助于企业更好地了解其发展轨迹和业务演变。
- 提高数据质量：通过数据清洗、转换和整合等过程，提高数据的质量和一致性，确保企业在决策时使用的是准确、可靠的数据。
- 业务智能和分析：为业务智能和分析提供强大的平台，使业务用户能够轻松访问和分析数据，从而发现趋势、模式和机会，支持业务创新。
- 支持决策制定：数据仓库提供可靠、实时的动态数据，帮助管理层更好地理解业务运营和市场趋势，以支持企业决策层做出更明智、基于事实的决策。
- 增强业务竞争力：通过更好地利用数据资源，企业能够更迅速地适应市场变化、满足客户需求，并发现新的商机，从而提高业务竞争力。
- 支持数据驱动的文化：建设数据仓库有助于推动企业内部建立数据驱动的文化，使员工更加习惯地依赖数据来做出决策，并促使组织更注重数据的质量和可用性。
三、结语
总而言之，为了提高企业决策制定的权威和可信、减轻数据部门的处理压力、形成统一、稳定的数据口径与标准，企业亟需建设数据仓库。也是只有明确了企业内部的需求，及其对于数据仓库的基本目标，才能更好地推进数据仓库项目的落地。
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