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数据仓库是跨组织的不同应用程序生成并收集到一个地方的数据存储库。数据仓库中的数据通常具有定义的分析目的，并且已经过清理和组织。

由于在存储库中对数据进行分类的方式很多年以来，使用数据仓库进行商业智能已成为一种普遍做法。分析人员更容易收集已经准备好的数据，以收集见解。但是，近年来分析渠道发生了变化。这也造成一些数据团队开始探索数据仓库之外的选项。

云和您的数据仓库

数据仓库曾经代表组织的整个数据领域。对于很多公司，情况仍然如此。更常见的是使用混合了私有云和公共云的混合环境，而不是依靠现场数据仓库来获得商业智能。随着公司移动更多数据并构建新的云原生应用程序，这些混合策略也在发生变化。

数字转型公司SPR Consulting的客户坚持将所有内容保存在私有云中，但该公司花费了数百万美元来构建他们认为可能需要的一切。SPR的首席架构师Erik Gfesser表示：“有趣的是，有些客户将如何以成本为借口（而不是迁移到公共云），但是如果您真的看一下，您会付出更多。”

Gfesser说，组织在研究如何收取公共云费用，但他们并不总是考虑所有因素，例如每分钟AWS成本是多少。

公共云现在具有用于集成本地和云数据的服务。云供应商希望在其云中拥有尽可能多的客户数据，以便他们可以向这些客户出售其他服务。客户不仅从数据和分析存储在云中，而且还受益于利用机器学习等新服务的优势，从而获得竞争优势，他们也从中受益。

软件开发公司Kopis的BI负责人兼首席运营官Kevin Wentzel表示：“最适合您的架构是一种能够及时可靠地生成所需信息，可扩展且安全的架构。 “有些组织只需要每晚刷新一次，或者可以等待两分钟才能运行报告，而其他组织则需要近实时的可见性和不到10秒的可视化更新。”

AWS咨询公司Pilotcore Systems的创始人兼首席解决方案架构师Nelson Ford表示，其他考虑因素包括成本，安全性，可伸缩性，耐用性，高可用性以及易于使用和维护。

数据中心的作用日益缩小

这并不是说用于商业智能的数据仓库并不重要。问题在于收集，存储和分析的数据量呈爆炸性增长，而传统的体系结构跟不上。没有任何IT部门会为设备和人员配备无限的预算，而内部管理所有事情最终将变得笨拙且不必要地昂贵。

Nelson Ford说：“由于与在物理服务器上构建，维护，保护和扩展大数据存储和分析相关的高成本和风险，本地数据中心在BI中的作用正在逐渐减弱。” “存储成本很高，硬件可能会-最终会失败-，维护和安全性需要专门的技能和持续的关注。”

在混合云模型中，可以使用基于云的工具（例如Amazon QuickSight）或ETL工具（例如AWS Glue）来分析本地数据。许多组织已经采用数据湖来应对数据的数量，种类和速度，而不是使用数据仓库进行商业智能。

Kevin Wentzel说：“传统数据仓库和数据湖之间的区别在于，必须在加载数据之前定义所有内容。” “数据湖中没有负载。您正在定义如何在已经存在的数据之上解释该数据。”

与其根据公司要回答的问题建立数据仓库，不如将数据湖用于数据探索。然后是第三方数据。公司希望能够访问所需的数据，无论它们位于何处。

Qlik首席数据官Joe DosSantos说：“组织需要考虑如何设计和实现数据管道，以便为BI提供最新的和上下文感知的数据。”

数据仓库并不是改变分析渠道以提供更好的数据和见解的唯一方法。

DosSantos说：“组织正在应用各种技术，例如变更数据捕获，数据目录和数据编排层，以确保来自各种来源的数据在进行任何分析之前都经过审查，管理和信任。”

本地与SaaS分析平台选项

在考虑数据仓库在商业智能中的作用时，考虑分析平台的位置也很重要。商业智能供应商提供本地和SaaS选项。

供应商经常鼓励客户采用其产品的SaaS版本，因为云迁移已成事实，但更重要的是，它往往对供应商和客户来说是双赢的。一些SaaS供应商甚至在基于云的部署中包括数据仓库。

DosSantos说：“除非您在一个严格的数据法规行业中运作，而该行业法规限制了您利用云进行分析的能力，否则没有新客户不应利用SaaS的理由。” “这使您可以避免硬件和运营管理的麻烦，并且SaaS可以在几分钟内启动并运行，而不是大多数本地解决方案所需的数周和数月。”

对于现有客户，何时迁移到SaaS取决于客户的业务需求和数据策略。迁移可能包括一个混合步骤，其中一些分析在内部运行，而某些分析在SaaS产品中运行。

“如果客户愿意，可以将内部部署作为私有云的一部分，但是说实话，如果他们正在使用云，即使是在私有模型中，SaaS在满足您希望的可扩展性和节省成本方面也更具意义。借助云模型实现。” DosSantos说。

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