天津有哪些比较好的大数据培训机构

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  数据仓库为组织了解其历史业务表现和推动持续运营提供了一个接入窗口，为数据分析师和业务用户提供了诸如客户行为、业务趋势、运营效率和销售等方面的信息。尽管出现了基于Hadoop和其他一些大数据技术的数据湖这一概念，但随着公司越来越需要从更多不同的源系统收集和分析业务数据，这使得数据仓库仍然具有其实用价值，甚至比以前更加重要。

  但作为数据管理体系结构的一部分，在对数据仓库平台进行投资之前，首先还是要检查您的组织是否真的需要一个数据仓库平台，以及通过实施部署，组织可以借此获取哪些业务收益。相关的，您必须考虑不同的数据仓库部署情况——在企业范围内还是部门范围内，在本地还是在云中。

   您还需要确定，通常存储在大数据系统中的非结构化和半结构化数据，是否会成为数据仓库环境的组成部分，并确定是否将用于BI、企业报告和在线分析处理(OLAP)等应用的传统数据仓库，与数据处理和大数据分析管理集成在一起。较后，您必须将您的数据仓库用例与较合适类型的数据仓库平台相匹配。

   为什么需要数据仓库?

   数据仓库的一般概念非常简单：从支持业务流程的操作系统中定期提取数据副本，并将其加载到单独的存储库中，在该存储库中，数据将被合并，然后可用于分析和报告。之后，业务用户和分析师可以通过BI和分析工具、仪表板、入口和准备好的报告来访问数据。

   在下面这些情况下，数据仓库可能更容易发挥其价值：

   公司在做出有效的商业活动报告方面遇到了难题，因为所需要的数据不容易获得。

   不同部门和用户组会将业务数据复制到电子表格中以进行分析，而这些电子表格并非总是相互一致的。

   数据质量和准确性的不确定性，导致企业高管和业务经理会质疑报告的准确性。

   针对生产数据库的BI报告会每晚延迟，或在月底进行的交易数据处理，需要扩展处理窗口。

   在工作日对数据库运行临时查询会降低操作系统的速度，从而影响内部用户和客户、供应商以及其他外部用户。

   一个正确数据仓库实施策略可以帮助您的组织准确地回答有关业务运营的问题，如发生了什么、为什么。数据仓库可将来自不同位置和来源的数据组合到中央存储库中，从而提高数据的可访问性。当数据移至数据仓库时，通常还会对其进行清理和转换，以使其与分析一致，这将有助于提高查询结果和报告中信息的质量。

   此外，一旦数据仓库部署完成并得到积极使用，由于BI、报告和分析活动已从生产数据库中移出，运营工作流程可能会变得更有效率。

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