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商业智能工具是否需要数据仓库?

根据一位专家,学习为什么Business Intelligence工具和数据集成流程最适合通过数据仓库支持数据仓库。

我们是一个成长中的公司,我们将在不久的将来投资商业智能(BI)工具。我团队中的一些人说,这意味着我们还需要一个数据仓库。我们怎么知道我们是否真的需要一个?
商业智能(BI)工具做一个很好的访问关系数据库。在过去的日子里,公司的大部分数据被锁定在BI工具无法直接访问的专有或本土应用程序中被锁定,这需要您将数据提取到通常为a的关系数据库中数据仓库。目前,很多 - 如果不是最多 - 公司的操作系统使用关系数据库,请使BI直接访问该数据。今天有很多关于运营BI的谈话,这是人们直接通过他们的BI工具访问这些操作系统。在这些情况下,不需要数据仓库。

但这假设人们建立数据仓库的唯一原因是因为他们的操作数据需要以关系格式。这根本不是这种情况。

数据仓库不是一个需要避免的疾病。它通常支持业务人员的业务分析(性能管理和报告)。这是通过执行必要的数据集成和数据清理来实现的,以提供一致、正确、最新和全面的业务数据。

为什么这种数据集成是必要的?通常情况下,数据分布在具有不同定义和引用数据的许多应用程序中。这些引用数据通常称为主数据管理(MDM)或维度数据(数据仓库用语),包括产品、客户、员工和其他组织结构数据,如果没有数据仓库,这些数据无法用于实时查询。此外,数据仓库通常最能支持历史数据用于趋势分析和年复一年的分析。

它可能很可能需要一个数据仓库,如果你立刻计划一个。如果您未能计划和构建一个,那么您可能会建立一系列数据孤岛来支持您拥有的每套新的报告要求。这种意外的架构将通过将其视能力的可见性限制在其需要运营和增长的数据中来伤害您的业务。它也会伤害您的IT组,因为创建和维护这一随意的数据孤岛赛量比您从一开始就构建数据仓库,它会更昂贵。

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