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4、ETL（提取、转换、加载）策略：ETL流程为数据加载至数据仓库之前的提取和转换步骤提供了必要的支持。从使用正确的ETL工具到设计ETL工作流程，您需要制定一个完善的计划以确保执行无误。

 

 

5、数据模型和模式：数据模型在仓库内建立数据之间的关系。根据查询复杂性和所需的性能来选择数据模型。模式是数据仓库结构的支柱，可决定数据提取的速度。

 

 

6、测试和部署：在最终确定所有组件后，就到了构建、部署和测试数据仓库的步骤。通过执行复杂查询来运行系统，检查其是否能够满足您的商业智能目标。

 

 

7、监控：您需要不断更新和维护仓库，以确保系统运行无阻。随着规模的扩大，您的数据分析需求也会发生变化。您必须确保系统具有可扩展性和灵活性，以提供您所需的见解。

 

 

制造业中的数据仓库示例

 

 

随着制造商通过使用计算机化器械以及ERP软件等先进技术实现运营自动化，他们可以通过建立数据仓库来收集、存储和分析大量的数据。

 

 

现代制造商的数据来源包括物联网传感器、用于质量检查的摄像头、包含客户信息、质量记录、生产线数据、设备维护数据、库存数据和财务记录的ERP系统。

 

 

现代数据仓库有助于集成和分析这些数据，包括当前和历史数据，以做出战略业务决策。因此，制造商可以：

 

 

·决定整个供应链的库存水平

 

 

·通过预测性维护防止设备故障

 

 

·改进生产计划并重新优化资源

 

 

·通过考虑过去的销售数据和市场趋势来预测销售

 

 

·通过分析客户订单和反馈来改进产品设计和质量

 

 

结语

 

 

鉴于数据仓库的多重优势，企业越来越多地将数据仓库作为其增长战略的一部分进行部署。数据仓库让企业能够分析广泛的历史记录并识别模式，从而通过更好的决策实现业务绩效的持续改进。

 

 

Sage X3 ERP解决方案简化了具有多个数据源和复杂分析查询的企业的数据仓库设置和管理。Sage X3在数据建模、ETL流程、商业智能以及数据质量和治理方面的先进功能，使其成为深入报告和分析的首选解决方案。

 

 

数据仓库常见问题解答

 

 

1.什么是云数据仓库？

 

 

云数据仓库是指数据库托管在云端并进行管理的数据仓库解决方案，可确保在实时数据分析中实现更快的可扩展性和灵活性。

 

 

2.数据仓库和数据湖有什么区别？

 

 

数据仓库包含高度结构化的数据，这些数据已经过格式化和转换以满足既定的业务目标。数据湖包含非结构化数据、半结构化数据和结构化数据，可用于更广泛的、未明确界定的目的。

 

 

3.数据仓库和数据库有什么区别？

 

 

数据仓库存储来自多个应用程序的大量数据，是专门为商业智能和分析而构建的。相比之下，数据库是特定于应用程序的数据源，可能为数据仓库提供数据。

 

 

4.数据仓库和数据集市有什么区别？

 

 

企业数据仓库聚合多个数据库，支持整个组织的数据分析需求。数据集市是数据仓库的一个较小子集，包含特定业务领域（如销售、财务或库存）的数据。

 

 

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