原文：
www.kdnuggets.com/2022/09/organizations-need-data-warehouses.html
Fabio 通过 Unsplash
无论你尝试构建什么，你都需要合适的工具。你可以在没有螺丝刀或电钻的情况下安装衣柜，对吧？你不能没有化妆刷来化妆，对吧？处理数据也是如此。数据被认为是新的石油 - 所以你可以想象你需要什么样的工具来处理这样高价值的东西。
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许多公司多年来认识到数据的价值，并决定开始构建机器学习模型，运用分析技能等，以帮助我们对这些数据进行更深入的洞察。但许多人忽视了存储和利用数据是策略中的一个重要方面。
那么你可以在哪里存储、利用和收集数据中的发现 - 在一个地方？这个正确的工具是什么？数据仓库
数据仓库，也可以称为企业数据仓库，是一个集中存储数据、信息等的仓库，这些数据可以被分析以做出更明智的决策。
它被认为是商业智能的核心组成部分，以及当今任何组织成功的关键。
团队中的业务和数据分析师可以通过以下方式利用数据仓库：
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绩效测量 - 使用数据查看不同活动的表现，例如某个特定的销售工具。
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获取验证 - 当使用不同的工具和方法时，你会想要更好地了解这些工具/方法如何改进你的组织目标。
存储的数据可以来自公司的操作数据库或外部来源。
操作数据库是一个用于实时管理和存储数据的数据库 - 意味着它只处理当前数据。
然而，数据仓库的工作包括维护历史数据，并帮助知识工作者和组织内的其他方进一步分析，以帮助决策过程。
决策者、分析师和数据专家需要快速访问数据仓库，以帮助他们履行职责。
为了理解数据仓库对业务的好处，我们需要了解数据仓库的实际运作方式。
存储在数据仓库中的数据需要包括报告、仪表板、分析应用程序和临时查询。
数据仓库由原始的原始数据或源数据组成，这些数据可以：
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不仅处理实时数据，还可以利用更多数据
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从多个来源收集数据，从而最大化数据质量
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通过编码和描述不断提高数据的质量
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能够纠正数据中的错误，如重复数据
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格式化数据，以便它可以轻松使用并提高查询性能
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拥有一致的数据历史记录，可以轻松维护
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改善业务的其他领域，如客户关系管理、销售等
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向决策者和利益相关者提供集中查看收集的不同类型数据及其关联的视图
组织到达一个点时，他们会意识到所有数据都分散在不同的地方，他们无法看到数据之间的关联，这使得分析师和其他人需要花费时间来找出这些关联，以便向决策者和利益相关者展示。
你希望将所有数据集中在一个地方，以便它可以：
当你的所有数据都存储在一个集中式的存储库中，并且经过正确的维护和管理时，它可以消除数据质量问题、不一致的数据、不准确的数据报告和低查询性能。
当数据以统一的格式编排时，不仅在整个系统中保持一致，而且使决策者能够基于共享的数据洞察做出准确的决策。一旦数据格式标准化，无论其来源如何，都可以大幅减少风险并提高整体准确性。
当你的所有数据、报告和分析都集中在一个地方时，你可以轻松地对大量数据集进行分析。数据仓库不仅提高了数据集访问的效率，还使团队成员能够基于得到的洞察做出更快的决策。
对于任何变得更加创新和成功的公司来说，这都是自然的。这样会导致查询复杂性的增加，分析师、决策者和其他用户将需要更快的查询处理速度。
数据仓库是组织需要的工具，以便拥有可靠和准确的存储数据。它不仅改善了跨组织的数据访问，还使组织能够监控其绩效、改善决策过程——这一切都因为他们知道自己的数据是可信的。
尼莎·阿里亚 是一位数据科学家和自由职业技术写作员。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能如何/能够促进人类寿命的延续。作为一名热心学习者，她寻求拓宽自己的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。