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什麼是資料倉儲?

當今的企業透過有效收集、儲存和整合不同來源的資料進行分析和深入探究。對企業來說,這些資料分析活動已成為產生收益、控制成本和利潤最佳化的核心。因此,產生和分析的資料量自然越來越大,且資料來源數量和類型也越來越多。

資料導向型企業需要完善可靠的解決方案,以便管理和分析遍及整個機構的大量資料。系統則必須具有足夠的擴充性、可靠性、安全性和靈活性,才能在受到法規管制的產業中支援必要的資料類型和用途。然而,這些要求遠遠超出了傳統資料庫的能力所及,資料倉儲於是因應而生。

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資料倉儲的定義

資料倉儲屬於一種企業系統,用於分析和報告多個來源的結構化和半結構化資料,例如銷售點交易、行銷自動化、客戶關係管理等。資料倉儲很適合個案式分析和自訂報告,這類系統可將目前資料和歷來資料儲存在同一個地方,設計目的是提供不同時間點的資料檢視,因而成為商業智慧的重要環節。

雲端資料倉儲解決方案是託管給雲端服務供應商並由其代管,因此不但能提供雲端環境既有的靈活性,還可以根據用量或固定額度,更容易預測成本支出。由於無需購買硬體,所以前期投資成本通常比內部部署解決方案要低許多,前置時間也更短,如此可有效降低資本支出。此外,雲端資料倉儲的無伺服器/免人工管理的特質,也有助於提高營運效率。

雲端資料倉儲的優勢

越來越多的公司不再使用傳統資料倉儲,而改用雲端,藉此利用代管服務可提供的成本節約效益和擴充性。

以下是雲端資料倉儲的主要優勢。

代管服務

採用雲端資料倉儲可以省去管理系統的麻煩,所有管理環節將依服務水準協議內容,全由雲端供應商代勞。這樣可以節省營運成本,並讓內部團隊把重心放在業務成長計畫上。

運作時間優於內部部署資料倉儲

雲端供應商必須滿足服務水準協議 (SLA),並透過穩定可靠且可順暢擴充的雲端基礎架構提供更優良的運作時間。反觀內部部署資料倉儲有規模和資源上的限制,可能會影響到效能。

專為靈活擴充而設計

雲端資料倉儲具有彈性,可隨業務需求的改變,順暢無礙地擴充或縮減規模。  

具成本效益

雲端讓您享有彈性的價格,可以依使用量付費,或選擇更容易預測費用的固定費率選項。有些供應商按總處理量或每節點每小時收費,有些則是對一定數量的資源收取固定價格。在任何情況下,無論是否使用資源,企業都可以省去內部資料倉儲全年不斷運作而衍生的龐大費用。

支援即時深入分析

雲端資料倉儲支援串流資料,讓您可以即時查詢資料,進而快速做出明智的業務決策。

支援各種機器學習和 AI 應用計畫

客戶可以快速開發及執行機器學習用途,以利預測業務成果。

您是否需要資料倉儲?

有些企業和產業需要的資料分析不僅規模龐大,而且還需要即時進行。例如,某些服務供應商必須使用即時資料,以便隨時動態調整價格。保險公司不但需要追蹤保單、銷售、理賠、薪資等,還要使用機器學習預測欺詐活動;遊戲公司則必須即時追蹤使用者行為並做出回應,強化玩家的體驗。有了資料倉儲,上述所有活動都能順利完成。

如果貴機構符合以下任何一項狀況,即適合採用資料倉儲:

  • 資料來源眾多且各不相同
  • 需要以非同步或即時的方式進行大數據分析和視覺化
  • 機器學習/AI
  • 串流分析
  • 產生自訂報表/個案式分析
  • 資料探勘
  • 數據資料學

資料倉儲的用途有哪些?

雲端資料倉儲提供各種能使機構受益的解決方案,以下提供一些常見的用途:

整併孤立資料

快速從貴機構的多個結構化來源 (例如銷售點系統、網站和電子郵件名單) 提取資料,並將資料放在同一個位置,以便執行分析並獲得深入分析結果。

即時決策

即時分析資料,主動面對挑戰、找出商機、提高效率、降低成本,或主動回應業務事件。

可進行自訂報表和個案式分析

將歷來資料與作業資料分開儲存在不同的伺服器上,讓使用者可以存取歷來資料並執行自己的查詢和報表,而不會影響作業系統的效能,也不需要向 IT 部門求助。

結合機器學習和 AI

收集歷來資料和即時資料,開發出可提供預測性深入分析結果的演算法,例如預測突發尖峰流量,或向瀏覽網站的客戶推薦相關產品。

BigQuery 是 Google Cloud 全代管無伺服器企業資料倉儲解決方案,旨在幫助企業快速做出明智的決策,進而實現業務轉型並保持競爭力。由於無需設定或管理基礎架構,因此能以符合成本效益的方式快速執行資料分析、迅速分享深入分析結果,並輕鬆加速數位轉型之旅。

Google Cloud 提供各種大數據產品和解決方案,可協助建構內容豐富的應用程式、結合機器智慧,進而取得可行深入分析資料。