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數據倉庫是專用於獲取、存儲和處理大量信息的平臺。在30年前，當我開始設計數據倉庫時，最初的推動力是提高操作系統的性能–通過將報告工作負載轉移到單獨的平臺。
隨着報告系統不斷成熟，用戶意識到他們能夠使用新環境將原始數據轉換爲可操作的見解，以供業務人員使用以做出更好的決策。從一線部門到執行團隊，所有級別的業務人員都可利用信息來提高組織效率。
現在，大數據平臺的使用範圍包括車間機器人訪問現代數據倉庫以改善其機器人動作，到日常工作中業務人員使用越來越智能的分析工具。
爲什麼要考慮數據倉庫?
現代數據倉庫可幫助提高商業智能，主要通過提高數據質量和一致性、允許用戶更好地理解數據的含義、促進數據驅動的文化，並促進歷史智能和預測功能。
在開始評估不同平臺之前，重要的是瞭解不同類型的大數據部署。現代數據倉庫只是滿足企業需求的衆多平臺選項之一。
選擇滿足你需求的數據倉庫
各種規模的供應商都在試圖利用企業對商業智能的興趣賺錢，他們向IT社區提供大量的大數據產品。在這個競爭激烈的市場，所有現代數據倉庫平臺供應商都被迫加快發佈新產品以及增強現有產品。
我們會看到，這些競爭對手經常發佈功能，以擴展其產品的管理、數據集成、元數據管理、分析和信息治理功能。最新趨勢是AI和機器學習增強工具，可幫助員工收集、準備和分析大數據並分享業務見解。
爲了正確地爲其企業選擇和部署最合適的大數據平臺，IT部門必須對競爭產品進行全方位的對比分析。由於雲計算和內部部署架構以及數據基礎架構的組合種類繁多，因此評估團隊需要擴展其分析範圍，以包括現代數據倉庫生態系統。
評估團隊不僅需要了解現代數據倉庫產品，而且團隊成員還必須學習該產品的基礎架構的複雜性。選擇正確的大型數據存儲生態系統對於存儲和處理大型數據的任何應用程序的成功至關重要，該生態系統包括類型、平臺、服務器、存儲架構、現場或雲基礎架構，數據存儲和輔助工具集。
數據倉庫評估技巧
- 遵循標準化的產品評估方法以加快選擇過程，其中包括選擇合適的評估團隊，進行全面的需求分析並創建一組加權評估指標。使用評估指標創建供應商候選清單，並對這些供應商進行深入比較;
- 瞭解您的業務需求。你是在尋找專門滿足某些應用程序獨特需求的專用數據倉庫，還是提供廣泛功能的通用平臺?
- 哪些類型的用戶將訪問你的現代數據倉庫-羣衆數據科學家、執行管理人員、銷售團隊、車間人員或用戶?在平臺和分析工具的選擇中，最終用戶的需求將發揮重要作用;
- 你是否正在尋找可支持整個大數據處理生命週期(從初識數據收集到顯示)的供應商產品，還是同類最佳解決方案?
- 你所選擇的產品提供哪些數據清洗和高級數據分析功能?
- 全面評估供應商向你收取的費用的方式，以防止預算超支。大數據平臺的成本模型涵蓋從簡單的軟件購買到基於雲的系統，這些系統均按查詢、存儲和計算或處理時間收費;
- 估計初始和將來的數據存儲量和工作量。你是否可簡單地擴展平臺以適應不斷增長的數據量和工作量?
- 訪問供應商、同行測評和大數據討論論壇網站。Gartner的Peer Reviews網站是瞭解IT社區如何評價各種供應商產品的絕佳場所。供應商還經常購買Gartner數據倉庫魔力象限，並提供給公衆下載;
- 根據你的偏好，你將確定供應商是否支持雲計算、內部部署還是兩種環境;
- 該平臺是否爲系統和用戶管理以及平臺監控提供強大的界面?
- 該平臺是否支持多種數據類型?
- 該平臺是否支持批處理和實時數據加載?
- 是否提供工作負載管理功能?
- 該產品是否符合企業、特定行業或政府的法規要求?
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