云數據倉庫(DW)使組織能夠跨云服務器存儲大量數據，并從世界任何地方訪問它們——即使資源有限。在此定義中詳細了解云倉庫的功能和頂級供應商。

什么是云數據倉庫？

云數據倉庫是由云服務提供商管理并托管在云中的信息中央存儲庫。云數據倉庫從多個來源檢索數據并以系統的方式存儲。DW 主要是為商業智能 (BI)目的而構建的，以幫助組織根據數據分析做出明智的業務決策。與傳統的本地數據倉庫相比，云數據倉庫提供了更大的靈活性和可靠性，因為企業可以擴展以滿足最終用戶不斷變化的需求。

云數據倉庫有什么作用？

云數據倉庫部署云的計算能力和存儲空間，以整合來自不同來源的歷史和當前企業數據。這種整合有助于企業執行分析查詢和報告。數據可以是結構化的、半結構化的或非結構化的。來源可能包括營銷或銷售平臺、CRM工具、物聯網 (IoT)設備和銷售點 (POS)交易。

云數據倉庫的其他主要功能包括：

• 靈活的SQL查詢
• 大規模并行處理 (MPP)
• 與ETL和 ELT的數據集成
• 數據質量和清理工具
• BI 集成
• 列式數據存儲
• 數據存儲和容量管理
• 自動數據備份和加密
• 合規工具

云數據倉庫與傳統數據倉庫

傳統或本地數據倉庫需要物理位置以及硬件、服務器機房和技術人員才能運行。隨著大多數運營和關系數據已經遷移到云端，越來越多的最終用戶正在將他們的數據倉庫遷移到云端，以實現高速、低成本的數據處理和輕松的業務可擴展性。傳統的 DW 不夠靈活，無法擴展、處理原始數據和滿足用戶不斷變化的需求。

讓我們比較以下兩者：

使用云數據倉庫有什么好處？

云數據倉庫通過從各種來源生成有價值的分析，使組織能夠更好地了解客戶的旅程。通過結合數據倉庫的力量和云的靈活性，企業可以獲得競爭優勢。

以下是云數據倉庫提供的一些好處的列表：

• 輕松的數據管理：組織可以將數據存儲、管理和安全的麻煩留給云提供商，從而專注于其核心業務和增長戰略。
• 更好的可擴展性：借助云的彈性，企業可以根據客戶波動的需求擴展或減少容量。
• 成本效益：用戶可以避免與硬件、服務器機房、人力、維護、升級、開銷和安裝相關的成本。
• 使用 ML 和 AI 更快地洞察：通過利用機器學習 (ML)和人工智能 (AI)的力量，組織可以執行預測分析以做出更明智的業務決策。
• 高速和高性能：云數據倉庫具有高處理能力和正常運行時間，可以處理各種數據流并執行高速查詢。

頂級云數據倉庫解決方案

選擇正確的云數據倉庫取決于幾個因素，例如業務可擴展性需求、預算限制、可用集成以及速度和安全要求。讓我們看看幾個頂級解決方案的特性、優缺點：

谷歌大查詢

Google BigQuery是一個無服務器的多云數據倉庫，可在幾秒鐘內處理 TB 級的查詢。它還通過機器學習和商業智能等功能提供有用的分析。

BigQuery 與多種 BI 工具集成，例如 Google Data Studio、Looker、Tableau、Microsoft Power BI和Kubernetes。Google Cloud的安全最佳做法以及身份和訪問管理 (IAM)也是支持數據安全的解決方案的因素。

不利的一面是，Google BigQuery 提供有限的自定義功能，并且隨著添加更多查詢而增加成本。理解用戶界面和 SQL 語法還有一個陡峭的學習曲線。

亞馬遜紅移

Amazon Redshift由Amazon Web Service (AWS)托管，是一個完全托管的 PB 級數據倉庫，它使用 SQL 分析結構化、半結構化和非結構化數據。對于已經在使用 AWS 的企業來說，這是一個理想的解決方案，尤其是在他們需要大規模并行處理能力的情況下。任何了解PostgreSQL的人都可以輕松開始使用 Redshift。

與 BigQuery 不同，Redshift 不是無服務器、多云或 100% 托管的解決方案。此外，學習曲線陡峭，更快的查詢處理成本很高。一些用戶還面臨數據庫優化、集成和工作負載管理 (WLM)的問題。

雪花

Snowflake與Azure、AWS 和 Google Cloud Platform (GCP)等主要公共云提供商集成。它允許計算和存儲資源的獨立擴展，因此客戶可以根據自己的需求付費。憑借其獨特的多集群架構，Snowflake 可以同時管理來自不同虛擬倉庫的查詢，而不會影響處理速度。雪花對于大型數據集來說可能很昂貴。此外，用戶界面有時被認為很笨重，并且與第三方工具的集成可能很困難。