数据架构 - 数据存储解决方案
在数据架构中，存储解决方案对于组织和访问数据非常重要。它们帮助我们很好地管理信息。在本章中，我们将介绍不同的数据存储解决方案，以及它们为何在当今的计算和商业世界中如此重要。我们将解释关键概念，使其更容易理解。
数据存储解决方案
数据存储解决方案是用于存储和管理数据的方法和技术。它们在组织信息、简化处理和支持决策方面发挥着重要作用。在现代数据架构中，这些解决方案不仅关注数据的保存位置，还关注公司内部数据的组织、访问和使用方式。
数据存储解决方案的类型
不同类型的数据存储解决方案包括数据仓库、数据集市、数据中心和操作数据存储 (ODS)。了解每种类型对于有效管理和使用数据非常重要。每种类型都有特定的用途和功能，可帮助满足组织中的不同需求。
数据仓库
数据仓库是存储来自不同来源的大量有组织数据的中心位置。它对于分析数据和制定业务决策非常重要。
主要功能包括。
- 便于搜索和分析。
- 保存历史数据。
- 帮助完成商业智能任务。
- 定期更新(例如每日或每周)。
数据集市
数据集市是专为特定部门(例如财务或营销部门)设计的数据仓库的一部分。它使用户更容易访问相关信息。部门可以创建和管理自己的数据集市，从而控制所需的数据。这样可以更快地访问日常任务并更好地进行数据治理，因为他们可以设置自己的访问规则。
主要功能包括。
- 专为财务或营销等特定部门设计。
- 提供相关数据的集中视图。
- 提高用户的可访问性。
- 允许部门管理自己的数据。
- 提高常规查询的性能。
- 支持部门数据治理政策。
操作数据存储 (ODS)
操作数据存储 (ODS) 提供整个组织数据的实时视图。它结合了来自不同来源的数据，以便更快地生成报告，每隔几分钟更新一次。与每天更新的数据仓库不同，ODS 通过提供当前信息来帮助进行操作决策。数据经过清理和规范化以确保准确性，并在移至数据仓库之前充当临时缓冲区。
其功能包括。
- 近乎实时的集成数据视图。
- 频繁更新，通常在几分钟内。
- 支持运营决策。
- 集成来自多个来源的数据。
- 清理数据以确保准确性。
- 移至数据仓库之前的临时存储。
- 当前报告功能，与历史分析分开。
数据中心
数据中心是一个从不同来源收集和共享数据的中央系统。它简化了数据交换并减少了系统之间的复杂连接。数据中心可以管理各种数据类型，并包括用于数据访问和治理的工具。它们与数据湖和仓库配合使用，以改善系统之间的通信。
主要功能包括。
- 在一个地方收集来自不同来源的数据。
- 使整个组织内的数据共享更加容易。
- 减少系统之间的复杂连接。
- 支持不同类型的数据和格式。
- 包括用于管理数据访问和治理的工具。
- 与数据湖和仓库配合使用。
- 改善不同操作系统之间的通信。
选择正确的数据存储解决方案
选择正确的数据存储解决方案对于有效管理和使用数据非常重要。以下是一些需要考虑的重要事项。
- 数据的数量、种类和速度:了解您拥有的数据量、数据类型以及数据变化的速度。
- 数据的预期用途:确定数据是用于日常任务还是用于分析。
- 所需访问速度:考虑您需要以多快的速度访问数据。
- 数据治理和安全需求:考虑您对数据隐私和管理的需求。
- 可扩展性要求:确保解决方案可以随着数据需求的增加而增长。
- 预算限制:在做出选择时请考虑您的预算。
数据存储解决方案的集成
在当今的数据架构中，组织经常结合不同的存储解决方案，满足各种需求。
- 数据仓库:最适合分析结构化数据和历史数据。
- 数据湖:非常适合存储大量原始数据。
- 操作数据存储:有助于快速访问实时数据。
- 数据中心:帮助不同的系统轻松共享数据。
数据存储趋势
了解数据存储的最新趋势，包括。
- 云存储:因其灵活性和可扩展性而广受欢迎。
- 混合云和多云:使用各种云服务以获得更好的性能。
- 边缘计算:在数据来源附近处理数据。
- AI 数据管理:使用 AI 改进数据处理。
在本章中，我们研究了有关数据存储解决方案的重要思想。了解这些概念将帮助您构建满足组织需求的数据系统。这很重要，因为对数据驱动洞察的需求持续增长。
