數據倉庫項目是高度復雜的,從根本上講是有風險的。在眾多任務中,領導數據倉庫團隊的項目經理必須識別所有數據質量風險。這個過程的主要目標是記錄與項目風險有關的基本信息。本文主要介紹如何避免其他數據倉庫和BI項目所經歷的以下四個常見錯誤,以便成功規劃和實施新功能和能力。
在大數據時代,你會聽到很多術語被拋出。其中最常用的三個是 "商業智能"、"數據倉庫 "和 "數據分析"。不過,你可能會好奇,這三個概念之間有什么區別,所以我們來看看。
許多公司已經認識到,數據是其業務的心臟。它是能夠推動競爭優勢并幫助決策者了解最佳前進方向的燃料。然而,在一個數據不斷變化和擴展的世界里,問題變成了 "企業如何才能充分駕馭他們的數據?"
經過多年來企業信息化建設,大部分都擁有了自己的財務,OA,CRM 等軟件。這些系統都有自己的獨立數據庫,記錄著企業運行情況某個方面的數據。但是單獨看這些系統的報表,并不一定能對企業運行情況有全面客觀的了解。
在大數據系統平臺當中,數據存儲、數據庫、數據倉庫是非常重要的概念,共同支持大數據存儲的實際需求。在大數據處理當中,大數據存儲這個環節,數據倉庫技術起到重要的作用。今天我們來對數據倉庫做一個簡單的介紹。