数据是提升运营效率、改善客户体验以及辅助决策的关键资源。
为了实现这些目标，众多企业和机构正不断地生成、收集和储存来自各种渠道的庞大数据。然而，随着数据量的日益增长，从中提取出最有价值的信息变得越来越困难，尤其是在这些信息分散在不同位置且杂乱无章的情况下。
一种有效的解决方案是将数据集中存储在专门的数据存储库中。这样做可以提供一个统一的数据来源，其中的信息经过筛选、整理，易于搜索，并可用于分析和报告。
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本文将详细阐述数据存储库的概念，并探讨其优势、类型以及最佳实践。
什么是数据存储库？
数据存储库，本质上是一个信息库或档案系统，专门用于存储支持研究或业务运营分析与报告功能所需的数据。在实践中，数据存储库是一个通用术语，指代集中存储数据的位置。它可以是一个独立的存储设备，也可以是分布在多个设备上的一组数据库。
在日常运营中，组织可能会从销售点系统、客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、电子表格等多种来源收集数据。随后，这些数据将被移至数据存储库中进行分类、清理、验证、格式化、组织和存储。
通常，组织会出于分析或报告的目的，在存储库中隔离和存储特定类型的数据。由于这是一个长期存储的地方，他们可以多次重复利用这些数据进行不同类型的分析。
一个典型的数据存储库通常包含三个主要层：
- 数据源层
- 数据处理层或仓库
- 目标应用层，例如用户、分析师和报告
为什么需要数据存储库？
数据来源于各个渠道，包括客户接触点、互联网、研究、市场营销和应用程序等。但是，这些数据通常是原始格式，组织需要适当的工具来从中提取有价值的信息，以帮助他们实现既定目标。构建数据存储库是一个有效的方法，可以组织数据并使其方便地用于分析和其他应用。
该存储库使授权用户能够利用搜索、查询和其他工具，便捷地访问、检索和管理数据。因此，用户和企业可以进行分析、研究、共享和报告。这有助于他们简化运营流程并做出更明智的、基于数据的决策。
例如，假设您想确定组织中哪个部门的运营成本最高。您可以为租赁、安保、能源、公用事业等费用创建一个数据存储库。将所有相关数据集中存储有助于您分析并识别支出最多的部门，从而在需要削减成本时做出更明智和有针对性的决策。
虽然数据存储库通常被研究机构和科研机构使用，但它也适用于普通组织和商业机构。
数据存储库的好处
现在，许多组织都将数据存储库视为更有效地管理和利用数据的有效手段。由于其易于信息访问、管理、分析和报告等优点，数据存储库的概念越来越受欢迎。
其他好处包括：
- 提供更好的可见性：将数据保存在一个可靠的中心位置，可以随时访问。相比之下，如果将数据保存在非共享应用程序或本地孤岛中，则只能由个人或少数人使用。这降低了其可见性和可用性。因此，团队可能需要更长的时间，并投入更多资源来访问数据。
- 轻松访问有用数据：数字格式的数据易于搜索和访问。向存储库中的数据添加元数据可以帮助用户更好地理解和使用它。
- 易于保护数据并符合标准：与数据分散在不同位置的情况不同，在中心位置保护数据要容易得多。此外，数据存储库可以轻松且经济高效地遵守各种监管标准。
- 可重用数据：数据存储库包含各种用于分析和报告的数据。分析师和研究人员可以使用相同的数据生成不同类型的报告。
- 提供有用的见解：在数据存储库中使用适当的工具，可以获得数据的多维视图，而不是分别分析不同位置的信息。
数据存储库的类型
“数据存储库”是一个总称，指代信息档案。但是，根据目标应用或用途，存在不同类型的存储库。以下是四种主要的数据存储库类型：
#1. 数据仓库
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数据仓库是最大的数据存储库类型之一。在这种类型的存储库中，企业可以从多个来源收集不同格式的数据。典型的数据仓库会存储来自不同来源的大量数据。其结构使组织能够轻松地组织数据、进行分析和生成报告。这使得团队能够做出更好的、数据驱动的决策。
数据仓库中的信息可能涵盖多个主题，并且通常会针对特定用途进行清理、过滤和定义。
#2. 数据集市
数据集市是数据仓库中一个隔离的部分。这种面向主题的数据存储库存储的是专注于特定业务功能或部门（例如财务、支持、采购或营销）的数据子集。
通常，数据集市的规模较小。这有助于在更短的时间内访问相关数据，从而加速业务流程。它们提供了一种经济有效的方法，可以快速获得可操作的见解。
＃3. 数据湖
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数据湖是一个包含任何形式数据的大型档案。这些数据包括非结构化、半结构化和结构化数据。它使用元数据对数据进行分类和标记，这些数据在很大程度上是非结构化的。与数据仓库相比，数据湖提供全面控制和更好的数据治理。
＃4. 数据立方体
数据立方体是多维数据存储库，更注重处理其他类型存储库不支持的复杂数据。它们具有三个或更多维度，每个维度代表一个特定的特征，例如每日、每月或每年的成本或销售额。数据湖使研究人员能够从不同的角度评估数据。
另请阅读：数据湖与数据仓库：有什么区别？
设计和维护数据存储库的最佳实践
一个典型的数据存储库应具备存储、管理和保护信息的工具。它还应具备访问控制、索引、压缩、报告、加密等功能。
在设计和创建数据存储库时，除了与数据管道工程师、数据分析师和其他专家合作外，您还需要考虑多个硬件和软件因素。根据您所在的领域，您可能需要让行业专家参与进来。例如，如果您正在创建一个临床数据存储库，那么您可能需要与医生和其他医疗专业人员合作。
有效的数据管理策略包括：
✅ 整理文件
✅ 安全存储和适当的访问控制
✅ 版本和文档控制
✅ 支持协作
✅ 明确的重用和共享策略
✅ 归档和保存数据以供将来参考或使用。
虽然设计、创建和管理数据存储库的步骤可能因行业或组织而异，但以下是一些最佳实践。
在初始阶段限制范围
一开始，一个很好的做法是使用较小范围的数据存储库。一种策略是使用较少的主题领域和数据集，然后逐步扩展其范围。
选择正确的工具
工具对于创建、存储、共享、分析和管理数据存储库至关重要。因此，数据质量和分析将取决于您使用的工具。由于不同类型的工具具有不同的功能，因此请确保您的选择满足您的需求。
尽可能多的流程自动化
如果可能，自动化加载和维护任务，以提高效率、减少时间浪费和降低错误风险。
设计灵活且可扩展的存储库
为了适应不断增加的数据量、不断变化的数据类型和格式，最佳实践是设计和创建可扩展的存储库。这样的系统可以满足当前的需求，并可以扩展以支持未来增加的数据类型和数量。此外，它应该灵活地使用不同的工具和新兴技术。
时刻保护数据
确保数据完整性和安全性至关重要，因为任何差异、泄露或盗窃都可能导致不准确的分析结果和错误的决策。设置适当的访问规则，并且只授予授权用户履行其职责所需的权限。此外，对静态和传输中的数据进行加密。考虑使用多重身份验证等其他措施来增加额外的保护层。
使用标准数据模型
数据建模有助于将数据转化为研究人员和企业领导者可以更好理解的有价值的信息。通常，数据存储库中的信息是可重复使用的。
组织可以使用相同的数据来提取不同领域的有用信息。根据数据在不同流程和分析应用程序中的使用方式，数据具有多种上下文。因此，组织可以使用多种数据模型来满足不同的分析需求。
索引数据
在数据存储库的表上创建索引可以提高查询性能，并且应该成为一种标准做法。它通过提供基于某些属性的有组织的查找表，并指向特定数据的位置来提高查询速度。
数据存储库上的索引可能会根据使用情况而有所不同。它可以是轻量级的，也可以是广泛的，具体取决于使用目的。理想情况下，索引策略应侧重于加速 ETL 流程。转换数据时的一个最佳实践是确保索引能够提供必要的信息，而不会丢失有用的数据，也不会变得不必要地庞大。
平衡数据存储库的查询性能提升与索引的相关开销和维护成本之间的权衡也很重要。
另请阅读：适合中小型企业使用的最佳 ETL 工具。
数据存储库示例
数据存储库可以分为不同的类别：
数据存储库的用例
金融科技、医疗保健、电子商务、供应链和其他行业都可以通过使用数据存储库而受益。通过充分利用他们收集和生成的大量数据，他们可以获得更好的见解来优化服务并提供更好、更快速的服务。
临床研究
临床研究是一个数据密集型领域。充分利用数据有助于推动医疗保健行业朝着正确的方向发展。分析大数据使科学家和其他专业人员能够深入研究临床试验，并获得有助于改善医疗保健和挽救生命的见解。
金融服务
金融服务行业可以通过分析他们拥有的大量数据而获益。这种分析为他们提供了可以用来改进服务、效率和收入的见解。金融机构可以使用数据存储库的一些领域包括：
- 通过分析集中位置的数据生成财务报告。
- 实现人工智能驱动的自动化决策。
最后的话
数据是决策的重要资产。但是，存储大量数据的组织需要正确的解决方案来收集、存储、管理和分析数据。
为此，数据存储库提供了一个整合和管理关键数据的解决方案。这些存储库使组织能够分析数据、获取见解并做出更好的、数据驱动的决策。
数据存储库以逻辑的方式集中存储不同类型的信息，使其易于访问、搜索、分析和管理。它还可以帮助组织保护、共享、维护和确保数据的完整性和质量，并符合监管标准。
接下来，请查看适合大中型企业的最佳数据管理工具。