通过运营数据存储提升业务分析
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-19
一旦提取原始的结构化和非结构化数据
便开始准备数据；随着数据量的增长和用户需求的日益多样化，数据准备的复杂性也随之增加，这将导致更复杂的过程：
标准化如何为用户和应用程序定义数据
提高整体数据质量
转换数据以用于Bl和分析
数据准备的主要挑战之一是大多数企业使用多个系统来处理数据
这导致需要更复杂的数据集成方法和复杂的数据处理过程，幸运的是运营数据存储可以提供必要的功能，使组织可以集成来自不同，甚至地理位置遥远的源的数据，专注于当前数据，因此非常适合进行业务决策，据旨在专注于单个产品，服务或客户，并且会不断更新以确保其具有数据，这意味着数据每天都会更新几次，而不会存储更改历史记录，通常作为临时区域位于数据源和数据仓库之间，在该区域中，连续插入记录以跨历史视图进行汇总，公司可以将数据仓库的集中式存储库用于整个业务范围的策略，但是在采取战术性操作方法。
由于旨在解决细粒度的查询，因此它可以在任何频繁更新数据
从而提供实时或接近实时的运行报告。尚未针对处理历史数据和趋势分析进行优化，通常充当数据仓库的数据源，该数据仓库管理历史数据和其他更复杂的查询，现代系统还允许将数据同步到外部应用程序，即使该应用程序位于组织系统之外，计划进行数字化转型的组织可以通过投资来节省宝贵的时间和金钱，因为它将帮助将组织的数字解决方案方法从传统的脱机数据库重新定位到实时应用程序和基于云的体系结构。
用于业务分析的运营数据存储
可在任何给定时间提供数据元素的可用实例，它提供了企业数据的快照，以帮助实现以下目标，提供一个统一的数据存储库，通过将所有数据源连接到数据仓库来帮助改善IT系统的通信，该数据仓库标识“单一事实来源”，提供对未聚合，较简单数据的粒度访问，因此无需操作系统即可对其进行分析，并且无需访问历史数据即可提供快速见解；分析不应对ODS中的数据使用多级联接以程度地减少复杂性，而应包括简单的查询，适合实时API服务，高用户并发性，低延迟，并且倾向于过时的数据报告，
提供从不同系统集成的数据的合并视图，以帮助企业生成分析整个企业中数据的报告
通过对时间敏感的业务规则进行工作，以使流程自动化并显着提高整体效率
通过实用的结构设计满足复杂的业务需求
通过不存储数据，从而消除历史操作和数据的潜在未授权访问，从而增强数据隐私并保护组织免受网络攻击。
通过提供操作状态的更新视图来简化问题的诊断
从数据到见解，运营数据存储应成为组织数据系统的一部分，因为它可以提供来自多个来源的数据的中央枢纽或存储库，然后可以通过一系列ETL（提取，转换，加载）操作来优化数据并将其组织为单一格式，由于业务驱动是由数据驱动的，因此业务决策变得更加容易，从而简化了业务，并消除了猜测，从而提高了运营效率，现代组织严重依赖数据。因此，他们如何处理数据以及使用什么系统进行数据管理将对其整体性能产生影响，数据准备是该过程中至关重要的一步，ODS将通过有效地弥合数据仓库和数据源之间的差距（无论它们之间有多分散）来帮助使其变得更简单，数据管理过程中的其他每个步骤更加快速。
便开始准备数据；随着数据量的增长和用户需求的日益多样化，数据准备的复杂性也随之增加，这将导致更复杂的过程：
标准化如何为用户和应用程序定义数据
提高整体数据质量
转换数据以用于Bl和分析
数据准备的主要挑战之一是大多数企业使用多个系统来处理数据
这导致需要更复杂的数据集成方法和复杂的数据处理过程，幸运的是运营数据存储可以提供必要的功能，使组织可以集成来自不同，甚至地理位置遥远的源的数据，专注于当前数据，因此非常适合进行业务决策，据旨在专注于单个产品，服务或客户，并且会不断更新以确保其具有数据，这意味着数据每天都会更新几次，而不会存储更改历史记录，通常作为临时区域位于数据源和数据仓库之间，在该区域中，连续插入记录以跨历史视图进行汇总，公司可以将数据仓库的集中式存储库用于整个业务范围的策略，但是在采取战术性操作方法。
由于旨在解决细粒度的查询，因此它可以在任何频繁更新数据
从而提供实时或接近实时的运行报告。尚未针对处理历史数据和趋势分析进行优化，通常充当数据仓库的数据源，该数据仓库管理历史数据和其他更复杂的查询，现代系统还允许将数据同步到外部应用程序，即使该应用程序位于组织系统之外，计划进行数字化转型的组织可以通过投资来节省宝贵的时间和金钱，因为它将帮助将组织的数字解决方案方法从传统的脱机数据库重新定位到实时应用程序和基于云的体系结构。
用于业务分析的运营数据存储
可在任何给定时间提供数据元素的可用实例，它提供了企业数据的快照，以帮助实现以下目标，提供一个统一的数据存储库，通过将所有数据源连接到数据仓库来帮助改善IT系统的通信，该数据仓库标识“单一事实来源”，提供对未聚合，较简单数据的粒度访问，因此无需操作系统即可对其进行分析，并且无需访问历史数据即可提供快速见解；分析不应对ODS中的数据使用多级联接以程度地减少复杂性，而应包括简单的查询，适合实时API服务，高用户并发性，低延迟，并且倾向于过时的数据报告，
提供从不同系统集成的数据的合并视图，以帮助企业生成分析整个企业中数据的报告
通过对时间敏感的业务规则进行工作，以使流程自动化并显着提高整体效率
通过实用的结构设计满足复杂的业务需求
通过不存储数据，从而消除历史操作和数据的潜在未授权访问，从而增强数据隐私并保护组织免受网络攻击。
通过提供操作状态的更新视图来简化问题的诊断
从数据到见解，运营数据存储应成为组织数据系统的一部分，因为它可以提供来自多个来源的数据的中央枢纽或存储库，然后可以通过一系列ETL（提取，转换，加载）操作来优化数据并将其组织为单一格式，由于业务驱动是由数据驱动的，因此业务决策变得更加容易，从而简化了业务，并消除了猜测，从而提高了运营效率，现代组织严重依赖数据。因此，他们如何处理数据以及使用什么系统进行数据管理将对其整体性能产生影响，数据准备是该过程中至关重要的一步，ODS将通过有效地弥合数据仓库和数据源之间的差距（无论它们之间有多分散）来帮助使其变得更简单，数据管理过程中的其他每个步骤更加快速。
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