什么是 IT 数据仓库为什么你需要一个？
在为您的企业运行 IT 运营的过程中，系统会收集大量数据，这些数据可以产生有用的见解，帮助您了解如何提供服务、降低成本和推动更多创新。通过有效分析这些数据，您可以获得 IT 业务的 360 度全方位视图。 在为您的企业运行 IT 运营的过程中，系统会收集大量数据，这些数据可以产生有用的见解，帮助您了解如何提供服务、降低成本和推动更多创新。通过有效分析这些数据，您可以获得 IT 业务的 360 度全方位视图。 然而，这些数据分布在多个系统和应用程序中，包括 IT 服务管理 (ITSM)、IT 资产管理 (ITAM)、供应商管理、项目管理和财务等等。因此，从这些数据中获取业务洞察力的最大障碍是无法跨这些多个系统有效地查询数据。例如，一些组织使用电子表格来跟踪不同的数据集，但这种方法只能让您生成最基本的报告，并且需要大量的手动工作。其他人使用运营应用程序中的内置报告工具，但它们仅限于孤立的数据视图，并且报告是基本的，只有围绕总和、平均值、均值和中位数的基本计算。结果是 IT 经理继续以非常肤浅的分析能力运作。
定义数据仓库 更
多阅读 什么是Data Pipeline 详细解释 什么是数据管道？详细说明 将 ETL 工具理解为以数据为中心的组织 区分数据湖和数据仓库 云将如何影响数据仓库技术？ 大数据在日常生活中比您想象的更普遍 数据仓库作为 IT 的记录分析系统，可以帮助展示 IT 对其他业务的价值。像看待任何大型零售商的实体 电话号码列表 仓库一样看待数据仓库。数百个制造商和品牌有数百万个 SKU，因此仓库非常大——但物品的放置和堆放井井有条，使仓库工作人员可以高效地选择物品。产品按类别组织，例如玩具、书籍和电子产品，并且在这些类别中按子类别、价格甚至亲和力组进一步组织。每当工人需要特定物品时，他们不必提前计划。他们根据仓库组织遵循一定的顺序，可以轻松取回物品。 同样，数据仓库以高度逻辑的方式组织信息，反映业务需要知道的内容和时间。数据仓库中的数据来自多个系统——例如 IT 服务、财务和呼叫中心——处理不同数据集的特性并将它们关联起来的能力是数据仓库的一个关键特性。
例如如果每天接收数据
那么数据到达仓库后将如何自动组织？如果记录因新数据而更新，这将如何改变计算？基于时间、员工、客户和地理等公共数据维度匹配来自不同数据集的记录有哪些不同的业务规则？ “四个 C”——数据仓库的好处 有了数据仓库，您的 IT 组织可以更快、更灵活地了解 IT 部门的实际情况。这些好处被分解为我们所说的“四个 C”： 临时分析的能力：一个动态和灵活的业务不应该被限制在它可以对可用数据提出的查询中。使用 ATB目录 现代商业智能 (BI) 工具的销售和营销团队已经具备这些能力，但大多数 IT 团队还没有。IT 运营经理应该能够快速获得跨不同系统和数据集的业务问题的答案，而无需先验地了解所有指标，也无需等待数周时间让分析师做出回应。他们还需要通过能够针对综合数据仓库运行临时查询来证明他们提出他们甚至还没有想到的问题的能力。到目前为止，这是数据仓库的最大优势。 语境：语境在我们的日常生活中很重要。例如，在高速公路上行驶时，张贴的限速标志让我们知道我们是否开得太快了。GPS 为我们提供了我们已经走了多远以及还有多少距离需要覆盖的背景信息。
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