数据可能是一种“新货币”，但诸多企业却难以从数据价值中获利，同时还在挣扎着满足日益严苛的安全和隐私标准。过期又低效的数据管理系统犹如在高速带宽世界里使用拨号连接，根本无法发挥数字资产的全部潜力来提高生产力并推动企业增长。
数据仓库是一种灵活、可扩展的数据解决方案，不但助力企业从现有数据资产中挖掘真正的价值，还维持最高级别的安全性和隐私性标准。它的云端功能就像一座坚不可摧的堡垒，守护敏感信息，努力将关键运营的干扰降至最低水平。它有效增强网络韧性，确保业务连续性，赋能企业从容地驾驭当今数字环境。
企业都希望从非结构化数据中生成可操作的见解。不过，除了隐私和安全性问题，他们的数据量和复杂性也让传统数据管理系统无力招架，导致系统根本无法高效地提取有意义的信息。
数据仓库是一款强大可扩展的解决方案，可有效解决现代数据环境的桎梏，支持企业轻松集成、存储和管理多来源数据，维护跟踪和审计能力。它的三大组件包括 Hub（集线器）、Link（链路）和 Satellite（卫星），我们将在下文详细介绍。数据分成不同部分可以提高数据的加载效率，简化维护工作，实现数据版本和历史跟踪记录的精细控制。
数据仓库架构的一大主要优势体现在能够适应不断变化的数据结构和要求，无需进行破坏性的重新设计。它的灵活性确保企业在业务需求发生变化时，无缝整合新的数据源并扩展数据模型。它还可以维护数据的全部更改历史记录，推进数据完整性和可审计性。这样即可实现数据的全面可追溯性，有力推动企业满足严格的监管和合规要求。
网络攻击和数据泄露的威胁与日俱增。研究表明，勒索软件占所有网络攻击的近 70%，其中 40% 以上的攻击得逞。仅 2023 一年，攻击者就从受害者身上掠取了 10 亿多美元的暴利，这个惊人的数字侧面证明了实施强大数据管理解决方案的重要性，企业还务必以安全性、韧性和业务连续性为重点，这一点毋庸置疑。
数据仓库提供安全且韧性的数据存储和管理框架，该框架采用数据分隔和防篡改数据存储的设计原则，因此对数据破坏和篡改企图有很强的防范能力，从而缓解数据风险。它能够记录所有数据变更，快速恢复数据到已知的安全状态，支持各行各业在数据泄露或勒索软件攻击事件后迅速恢复运行，尽可能地减少停机时间，确保业务连续性。
数据仓库的关键原则和概念包括：
这些实施数据仓库建模的最佳做法确保企业最终构建出可扩展、高度灵活和可审计的数据基础架构，支持企业不断变化的业务需求，基于数据做出有理有据的决策并推动良好的数据管理：
数据仓库架构以可扩展的稳健方法设计和实施数据仓库和分析数据存储。它以结构化框架整合和管理多个来源的数据，确保数据完整性、历史跟踪和可审计性。此外，它还解决了现代数据环境日益复杂的严峻问题，赋能企业轻松适应不断变化的数据结构和要求。
除了 Hub、Link 和 Satellite 外，数据仓库架构还包括其他层或组件，例如：
数据仓库架构为构建企业级数据仓库和分析数据存储奠定了一个稳定且面向未来的基础，赋能企业基于数据的洞察取得最大成功，同时能够维护数据质量、治理和可扩展性。
要成功采用数据仓库并实现长期可持续性，企业必须采用结构化、有条不紊的循序渐进方法，整合和转换多来源数据，维护数据治理和质量标准。
第 1 步：业务需求收集，这其中涉及与利益相关方合作，明确关键实体、关系和报告需求。它还包括映射现有数据源，评估数据质量。
第 2 步：使用数据仓库原则建立概念建模，明确业务实体 (Hub)、关系 (Link) 和描述属性 (Satellite)。
第 3 步：数据整合与转换，涉及从各种来源提取数据、应用必要的转换并将其加载到原始保管库，该数据库是未经处理的原始数据的中转站。然后，集成层根据 Hub、Link 和 Satellite 设计，将原始保管库数据映射和转换到数据仓库结构中。
第 4 步：数据治理和质量保证，需制定政策，定义数据质量规则，实施数据质量标准监控和执行。例行的数据剖析、清理和验证可确保数据仓库中数据的完整性和准确性。
第 5 步：解决方案的部署和监控，包括设置自动数据加载、实施性能监控工具以及定义事件响应和升级程序。
数据仓库方法是个迭代过程，因而需要立足于不断变化的业务需求、科技进步以及从过往事件或挑战中汲取的经验教训，定期审查和完善数据仓库的实施。凭借数据仓库方法，企业有能力搭建一个可轻松扩展且适应变化的数据系统，这样有利于基于数据做出更明智决策，确保整个公司数据的准确性和优化管理。
当今的数据导向型环境要求解决方案鼎力支持企业更加轻松、安全且高效地管理和分析数据资产。为支持数据仓库解决方案的采用、实施和维护，市面上涌现出诸多专业化工具和平台，其特色和功能各异，专用于解决数据仓库的建模、集成和治理等各种需求。这些数据仓库工具涵盖各种解决方案，包括数据建模工具、数据整合平台、数据质量和管理工具以及监控和管理工具。所有工具均以简化整个数据仓库生命周期为初衷，从概念建模到数据整合、持续维护和监控，莫不如是。
标准特征和功能包括：
为企业选择数据仓库工具时，应考虑如下方面：
仔细评估和选择契合企业需求的数据仓库工具，可大幅简化所选解决方案的实施和管理，确保数据完整性、妥善管理和可扩展性，同时释放数据资产的全部潜力。
数据仓库和维度建模是数据仓储和分析数据管理的两种方法，但两者相去甚远。虽然两者都旨在通过结构化框架整合和分析数据，但它们的设计原则和特定用例适用性各不相同。
尽管如此，现实世界中企业更愿意选择集合多种方法的优势，往往受益匪浅。例如，混合架构可以将数据仓库作为中央数据存储库，确保数据完整性、历史跟踪和可扩展性，同时利用维度模型作为表示层，满足特定的分析或报告需求。这种方法有助于达到理想平衡，既能满足安全性、可扩展性和全面数据管理的需求，又能实现快速、用户友好的数据访问和分析。
已建立传统维度模型的企业可能会选择实施数据仓库架构作为补充层，无缝集成新数据源，并在不中断现有分析流程的情况下维护全面、可审计的数据基础架构。
数据仓库是否存在任何风险？虽然使用数据仓库架构搭建现代数据平台确实会遇到一些挑战，但这并不妨碍我们采用先进的数据管理解决方案。不过，企业务必要认识到，如不谨慎处理，可能会中断现有运作，且可能暴露敏感数据。
庆幸的是，采用基于云的数据仓库解决方案可以降低许多此类风险。基于云的解决方案提供了按需扩展资源的灵活性，降低了基础架构配置过多或不足的风险。他们还实施强大的安全措施和合规框架，帮助企业维护数据隐私，遵守 GDPR、HIPAA 和 PCI-DSS 等行业法规。
最后，使用数据仓库架构构建现代数据平台需要采用周全的数据管理方法。如果企业希望维持数据资产的完整性和可信度，就必须针对数据所有权、访问控制和数据质量管理制定明确的政策、流程和角色。
我们的一体化式保护数字资产的方法可大力简化安全态势管理，提高运营效率，排除企业的后顾之忧，在安全数字环境下长足发展。
Veritas Alta™ Recovery Vault 提供基于云的数据仓储，切实保障企业的网络韧性和关键运营连续性。它可有效增强企业的网络安全态势，助力企业抵御断电或勒索软件攻击，避免数据中断，并确保最高级别的数据完整性和质量，为准确、及时的决策和合规构筑坚实的基础。最好的方式就是将企业的原始数据转化为信息，推动业务增长，保持竞争优势。
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