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搭建企業的邏輯資料倉儲系統 (Logical Data Warehouse, LDW)
2021/07/29

根據 Gartner 2018 Report 提到在企業越來越複雜的資料架構上,資料的邏輯需要在 Data Warehouse 上建置複雜的數據渠道這時候有新的概念叫做 Logical Data Warehouse (LDW)。 到了Gartner 2020 年的報告中也提到在實務上我們要如何建置邏輯資料倉儲系統 (LDW)。讓我們在這篇文章了解一下什麼是邏輯資料倉儲系統 (LDW)。

什麼是邏輯資料倉儲系統 (Logical Data Warehouse)?

邏輯資料倉儲系統就是一個抽象的運算層在傳統的資料倉儲 (Data Warehouse) 之上,讓傳統的資料倉儲可以快速地整合各種異質的資料庫,轉變成 “邏輯上” 單一的資料元。在這個分析平台不但可高效地聚合各種平台上的資料且可優化傳統資料源的運算像是資料庫、資料倉儲、資料湖等。

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邏輯資料倉儲系統被認為是下一世代的資料倉儲系統,原因是它可以快速地聚合大量的資料來自於不同的資料源,並切快速地正歸化與標準化。同時在這個虛擬化的見面上搭建許多企業資料管理所需要的功能像是

  1. Metadata 管理
  2. 資料目錄與治理
  3. 資料安全與控管
  4. 虛擬資料市集
  5. 多節層與複雜的數據轉換
  6. 資料審查與紀錄

由於是邏輯資料倉儲係統(LDW) 所以最大與傳統資料倉儲不一樣的一點就是資料**不需要搬移進資料倉儲系統中,就能夠作虛擬地聚合與運算。**

現在企業數據架構為什麼不夠?

  1. 數據量級不斷增加
  2. 數據需求者越來越多
  3. 數據來源越來越雜
  4. 分析工具越來越多元
  5. ML/AI 應用在企業中越來越普及,實驗數據的需求大增

邏輯資料倉儲系統 (LDW) 的優點

企業通常在漫長的歷史中已經投入很多資源在建置許多不同的資料儲存系統,儲存過去的許多不同數據。很多資料架構不可能也不想要動到,不論是搬移或是重新建置,這時候可以善加使用邏輯資料倉儲系統把過去的歷史架構與現代架構快速地整合。

讓企業保持彈性與敏捷性,不論是數據處理或數據應用,皆得以更快地符合市場變化的速度。

建置現代化的邏輯資料倉儲

為什麼現在企業需要考慮建置邏輯資料倉儲系統?

1. 讓企業數據更現代化

企業透由邏輯資料倉儲系統能夠更快速地做到複雜的數據渠道、大數據儲存、數據轉換、數據安全與控管以及企業級別的權限控管。

2. 讓資料使用者能夠更容易取得數據

企業數據應用,現在已不再是只有 MIS 以及 IT team 會需要,現在企業希望以數據為中心做各種的決策,所以也會希望不論是各個單位都能夠觸及到數據。像是業務、銷售、行銷、採購、營運等等,都需要數據導向做決策,但現在要需要做到數據導向做決策就需要先把所有數據做 不同面向的轉換。

企業需要新的數據解決方案與流程讓各部門的人員更容易取得他們需要的數據。

邏輯資料倉儲常見的特點

  1. 單一介面的數據呈現,連結各種不同多元數據源
  2. 能夠把歷史與現代的數據架構連結
  3. 能夠連結單一或多個資料湖數據
  4. 可以當作 ODS (Operational data store) 使用
  5. 讓數據能夠在各個不同的虛擬 ODS 流通
  6. 企業級數據管理與 Metadata 管理

邏輯資料倉儲常見使用場景

  1. 風控系統
  2. 監控企業 KPI
  3. Edge 數據分析
  4. 預測式分析
  5. 資料探勘

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