如今，大多數企業都有一個數據倉庫，可以通過各種BI工具訪問該數據倉庫，以輔助決策過程。這些已經使用了幾十年，並且很好地滿足了企業數據要求。

但是，隨着所收集數據的數量和類型的擴展，使用這些數據還可以做更多的事情。其中大多數是企業甚至可能尚未確定的用例，只有在他們有機會實際處理數據之前，他們才能做到這一點。

那就是數據庫的入口。在此博客中，我們將對數據庫與數據倉庫的爭論進行更深入的探討，並嘗試瞭解是用新舊替代舊存儲還是兩者互補。

數據庫與數據倉庫

數據倉庫和數據庫在三個關鍵方面有所不同：數據結構

就數據的存儲方式而言，數據倉庫與實際倉庫非常相似。一切都被整齊地標記，分類並以特定順序存儲。同樣，企業數據在被接受到數據倉庫之前，首先要進行處理並轉換爲特定格式。同樣，數據僅來自選定數量的來源，並且僅爲一組預定的應用程序提供動力。

另一方面，數據庫是一個龐大而靈活的存儲庫，可以在其中存儲未經處理的原始數據。數據大部分爲非結構化或半結構化格式，有可能被任何現有業務應用程序使用，或企業將來可能想到的應用程序。

數據結構的差異還轉化爲數據庫的關鍵成本優勢。清理和處理原始數據以在其上應用特定模式是一個耗時的過程。而且，日後更改此架構也是費力且昂貴的。但是，由於數據庫在提取數據之前不需要應用架構，因此它們可以保存大量和種類繁多的數據，而費用僅是數據倉庫的一小部分。目的

數據倉庫需要結構化的數據，因爲已經定義瞭如何使用該數據。由於數據的清理和處理已經很昂貴，因此數據倉庫的目的是要儘可能有效地利用存儲空間。因此，關於將交付給哪些業務應用程序的信息，每個數據的目的都是一致的。這樣可以確保空間得到優化。

數據流入數據庫的目的尚未確定。這是一個收集和保存數據的地方，稍後將決定在何處以及如何使用它。通常取決於如何探索和試驗這些數據，以及企業內部創新產生的要求。輔助功能

與數據倉庫相比，數據庫總體上更易於訪問。數據庫中的數據以原始格式存儲，因此可以輕鬆訪問和更改。另一方面，數據倉庫中存在的數據需要花費大量時間和精力才能轉換爲其他格式。在這種情況下，數據操作也很昂貴。數據庫會取代數據倉庫嗎？

不會。數據庫很可能不會取代數據倉庫。相反，這兩種選擇是相輔相成的。

數據倉庫中信息的有組織存儲使獲取可預測問題的答案變得非常容易。當您知道業務涉衆需要某些信息或定期分析特定數據集或指標時，數據倉庫就足夠了。它被構建爲吸收模式中的數據，該數據將快速給出必要的答案。例如，數據倉庫可以處理特定區域的收入，銷售額，同比增長，業務績效趨勢。

但是，隨着企業開始收集更多類型的數據，並希望從中探索更多的可能性，數據庫成爲至關重要的補充。

如前所述，在將數據加載到數據庫之後，將模式應用於數據。通常在將數據用於特定目的時執行此操作。數據如何適合特定的用例，將決定將哪種模式投影到其上。這意味着，一旦加載數據，就可以將其用於各種目的，並用於不同的業務應用程序。

這種靈活性使數據科學家可以對數據進行實驗，以找出可以利用的數據。他們可以建立快速模型來解析數據，識別模式，評估潛在的商機。與原始數據一起創建和存儲的元數據可以嘗試不同的模式，以不同的結構化格式查看數據，以發現哪些對企業有價值。

鑑於數據庫的這些特徵，它可以通過幾種不同的方式擴展數據倉庫：

開始探索您收集的數據的潛力，超越當前數據倉庫的結構化能力。您可以使用這些數據資產來創建新產品和服務，甚至可以改善當前流程。（例如，利用數據庫來收集網站訪問者的信息，並利用這些信息來推動更個性化的買家旅程和不斷發展的營銷策略。

在將大型數據集輸入到數據倉庫之前，可以將其用作 準備環境來處理大型數據集

輕鬆處理流數據，因爲數據庫不僅限於基於批處理的定期更新。

最重要的是，數據倉庫仍然是企業數據體系結構的關鍵部分。它使您的BI工具保持運行狀態，並允許不同的涉衆快速訪問他們所需的數據。

但是數據庫的實施進一步增強了您的業務，因爲：

無論結構或質量如何，您都可以訪問大量可以存儲以供使用的數據

存儲具有 成本效益，因爲它消除了存儲前處理數據的需要

數據可 用於多種用途，而不必承擔將其重組爲不同格式的費用

通過不同的模型和應用程序運行數據的靈活性 使識別新用例變得更加輕鬆快捷。

在以新穎方式利用數據的能力提供關鍵的競爭優勢的市場中，重點不應再放在數據庫與數據倉庫之間。如果企業想保持領先地位，就必須實現數據倉庫和數據庫的互補功能，並努力建立一種能夠從兩者中獲得最大收益的模型。

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