資料分析時第一步也是最重要的一步便是資料的整合。

然而對於很多大型企業和政府而言，每個部門都會有海量業務資料的產生，有對資料儲存和使用的需要。另外，不同部門對資料的定義和使用可能存在比較大的差異，所以各部門之間的資料很難互通。這就導致了“資料孤島”的存在。

如何將這些來自不同型別資料來源的海量資料整合，便成為了一大難題。

此外，資料有變動需要更新是否需要繁瑣的步驟？

這麼多資料該如何整理以理清思緒？

這些依然是讓不少資料分析師頭疼的問題。

1.PB級雲資料倉庫

面對海量資料，一個強大的資料倉庫就足夠了。

資料倉庫是在資料庫已大量存在的情況下，為了進一步挖掘資料資源和決策而產生的，它能有效地把操作型資料整合到統一的環境中以提供決策型資料訪問。

然而傳統的資料倉庫需要本地IT資源，例如伺服器和軟體來傳遞資料倉庫功能。企業執行自己的本地資料倉庫時，還必須有效地管理基礎架構。

雲資料倉庫則是基於雲計算的資料倉庫方法運用公開的雲提供商提供的資料倉庫服務。透過雲數倉可幫助公司避開構建傳統本地資料倉庫所需的初始設定成本。此外，雲資料倉庫是幫助企業完全託管的，因此企業無需承擔例如系統補丁和更新等資料倉庫功能的責任。

使用雲資料倉庫，您能夠快速在雲端搭建TB級-PB級資料倉庫，無需關注叢集的管理以及繁重的運維工作。透過在控制檯的操作，即可實現叢集管理、監控維護等工作。

2.支援資料來源範圍廣

3.資料匯入方便快捷

4.資料時效性極強

企業資料瞬息萬變，手動更新的效率不僅跟不上資料分析的思緒，甚至還會讓你無端承受因時間差而造成的損失。

5.標籤輕鬆分類，思路更清晰

大量資料表在匯入過後往往堆積在一起而顯得雜亂無章，無形之中增加了資料分析的困難，也極大地降低了資料分析的效率。然而大多數BI工具都沒有分類功能，完全影響資料分析的體驗。

6.輕鬆覆蓋資料

資料來源或者資料表有時需要覆蓋更新，以便更快地替換資料完成資料分析。

總結