云数据仓库可为现代企业托管和分析数据，助力他们更快决策，并形成更清晰的见解。他们无需依赖过时的基础设施，即可统一企业内部信息，快速运行复杂分析，为团队提供准确答案。数据仓库即服务（DWaaS）是一种不断发展的商业模式，其全球市场规模预计将从 2024 年的 68.5 亿美元增至2025 年的 81.3 亿美元。

下面，我们将介绍云数据仓库的工作原理、可解决的问题，和寻找服务提供者的注意事项。

本文内容

• 什么是云数据仓库？
  
• 云数据仓库如何运行？
  
• 数据管道如何为云数据仓库提供动力？
  
• 云数据仓库可解决哪些业务问题？
  
• 云数据仓库的主要功能是什么？
  

什么是云数据仓库？

云数据仓库是存储和分析数据的中心场所。它位于云中，这意味着您的团队可随时随地访问和处理数据，且不需要维护任何基础设施。

这样做旨在从整个业务（如销售、营销、客户支持、财务）中提取数据，并将其存储在一个便于分析的位置。这些数据可能源自客户关系管理 (CRM) 系统、网络分析平台、产品使用日志或内部数据库。仓库接收并整理所有信息，以随时查询和报告信息。

传统的数据仓库位于办公室的物理服务器上。与之不同的是，云数据仓库可随着企业的发展而扩展。当数据量从百万级跃升至十亿级时，该平台将启动后台弹性伸缩机制承载海量数据——您无需安装新的服务器，更不必重构系统架构。

您还可快速从数据中获得洞察力。云数据仓库的建立旨在快速进行重型分析。您可过滤、分组、连接和计算大型数据集，而不会降低速度。

云数据仓库如何运行？

云数据仓库可将原始零散数据转化为结构化、立即可查的洞察结论。大多数团队通过两种主要方式与数据仓库交互：一是直接编写结构化查询语言 (SQL) 查询语句，二是通过标准驱动程序和应用程序接口 (API) 将其连接到下游平台——例如 Looker、Tableau、Mode 或内部应用程序。

以下详述了幕后全部过程。

数据摄取

您从多个来源（如客户关系管理平台、网络应用程序、财务工具）获取数据，并通过提取、转换和加载（ETL），或提取、加载和转换（ELT）流程将数据输入仓库。以下具体阐述了这些步骤：

• 提取： 从原始数据源中提取原始数据。

• 转换： 对数据进行清理、重新格式化和归一化。

• 加载： 将数据移入仓库。

数据组织

加载数据后，数据将被存储至一个结构内用于微调分析。大多数云仓库使用列式存储，即按列而非按行组织数据。这使得系统能快速扫描和筛选海量数据，尤其当您一次只对几列数据感兴趣时。

存储分布在云中的许多机器上。这使得系统具备横向可扩展性：您可在不改变设置的情况下存储太字节 (TB) 或千兆字节 (PB)。这也意味着系统可在幕后复制和分割数据，以加快检索速度。仓库为您管理磁盘空间、冗余和存储优化。

计算和处理

当您通过 SQL 或商业智能 (BI) 工具向仓库提问时，它会将查询并行分割到多个计算节点上。这就是所谓的大规模并行处理 (MPP)，它使云计算仓库能快速、大规模地运行复杂分析。

系统只分配能高效运行查询的充足计算能力，然后在查询完成后关闭系统。如果多个团队同时查询数据，平台将隔离工作负载或打开额外集群，以保持性能一致。存储与计算实现解耦，因此能够各自独立扩展。即使当扫描数十亿行数据或连接多个大型表格时，在传统系统上可能需数小时运行的查询也能在数秒内返回。

数据管道如何为云数据仓库提供动力？

云数据仓库的价值仅取决于流入数据的质量与规模。这就是数据管道的作用。数据管道将数据从产生数据的地方（即您的应用程序、数据库和第三方工具）传送到仓库；人们可在仓库中查询和分析数据。它们负责处理 ETL 或 ELT 流程，从源系统中提取数据、转换或清理数据，并将其加载到仓库中。有些管道按计划运行，每小时或每天提取一次数据。其他系统则为实时连续移动数据而建。无论哪种方式，目标都是确保您的仓库能始终反映企业当前状态。

设计精良的管道可确保干净、一致、准时地传输数据。它们能确保新交易、事件和更新以最小延迟同步至仓库，并自动完成数据预处理，使分析师无需再手动转换数据格式。数据管道可降低不一致或人为错误的风险，并随数据量的增长自动扩展。

传统模式下，团队常需自行搭建数据管道——包括编写脚本、调度作业、管理重试机制与故障处理。这种方法暂时有效，但很脆弱，且维护耗时长。如今，许多云数据仓库通过预建连接器或本地管道，直接与热门应用程序和服务集成。这使得数据管道的部署更为简易，且运行稳定性显著提升。Stripe Data Pipeline 即为典型解决方案：它能将 Stripe 支付数据直连同步至您的目标数据存储系统。Stripe 数据以即用型、实时更新、立即可查的状态完成同步。

管道使您的数据仓库充满活力--它们会不断刷新，时刻准备就绪。无论您的源数据是存在于软件即服务（SaaS） 工具、生产数据库还是事件流中，管道都能确保数据的流动。

云数据仓库可解决哪些业务问题？

云数据仓库可解决长期以来阻碍基于数据的深层次决策问题。这些平台的建立旨在解决拖慢团队进度、使其难以洞悉全局的各种摩擦。这就是它们的最大用武之地。

互不关联的孤立数据

企业往往拥有跨数十个系统的数据：账单 数据在某个系统内，客户参与数据又被置于其他系统，而产品分析则在另一个系统上。当数据处于孤岛状态时，人们几乎无法获得完整、可靠的业务视图。

云数据仓库可将整个堆栈的数据整合至一个集成系统中，从而解决这一难题。这种集中化架构使团队可整合多源数据（例如营销活动效果与销售转化率），从而识别模式并做出更明智的决策。它打破了肢解洞察力的技术和组织壁垒。

分析速度慢、不可靠

传统数据库和内部部署系统无法支持实时管理平台和繁琐的分析工作。它们往往难以处理大型数据连接和复杂查询超时，有时仅为了生成一份周报，就需要通宵批处理作业。

云数据仓库颠覆了这一现状。它们专为快速、一致地处理海量数据集而设。得益于分布式计算和列式存储，即使扫描数十亿行，它们也能游刃有余地在数秒内返回结果。这意味着问题和洞见之间不再存在瓶颈，等待数据团队运行报告的时间也会锐减。

基础设施和维护成本高昂

在企业内部运行传统的数据仓库意味着：您需要购买服务器、获取存储、安装软件、配置安全性、聘请专家维护仓库，并随着企业的发展不断重复上述流程。这种方法不仅成本高、不灵活，且需耗费大量人力。

云数据仓库可为您处理各种事务。无需管理硬件，无需维护窗口，也没有配置限制。您只需为已使用的存储和计算付费，平台会根据您的数据需求变化自动扩展。这是一种更可持续的数据战略支持方式，尤其适用于希望持续增长却无需在基础设施上不断追加投入的团队。

限制访问和合作

当数据难以访问时——无论是因为困在传统系统中、受限于技术壁垒，还是仅对少数用户开放——这些数据就无法得到有效利用。合作受到影响，决策更多地依赖直觉而非证据。

拥有官方授权的人可随时随地访问云数据仓库。这样，跨职能团队即可轻松在共享管理平台上探索数据或运行分析。财务、市场营销 和运营部门都基于同一最新的真相源开展工作。这种访问方式即消除了决策过程中的摩擦，又在整个组织中形成以数据为导向的文化。

云数据仓库的主要功能是什么？

云数据仓库的价值在于：多项核心功能如何共同支持速度、规模和可用性。请关注以下主要功能。

可扩展性

传统的数据基础设施有其硬性限制。您获得的存储和计算能力是固定的，当需求达峰，系统将减速或崩溃。云数据仓库旨在进行弹性扩展。

• 如果运行某些查询需要更强大的计算能力，仓库就会调用额外资源。

• 如果系统正在加载海量数据集，存储空间将自动扩展。

• 如果使用量下降，容量会收缩，您也不必为闲置资源付费。

这种灵活性意味着：您可从小规模起步，快速发展，也不必为了满足需求而重新设计系统。

存储和计算分离

老式数据系统通常将存储和计算能力捆绑为一体。这意味着，如果您需要更强处理能力，就必须购买更多存储空间，即使您并不需要。云数据仓库将这些层分开，以便它们能独立扩展。您可在不增加磁盘空间的情况下，提高查询能力，反之亦然。这种设计可提高性能，使成本与实际用量相匹配。

大规模并行处理

云数据仓库采用分布式计算架构，可将查询分解成一个个小任务，并同时在多个节点上进行处理。这种并行性意味着：即使是大型数据集上的复杂查询，系统也能快速运行。因此，团队可以扫描数十亿行，连接多个表格，并在数秒内——而非数分钟或数小时内——返回答案。

即用即付定价

您只需支付实际使用的费用。这意味着存储成本取决于系统内保存的数据量，而计算成本则反映了运行查询的次数和查询的密集程度。这种计量化即用即付的定价模式为传统依赖大规模硬件预购或长期软件授权的团队，提供了更强的财务可控性与成本可预测性。

高可用性和低维护成本

云数据仓库处理所有幕后操作：冗余、容错、备份、更新和正常运行时间。数据已存储在多个地点，以确保数据的持久性，且系统设计可自动从故障中恢复。提供商负责所有系统补丁、硬件故障和重启。您无需承担额外工作，即可确保企业基础设施的可靠性。

内置安全性

企业级加密、细粒度访问控制、审计日志和合规工具均为标准配置。团队无需自行构建安全层，即可控制用户所看内容、跟踪数据的使用情况并满足监管要求。

易于集成应用

云仓库提供标准接口，可插入商业智能平台、分析工具、笔记本和内部应用程序。它们专为跨团队共享而设计，具备工作负载隔离和资源扩展等功能，即使用量增加也能确保稳定性能。