收集数据通常很简单，但用好数据可能会困难得多。一些企业可能会遇到这样的情况：管理平台互相矛盾，团队针对同一指标拉取出不同的数字，而“检查数据”意味着打开多个标签页然后早早放弃。数据仓库可以通过统一您的系统、标准化您的逻辑并为每个人提供关于当前情况的共享视图来解决这个问题。 

全球数据存储市场在 2025 年的估值为 2552.9 亿美元，预计到 2034 年将增至 9845.6 亿美元\。下面，我们将解释数据仓库解决方案的功能、工作原理，以及如何选择适合您业务的解决方案。

本文内容

• 什么是数据仓库解决方案？
  
• 数据仓库是如何运作的？
  
• 数据管道如何连接到数据仓库？
  
• 使用数据仓库的好处
  
• 传统数据仓库解决方案和云仓库解决方案之间的区别
  
• 在数据仓库中应该关注哪些功能？
  
• 什么是最佳的数据仓库解决方案？
  
• Stripe Data Pipeline 如何提供帮助
  

什么是数据仓库解决方案？

数据仓库是一个系统，它将来自整个业务（例如销售、营销、财务、产品日志）的数据汇集在一起，并以易于查询的格式进行存储。它用于提出宏观问题并获得快速、可靠的答案。

“数据仓库解决方案”一词通常是指： 

• 存储结构化历史数据的中央数据库

• 从各种来源提取、清理和加载数据的管道

• 叠加在顶部的工具，允许团队查询数据、运行报告以及可视化结果

数据仓库解决方案的目标是为您的企业提供井然有序、标准化且经过改进以便进行分析的数据一体化视图。您可以获得干净、一致、反映全貌的数据，这些数据的结构有助于您探索趋势、比较不同时期的业绩并做出基于事实的决策。

数据仓库如何运行？

数据仓库从不同系统中提取数据，对其进行清理和整理，以便进行分析。 

首先，数据仓库从整个企业收集数据——销售系统、客户关系管理 (CRM) 系统、营销平台、产品日志和电子表格。一旦进入仓库，数据将以专为快速查询而设计的结构存储。这通常意味着使用模式的关系型格式，从而更容易运行比较、发现趋势或按类别对数据进行切片。

与侧重于实时交易的业务数据库不同，数据仓库专为长期保留而构建。它们存储当前和历史数据，因此您可以回顾数月或数年，查看情况发生了哪些变化。

数据经过标准化和结构化后，团队可以使用名为结构化查询语言 (SQL) 的编程语言对其进行查询，或者在分析工具和管理平台中对其进行处理。由于数据已经过预处理，这些查询可以快速运行——即使跨越海量数据集也是如此。每个人都使用相同的干净、一致的数据源进行工作，而无需查找或对账来自不同系统的数字。

在后台，数据仓库通过管理索引、分区和元数据来维持高性能运行，并确保所有数据井然有序。

现代企业数据仓库通常在云端运行，这意味着您可以根据需要向上扩展存储或计算能力，而无需管理物理基础设施。但无论数据仓库是否使用云，核心理念都保持不变：将所有数据汇集在一起，进行清理、整理，并使其立即可用于分析。

数据管道如何关联数据仓库？

数据仓库需要源源不断的清晰、结构良好的数据才能有效运作。这就是数据管道。管道是将数据从您的系统（例如 CRM、应用、支付处理商）传输到仓库的基础设施。它们可确保您的分析反映出业务的实际情况。

管道有三项功能：

• 它从源系统中提取数据。 
  
• 它将其转换为标准化、可用的格式。 
  
• 它将其加载到仓库中。 
  

一些管道使用提取、转换和加载 (ETL) 流程，这意味着它们在数据进入仓库之前完成所有这些操作。其他管道使用提取、加载和转换 (ELT) 流程，这意味着它们首先加载原始数据，然后在仓库内部对其进行转换。正确的方法取决于您的技术栈、数据量以及您在下游需要多少灵活性。

如果没有可靠的管道，您的仓库最终可能会充满过时或不一致的数据，甚至根本没有数据。您的报告中可能会出现缺口、管理平台损坏，或者数字对不上。对于每个依赖及时、准确洞见的团队来说，管道都是必不可少的。

一些公司在内部构建管道。其他公司则使用托管服务来处理繁重的任务。例如，Stripe 提供了内置的Data Pipeline，可将付款和收入数据直接同步至您的数据仓库或云存储。通过部署该管道，企业可以获得清晰、结构化的财务数据，这些数据会自动流入其分析技术栈中。

使用数据仓库的好处

优秀的数据仓库有助于重塑整个公司的各个团队访问、解释信息并据此采取行动的方式。它可以解决从一开始就阻碍团队充分利用数据的基础性问题，并在这些问题解决后带来真正的优势。具体方式如下。

展现全貌

数据通常存在于孤岛之中。销售部门掌握着一个版本的客户活动，营销部门掌握着另一个版本，而财务部门则追踪自己的版本。拉取报告意味着在各个管理平台之间复制和粘贴，或者执行手动导出。每一个新问题都可能变成一个项目。

数据仓库将这些碎片化的数据源整合到一个集成的存储库中。团队无需拼凑各种洞见，即可在一处进行查询以获取全貌——经过清理、标准化且随时可供探索的数据。集中您的数据可让您全面了解您的业务：交易、营销活动、支持日志、产品用量和财务数据，一切都集中在一处。这意味着跨部门的可见性更高，决策的背景信息更丰富，数据缺口更少。

查询运行速度更快且具备可扩展性

生产数据库针对交易进行了微调，例如添加客户、更新订单和处理付款。如果您在此基础上运行繁重的查询，系统可能会陷入停顿。

仓库将分析工作负载转移到专为分析构建且经过精心设计可无延迟处理大型复杂查询的专用环境中。它们使用并行处理、索引和列式存储等技术来快速返回结果——甚至跨越数十亿行。这意味着团队可以运行复杂的查询、连接大型数据集或安排每日报告，而不会影响面向客户的系统。因此，当您需要报告时，您不必等待或担心导致其他系统停顿。

各团队数据口径统一

向几个团队询问关键绩效指标 (KPI) ，您可能会得到几个不同的数字，因为他们都使用了不同的逻辑。一个团队可能会过滤掉离开的用户，另一个可能会包括退款，而另一个可能会将试用转化计算为收入。

数据仓库通过在数据层强制执行单一、一致的逻辑层来解决此问题。由于数据在进入仓库之前会被清理和转换，因此它在设计上就是一致的。“活跃用户”或“月度收入”的定义在转换期间应用，而不是在转换之后，因此从产品到营销和财务的每个人都在使用相同的数据集和相同的假设。当您的指标反映出共同的理解时，您将花更少的时间辩论数据，而花更多的时间据此采取行动。

长期趋势变得易于识别

系统通常会存档或删除旧记录以保持高效。这使得很难提出长期问题，例如客户生命周期价值如何变化，不同年份的季节性是怎样的，以及随着时间的推移，流失率是在改善还是恶化。

数据仓库在设计上会保留历史记录，存储数月、数年或数十年的数据。它的结构使您可以跨时间进行比较。您可以运行同类群组分析，跟踪跨同类群组的客户行为，查看 KPI 如何逐年变化，并发现原本会被忽视的缓慢变化的模式。这就是您的团队对上周的峰值做出反应与在问题发生前发现三年趋势之间的区别。

自助服务分析变成现实

拥有结构良好的数据后，非技术团队可以自行探索，而无需等待工程或数据团队运行自定义查询。大多数仓库都可接入商业智能 (BI) 工具，提供直观的界面以过滤、切片和绘制数据图表。从受阻的报告转变为可访问的按需洞见，使企业中的更多用户能够更快地做出更明智的决策。

传统数据仓库解决方案与云仓库解决方案之间的差异

并非所有数据仓库的构建方式都相同。最大的区别在于传统的本地系统与现代基于云的平台，这一选择会影响成本、扩张性以及团队从数据中获取价值的速度。

传统数据仓库

传统数据仓库运行在公司拥有和维护的物理服务器上，通常在本地。容量由您购买的硬件固定，因此向上扩展意味着要提前根据需求购买和安装新的基础设施。这使组织能够完全控制其环境和数据，但同时带来了更高的前期成本、更长的设置时间，以及内部管理硬件、维护和安全的持续负担。

云数据仓库

云数据仓库由第三方提供商托管和管理，存储和计算通过互联网以服务的形式提供。资源按需向上或向下扩展，因此团队只需为使用的内容付费，而无需为峰值容量进行配置。这降低了前期投资、加快了部署速度，并将维护责任转移给了提供商。对于希望在不自行管理基础设施的情况下扩展分析的团队来说，云仓库是更快、更灵活的选择。

数据仓库应具备哪些特性？

最好的数据仓库使数据在整个组织内可用、可靠且易于访问。在评估解决方案时，请注意以下几点。 

与现有技术栈的数据集成

数据仓库应该能够轻松连接到您已经使用的系统，例如您的数据库、云应用、电子表格、日志以及任何生成数据的第三方平台。

评估目的：

• 适用于主要工具的内置连接器

• 支持批量和流式数据摄取

• 兼容ETL或 ELT，具体取决于您处理数据的方式

若数据入仓流程存在效率低下、稳定性差或操作繁琐等问题，将导致整个数据体系失效。

规模化的高性能处理能力

随着数据的增长，您的数据仓库应该能够跟上步伐。这意味着即使在复杂的表连接、大型数据集或许多同时在线的用户的情况下，也能保持较快的查询速度。

请留意以下几点：

• 并行处理

• 智能索引或分区

• 列式存储

• 针对频繁访问查询的内存缓存

如果数据仓库只能处理您当前的体量而在规模扩大时滞后，那么它很快就会变得毫无用处。

内置一致性和数据质量执行

理想的数据仓库应具备数据治理能力，持续维护数据的清洁度与可信度。

这就需要：

• 数据加载期间的验证

• 应用一致格式和定义的转换逻辑

• 元数据管理和血缘追踪

如果内置了高质量的数据管理功能，分析师就可以专注于分析，而不是不断进行清理。

随团队扩展的访问控制和安全性

数据仓库保存着敏感的业务数据，因此需要保护措施。

评估：

• 基于角色的访问控制（细化到表或列级别）

• 支持静态和传输中的数据加密

• 审计和活动日志

• 适用于欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)、美国《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)或其他标准（如果与您的行业相关）的合规功能

识别既能保证数据安全，又能方便营销的方法。

与分析工具兼容

数据仓库为您的管理平台、BI 工具和机器学习模型提供数据。确保您的管理平台与您的团队已经使用的工具相兼容。

一个有效的仓库应具备：

• 支持标准 SQL 

• 适用于主要 BI 工具的连接器

• 用于自定义应用或数据科学工作流的应用程序编程接口 (API) 或软件开发工具包 (SDK)

您的数据仓库应该能够融入更大的数据环境之中。 

部署灵活，易于维护

有些团队可能希望对本地基础设施进行严格控制。其他团队可能需要云的速度和灵活性。优秀的数据仓库可以兼顾两者，或者至少使各项权衡取舍一目了然。

基于云的选项通常具有以下特点： 

• 快速设置

• 扩张性

• 自动备份和补丁管理

本地设置可为您提供更多控制权，但需要更多资源。正确的选择取决于您的具体目标和优先级。 

什么是最佳的数据仓库解决方案？

一旦您知道应该关注什么，比较领先的平台就会有所帮助。以下是当今市场上一些广泛使用的数据仓库解决方案。

Snowflake

Snowflake 开创了存储和计算的分离，让您可以针对同一数据运行多个独立的“虚拟仓库”而无需重复数据，因此 ETL 作业和分析师查询不会争夺资源。它与云无关，可以在 Amazon Web Services (AWS)、Azure 和 Google Cloud Platform (GCP) 之间一致地运行，这使其成为多云组织的绝佳选择。它的并发扩展有助于在重负载下保持一致的性能。

• 优点： 它具有跨云灵活性、强大的数据共享功能以及无需太多手动调整即可保持一致的性能。

• 缺点： 随着大量计算的使用，成本可能会攀升，并且它的 Standard 版本未获准处理受 HIPAA 保护的健康数据。

它是希望单个平台在多个云中运行完全相同的团队的理想选择。

Google BigQuery

BigQuery 完全无服务器。由于 Google 会根据每个查询的复杂程度自动分配资源，因此无需配置或管理集群。这使其更容易针对不可预测的工作负载自动扩展，尽管在非常复杂的作业方面它为您提供了较少的手动控制资源分配的权限。它基于按查询付费的模型计费，对扫描的数据收费而不是计算时间收费。这对于临时分析来说是经济的，尽管高查询量可能会增加成本。

• 优点： 无需管理任何基础架构。设置快速，并且提供强大的内置机器学习工具 (BigQuery ML)。

• 缺点： 它与 Google Cloud 紧密联系，仅提供有限的跨云查询功能。

它非常适合 没有现有云承诺或已经在使用 Google Cloud 的团队。

Amazon Redshift

Redshift 是 AWS 长期的仓库，传统上需要预配置节点集群，但其较新的无服务器选项现在提供类似于 BigQuery 的自动扩展功能。它仍然保留了为需要专用、可预测资源的工作负载提供的预配置层级。它以强劲的原始执行性能而闻名；但是，它不会自动适应，并且可能需要更多自定义调整。

• 优点： 它可实现深度 AWS 集成、具有竞争力的性能和灵活的定价层级（包括高额的多年折扣）。

• 缺点： 它最适合已在 AWS 上标准化的团队，并且比 BigQuery 或 Snowflake 需要更多手动调整。

它非常适合 已经建立在 AWS 之上并希望避免添加另一个云平台的组织。

Microsoft Fabric（和 Azure Synapse）

Fabric 是 Microsoft 较新的、一体化的分析平台，定位为以 Microsoft 为中心的组织的发展方向。Synapse 对现有投资仍然重要。Fabric 是已经构建在 Microsoft 软件套件（Power BI、Azure 和 Office 365）上的团队的理想选择，而且，它与 BigQuery 一起，为政府工作负载满足联邦风险和授权管理计划 (FedRAMP) 合规提供了直接途径。

• 优点： 它提供紧密的 Microsoft 或 Power BI 集成，并拥有强大的合规覆盖。

• 缺点： 它最适合已经在 Microsoft 技术栈中投资的组织。

它非常适合 以 Microsoft 为中心的公司，尤其是在政府或受监管行业中的公司。

Databricks

Databricks 采用“湖仓一体”的方法，将数据仓库的结构与数据湖的灵活性结合起来。它旨在将湖仓一体架构、机器学习、流处理和治理集中在一个地方。与 Snowflake 一起，它是为数不多的在 AWS、Azure 和 GCP 上一致运行并具有匹配合规架构的平台之一。

• 优点： 它对 AI 或 ML 密集型工作负载非常有效，具有多云一致性，以及一体化的批处理和流式数据处理功能

• 缺点： 学习曲线更陡峭，最适合工程师密集型团队

它非常适合 需要在单个环境中进行机器学习、流处理和治理的 AI 密集型组织。

Stripe Data Pipeline 如何提供帮助

Stripe Data Pipeline允许企业轻松将 Stripe 账户数据直接同步至数据仓库或云存储提供商。Data Pipeline 能够轻松将 Stripe 数据与其他数据集结合查看。

Data Pipeline 可以帮助您：

• 大规模自动交付数据： 通过无代码方式在几分钟内完成 Data Pipeline 设置，并持续自动在 Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 及各大热门云存储解决方案中接收所有的 Stripe 数据和报告。

• 避免数据延迟和中断： 利用内置于 Stripe 的管道，免去持续的维护工作。此外，Data Pipeline 没有 API 速率限制。因此，无论您有多少数据，它都能始终保持完整和准确。

• 更快结账并获取洞见： 将您的 Stripe 数据与其他产品、客户和营销数据集中在一处，从而更快地进行收入对账，并在一处分析您的高价值细分群体、欺诈以及支付成本。此外，访问 Data Pipeline 专有的预构建扩充数据集，即可开始分析月度经常性收入、自定义欺诈规则、收入挽回表现等——无需任何复杂的财务建模。

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