云数据仓库(DW)使组织能够跨云服务器存储大量数据，并从世界任何地方访问它们——即使资源有限。在此定义中详细了解云仓库的功能和顶级供应商。

云数据仓库是由云服务提供商管理并托管在云中的信息中央存储库。云数据仓库从多个来源检索数据并以系统的方式存储。DW主要是为商业智能(BI)目的而构建的，以帮助组织根据数据分析做出明智的业务决策。与传统的本地数据仓库相比，云数据仓库提供了更大的灵活性和可靠性，因为企业可以扩展以满足最终用户不断变化的需求。

云数据仓库部署云的计算能力和存储空间，以整合来自不同来源的历史和当前企业数据。这种整合有助于企业执行分析查询和报告。数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。来源可能包括营销或销售平台、CRM工具、物联网(IoT)设备和销售点(POS)交易。

云数据仓库的其他主要功能包括：

灵活的SQL查询

大规模并行处理(MPP)

与ETL和ELT的数据集成

数据质量和清理工具

BI集成

列式数据存储

数据存储和容量管理

自动数据备份和加密

合规工具

云数据仓库与传统数据仓库?

传统或本地数据仓库需要物理位置以及硬件、服务器机房和技术人员才能运行。随着大多数运营和关系数据已经迁移到云端，越来越多的最终用户正在将他们的数据仓库迁移到云端，以实现高速、低成本的数据处理和轻松的业务可扩展性。传统的DW不够灵活，无法扩展、处理原始数据和满足用户不断变化的需求。

传统/本地DW

没有硬件成本。基于云存储需求的按需付费模式。

初始设置成本。硬件、人力、维修和维护成本。

易于放大或缩小。

云提供商确保数据安全。

更多的数据控制潜力，但需要熟练的员工来保护它。

大多数云提供商确保超过99%的正常运行时间。

取决于硬件和IT人员的效率。

在遵守法规的同时跨云移动敏感数据的风险。

通过更好的治理和法规遵从性，更好地控制数据。

使用云数据仓库有什么好处？

云数据仓库通过从各种来源生成有价值的分析，使组织能够更好地了解客户的旅程。通过结合数据仓库的力量和云的灵活性，企业可以获得竞争优势。?

以下是云数据仓库提供的一些好处的列表：

轻松的数据管理：组织可以将数据存储、管理和安全的麻烦留给云提供商，从而专注于其核心业务和增长战略。

更好的可扩展性：借助云的弹性，企业可以根据客户波动的需求扩展或减少容量。

成本效益：用户可以避免与硬件、服务器机房、人力、维护、升级、开销和安装相关的成本。

使用ML和AI更快地洞察：通过利用机器学习(ML)和人工智能(AI)的力量，组织可以执行预测分析以做出更明智的业务决策。

高速和高性能：云数据仓库具有高处理能力和正常运行时间，可以处理各种数据流并执行高速查询。

选择正确的云数据仓库取决于几个因素，例如业务可扩展性需求、预算限制、可用集成以及速度和安全要求。让我们看看几个顶级解决方案的特性、优缺点：

GoogleBigQuery是一个无服务器的多云数据仓库，可在几秒钟内处理TB级的查询。它还通过机器学习和商业智能等功能提供有用的分析。?

BigQuery与多种BI工具集成，例如GoogleDataStudio、Looker、Tableau、MicrosoftPowerBI和Kubernetes。GoogleCloud的安全最佳做法以及身份和访问管理(IAM)也是支持数据安全的解决方案的因素。

不利的一面是，GoogleBigQuery提供有限的自定义功能，并且随着添加更多查询而增加成本。理解用户界面和SQL语法还有一个陡峭的学习曲线。

AmazonRedshift由AmazonWebService(AWS)托管，是一个完全托管的PB级数据仓库，它使用SQL分析结构化、半结构化和非结构化数据。对于已经在使用AWS的企业来说，这是一个理想的解决方案，尤其是在他们需要大规模并行处理能力的情况下。任何了解PostgreSQL的人都可以轻松开始使用Redshift。

与BigQuery不同，Redshift不是无服务器、多云或100%托管的解决方案。此外，学习曲线陡峭，更快的查询处理成本很高。一些用户还面临数据库优化、集成和工作负载管理(WLM)的问题。

Snowflake与Azure、AWS和GoogleCloudPlatform(GCP)等主要公共云提供商集成。它允许计算和存储资源的独立扩展，因此客户可以根据自己的需求付费。凭借其独特的多集群架构，Snowflake可以同时管理来自不同虚拟仓库的查询，而不会影响处理速度。雪花对于大型数据集来说可能很昂贵。此外，用户界面有时被认为很笨重，并且与第三方工具的集成可能很困难。