数据仓库是什么？数据仓库和BI有什么区别？

BI和数据仓库这两个词经常一起出现所以很多人第一反应就是它们是不是差不多或者干脆就是一回事。在企业项目里更是各种说法混在一起做BI、建数据仓库、搭报表平台……听多了谁不晕但从实际项目经验来看BI和数据仓库真不是一个概念。它们关系很近经常一起建设但分工完全不同解决的问题也不一样。如果一开始就没搞清楚后面再去看企业为什么要做数据整合、为什么分析项目总是拖慢就很容易一头雾水。这篇文章我就一次性讲清楚这两个概念。开始之前给大家分享一份数据仓库建设解决方案里面有数仓建设从需求梳理、建设规范、维度建模到硬件配置的全流程能帮你在实际项目里把BI和数据仓库配合得当避开数据混乱和效率低下的坑。有需要的小伙伴自取https://s.fanruan.com/7igmg复制到浏览器一、先说结论简单来说数据仓库是用来准备数据的BI是用来使用数据的。说白了数据仓库更偏底层负责把企业里分散、杂乱的数据收集起来整理好统一好变成适合分析的数据。BI更偏上层负责把这些数据拿来做报表、做分析、做展示最终给管理层、业务人员和分析人员使用。所以它们的区别不在于谁更高级也不在于谁能替代谁而在于它们处在数据链路里的不同位置。1.什么是数据仓库很多人一听到这个词会觉得它就是一个专门存数据的地方。这个理解不能说全错但不够准确。因为企业里本来就有很多数据库为什么还要专门建数据仓库问题就在这里。企业日常运营会产生大量数据这些数据散落在不同系统里。比如销售在CRM系统订单在ERP系统库存有库存系统财务有财务系统线上业务可能还会有电商平台、APP后台、日志系统。除此之外不同系统背后还可能对应不同的数据库类型比如MySQL、MongoDB甚至还有Excel文件和接口数据。问题来了这些数据虽然都存在但往往不适合直接拿来分析。原因很简单。第一它们分散。第二结构不统一。第三业务口径经常不一致。第四业务库本身主要服务日常交易不是专门为分析设计的。你如果直接拿这些源头数据做分析不仅麻烦而且很容易出错。这时候数据仓库的作用就出来了。数据仓库就是把企业多个来源的数据抽取出来经过清洗、转换、整合之后按照分析主题重新组织起来形成一个相对统一、稳定、适合分析的数据环境。比如围绕销售、客户、产品、财务、库存这些主题整理成一套可分析的数据体系。之前我们团队有一个客户的销售和库存数据散在各门店和总部系统格式差别挺大我们是用数据集合工具FineDataLink快速把数据抽出来的然后统一清洗转换最后整合到数据仓库。我一直强调数据仓库不是单纯存数据而是为了分析和决策提前把数据准备好。2.什么是BIBI通常翻译成商业智能。这个词本身范围比较大所以很多人越看越迷糊。因为有时候大家说BI指的是一整套数据分析方案有时候说BI又是在说一个报表分析工具。所以如果不先把语境分清很容易混。从完整体系来看BI覆盖的是从数据处理到数据分析再到结果展现的一整套能力。里面可能会包括数据抽取、数据清洗、数据建模、OLAP分析、数据挖掘、可视化报表等环节。但在大多数企业实际使用中BI更常被理解为数据分析和报表展示这一层。比如经营分析看板、管理驾驶舱、多维分析报表、自助分析平台通常都属于BI的应用范围。所以如果用最简单的话来说BI关注的是如何让人看懂数据、分析数据、利用数据。也就是说BI更靠近业务使用端。3.两者区别到底在哪看到这里其实可以进一步总结了。数据仓库解决的是数据从哪里来、怎么整合、怎么统一、怎么沉淀的问题。BI解决的是数据怎么分析、怎么展示、怎么支持管理决策的问题。前者偏后台后者偏前台。前者偏建设后者偏应用。前者面对的是数据开发、数据治理、模型管理这类工作后者面对的是报表查看、指标分析、经营监控、辅助决策这类需求。所以BI不是数据仓库数据仓库也不是BI。但是反过来说没有数据仓库这类底层数据基础BI的效果往往会大打折扣没有BI这样的分析和展示手段数据仓库的价值也不容易被真正看见。这就是为什么在企业项目里它们常常一起出现。二、为何很多企业总把它们放一起因为在真实项目中企业做数据分析通常不会只做其中一部分。如果只有BI没有底层整理过的数据那报表很可能只是把多个业务系统的数据临时拼起来看起来能用实际口径很乱稳定性也差。今天能出一个表明天要改分析维度可能就得重来。如果只有数据仓库没有BI应用那数据只是躺在那里。数据团队做了很多工作但业务部门看不到结果管理层也感受不到价值最后很容易变成建设了很多应用却跟不上。所以传统企业里比较典型的模式就是数据仓库加BI一起建设。一个负责把数据准备好一个负责把分析做出来。这其实是很合理的分工。三、企业真正痛点在哪讲概念不难真正难的是落地。我用过来人的经验告诉你企业在做这件事的时候最头疼的往往不是不知道要做什么而是知道要做却很难做顺。最常见的问题就是数据太散。一个企业发展到一定阶段系统会越来越多数据源也越来越复杂。早期可能大家还能靠Excel手工汇总或者直接从数据库拉数做分析但业务一旦扩大这种方式很快就会失效。因为数据不仅多而且变化快。第二个问题是口径不统一。比如同样是销售额销售部门有销售部门的算法财务部门有财务部门的口径运营部门又可能只看某一类订单。最后开会时大家拿着各自的数字讨论谁都觉得自己没错。你说这种情况下管理层该信谁第三个问题是需求变化太频繁。业务分析不是一次性工作。今天想看月度销售明天想按区域拆后天又想加上客户层级和产品结构。如果底层数据准备得不够规范每改一次需求都要重新处理一次数据响应速度自然会很慢。第四个问题是传统链路太长。以前很多企业做BI项目数据仓库、ETL、分析模型、报表平台都是分开的不同产品不同团队负责。一个报表改动看起来只是前台加个字段背后可能要改采集、改清洗、改模型、改报表来回沟通非常耗时。一个简单需求拖上几周甚至一两个月并不夸张。四、企业需要的不只是报表系统这也是为什么我一直强调企业做数据分析不能只盯着BI界面好不好看也不能只想着先把看板搭出来。如果底层数据没有打通没有经过清洗和整合没有统一口径那前端再漂亮也只是把混乱的数据展示得更清楚一点而已。这个话虽然直接但基本就是事实。平时我们团队都是用FineDataLink对原始脏数据进行清洗、转换和脱敏它还能依靠CDC技术实时同步数据避免不同系统间出现版本不匹配的问题。处理好后的数据还能直接生成API方便业务系统快速调用确保数据从源头上规范统一。这个工具的链接我放在这建议你们都去上手体验一下​​​​​​​https://s.fanruan.com/tx4dw复制到浏览器真正有价值的数据分析背后一定有一整套数据准备过程。数据要能接入能整合能转换能沉淀最后才能稳定支撑分析。从这个角度看数据仓库和BI并不是对立关系而是一前一后、相互配合的关系。前面做不好后面就很难真正做好。五、写在最后如果你只想记住一句话那我建议你记这个数据仓库负责把数据准备好BI负责把数据用起来。数据仓库偏底层重点是整合、清洗、建模和沉淀数据BI偏上层重点是分析、展示和辅助决策。它们不是一回事但常常一起建设因为企业要想真正把数据价值发挥出来既需要可靠的数据底座也需要高效的分析出口。简单来说数据分析这件事绝不是只做几个报表那么简单。报表只是结果真正决定结果质量的是前面那整条数据处理链路。这也是为什么很多企业看起来是在做BI实际上真正下功夫的地方往往是在BI之前。一键get文中同款数据仓库搭建工具​​​​​​​https://s.fanruan.com/tx4dw复制到浏览器