数据仓库是一个集中化系统，可提取整个组织的结构化数据、使该数据规范化，并将其用于报告和分析。如果您的分析堆栈零散化（比如，不同的团队查询不同的系统得到不同的数字），数据仓库可帮助您创造出更为统一的共享视图。这种对齐的意义不仅在于报告，更深远的在于：在 2025 年的一项研究中，接受调查的 CEO 中有 68% 表示集成的全企业级数据架构对于跨职能部门协作至关重要。

在下面，我们探讨数据仓库与数据库及数据湖的区别、从获取至查询这种数据管道的运作机制以及在将支付数据引入数据仓库时应考虑的因素。

要点

• 数据仓库可为组织中的每一支团队提供相同的数字依据从而开展工作，从而杜绝版本冲突。

• 基于云的数据仓库已逐渐成为团队的默认选项，原因是此类数据仓库的设置快速、可独立扩展并且无需管理基础设施。

• 通过原生集成将支付数据引入数据仓库可保持数据完整性，并限制有权限访问敏感财务信息的供应商数量。

什么是数据仓库？

数据仓库是一个可以帮助分析和报告的集中式数据整理系统。其从您的整个业务处（例如销售、财务、产品和营销）提取数据，并将此规范化，将其转变为一致性格式，使其成为可供查询、生成管理平台和分析长期趋势等的内容。

数据仓库与数据库、数据湖或数据集市的区别是什么？

尽管这些术语听起来大同小异，但却是在描述截然不同的事物。每一个都被建立以完成特定任务；如被应用于其他任务，效果往往不佳。

以下是各种数据工具实际运作的方式：

• 数据库：旨在处置交易（例如记录新订单和更新地址等事务）的 PostgreSQL 或 MySQL 等数据库系统。针对它们运行复杂收入报告可能会降低应用运行速度。

• 数据湖：数据湖规模化存储未经处理的原始数据（或非结构化，或半结构化）（例如日志、事件流、未处理应用编程接口 [API] 的有效载荷），并且没有预先施加架构。尽管其成本很低廉且极其灵活，但其存储下的数据除非予以标准化并且经清洗，否则用于报告时并没有什么用。

• 数据集市：数据集市是因特定团队所需而设的缩小版数据仓库。由于具这种针对性的缘故，它们在广度上并不普遍适用。

• 数据仓库：数据仓库将源自于组织不同渠道的结构化数据整合到了一起。其设定本意应是宽广到了足以服务于组织全盘从而为全团提供一样的回答。

数据仓库如何运行？

数据仓库接收数据、将数据结构化，并提供对查询的响应。每个阶段都对您的分析有影响。

其运作机制如下：

• 获取：来自源系统的数据通过 ETL（提取、转换、加载）或 ELT（提取、加载、转换）管道进入数据仓库。ETL 在加载数据之前会转换数据，而 ELT 则加载原始数据并在数据仓库内转换数据。由于首先加载数据意味着您在后续转换逻辑改变时不会丢失原始数据，现代 云数据仓库 让 ELT 变得更为普及。此类管道有许多是按计划（例如，每小时一次、每几小时一次或每天一次）同步的，这也意味着数据仓库数据可能会略微滞后于现实情况。

• 建模：获取的原始数据被成型为供分析师使用的形式，这通常通过星型模型或雪花型模型实现。使用星型模型时，中心事实表（例如订单表）连接多个维度表（例如客户、产品和日期）。分析团队往往使用星型模型，因为通过标准结构化查询语言 (SQL) 查询更为容易。

• 查询：对数据仓库运行 SQL。分析师可直接写入该 SQL，或由 Looker、Tableau 或 Mode 等商业智能 (BI) 工具生成该 SQL。通过查询，可生成管理平台、报告或专门的分析。

数据仓库如何对业务分析有所帮助？

数据仓库有着诸多实践方面的助益。其中有很多助益是得益于数据仓库对存储及整合整个企业信息的支撑。

以下是其可提供的内容：

• 跨团队具有一致的指标：当每一个团队都在查询数据仓库而不是其自身系统之时，便会得出相同的答案。原本可能耗费于标准化数据的这种时间与精力将被节省下来。

• 历史分析：业务数据库通常会被裁剪或优化，这就使得长期趋势分析变得很难。而数据仓库会保留可追溯至多年前且干净的历史记录，从而能够让您分析同期群行为、季节性规律以及复合式增长。

• BI 工具兼容性：旨在查询数据仓库的现代 BI 工具。Looker 或 Tableau 等系统是为了与数据仓库连接而非与生产级数据库连接的系统。

• 分析工程支持：data build tool (dbt) 等工具位于数据仓库之上，团队可借助其管理包含版本控制、测试和文档等内容的数据转换。之所以此类工作流成为可能，原因就在于数据仓库可提供稳定的构建基础查询层。

• AI 及其它机器学习的随时可用性：根据自身业务数据训练出好的模型，需要有存在于同一位置处的整洁、结构化的长期数据。数据仓库便提供了这一位置处。

都有哪种类型的数据仓库？

数据仓库可是在本地，或是基于云的。本地仓库在属于贵商家及其管理的硬件处运行。一些大公司之所以选择这一策略，是因为其可应对大规模量抑或合规要求严苛的工作负载。其他团队，常常选择云端数据仓库往往出于十分实际性原因。

以下是各种云端数据仓库可提供的内容：

• 独立扩展：存储与计算均可分开扩展，即：意味着对于顶峰期负载不会让您因之提供过于量大的硬件供应。

• 外部型基础设施管理：因您不持有服务器缘故，贵工程研发型队伍无需去进行维护之举。

• 按用量计费：云数据仓库计价体系会依据实际的 用量 追踪而非依固定的硬件容量追踪。对于工作负荷总是变化的队伍而言，这点便会使计费容易去对接起其需求来，且减少之前去应付使用量暴涨时期从而得供给好设施的必然要求了。

• 快速的设置：几日就可以架设一个云仓库，反观若是弄个本地型版本也许得需要好几个月的时间。

支付服务商在数据仓库设置中发挥什么作用？

如果您通过外部服务商处理支付，那么您将需要想办法将这些数据引入您的数据仓库。但是，通过第三方供应商同步支付数据会带来风险，因为这需要与另一家供应商共享敏感的财务数据，并在您的数据基础设施中引入另一个依赖项。

Stripe Data Pipeline 可解决两难之境：

• 直接的数据仓库同步：直接将您的 Stripe 数据发送至您的数据仓库或云存储，而无需涉及第三方 ETL 管道。第三方 ETL 连接器要求您与它们共享 API 凭证，并授权其访问您的交易数据。原生集成可将数据留存在您掌控的基础设施范围内。

• 数据完整性：同步涵盖 Stripe 对象以及预制财务报告和精选数据集，从而加速报告和分析。第三方 ETL 连接器无法同步所有这些数据源。