确保弹性并专注于基于数据驱动的商业模式的创新收益和增长机会将代表一种竞争优势。科技本身并不是解决上述问题的目的，而是应对银行业挑战和机遇的重要催化剂和载体。
我们的贡献
作为一家富有创意且可靠的银行服务提供商，我们作为合作伙伴承担责任并为您提供支持。我们的解决方案是技术、专业知识和方法的结合，可创造个性化的客户体验。您可以在我们的网站上了解有关我们的福利和服务的更多信息。
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图片 Nehir Safak-Turhan在计算机出现之前，公司依靠分类账、库存清单、大量的直觉和其他有限的手动方法来收集和分析其指标。然而，在 20 世纪 80 年代末，数据仓库的概念出现了，主要用于创建静态报告。随着数据仓库的引入，公司开始根据数据而不是直觉做出决策。
随着技术的不断发展，企业的数字化进程也在加速。然而，这也给数据分析领域带来了新的挑战。众所周知的三个 V——Volume（数据量）、Velocity（速度）和 Veracity（数据质量）——对于大数据一词的定义至关重要。大数据对已建立的传统关系数据仓库架构提出了重大挑战，公司现在不仅要分析结构化表，还要分析半结构化和非结构化数据，这催生了数据湖的概念。
由于这些新挑战，业务分析系统的架构和概念已经发生了变化。在这篇博文的第一部分中，我们将介绍它的发展、创建的原因以及它解决的问题。
数据仓库
让我们想象一下我们需要转向数据驱动的解决方案的情况。我们已经有不同的销售、生产、供应链等系统。现在您可能想知道：为什么我不能直接访问生产数据库（例如我们的销售数据库）并基于该数据库创建报告？尽管此方法可行，但请考虑以下场景。也许您需要比较多个系统的数据，而不仅仅是销售系统。或者您想要分析生产系统中存储时间不超过（例如 30 天）的历史数据。此类场景的清单很长。这就是数据仓库发挥作用的地方。数据仓库可以定义如下：
数据仓库是存储来自各种来源的数据以用于历史和趋势报告的存储库。