8、亚马逊 Redshift 数据模型搭建与数据摄取全攻略

亚马逊 Redshift 数据模型搭建与数据摄取全攻略

1. 数据管理策略选择

在当今数字化时代，企业会不断收集和生成大量数据，这些数据来源广泛，如用户交互、传感器读数和社交媒体活动等。有效地管理这些数据对于企业获取洞察和做出明智的业务决策至关重要。而选择合适的数据管理策略是关键挑战之一，常见的有数据湖优先策略和数据仓库优先策略。

1.1 数据湖优先策略

数据湖优先策略是创建一个集中式存储库，用于存储所有原始数据，无论其结构或格式如何。这个数据湖通常构建在可扩展的存储平台上，如 Amazon S3，旨在处理大量数据。数据以原始形式被摄取到数据湖中，数据科学家、分析师和其他利益相关者可以使用各种数据处理和分析工具从数据中提取洞察。
- 优点 ：
- 灵活性和可扩展性高，企业可以轻松摄取新的数据源，数据湖能够扩展以处理大量数据。
- 以未转换的格式维护原始数据，可获得更准确的洞察，并保留数据的完整性和数据谱系。
- 缺点 ：
- 数据管理和治理难度大，需要在存储桶中组织和维护文件，并进行适当的分区以提高性能。
- 数据科学家和分析师在提取洞察之前，可能需要花费大量时间和资源来准备数据。

1.2 数据仓库优先策略

数据仓库优先策略是创建一个集中式数据库，该数据库针对查询和报告进行了优化。数据从各种来源提取，转换以适应预定义的模式，然后加载到数据仓库中。数据科学家、分析师和其他利益相关者可以使用 SQL 或其他查询语言从数据中提取洞察。当主要关注分析和商业智能（BI）时，通常会优先选择这种方法，并且这个中央