邏輯數據倉儲是什麼？

邏輯數據倉儲(LDW) 是一種數據管理架構，在傳統的數據倉庫之上再多一層架構，可以存取多個不同的數據來源，再向使用者顯示為一個「邏輯」數據來源。它本質上是一種分析數據架構，可以同時改善傳統數據來源（數據庫、企業數據倉儲和數據湖等）和其他數據來源（應用程式、大數據檔案、Web 服務和雲端），以滿足每種分析使用案例的需求。這個術語是在 2009 年創造的，隨著數據複雜性成為許多公司日益嚴重的問題，這術語在市場上也越來越受關注。

邏輯數據倉儲被稱為下一代數據倉庫，能夠滿足公司不斷增長的數據管理需求。結合整個企業的多個引擎和各種數據來源，邏輯數據倉儲元件可以用邏輯形式、非實體地組合在一處。現在的 LDW 已經發展到能夠支援當今各種可用的數據來源、數據平台和業務使用案例。幫助機構進行數位化改造，啟用即時串流分析，並透過更智慧和數據導向的決策來最佳化營運。

邏輯數據倉儲有什麼好處？

滿足不斷變化的數據需求

邏輯數據倉儲方法讓公司能夠滿足不斷變化的數據需求，同時繼續享有實體方法（例如數據倉庫、數據市集、沙盒和數據湖等）的現有投資效益。做為一種多引擎方法，邏輯數據倉儲可以滿足企業所有不同的分析需求。值得注意的是，這些不同的元件（企業數據倉庫、數據湖和數據市集等）並不相互排斥，實際上它們可以在策略數據管理方法中彼此補強。以企業數據倉庫 (EDW) 為例，它並沒有消失，在管理企業數據方面仍然很有用，只是現在整體格局更大，成為邏輯數據倉儲的一部分而已。

邏輯數據倉儲可確保您的分析策略敏捷且靈活，能夠滿足新的數據需求。無論未來市場如何變化，它都可以提防您的團隊被困鎖在一種技術或方法上，這點可以呼應前面提到的不同元件互補設計。公司可以決定要將哪些元件用於不同的數據管理任務，以滿足本身的業務需求。隨著業務增長和新數據產生，數據虛擬化層可以在不中斷任何現有程序的情況下，合併納入這些新的數據來源。

現代化您的數據方法

公司可以透過邏輯數據倉儲，為所有不同的數據類型、技術、使用者和使用案例，部署一個通用分析數據管理架構，來實現數據方法和分析架構的現代化。公司更能透過邏輯數據倉儲，輕鬆整合各種來源的所有數據，以回答業務相關問題、分析過去績效，並預測未來結果。此外，LDW 還可以幫助企業隨著業務增長而擴展其數據管理策略，從目前數據開始，隨著優先順序的變化來輕鬆增加或更改設計，這種動態方法是任何現代化數據管理解決方案的關鍵。

賦予數據消費者權力

LDW 方法使數據變得更易於尋找和理解，因此能幫助各種技能等級的使用者。邏輯數據倉儲透過將所有數據來源（包括串流來源）整合到一個全面性的「邏輯」來源中，而能提高所有使用者的生產力。這允許跨整個組織共享數據存取，並允許不同的業務團隊進行自己的分析。企業也能反過來根據每個部門和團隊對企業數據的一致理解，而做出更好的決策。

隨著可用數據的種類越來越多，邏輯數據倉儲自建立以來也隨之日益重要。它提供一種技術或工具，來收集和整合機構的所有數據（包括歷史數據），並可執行單一系統無法單獨完成的統整分析。LDW 讓許多不同的數據消費者能夠使用可信且可重複執行的數據服務，而將機構數據的存取民主化，允許員工進行自助分析，同時確保業務所用的數據維持一致且準確。

邏輯數據倉儲的共通特色

邏輯數據倉儲自 2009 年以來發展至今，其基本目的沒有改變，但重要特色已經增長許多，以適應企業需求，因此現今的 LDW 工具通常包括以下特色：

• 通過單一介面存取應用程式
• 企業現有的數據倉庫仍然存在
• 包含一或多個數據湖做為儲存庫
• 使用作業數據儲存區 (ODS)
• 確保與數據市集一致
• 設有中介數據和治理政策

邏輯數據倉儲使用案例

幾乎所有企業或行業都可以藉由連接其所有數據，並允許跨整個機構存取數據來改善分析和決策而受益，以下是一些 LDW 應用的使用案例：

• 風險管理
• 關鍵績效指標監測
• 物聯網邊緣分析
• 預測分析
• 數據探勘
• 自助分析