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雷达卡
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其实在数据分析工作中，数据处理所用的时间占据数据分析工作所用时间的七成以上，看到这个比例相信大家会大吃一惊。由此我们可以看出，数据处理是一个十分重要的工作，，其目的就是为了提高分析效率和质量，所以说使用数据仓库进行数据分析是一个很好的选择，那么到底怎么用数据仓库优化数据分析呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。
那么什么是数据仓库呢？其实数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。那数据分析又是干什么的呢？数据分析的作用就是基于业务需求，结合历史数据，利用相关统计学方法和某些数据挖掘工具对数据进行整合、分析，并形成一套最终解决某个业务场景的方案就是数据分析的过程。其中数据分析工作的流程就就是业务理解，数据理解，数据准备，建模，评估，部署。为什么这么做呢？这是因为数据分析对数据的质量和格式要求比较高，所以说对数据的理解也必须非常深刻，使得数据契合业务需求也要一定的过程，这样，根据我们的经验，在整个数据分析流程中，用于数据处理的时间往往要占据70%以上。因此，如何高效、快速地进行数据理解和处理，往往决定了数据分析项目的进度和质量。而数据仓库具有集成、稳定、高质量等特点，基于数据仓库为数据分析提供数据，往往能够更加保证数据质量和数据完整性。利用数据仓库进行数据分析无疑能够给我们的工作带来很大便利。
那么具体怎么操作才能够实现上述的结果呢？我们首先需要了解数据仓库的优势，数据仓库需要从三个方面提升数据分析效率。第一就是数据理解，第二就是数据质量，第三就是数据跨系统关联。
那么什么是数据理解呢？我们在前面说了，数据仓库是面向主题的，所以其自身与业务结合就相对紧密和完善，更方便数据分析师基于数据理解业务。一般来说，整个数据仓库被分为十大主题，而金融行业所有的数据、业务都会被这十大主题涵盖。当我们需要找某个信用卡账户信息时，就需要我们去协议主题，需要某次存款交易信息时就去探寻事件主题，需要某个理财产品相关信息就挖掘产品主题，用这样的方式，我们就会发现十大主题将整个金融行业的数据划分得非常清晰，我们需要做的就是拿到业务需求，理解数据仓库的模型，数据理解也就变得十分简单了。
在这篇文章中我们给大家介绍了数据分析工作中使用数据仓库优化数据分析工作的内容，具体给大家介绍了数据仓库的概念以及数据仓库的优势。当然，由于篇幅原因我们只给大家介绍了数据仓库一部分的内容，我们会在后面的文章中继续为大家介绍数据质量和数据跨系统关联的知识。
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