使用数据仓库的整个想法是为业务用户提供有价值的见解。有许多数据仓库用例可以为您的业务增加价值，例如：
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通过分析大量客户数据了解消费者行为
利用不同大型数据库中的信息进行市场研究
分析销售模式以更好地了解不同产品组的客户
无论行业如何，每家公司都可以利用数据仓库解决方案进行深入分析和报告。
例如，金融机构可以整合报 萨尔瓦多电话号码数据 告并改善数据访问，以便做出更好的决策。同样，医院可以分析医疗保健数据，以提高护理质量和运营效率。
在为您的组织选择企业数据仓库解决方案之前，进行研究至关重要。
云端与本地数据仓库
在寻找市场上最好的数据仓库解决方案时，您会遇到一个重要问题：您应该选择本地还是基于云的数据仓库解决方案？ 两种方法各有利弊，适合不同的用例。
本地解决方案位于您的本地网络上。您可以控制存储库的各个方面，但需要大量投资来购买所有硬件，以及组建一支 IT 专业人员团队来管理系统。
另一方面，云数据仓库解决方案完全在线，不需要任何物理基础设施。与本地解决方案相比，云解决方案更易于部署、易于扩展且成本更低。
流行的基于云的数据仓库解决方案的示例有 Microsoft Azure SQL 数据仓库、AWS Redshift、Snowflake 和 Google BigQuery。
本地数据仓库提供更好的控制，缓解对网络延迟的担忧，并使数据治理更容易实现。制定了严格数据安全政策的组织可能更喜欢本地基础设施。