数据仓库
2023-11-09 21:58
大数据
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数据仓库 数据仓库是一个用于集成、存储和分析企业数据的中心化存储系统。它的设计目标是支持企业决策制定和分析活动。以下是有关数据仓库的一些关键概念： 定义： 数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。 主题导向（Subject-Oriented）： 数据仓库的设计以业务主题为导向，而不是以业务过程为导向。主题通常反映了企业的关键业务领域，如销售、客户、库存等。 集成性（Integrated）： 数据仓库集成了来自不同业务系统和数据源的数据，确保数据一致性和准确性。这有助于消除数据孤岛问题，使得企业可以从一个统一的数据源中进行分析。 时间变化性（Time-Variant）： 数据仓库存储的数据通常包含历史信息，以便分析业务数据的变化趋势和历史发展。这允许用户进行时间序列分析和趋势预测。 非易失性（Non-Volatile）： 数据仓库中的数据是非易失性的，即一旦存储，就不容易修改或删除。这有助于保留历史数据，并确保数据的可靠性和一致性。 OLAP（联机分析处理）： 数据仓库通常与OLAP系统一起使用，以便用户可以执行多维分析。OLAP提供了对数据的灵活、交互式的分析能力，支持切片、切块、旋转等操作。 ETL 过程（提取、转换、加载）： 数据仓库的数据通常通过ETL过程进行提取、转换和加载。这个过程包括从不同数据源提取数据、将数据转换为适合仓库的格式，并加载到数据仓库中。 星型模型和雪花模型： 星型模型和雪花模型是常见的数据仓库建模方法。星型模型包括一个中心的事实表，周围是与事实表关联的维度表。雪花模型是星型模型的扩展，其中维度表可能进一步标准化为多个关联的表。 数据挖掘： 数据仓库数据常常用于数据挖掘和分析，以发现隐藏在数据中的模式、关系和趋势，从而为企业提供更深层次的洞察。 数据质量管理： 保证数据仓库中的数据质量至关重要。数据质量管理包括数据清洗、去重、校验和监控，以确保数据的准确性和一致性。 数据仓库是企业决策支持系统中的核心组成部分，为企业提供了一个一致、综合且易于分析的数据视图。它有助于企业从历史数据中学习、预测未来趋势，并做出更明智的决策。
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