[DW] 数据仓库的定义、特征、产生和发展、现状和趋势
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。
⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。
1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。
这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。
2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。
⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。
4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
这和稳定特点并不⽭盾。
三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。
⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。
传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。
数据仓库技术概述
数据仓库技术概述数据仓库技术随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，不管是利用早期的RDB、Dbase，依旧后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业差不多积存了大量的数据，这些数据信息为企业的开展提供了客瞧依据。
毫无疑咨询，在竞争剧烈的商业环境下，信息将是取胜的要害因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访咨询企业数据，才能有效地做出方案和决策。
在这种需求牵引下，形成了数据仓库〔DataWarehouse〕的新概念、新技术。
1数据仓库的概念数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速开展为根底，是解决信息技术〔IT〕在开展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中心数据仓库。
它为企业决策支持系统〔DSS〕和经理信息系统〔EIS〕提供所需的信息。
它是一种信息治理技术，为推测利润、风险分析、市场分析以及加强客户效劳与营销活动等治理决策提供支持的新技术。
数据仓库技术对大量分散、独立的数据库通过、平衡、协调和编辑后，向治理决策者提供辅助决策信息，发扬大量数据的作用和价值。
概括地讲，数据仓库是面向主题的〔Subject-Oriented〕、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时刻的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营治理中决策制订过程。
数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。
主题是一个在较高层次上将数据回类的标准，每一个主题对应一个宏瞧的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进进数据仓库之前，必须通过数据加工和集成，这是建立数据仓库的要害步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进进数据仓库后是极少或全然不修改的；数据仓库是不同时刻的数据集合，它要求数据仓库中的数据保持时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据仓库与数据集市的区别与选择
数据仓库与数据集市的区别与选择随着信息技术的发展和数据量的快速增长，企业对数据的需求也越来越高。
为了更好地利用和管理企业的数据资产，数据仓库和数据集市成为了常用的解决方案。
本文将探讨数据仓库与数据集市的区别，并给出在不同场景下的选择建议。
一、数据仓库的定义与特点数据仓库是指将企业各个业务系统产生的数据进行整合、清洗和转换，形成一个统一、集中、一致的数据存储空间。
数据仓库通常采取面向主题的建模方式，将业务数据按照主题进行组织，例如按照销售、客户、产品等主题进行存储。
数据仓库的特点包括：1. 面向主题：数据仓库关注企业的关键主题，将数据按照主题进行组织。
2. 集成的：数据仓库整合来自不同业务系统的数据，形成一张全面的数据模型。
3. 非易失的：数据仓库中的数据一般是只读的，不可修改，保证了数据的一致性和稳定性。
4. 历史的：数据仓库中保存了历史数据，可以进行时间序列分析和趋势预测。
二、数据集市的定义与特点数据集市是面向具体业务需求的数据存储和处理环境，它是数据仓库的一种延伸和扩展。
不同于数据仓库的集中式架构，数据集市通常采用分散式的架构，根据业务需求构建多个独立的数据集市。
数据集市的特点包括：1. 面向业务需求：数据集市根据不同的业务需求构建，可以为不同的部门和角色提供定制化的数据视图。
2. 高度灵活：数据集市采用分散式架构，每个集市可以独立定义数据模型和数据存储方式，实现灵活性和快速响应业务变化的能力。
3. 实时性需求：某些业务场景下，对于数据的实时性要求较高，数据集市可以针对这些需求提供实时数据。
4. 可扩展性：数据集市可以根据业务扩展的需要，灵活添加或删除数据集市，以适应业务的发展和变化。
三、数据仓库与数据集市的区别1. 架构设计：数据仓库采用集中式的架构，将各个业务系统的数据整合到一个统一的存储空间中；而数据集市采用分散式的架构，根据业务需求构建多个独立的数据集市。
2. 数据模型：数据仓库通常采用面向主题的数据建模方式，按照主题进行数据整合和存储；而数据集市根据具体的业务需求，可以采用不同的数据模型，如关系型模型、多维模型等。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据仓库的描述
数据仓库的描述数据仓库是一种技术性的建模工具，它可以为企业提供有用的信息，有助于实现组织的商业目标。
近年来，由于企业对数据分析的日益重视，数据仓库的需求也在不断增长。
这里，我将介绍数据仓库的概念、特征以及建造方法。
一、念数据仓库是一种特殊的数据库，它用于存储和管理组织的历史数据，有助于组织实现其商业目标。
它是一个集中的，统一的，完整的数据存储库，它被设计成可以满足决策支持系统的要求。
数据仓库通常包括一个大型的数据库，用于存储组织数据。
这些数据可以是历史数据、实时数据、混合数据或经过处理的数据。
它们可以从不同的数据源中提取，例如企业资源计划系统（ERP）、交易处理系统（TPS）、会计系统等。
二、特征数据仓库具有以下特点：（1）集中：数据仓库可以把企业的数据集中存放在一起，减少数据的冗余，提高数据的准确性。
（2）统一：数据仓库可以将来自不同数据源的数据统一进行分类和管理，提高数据的一致性和可比性。
（3）完整：数据仓库在存储数据时，可以把企业的所有历史数据都存储起来，从而支持更好地决策分析。
（4）可靠：数据仓库可以提供可靠和弹性的数据存储，可以不受客观环境的影响，充分保护企业数据的安全。
（5）可扩展性：数据仓库可以根据企业业务的发展情况，对数据存储进行扩容，以满足企业对数据存储的需求。
（6）可分析性：数据仓库可以支持复杂的数据分析，例如商业智能、数据挖掘和机器学习等，可以提供企业更有效的决策分析支持。
三、建造方法建造数据仓库通常需要经过以下步骤：（1）数据收集：收集并清洗企业信息，将企业的业务数据以结构化的形式存储在数据仓库中。
（2）数据整合：将企业的来自不同部门的数据进行整合，以满足数据仓库的需求。
（3）数据质量：定义数据的质量指标，对数据仓库中的数据进行检查，以确保数据的准确性。
（4）数据建模：根据组织的业务需求，使用结构化概念技术（SDT）来建模数据，以便于后续数据分析。
（5）数据应用：利用数据仓库中的数据，以及运用数据挖掘和机器学习等技术，为企业提供决策支持。
数据库与数据仓库的区别与联系
数据库与数据仓库的区别与联系在信息时代的背景下，数据处理已经成为各行各业的核心工作。
数据库和数据仓库作为两个常见的数据管理工具，在实践中有着不同的应用场景和特点。
本文将对数据库和数据仓库的区别与联系进行探讨，以帮助读者更好地理解它们的不同之处和相互关系。
一、数据库的概念和特点数据库是指为了满足用户需求而设计、构建和维护的一系列数据集合。
数据库通过数据结构与数据管理系统，实现对数据的存储、查询、更新和删除等基本操作。
其特点主要包括以下几个方面：1. 数据持久化：数据库中的数据可以长期保留，并在需要时进行读取和修改。
2. 数据共享：数据库可以实现多个用户对数据进行共享和协作，提高数据利用效率。
3. 数据一致性：数据库通过事务机制保证数据的一致性和完整性，避免数据冗余和不一致的问题。
4. 高效查询：数据库通过索引等技术快速定位和获取用户需要的数据，提高查询效率。
二、数据仓库的概念和特点数据仓库是指按照时间顺序、面向主题和集成的方式，将多个异构的数据源进行统一整合和管理的大型数据存储库。
它主要用于支持决策分析和业务智能，具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库基于企业的业务需求，以主题为中心组织和存储数据，方便用户进行专题分析和决策支持。
2. 集成统一：数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术整合来自不同来源的数据，保证数据的一致性和可信度。
3. 历史存储：数据仓库会长期保留历史数据，以支持用户对过去事务和趋势的分析和判断。
4. 复杂分析：数据仓库提供了复杂的分析功能，如数据切片、切块、钻取等，为决策提供更全面和深入的支持。
三、数据库与数据仓库的区别1. 定义和目的：数据库是为了满足用户的日常业务操作需求而设计的，而数据仓库则是为了支持决策分析和业务智能而构建的。
2. 数据类型和时效性：数据库主要存储操作性数据，如订单、库存等，具有实时性要求；数据仓库存储分析型数据，如销售趋势、市场调研等，具有较长的历史时效性。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
数仓的概念
数仓的概念一、概述数仓（Data Warehouse）是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而变化的数据集合，用于支持企业决策。
它是一个大型的数据存储库，包括历史和当前的数据，并且被设计为支持企业分析和报告。
数仓不同于传统的数据库，它更加注重数据的整合和分析。
二、数仓的特点1. 面向主题：数仓是按照业务主题进行组织的，而不是按照应用程序或者部门进行组织。
2. 集成：数仓包含了来自多个源系统的数据，并且经过了清洗、转换和整合处理。
3. 稳定性高：数仓中存储的数据是经过验证和清洗后的高质量数据，保证了数据的准确性和一致性。
4. 面向时间：数仓中存储了历史和当前的数据，方便用户进行趋势分析和历史比较。
5. 支持多种查询方式：数仓支持复杂查询和分析操作，并且能够提供多种查询方式，如OLAP、报表等。
三、数仓架构1. 数据源层：包括各种内部或外部系统中产生的原始数据源，如ERP系统、CRM系统、生产数据等。
2. 数据抽取层：将数据源层的数据进行抽取、清洗和转换，生成适合数仓存储的数据格式。
3. 数据存储层：存储经过清洗和转换后的数据，包括维度表和事实表。
4. 数据访问层：提供多种查询方式和分析工具，如OLAP分析、报表查询等。
5. 元数据管理层：管理数仓中各种对象（如表、字段、维度等）的定义信息，方便用户进行查询和分析操作。
四、数仓建设流程1. 需求分析阶段：明确企业的需求和目标，并确定数仓建设的范围和规模。
2. 设计阶段：设计数仓架构，并确定各个层次的数据模型、ETL流程以及元数据管理策略等。
3. 实施阶段：按照设计方案进行开发和实施，并对ETL流程进行测试和优化。
4. 上线运行阶段：将数仓上线并投入使用，同时对其进行监控和维护，确保其稳定性和可靠性。
五、数仓应用场景1. 企业决策支持：通过对历史数据的分析和趋势预测，帮助企业做出更加准确的决策。
2. 业务分析和监控：通过对业务数据的分析和监控，帮助企业了解业务运营情况，并及时发现问题和机会。
dw知识点总结
dw知识点总结DW概念Data Warehousing是指从多个数据源中提取、转换和加载数据，并将其存储在一个集中的数据库或存储器中的过程。
DW主要用于支持企业决策制定，通过提供一致的、集成的和易于访问的数据来支持数据分析和报告。
主要特点包括：·集成：将来自不同数据源的数据合并，以便进行分析。
·非易失性：存储的数据通常是只读的，不会被修改或删除。
·主题导向：将数据以主题为中心进行组织，而不是按照应用程序或功能。
·时间性：数据存储会追踪时间变化，使用户能够进行历史数据分析。
DW架构DW架构包括数据提取、清洗、转换和加载（ETL），存储和元数据管理等组件。
常见的DW架构包括：企业数据仓库（EDW）、数据集市和操作数据存储（ODS）。
EDW是一个主要的DW系统，用于整合企业级数据，并支持高级分析和报告。
数据集市是一个专门的DW系统，提供特定主题的数据。
ODS是一个用于操作和实时决策支持的数据存储。
这些组件共同构成了一个完整的DW系统。
数据模型数据模型是DW的核心，它描述了数据在DW系统中的组织方式。
常见的数据模型包括：·星型模式：使用一个中心的事实表，连接到多个维度表。
·雪花模式：在星型模式的基础上，维度表进一步规范化，形成多层结构。
·灵活的模式：使用多个事实表和维度表，构建更复杂的关联结构。
ETL过程ETL过程包括三个主要步骤：数据提取、数据转换和数据加载。
数据提取是从不同数据源中获取数据，数据清洗和转换是对数据进行清理、处理和规范化，数据加载是将处理过的数据加载到DW系统中。
ETL工具是用于支持ETL过程的软件，如Informatica、SSIS和DataStage等。
数据分析数据分析是DW的一个主要应用场景，包括查询和报表、数据挖掘和预测分析等。
通过数据分析，企业能够发现潜在的商业机会、识别趋势和模式，并做出更明智的决策。
常用的数据分析工具包括Tableau、QlikView、Power BI和MicroStrategy等。
数据仓库的概念
数据仓库与操作型数据库的区别
操作型数据库主要用于日常业务处理，如订单处理、库存管理等；而数据 仓库主要用于数据分析、报表生成和决策支持等。
操作型数据库通常需要快速响应和实时处理能力；而数据仓库则更注重数 据质量和完整性。
EDI的应用可以帮助企业更好地管理和利用数据资源， 提高企业的数据处理能力和数据价值，促进企业的数 字化转型和升级。
06
数据仓库的发展趋势和 挑战
大数据时代的挑战
数据量的快速增长
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，对数据存储和处 理能力提出了更高的要求。
数据多样性的增加
数据来源和类型越来越多样化， 包括结构化、半结构化和非结构 化数据，需要更灵活的数据处理 和分析方法。
数据实时性的需求
随着业务对数据处理速度的要求 提高，数据仓库需要具备实时数 据处理的能力。
数据仓库技术的发展趋势
分布式存储与计算
利用分布式技术提高数据仓库的 存储和计算能力，满足大数据时
代的需求。
内存计算技术
利用内存计算技术提高数据处理速 度，实现更快速的分析和响应。
云计算技术
通过云计算技术实现数据仓库的弹 性扩展和按需服务，降低运维成本。
数据源的质量
在选择数据源时，需要考虑数据的质量、准确性和完整性，以确保数据仓库中的数据是 可靠的。
数据清洗和转换
数据清洗
数据清洗是去除重复、无效或错误数据 的过程，以确保数据的准确性和一致性 。
VS
数据转换
数据转换是将数据从其原始格式或结构转 换为数据仓库所需格式的过程，以满足数 据仓库的设计和规范。
性能优化
随着数据的增长和变化，需要定期对数据仓 库进行性能优化，以提高查询速度和响应时 间。
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。
随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。
为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。
本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。
第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。
它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。
数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。
H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。
数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。
数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。
数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。
H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。
数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。
数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。
第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。
2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。
3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。
4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。
数据仓库的特征
数据仓库的特征1、数据仓库的数据是面向主题的与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。
什么是主题呢？首先，主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。
在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻划各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。
所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。
2、数据仓库的数据是集成的数据仓库的数据是从原有的分散的数据库数据抽取来的。
在前面的表1中我们已经看到，操作型数据与DSS分析型数据之间差别甚大。
第一，数据仓库的每一个主题所对应的源数据在原有的各分散数据库中有许多重复和不一致的地方，且来源于不同的联机系统的数据都和不同的应用逻辑捆绑在一起；第二，数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。
因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：（1）要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等。
（2）进行数据综合和计算。
数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。
3、数据仓库的数据是不可更新的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。
数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。
数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据仓库中删去。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它是企业级数据中心的核心，是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。
数据仓库的设计基于业务需求，是为支持企业决策而构建的。
它集中存储企业各个方面的数据，并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。
数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集，从而为企业决策提供最好的支持。
数据仓库具有以下基本特征：1. 面向主题：数据仓库是面向业务主题的，而不是面向应用或部门，它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。
2. 集成性：数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据，通过ETL过程，实现数据的提取、转换和加载，从而产生一个一致、标准、统一的数据集。
3. 时间可变性：数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的，它记录了数据的历史变化情况，存储了历史数据版本，方便用户进行历史数据的回溯和分析。
4. 非易失性：数据仓库中的数据是不易失的，它要求有一定的容错机制和备份策略，以保证数据的安全性和可靠性。
5. 决策支持：数据仓库是为了支持决策而构建的，它提供了各种查询、统计和分析功能，方便用户进行数据的挖掘和分析，支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。
数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。
在需求分析阶段，要明确业务目标和业务需求，确定数据仓库的主题和范围。
在数据建模阶段，要根据需求分析结果，进行数据建模和数据字典的设计，构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。
在ETL开发阶段，要开发ETL过程，进行数据提取、转换和加载。
在实现和维护阶段，要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。
在数据仓库的实现过程中，还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段，增强数据仓库的功能和应用价值。
综上所述，数据仓库是企业重要的决策支持工具，是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。
数据仓库的基本概念
本
概
…….
念
主题域的特征：独立性，完备性
编辑ppt
15
1.主题是抽象的。即在较高层次上将企业信息系统中的 数据综合、归类并进行分析利用的抽象。是对应企业中 某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
面向主题的数据组织方式：是在较高层次上对分析对象 数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各 个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联 系。 2.DM中的数据是面向主题进行组织的。
编辑ppt
13
数据仓库的基本结构（续）
４．可视化用户界面(Visualization) 可视化前端服务：需求的分析结果 显示给用 户。 前端服务的主要内容：用户指定分析主题，确 定分析粒度与维度，对DW中的主题数据进一 步汇总集成，以同步数据表、分析报告、折线 图、直方图、雷达图、圆饼图等方式将分析结 果 用户。
较低 几秒—几十分钟
念
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10
1-3 数据仓库的基本结构
操作型事物处理系统设计目的：简单检 索（少量记录的日常操作）
复杂的分析型数据仓库设计目的：复杂 查询（大量数据汇总和分类）
技术人人使用角度分：体系结构 用户使用角度分：
数据仓库的基本结构由四部分组成：
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11
数据仓库的基本结构（续）
的
（2）维层次级别的确定
基
如：地区维的级别关系是国家地区省城市四个层次。
本
注意：数据综合时，要在同一维层次上进行求和操作。
概
念
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20
第
数据立方体：
一
章
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
数
或更多个维来描述或者分类的数据。
通俗易懂了解什么是数据仓库
通俗易懂了解什么是数据仓库什么是数据仓库数据仓库（下⽂以“数仓”称），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以⾦融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。
⽤于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。
从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地⽅，只不过从数据量来说，数据仓库要⽐数据库更庞⼤。
他们最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MySQL ⽤于做联机事务处理（OLTP），例如交易事件的发⽣等；⽽数据仓库主要⽤于联机分析处理（OLAP），例如出报表等。
有些同学可能想，数据分析、出报表等⼯作也可以直接通过业务数据库完成呀，数据仓库似乎也不是必需品。
如果是简单的系统，⽐如初创时期，业务量少，⽤户和数据少，⼏台服务器和⼏个MySQL组成的系统，那确实可以实现。
但当业务越做越多，⽤户和数据量很庞⼤，出报表需要跨集群关联多个系统的数据实现的话，那数仓还是很有必要的。
如果还不能理解，先想⼏个问题如果你要的数据分别存放在很多个不同的数据库，甚⾄存在于各种⽇志⽂件中，你要如何获取这些数据？如果你从各数据源中取出了你要的数据，但是发现格式不⼀样，或者数据类型不⼀样，你要怎么规范？如果有⼀天你需要在业务系统查历史数据，但发现这些数据被修改过的，你要怎么办？如果要跨集群关联各个不同业务系统的数据，要怎么做？怎么优化查询时间？……数仓的出现，可以很好的解决上⾯这些问题。
它通过数据抽取和清洗，将各个业务系统的数据整合落地到⼀个系统（数仓），规范化数据，⽅便在出报表做决策的时候获取数据。
数仓的特点集成性数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
稳定性数仓中保存的数据是历史记录，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
动态性数仓的数据会随时间变化⽽定期更新，这⾥的定期更新不是指修改数据，⼀般是将业务系统发⽣变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。
数据仓库总结
·数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。
本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。
它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。
1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。
数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。
（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。
数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。
（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。
这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。
（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。
这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。
1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。
通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。
二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。
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数据仓库综述
一、数据的仓库的产生和发展
数据仓库的出现和发展是计算机应用到一定阶段的必然产物。
经过多年的计算机应用和市场积累，许多商业企业已保存了大量原始数据和各种业务数据，这些数据真实地反映了商业企业主体和各种业务环境的经济动态。
然而由于缺乏集中存储和管理，这些数据不能为本企业进行有效的统计、分析和评估提供帮助。
也就是说，无法将这些数据转化成企业有用的信息。
70年代出现并被广泛应用的关系型数据库技术为解决这一问题提供了强有力的工具。
从80年代中期开始，随着市场竞争的加剧，商业信息系统用户已经不满足于用计算机仅仅去管理日复一日的事务数据，他们更需要的是支持决策制定过程的信息。
80年代中后期，出现了数据仓库思想的萌芽，为数据仓库概念的最终提出和发展打下了基础。
90年代初期，W.H.Inmon在其里程碑式的著作《建立数据仓库》中提出了“数据仓库”的概念，数据仓库的研究和应用得到了广泛的关注。
这对处于激烈竞争中的商业企业，有着非同小可的现实意义。
二、国内外数据仓库的发展现状和趋势
随着各种计算机技术，如数据模型、数据库技术和应用开发技术的不断进步，数据仓库技术也不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。
IDC在1996年的一次对90年代前期进行的62个数据仓库项目的调查结果表明：进行数据仓库项目开发的公司在平均2.73年的时间内获得了平均为321%的投资回报率。
使用数据仓库所产生的巨大效益同时又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛势头向前发展：一方面，数据仓库市场需求量越来越大，每年约以400%的速度扩张；另一方面，数据仓库产品越来越成熟，生产数据仓库工具的厂家也越来越多。
数据仓库技术及市场将向以下方向发展：
1、并行化和可扩展性
为提高数据仓库的性能和可扩展能力，数据仓库已趋向并行化。
在硬件层次上，已越来越明显地采用多处理器并行结构；在数据库层次上，许多数据库厂商已推出并行产品，以适应数据仓库市场的需要。
2、集中化
数据仓库项目将越来越大，GartnerGroup预测：到2000年，约有70%的集中化信息管理将依赖于数据仓库市场。
3、数据仓库与Internet/Intranet的集成
随着Internet/Intranet技术的广泛应用和发展，数据仓库将Internet/Intranet进行很好的集成，即前台是Web服务器，后台是数据仓库系统。
4、数据挖掘工具的成熟和广泛使用
数据挖掘工具和人工智能代理将是以后5年推动决策支持演变过程的主要力量。
5、通用数据库
数据仓库将支持多媒体、支持结构化和非结构化数据，即向通用数据库发展，具有面向对象的能力。
6、数据仓库打包应用
数据仓库将集成一些工具和应用，打包推向用户。
二、数据仓库的定义
数据仓库不是数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。
公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合。
”
三、数据仓库的特征
1、数据仓库的数据是面向主题的
与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。
什么是主题呢？首先，主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。
在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻划各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。
所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有
更高的数据抽象级别。
2、数据仓库的数据是集成的
数据仓库的数据是从原有的分散的数据库数据抽取来的。
在前面的表1中我们已经看到，操作型数据与DSS分析型数据之间差别甚大。
第一，数据仓库的每一个主题所对应的源数据在原有的各分散数据库中有许多重复和不一致的地方，且来源于不同的联机系统的数据都和不同的应用逻辑捆绑在一起；第二，数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。
因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：
（1）要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等。
（2）进行数据综合和计算。
数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。
3、数据仓库的数据是不可更新的
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。
数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。
数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据仓库中删去。
因为数据仓库只进行数据查询操作，所以数据仓库管理系统相比数据库管理系统而言要简单得多。
数据库管理
系统中许多技术难点，如完整性保护、并发控制等等，在数据仓库的管理中几乎可以省去。
但是由于数据仓库的查询数据量往往很大，所以就对数据查询提出了更高的要求，它要求采用各种复杂的索引技术；同时由于数据仓库面向的是商业企业的高层管理者，他们会对数据查询的界面友好性和数据表示提出更高的要求。
4、数据仓库的数据是随时间不断变化的
数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的，也就是说，数据仓库的用户进行分析处理时是不进行数据更新操作的。
但并不是说，在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中，所有的数据仓库数据都是永远不变的。
数据仓库的数据是随时间的变化而不断变化的，这是数据仓库数据的第四个特征。
这一
特征表现在以下3方面：
（1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。
数据仓库系统必须不断捕捉OLTP数据库中变化的数据，追加到数据仓库中去，也就是要不断地生成OLTP数据库的快照，经统一集成后增加到数据仓库中去；但对于确实不再变化的数据库快照，如果捕捉到新的变化数据，则只生成一个新的数据库快照增加进去，而不会对
原有的数据库快照进行修改。
（2）数据仓库随时间变化不断删去旧的数据内容。
数据仓库的数据也有存储期限，一旦超过了这一期限，过期数据就要被删除。
只是数据仓库内的数据时限要远远长于操作型环境中的数据时限。
在操作型环境中一般只保存有60~90天的数据，而在数据仓库中则需要保存较长时限的数据（如5~10年），以适应DSS进行趋势分析的要求。
（3）数据仓库中包含有大量的综合数据，这些综合数据中很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合，或隔一定的时间片进行抽样等等。
这些数据要随着时间的变化不断地进行重新综合。
因此，数据仓库的数据特征都包含时间项，以标明数据的历史时期。