企业信息化发展中的数据仓库建设与分析技术研究

企业信息化发展中的数据仓库建设与分析技
术研究
近年来，随着企业信息化的进一步推进，数据仓库建设和分析技术逐渐成为企业关注的重点。

数据仓库作为一个企业信息体系的核心组成部分，能够有效地整合企业多个业务系统的数据，为决策层提供全方位、全周期的数据支持和决策依据。

本文将对企业信息化发展中数据仓库建设和分析技术的研究进行详细探讨。

一、数据仓库建设的意义
随着企业信息化的深入推进，大量的数据被不断的产生和积累。

虽然这些数据并不是孤立的，但是却会分散在不同的业务系统中，不同的人员使用的是不同的系统，数据的及时性、准确性和完整性无法得到保障，而这些恰恰是企业决策所需要的最基本的数据条件。

因此，数据仓库作为将企业各个系统的数据整合为一个全新的、可以统一查询的数据视图，将会成为企业信息化的一个重要的组成部分。

数据仓库的建设能为企业提供以下的优势：
1、整合企业数据来源：数据仓库能够将企业在不同系统中产生的数据集中到一个统一的平台上。

这样做，就可以避免信息分散、不及时、不完整等问题，将企业的各类数据资源合理、高效地利用起来。

2、提供全周期、全方位数据支持：数据仓库为企业决策层提供了多维的数据视图，为企业的高层管理提供了全方位、全周期的数据支持，从而能更好地应对企业面临的各种挑战，为企业的未来发展做出战略规划、分析和决策。

3、支持企业智能化决策：数据仓库提供的数据集成和分析功能，能够支持企业的智能化决策，并能为企业提供更加精准、科学的决策依据，提高企业决策的效率和准确性。

二、数据仓库建设的关键技术
数据仓库建设涉及的技术非常广泛，其中最为核心的技术是数据集成、数据处
理和数据分析技术。

以下是数据仓库建设的关键技术：
1、ETL技术：ETL就是将数据从不同的来源抽取出来，经过转换和清洗后，
加载到数据仓库的过程。

ETL技术是数据仓库建设的关键技术之一，其质量的高
低直接影响到数据仓库的建设成本和效果。

2、数据建模技术：数据建模是数据仓库建设的重要组成部分，它是数据仓库
设计的前提和基础。

数据建模是对业务模型进行转换，以数据仓库的方式将业务数据转换成可被分析的维度层次模型，从而使得数据仓库数据在分析决策时更具可操作性和可分析性。

3、OLAP技术：OLAP是联机分析处理的缩写，是数据仓库中的重要技术之一。

OLAP技术可实现对数据仓库中的数据进行离线分析和探索。

它具有多维分析、快
速查询、灵活性强的特点，为企业决策人员提供了强有力的支持，可在短时间内获得相对准确的决策信息。

三、数据仓库建设中需要注意的问题
数据仓库建设需要考虑到以下的三个方面：
1、数据正确性：数据仓库建设涉及到多个系统的数据整合，因此数据错误和
非法数据有可能导致建设的失败。

因此，在进行数据整合和转换时需要采用专业的ETL工具，避免出错；在设计数据建模时也需要尽可能地准确。

2、建设成本：数据仓库建设的成本非常高，完整的数据仓库需要进行完善的
数据建模、ETL处理、数仓维护等工作，同时需要部署硬件和软件等资源。

因此，在建设数据仓库时，需要注意控制成本，同时需要做好规划，以便能够带来足够的经济效益。

3、数据可行性：在进行数据仓库建设时，需要充分考虑企业的业务需求和实际情况，避免将过多的数据整合在一起而导致分析和查询效率降低等问题。

四、数据仓库建设的未来趋势
随着大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长带来了挑战和机遇。

企业数据仓库的建设也将面对更多的挑战和机遇。

以下是数据仓库建设的未来趋势：
1、数据集成能力：好的数据仓库需要支持来自不同数据源的数据，因此数据集成能力将成为越来越重要的要素。

随着大数据和云计算技术的发展，数据仓库从传统的集中式到分布式的发展趋势将变得越来越明显。

2、数据分析效率：以往的数据分析都是离线的批处理方式。

但是，在大数据时代，数据分析需要实时响应。

因此，数据仓库建设将越来越重视各类流式计算、实时分析和实时计算技术，以满足不同业务场景的需求。

3、数据可视化：数据可视化为企业的决策层提供的是直观的信息展示。

随着技术的发展和社会化需求的不断增强，数据可视化将成为越来越重要的企业数据仓库应用领域。

结语
数据仓库建设是企业信息化发展的重要一环。

数据仓库的建设虽然需要大量的投入，但是建设完成之后，将会极大地提升企业的信息化运营水平，为企业的未来战略规划、分析和决策提供强有力支撑。

未来，数据仓库建设将会面临巨大的挑战和机遇，我们应该始终关注其发展进展，为企业走向更加科学、高效的运营模式提供助力。