数据仓库_3_数据仓库的基本结构
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它提供了一个统一的视图，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等关键组件。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如第三方数据提供商、社交媒体平台等。
数据源可以提供结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如日志文件、文档等）。
2. 数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。
这个过程通常包括连接到数据源、选择需要抽取的数据、执行抽取操作等步骤。
数据抽取可以使用不同的方式，例如直接查询数据库、使用API接口、使用ETL工具等。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程，以使其适应数据仓库的结构和规范。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗（如去除重复数据、处理缺失值）、数据转换（如格式转换、数据合并）和数据整合（如将多个数据源的数据合并为一个统一的数据集）等操作。
4. 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。
数据加载可以使用增量加载或全量加载的方式进行。
增量加载是指将新抽取的数据追加到已有数据之后，而全量加载是指将所有数据重新加载到数据仓库中。
数据加载可以使用不同的方式，如批量加载、实时加载等。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中最重要的组件之一，它用于存储和管理数据。
数据存储可以使用关系型数据库、多维数据库或分布式文件系统等。
关系型数据库通常用于存储结构化数据，多维数据库用于存储多维数据，而分布式文件系统用于存储大数据量的非结构化数据。
除了以上基本架构组件外，数据仓库还包括元数据管理、数据质量管理、安全管理和性能优化等方面的功能。
1. 元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、维护和查询的过程。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构一、引言数据仓库是指用于支持决策制定和业务分析的数据存储和管理系统。
它的设计和构建需要考虑到数据的整合、存储、查询和分析等方面。
本文将介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的概念、架构层次、数据模型和数据处理流程等内容。
二、数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
它将来自多个异构数据源的数据进行整合，提供给决策者和分析师进行查询、分析和报告。
三、数据仓库的架构层次1. 数据源层：数据源层是数据仓库的基础，包括各种数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
数据源层的数据需要进行抽取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
2. 数据抽取层：数据抽取层负责从数据源层获取数据，并进行抽取、清洗和转换。
常见的数据抽取工具有Informatica、DataStage等，它们可以实现数据的增量抽取、数据清洗和数据转换等功能。
3. 数据存储层：数据存储层是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源层抽取的数据。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、列式数据库、NoSQL数据库等。
4. 数据集成层：数据集成层负责将来自不同数据源的数据进行整合，以便用户可以进行查询和分析。
数据集成层通常采用ETL（抽取、转换、加载）工具，将数据从数据存储层导入到数据集成层。
5. 元数据管理层：元数据是描述数据的数据，它描述了数据的结构、含义、关系等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，以便用户可以了解数据的来源和含义。
6. 查询和分析层：查询和分析层是数据仓库的最上层，提供给用户进行查询和分析的界面。
常见的查询和分析工具有OLAP（联机分析处理）工具、数据挖掘工具等。
四、数据仓库的数据模型数据仓库的数据模型通常采用星型模型或雪花模型。
星型模型由一个事实表和多个维度表组成，事实表包含了与业务相关的度量指标，维度表包含了与事实表相关的维度信息。
雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，以减少数据冗余和提高数据一致性。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助企业进行数据分析和决策支持。
数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件的组织结构和相互关系。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它包括各种内部和外部的数据源，如企业内部的数据库、文件、日志等，以及外部的数据供应商、合作伙伴等。
数据源可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具将数据抽取到数据仓库中。
2. 数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。
数据抽取可以按照时间、事件、条件等方式进行，以确保数据的准确性和完整性。
常用的数据抽取工具有Informatica、DataStage等。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合、转换的过程。
清洗可以去除重复数据、缺失数据等；整合可以将多个数据源的数据进行合并；转换可以将数据进行格式转换、计算等操作。
数据转换可以使用ETL工具进行，如Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage等。
4. 数据加载数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是将所有数据都加载到数据仓库中，适用于数据量较小的情况；增量加载是只加载新增或更新的数据，适用于数据量较大的情况。
数据加载可以使用ETL工具进行，如Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage等。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
数据仓库通常采用星型模型或雪花模型进行数据存储。
星型模型是以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表；雪花模型是在星型模型的基础上，将某些维度表继续细分成多个层级。
数据存储可以使用关系数据库进行，如Oracle、SQL Server等。
6. 数据访问数据访问是用户通过查询、报表、分析等方式对数据仓库中的数据进行获取和分析的过程。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一种面向主题、集成、非易失、相对稳定和历史数据的数据集合。
它采用了一种特定的架构来存储和管理数据，以便支持企业的决策和分析需求。
数据仓库的基本架构由以下几个主要组件组成：数据源、ETL过程、数据存储和访问层。
1. 数据源(Data Sources)数据源是数据仓库的起点，它包括企业内部的各个业务系统、外部数据提供商和第三方数据供应商等。
数据源可以是关系数据库、平面文件、Web服务等各种数据存储形式。
数据源中的数据通常以不同的格式和结构存在，这就需要进行数据整合和转换。
2. ETL过程(Extraction, Transformation and Loading)ETL是数据仓库的核心过程，它包括数据的抽取、转换和加载。
数据抽取是指从数据源中提取需要使用的数据，可以使用不同的技术和工具来实现，如SQL查询、文件导入等。
数据转换是指对抽取的数据进行清洗、整合、转换和规范化等处理，以满足数据仓库的要求。
数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，可以采用增量加载或全量加载的方式。
3. 数据存储(Data Storage)数据存储是指将经过ETL处理后的数据存储到数据仓库中。
数据仓库通常采用分层的存储结构，包括原始数据层、中间数据层和目标数据层。
原始数据层存储从数据源中抽取的原始数据，中间数据层存储经过转换和整合后的数据，目标数据层存储已经满足分析和查询需求的数据。
4. 数据访问层(Data Access)数据访问层是用户和数据仓库之间的接口，它提供了各种查询、分析和报表功能，以满足用户对数据的不同需求。
数据访问层可以通过各种方式进行数据查询，例如使用SQL查询语言、OLAP分析工具、报表生成工具等。
它还可以提供更高级的分析功能，如数据挖掘、机器学习和数据可视化等。
除了以上的基本架构组件，数据仓库还需要考虑数据安全性、性能优化、数据质量管理和元数据管理等问题。
数据安全性要求对数据进行权限控制、数据加密和数据备份等操作，以保证数据的安全和完整性。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它的设计和架构对于数据的有效管理和分析至关重要。
在本文中，我们将详细介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的组成部分、数据仓库的层次结构和数据仓库的实施步骤。
一、数据仓库的组成部分1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件、日志等。
数据源的选择和数据提取的方法取决于企业的需求和数据的特点。
2. 数据提取和转换：数据提取和转换是将数据从数据源中提取出来并进行清洗、转换的过程。
这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源中提取出来的数据。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于帮助用户理解和使用数据仓库中的数据。
元数据管理包括元数据的收集、存储和维护等过程。
5. 数据访问和查询：数据仓库的用户可以通过各种方式访问和查询数据，包括SQL查询、OLAP分析、报表生成等。
数据访问和查询的方式取决于用户的需求和技术的支持。
二、数据仓库的层次结构数据仓库的层次结构包括三个主要层次：操作型数据层、集成型数据层和决策型数据层。
1. 操作型数据层：操作型数据层是数据仓库的最底层，用于存储企业内部各种操作型数据，包括交易数据、日志数据等。
这些数据通常以原始的、细粒度的形式存储。
2. 集成型数据层：集成型数据层是数据仓库的中间层，用于将操作型数据进行整合和转换，以满足用户的查询和分析需求。
在这一层次上，数据会进行清洗、聚合和转换等处理。
3. 决策型数据层：决策型数据层是数据仓库的最上层，用于存储已经经过整合和转换的数据，供用户进行决策分析和业务报告等。
在这一层次上，数据会根据用户的需求进行汇总、计算和分析等操作。
三、数据仓库的实施步骤1. 确定需求：在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。
数仓基本知识
数仓基本知识数仓（Data Warehouse）是指企业或组织中用于存储和管理大量数据的系统。
在现代企业中，数据已经成为宝贵的资产和竞争优势的来源。
而数仓作为数据的集中存储和管理平台，发挥着至关重要的作用。
数仓的基本概念可以追溯到20世纪80年代，当时企业开始意识到数据的价值，并开始建立数据仓库用于支持决策和分析。
数仓的目标是将来自不同数据源的数据集成到一个统一的平台上，为企业决策提供准确、一致和可靠的数据。
数仓还会对数据进行清洗、整合、转换、聚合和存储，以便进行更高效的数据分析和挖掘。
数仓的架构通常包括以下几个关键组件：1. 数据源：数仓可以从多个数据源中获取数据，包括企业内部的各种业务系统、传感器、社交媒体等。
这些数据源可能包含结构化数据（如数据库表）和非结构化数据（如日志文件、文本文档）。
2. 数据抽取：数据抽取是将数据从源系统中提取出来并加载到数仓中的过程。
这一步骤通常需要进行数据清洗、转换和规整，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：数仓中的数据通常以多维模型的形式存储，例如星型模型或雪花模型。
这些模型可以更好地支持数据分析和查询。
4. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合到一起的过程。
这包括数据的聚合、关联和变换，以便进行更高级别的分析和挖掘。
5. 数据查询和分析：数仓提供了各种查询和分析工具，以便用户可以轻松地访问和分析数据。
这些工具可以是标准的SQL查询工具，也可以是更高级别的分析工具，如数据挖掘和机器学习工具。
6. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表、报表和仪表盘等形式展示出来，以便用户可以更直观地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和异常情况。
数仓的建设和维护需要专业的团队和技术支持。
数仓团队通常由数据工程师、数据分析师、业务专家等组成，他们负责数仓的设计、构建、运维和优化工作。
数仓的好处不仅体现在数据分析和决策支持方面，还可以帮助企业提高运营效率、降低成本、改善客户体验等。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助企业进行数据分析和决策支持。
为了构建一个高效、可靠的数据仓库，需要设计一个合理的基本架构。
本文将详细介绍数据仓库的基本架构，并提供相应的详细内容和数据。
一、引言数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
它是一个用于存储和管理大量数据的系统，可以从多个来源收集数据，并提供灵活的数据分析和查询功能。
二、数据仓库的基本架构1. 数据源层数据源层是数据仓库的基础，它包括各种数据源，如企业内部的关系型数据库、外部数据提供商、日志文件等。
数据源层负责将数据从不同的来源抽取、转换和加载到数据仓库中。
2. 数据抽取层数据抽取层负责从数据源层中抽取数据，并进行必要的转换和清洗。
它可以根据需要选择不同的数据抽取方法，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
数据抽取层还可以对数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储层数据存储层是数据仓库中最重要的组成部分，它用于存储抽取和转换后的数据。
数据存储层通常采用多维模型，如星型模型或雪花模型，以支持灵活的数据分析和查询。
数据存储层还可以根据需要进行数据分区和索引优化，以提高查询性能。
4. 数据集成层数据集成层负责将不同的数据源中的数据进行集成和整合，以满足用户的查询和分析需求。
数据集成层可以根据需要进行数据清洗、数据转换和数据合并等操作，以确保数据的一致性和完整性。
5. 元数据管理层元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系和使用规则等信息。
元数据管理层负责管理和维护数据仓库中的元数据，以支持数据的查询、分析和管理。
6. 数据访问层数据访问层是用户访问数据仓库的接口，它提供了各种查询和分析工具，如OLAP工具、报表工具和数据挖掘工具等。
数据访问层还可以根据用户的权限和角色进行数据安全管理，以保护敏感数据的访问。
7. 数据管理层数据管理层负责数据仓库的运维和管理工作，包括数据备份和恢复、性能监控和优化、用户管理和权限管理等。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种类型数据的中心化系统。
它提供了一个统一的视图，帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能。
数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件和层级之间的关系和交互方式。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据源层数据源层是数据仓库的基础，它包含了各种类型的数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
这些数据源可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据提供商。
在数据源层，数据会经过抽取、清洗和转换等处理，以适应后续的数据仓库需求。
2. 数据抽取层数据抽取层负责从数据源层获取数据，并将其转换为数据仓库可用的格式。
在这一层，可以使用各种数据抽取工具和技术，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据集成工具等。
数据抽取层的主要任务是将数据抽取到数据仓库中，并进行必要的清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储层数据存储层是数据仓库中最核心的组件，它负责存储和管理数据。
数据存储层通常由两个部分组成：数据仓库和数据集市。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的存储区域，用于存储企业中各个业务领域的数据。
数据集市是一个面向用户的、专门针对某个业务领域的存储区域，用于提供更加精细化的数据分析和报表需求。
4. 元数据管理层元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和属性等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，以支持数据仓库的开发、维护和使用。
在这一层，可以使用元数据管理工具和技术，如数据字典、元数据仓库等。
元数据管理层的主要任务是确保数据的准确性、一致性和可理解性，并提供给用户方便的数据查询和导航功能。
5. 数据访问层数据访问层是数据仓库与用户之间的接口，它提供了各种数据访问工具和技术，如OLAP（联机分析处理）工具、报表工具、数据挖掘工具等。
数据访问层的主要任务是向用户提供方便、灵活、高效的数据查询和分析功能，以满足不同用户的需求。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它能够支持企业的决策分析和业务智能需求。
数据仓库的基本架构包括数据提取、数据转换、数据加载和数据存储等关键组件。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
一、数据提取数据提取是数据仓库的第一步，它涉及从各种数据源（如关系数据库、文件、Web服务等）中提取数据并将其转换为可用于分析的格式。
数据提取可以通过各种方式进行，包括批量提取、增量提取和实时提取等。
在数据提取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性，以确保提取的数据能够被正确地加载到数据仓库中。
二、数据转换数据转换是数据仓库的第二步，它涉及对提取的数据进行清洗、转换和集成等操作，以确保数据的一致性和可用性。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、数据合并、数据标准化、数据转换和数据聚合等操作。
数据转换可以使用各种ETL （Extract-Transform-Load）工具来实现，这些工具可以提供强大的数据处理和转换功能。
三、数据加载数据加载是数据仓库的第三步，它涉及将经过提取和转换的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以使用批量加载、增量加载和实时加载等方式进行。
在数据加载过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和可用性，以确保加载的数据能够被正确地存储和查询。
数据加载可以使用各种技术和工具来实现，包括SQL语句、ETL工具和数据复制等。
四、数据存储数据存储是数据仓库的最后一步，它涉及将加载的数据存储在数据仓库中，以供后续的查询和分析使用。
数据存储可以使用关系数据库、列式数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等技术来实现。
在数据存储过程中，需要考虑数据的存储结构、索引和分区等，以提高数据的查询性能和存储效率。
此外，还可以使用数据压缩和数据分区等技术来优化数据的存储和管理。
五、数据查询和分析数据查询和分析是数据仓库的核心功能，它涉及对存储在数据仓库中的数据进行查询、分析和报表等操作。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision-Support）。
其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。
因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。
数据仓库的数据来源其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。
对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。
数据仓库的数据存储源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。
其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。
我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化的数据的系统。
它旨在支持企业决策制定过程，提供准确、一致且易于访问的数据。
数据仓库的基本架构包括以下几个主要组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源数据源是指数据仓库所需的原始数据的来源。
数据源可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。
数据源可以是关系型数据库、文件、API接口等形式。
2. 数据抽取数据抽取是指从数据源中提取数据并将其导入到数据仓库的过程。
数据抽取可以通过各种方式进行，如全量抽取、增量抽取、定时抽取等。
在数据抽取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性。
3. 数据转换数据转换是指将从数据源中提取的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在数据转换过程中，可以对数据进行去重、过滤、格式化、计算等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据转换可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现。
4. 数据加载数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或者实时加载的方式进行。
批量加载是指将数据按批次导入到数据仓库中，适合于数据量较大的情况；实时加载是指将数据实时地导入到数据仓库中，适合于需要及时分析的场景。
5. 数据存储数据存储是指数据仓库中数据的物理存储方式。
数据存储可以采用关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等形式。
关系型数据库适合存储结构化数据，列式数据库适合存储大规模数据，分布式文件系统适合存储非结构化数据。
6. 数据访问数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问数据仓库中的数据。
数据访问可以通过SQL查询、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘等方式进行。
数据访问工具可以提供丰富的数据可视化和分析功能，匡助用户更好地理解和利用数据。
总结：数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问六个主要组件。
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。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和分析企业数据的系统。
它的基本架构由以下几个组成部分构成：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源：数据源是指数据仓库所需的数据的来源。
数据源可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等。
数据源可以是结构化的数据，如关系数据库中的表格，也可以是非结构化的数据，如日志文件、文档等。
2. 数据抽取：数据抽取是指从数据源中提取数据并将其传输到数据仓库的过程。
数据抽取可以采用多种方式，如全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将整个数据源中的数据都抽取到数据仓库中，而增量抽取是指只抽取数据源中发生变化的数据。
3. 数据转换：数据转换是指将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在这个过程中，数据会进行去重、格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。
数据转换还可以包括数据的标准化和规范化，以便于后续的数据分析和查询。
4. 数据加载：数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或实时加载的方式。
批量加载是指将一批数据一次性加载到数据仓库中，而实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中，以保持数据的及时性。
5. 数据存储：数据存储是指数据仓库中存储数据的部分。
数据存储一般采用多维数据库或关系数据库来存储数据。
多维数据库适用于存储多维数据，如OLAP（联机分析处理）数据，而关系数据库适用于存储结构化数据，如事务数据。
6. 数据访问：数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问和分析数据仓库中的数据。
数据访问可以通过SQL查询、OLAP查询、报表和可视化工具等方式进行。
数据访问还可以通过数据挖掘和数据分析来发现隐藏在数据中的模式和规律。
数据仓库的基本架构可以根据具体的需求和技术选择进行调整和扩展。
例如，可以在数据抽取和数据加载过程中引入ETL（抽取、转换、加载）工具来简化和自动化数据处理的流程。
同时，还可以引入数据治理和数据质量管理来确保数据的准确性和完整性。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它提供了一个统一的视图，使得企业可以更好地理解和分析自己的数据。
数据仓库的基本架构是构建和维护一个可靠、高效的数据存储和处理环境，以支持数据仓库的功能和需求。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据采集层数据采集层是数据仓库的起点，它负责从各种源系统中提取数据。
这些源系统可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据供应商。
数据采集层的主要任务是将数据从源系统中提取出来，并进行清洗和转换，以适应数据仓库的需求。
常用的数据采集工具包括ETL（Extract, Transform, Load）工具，它可以自动化地完成数据提取、清洗和转换的过程。
2. 数据存储层数据存储层是数据仓库的核心组成部份，它负责存储和管理从数据采集层获取的数据。
数据存储层通常采用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储数据，例如Oracle、SQL Server等。
在数据存储层中，数据被组织成一系列的表，每一个表代表一个实体或者一个主题。
为了提高查询性能，数据存储层通常会进行数据分区和索引的设计。
3. 数据管理层数据管理层是数据仓库的管理和控制中心，它负责数据仓库的元数据管理、数据质量管理和安全管理等任务。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和使用方式等信息。
数据管理层通过维护和管理元数据，使得数据仓库的数据能够被准确地理解和使用。
数据质量管理是保证数据仓库数据质量的过程，它包括数据清洗、数据校验和数据修复等操作。
安全管理是保护数据仓库数据安全的过程，它包括用户权限管理、数据加密和访问控制等措施。
4. 数据访问层数据访问层是数据仓库的用户接口，它负责向用户提供数据查询、分析和报表等功能。
数据访问层可以通过各种方式来实现，例如使用SQL查询语言、OLAP （Online Analytical Processing）工具或者BI（Business Intelligence）工具。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，旨在支持企业的决策制定和分析需求。
它提供了一个统一的数据视图，将来自不同数据源的数据整合在一起，为用户提供准确、一致和可靠的数据。
数据仓库的基本架构由以下几个主要组件组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的起点，可以是企业内部的各种事务系统、数据库、日志文件等，也可以是外部数据提供商的数据。
数据源提供了数据仓库所需的原始数据。
2. 数据抽取：数据抽取是将数据从数据源中提取出来并转换成数据仓库所需的格式的过程。
它包括数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
数据抽取可以通过批量处理或实时流式处理来完成。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库中最重要的组件之一。
它通常由多个数据表组成，每个数据表用于存储特定类型的数据。
数据存储可以采用关系型数据库、列式数据库或分布式文件系统等技术。
4. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起的过程。
它可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具来实现，也可以通过自定义的数据集成程序来完成。
5. 数据访问：数据访问是用户从数据仓库中获取数据的方式。
它可以通过查询语言（如SQL）或可视化工具来实现。
数据访问可以是批量查询，也可以是实时查询。
6. 数据治理：数据治理是确保数据仓库中的数据质量和一致性的过程。
它包括数据清洗、数据验证、数据标准化和数据安全等方面的工作。
7. 数据安全：数据安全是保护数据仓库中的数据免受未经授权的访问、修改或破坏的过程。
它包括身份验证、访问控制、数据加密和数据备份等措施。
8. 数据分析：数据分析是数据仓库的核心功能之一。
它包括数据挖掘、数据建模、数据可视化和报表生成等技术，用于帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联规则。
9. 数据维护：数据维护是保持数据仓库的稳定性和可用性的过程。
它包括数据备份、数据恢复、性能优化和容量规划等方面的工作。
数据仓库的基本架构可以根据具体的业务需求和技术选型进行调整和扩展。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它提供了一个可靠的数据源，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的基本架构由以下几个关键组件组成：数据源、ETL流程、数据存储、数据访问和报表。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它包括内部和外部的数据来源。
内部数据来源可以是企业的各种操作系统、数据库和应用程序，外部数据来源可以是第三方数据提供商、合作伙伴等。
数据源的选择需要考虑数据的完整性、准确性和及时性。
2. ETL流程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中最重要的组件之一。
它负责从数据源中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，最后将数据加载到数据仓库中。
ETL流程通常包括以下几个步骤：- 抽取：从数据源中获取数据，可以使用各种技术和工具，如数据抓取、API调用等。
- 转换：对抽取的数据进行清洗、整合和转换，以满足数据仓库的需求。
这包括数据格式转换、数据合并、数据清洗、数据标准化等。
- 加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用批量加载或增量加载的方式。
3. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件。
数据存储可以分为两个层次：存储层和访问层。
- 存储层：存储层通常使用关系型数据库或列式数据库来存储数据。
关系型数据库适用于事务处理和复杂查询，而列式数据库适用于大规模数据分析。
- 访问层：访问层是用户访问数据仓库的接口，它可以提供多种访问方式，如SQL查询、OLAP（联机分析处理）分析、数据挖掘等。
4. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，如查询、报表、分析和挖掘。
用户可以使用SQL查询语言来查询数据，也可以使用OLAP工具进行多维分析。
此外，数据仓库还可以提供报表和可视化工具，帮助用户更好地理解和分析数据。
5. 报表报表是数据仓库中的重要组成部分，它用于向用户展示数据仓库中的信息。
报表可以是静态的，也可以是动态的。
静态报表是预先定义好的，用户只能查看其中的数据。
数据仓库的体系结构
数据仓库的体系结构（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于数据库管理系统中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
（3）OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
（4）前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它提供了一个统一的视图，使得企业可以更好地理解和分析自己的数据。
数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等几个主要组件。
1. 数据源数据源是数据仓库的基础，它包括企业内部和外部的各种数据源。
企业内部的数据源可以包括关系数据库、事务处理系统、日志文件等；而外部的数据源可以包括供应商数据、市场数据、社交媒体数据等。
数据源的选择应根据企业的业务需求和数据分析目标来确定。
2. 数据抽取数据抽取是将数据从各个数据源中提取出来的过程。
这个过程通常涉及到数据源的连接、查询和抽取。
数据抽取可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现，这些工具可以自动化地从数据源中提取数据并进行转换和加载。
3. 数据转换数据转换是将从数据源中抽取出来的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在这个过程中，可以对数据进行去重、格式化、合并等操作，以确保数据的一致性和完整性。
数据转换可以使用ETL工具或编程语言来实现。
4. 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。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是将所有数据都加载到数据仓库中，适用于数据量较小的情况；而增量加载是只将新增的数据加载到数据仓库中，适用于数据量较大的情况。
数据加载可以使用ETL工具或编程语言来实现。
5. 数据存储数据存储是将加载到数据仓库中的数据进行存储和管理的过程。
数据仓库通常采用多维数据库或关系数据库来存储数据。
多维数据库适用于OLAP（联机分析处理）场景，可以提供高效的数据查询和分析功能；而关系数据库适用于OLTP（联机事务处理）场景，可以提供高效的数据插入、更新和删除功能。
数据存储的选择应根据企业的业务需求和数据分析目标来确定。
数据仓库的基本架构可以根据企业的需求进行扩展和定制。
例如，可以添加数据清理、数据挖掘、数据可视化等组件，以进一步提升数据仓库的功能和效果。
数据仓库的概念与体系结构
数据仓库的概念与体系结构概念数据仓库是指集成了企业各个部门内部数据源以及外部数据源，并将这些数据进行整合、加工、清洗、归类后，存储到一个专门的数据库中，以支持企业数据决策分析的一种技术体系。
它是一个面向主题的、集成的、可变的、非易失的数据集合，支持企业决策制定者进行分析与决策。
数据仓库是将企业海量的数据以主题为维度进行归纳与整合，清洗过后的结构化数据，不仅包括内部的数据源，还可以包含外部数据源的合并，以便于管理与分析。
相对于传统的数据库，数据仓库更加注重主题分析和决策支持。
它以可视化、图表化的方式展示数据，帮助企业进行全面、深入的分析。
体系结构数据仓库的体系结构分为三层，分别是数据采集层、数据仓库层和数据应用层。
数据采集层数据采集层主要负责收集数据，并将数据送至数据仓库层进行处理和存储。
数据采集层对数据进行抽取、转换、加载等一系列预处理操作，以确保数据的质量和可靠性。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、CDC（变更数据捕获）等。
数据仓库层数据仓库层是数据仓库体系结构中的核心层，主要用于存储、管理和加工数据。
数据仓库层主要由数据存储和数据管理两部分组成。
数据存储部分用于存储各种类型的数据，包括企业内部数据、外部数据和第三方数据。
数据管理部分则用于管理数据仓库中的数据，包括数据的分区、索引、备份等操作。
常见的数据仓库管理系统有Oracle、Teradata、Greenplum等。
数据应用层数据应用层主要用于支持企业的数据决策分析。
该层包括各种类型的分析工具和应用程序，如智能报表、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，可以帮助企业进行复杂的数据分析和有效的决策制定。
常见的BI工具有PowerBI、Tableau、SAS、Cognos等。
数据仓库是一种用于支持企业数据决策分析的技术体系，是由数据采集层、数据仓库层、数据应用层三个主要部分组成的。
其中数据采集层负责数据的收集和处理，数据仓库层用于存储和管理数据，数据应用层则是为企业提供分析和决策支持的关键层。
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多技术接口：用不同技术实现数据的接收和传送
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3.2 数据仓库管理
存储和管理
控制数据存放的物理位置：在物理块/页一级上进行 控制，存放在合适的位置
并行处理：DW中数据管理最强大的特征，目的就 是极大提高性能
针对决策支持的查询优化：数据冗余、多语言接口 支持多维分析的查询模式 变长数据的有效管理：变长数据经常更新和变化，
基本数据的管理方式：前者具有自由空间（数据更新时临时数据使 用的附加空间），后者没有自由空间；
索引：前者限制索引数量，后者则需要多种索引优化访问。 物理上的优化：前者是针对事务访问，而后者则是针对分析访问。
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3.2 数据仓库管理
2. 数据仓库管理 - 数据仓库建模
工作：抽取、筛选、清理、加载等 高速装载大量数据：
并行装载：将数据分为几个独立的工作流 设立缓冲区：对数据进行缓冲处理，在缓冲区中合并数据
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3.2 数据仓库管理
数据仓库中的数据
企业内部各个部门当前及其历史上的细节性业务数据 为了进行分析决策操作而生成的分析型综合数据
优点
采用此方法可避免对整个数据库的对比扫描，具有较高的刷 新效率。
缺点
这样的应用程序并不普遍，修改现有的应用程序的工作量又 太大。
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3.2 数据仓库管理
3.2.3 数据仓库管理 - 数据刷新方法 - 建立映象文件
实现方法
在上一次数据刷新后对数据库作一次快照 在本次刷新之前再对数据库作一次快照 比较两个快照的不同，从而确定数据仓库的数据刷新操作。
数据抽取的实现方法
通过通用的数据库接口程序或协议从中抽取数据 编制特殊的数据抽取函数进行数据抽取
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3.2 数据仓库管理
3.2. 数据仓库管理 - 数据刷新
数据仓库系统必须能够感知到在OLTP数据库中数据的 变化情况，并及时有效地把这些变化反映到数据仓库 中去，以使得数据仓库中的数据能真实地反映实际情 况，因此必须对数据仓库进行数据刷新。一般数据刷 新的方法包括：
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3.2 数据仓库管理
3. 数据仓库管理 - 数据的抽取与刷新
数据抽取
对数据源中数据通过网络进行抽取，并经加工、转 换、综合后形成数据仓库中的数据。
数据刷新
对数据仓库中数据的修改、删除和增加 数据刷新的过程与抽取类似，但刷新的数据量往往
缺点
大多数数据库系统中的数据并不含有时间属性。
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3.2 数据仓库管理
3.2.2 数据仓库管理 - 数据刷新方法 - DELTA文件
适用情况
有些OLTP数据库的应用程序在工作过程中会形成一些DELTA 文件以记录该应用所作的数据修改操作，可根据该DELTA文 件进行数据刷新。
时间戳
DELTA文件
建立映象文件
日志文件
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3.2 数据仓库管理
3.2.1 数据仓库管理 - 数据刷新方法 - 时间戳 适用情况
若数据库中的记录有时间属性，则可根据OLTP数 据库中的数据有无更新，以及在执行更新操作时 数据的修改时间标志来实现数据仓库中数据的动 态刷新。
会带来性能问题，例如char和varchar 快速恢复数据
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3.2 数据仓库管理
数据仓库管理层一般由如下几部分组成：
数据仓库管理系统 数据仓库建模 数据抽取与刷新 元数据管理
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3.2 数据仓库管理
一个重要活动的发生，随机的，例如：一次销售、一次货物 入库、一次通话、一次发货；
规律性的时间推移，有规律，例如：一天的结束、一个星期 的结束、一个月的结束。
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3.2 数据仓库管理
快照：操作型环境数据的拷贝
快照的组成：
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3.2 数据仓库管理
1. 数据仓库管理 - 数据仓库管理系统
数据仓库管理系统类型
传统的通用的DBMS 数据仓库专用的DBMS：在原来DBMS基础上的改进
区别：
数据更新的方式：前者具有一般DBMS的特征（即记录锁定、基于 事务等），后者则将特征最小化；
小于抽取的数据量。 由于仅需要对修改过的数据进行刷新，因而其实现
难度与复杂性要大于数据抽取。
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3.2 数据仓库管理
3.1. 数据仓库管理 - 数据抽取 数据抽取的注意点
必须屏蔽底层数据的结构复杂性和物理位置的复杂性 能够实现对数据仓库中数据的自动刷新 对数据仓库的元数据和数据进行维护
对数据仓库中数据的管理
需要借助成熟的数据库技术对其进行存储管理 利用改造过的关系数据库系统来组织和管理DW中的数据。
增加必要的技术：多介质的管理、多接口的实现、数据并行处 理等
关闭不需要的技术：事务完整性、行/页级的锁定、参照完整 性等等
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数据仓库建模
建立数据仓库的模式。
数据仓库的模式结构
如同数据库的模式设计一样，我们也需要设计建立数据仓库 的数据模式。
如果采用关系数据库系统作为数据仓库管理的工具，则数据 仓库的模式结构在形式上与关系模式一样。
数据仓库的建模过程
数据仓库的建模方式有别于传统的关系数据库建模，需要有 独立的数据仓库建模工具作为数据仓库管理工具的一部分。
（4）高度综合数据：对轻度综合数据再进行综合（粒度变大）， 即形成高度综合数据。这一层的数据十分精练，损失了大量信 息，是一种难决策数据。通常存储在快速且相对昂贵的存储介 质上。
（5）整个数据的组织结构由元数据统一来组织，它不包含任何 业务数据库中的实际数据信息。
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3 数据仓库的基本结构
数据集市 建模
数据集市
……
数据集市
数
据
数据仓库
元数据管理
仓 库
管
理
抽
取
软 件
ORACLE
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SYBASE …… SQL Server
数据仓库系统示意图
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文件
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3.1 数据源
多数据源
数据仓库的数据来源于多个数据源。
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3.1 数据源
数据从数据源到数据仓库
方法：
通过一个语言接口（C、COBOL等）一次载入一条记录； 使用一种工具全体批量的转载（较快）。
数据抽取软件
ETL工具（Extraction/Transformation/Loading） 清洗工具（Cleaning）
张三上个星期给他在杭州的女友打过电话没有？（事务型） 上个月某顾客在某超市一共购买了多少钱的物品？ 去年南京大学信息管理系在情报学报上发表了多少篇论文？
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数据仓库的数据组织
（3）轻度综合数据：指从当前基本数据中提取出来，以较小的 粒度（时间段）统计而形成的数据。这类数据较细节数据的数 据量小得多。数据集市中的数据多为轻度综合数据。
（2）当前细节数据：指最近时期的业务数据，它反映了当 前业务的情况，数据量大，是数据仓库用户最感兴趣的部分， 也称为当前基本数据层。通常存储在直接存储存取设备和磁 带上。该层数据一旦过期，就成为早期细节数据。
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数据仓库的数据组织
元 数 据
高度综合 数据层
缺点
需要占用大量的系统资源 可能较大地影响原有数据库系统的性能
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Data Warehou的拷贝
“事件 - 快照”交互：引起数据仓库数据加载的基 本业务交互活动；
某个事件 -> 数据快照 -> 转移到数据仓库环境中 事件：业务活动产生的事件
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3.1 数据源
数据的抽取
数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是 一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从 联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介 质中导入数据仓库。
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3.1 数据源
轻度综合 数据层
当前基本 数据层
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历史数据层
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数据仓库的数据组织
细节数据的特点
细节数据==低粒度；
例如： 一个顾客一个月中每次通话的费用（细节）； 一个顾客一个月内在某超市每次购买的一种物品（细节）；
数据量大； 能够回答任何问题，例如：