什么是数据仓库?为什么要建立数据仓库?数据仓库有什么特点
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发布时间:2022-04-22 23:21
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热心网友
时间:2022-05-02 16:27
数据库是一个装数据(信息的原材料)的地方。 数据仓库是一种系统,这种系统也是用数据库装东西。(这有点没说清楚:个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方,关键的区别是装的什么样的数据,数据库装的原始数据,没经过任何加工;而数据仓库是为了满足分析需要,对源数据进行了Transform过程,具体是怎样一个处理过程,可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。)数据仓库系统(用数据库装东西)与其他基础业务系统(例如财务系统、销售系统、人力资源系统等,也是用数据库装东西)的区别是: 基础业务系统的特点是各管各的,例如财务系统生产了白菜,那么用一个数据库来装,人力资源系统生产了猪肉,再用一个数据库来装。我要做一道菜,需要分别到各个数据库去取,比较麻烦(现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来,但送过来的东西不一定是我想要的,而且不同的时候我想要不同的东西,经常会被农民伯伯骂,弄得双方都不开心)。另外一方面,各个数据库中放的是一些比较原始的东西,我要拿过来做菜,还需要经过很麻烦的清洗过程,一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么,数据仓库系统就是建立一个大的超市,将各地农民伯伯出产的东西收集过来,清洗干净,分门别类地放好。这样,你要哪种菜的时候,直接从超市里面拿就可以了。
数据仓库的特点是:
(1)数据仓库是面向主题的.
(2)数据仓库是集成的
(3)数据仓库具有时间相关性.
(4)数据仓库的数据是相对稳定的.
数据仓库可以说是决策支持系统(个人不同意这个观点,决策支持系统(DDS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前,就已经有DSS了,但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题,DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持,基于DW上的DSS效果自然有很大提升),能帮助老板了解企业的整体全貌,看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面,然后可以不断的追溯数据,直到确定到最具体的细节上,这样能够不断提升老板或管理层的管理水平,不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现,每周,啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升,一时却搞不清是什么原因。后来,沃尔玛运用商业智能(Business Intelligence,简称BI)技术发现,购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性,每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知,这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒,边照顾孩子,为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后,沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起,结果,这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的(这句话明显不成立,数据仓库里表分为事实表和维表,这和数据库里的表还是有本质区别的,组织方式完全不一样,一个是面向主题,一个是面向业务的)。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。
热心网友
时间:2022-05-02 17:45
数据仓库概念:
英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。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)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
这就要从数仓能解决的问题或者痛点来说,大型公司的业务相对复杂,随着公司业务的扩大,跨BU,跨BG的业务往来越来越多,而数据一般分散在各个部门,这样需要统一的平台来存储这样的跨系统的数据。此外,近年来分库分表等应用越来越多,仅通过传统关系型数据库做数据分析和挖掘已经不能满足要求。当然随着手机APP的大量使用,埋点等数据一般都以log日志方式存在,需要一个新的介质后者方案来解析这些数据,为了解决这个问题,数仓技术应运而生。
反过来讲,如果公司系统较为单纯,数据量比较小,传统关系型数据库以及完全可以满足数据检索和分析的需求,就不需要花成本来构建数仓。
其实构建数仓的原因还有很多,但无非是用一个更可靠的平台把分散的低价值的数据通过清洗,整合,分析挖掘使得数据的价值最大化。
热心网友
时间:2022-05-02 19:20
数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
我简单的做一个比喻,数据仓库就是可以理解就是一个使用仓库,数据就是这个仓库的货物,而数据仓库的开发人员就是这个仓库的管理员,所以数据仓库就是一个怎么管理好数据,使得数据规范的放在仓库中,便于BI、AI等其他的使用数据的方面可以更好的使用仓库里面的数据,使得数据发挥出更好的价值,显而易见在一堆有规律,整齐的货物里面找一个东西,要比在没有整理的里面找更加有效率。
可以参考这篇文章:数据仓库(1)什么是数据仓库
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