数据仓库是什么概念

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。数据仓库的特点有效率足够高、数据质量扩展性和面向主题。

本文操作环境:windows10系统、thinkpad t480电脑。

详细介绍:

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。

数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库往往有如下几点特点:

1、效率足够高。数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。

2、数据质量。数据仓库所提供的各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程通常分为多个步骤,包括数据清洗,装载,查询,展现等等,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。

3、扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,未来不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。

从上面的介绍中可以看出,数据仓库技术可以将企业多年积累的数据唤醒,不仅为企业管理好这些海量数据,而且挖掘数据潜在的价值,从而成为通信企业运营维护系统的亮点之一。

广义的说,基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成

:数据仓库技术,联机分析处理技术和数据挖掘技术,其中数据仓库技术是系统的核心,在这个系列后面的文章里,将围绕数据仓库技术,介绍现代数据仓库的主要技术和数据处理的主要步骤,讨论在通信运营维护系统中如何使用这些技术为运营维护带来帮助。

4、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。主题是与传统数据库的面向应用相对应的,是一个抽象概念,是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。每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于决策无用的数据,提供特定主题的简明视图。

以上就是数据仓库是什么概念的详细内容,更多请关注html中文网其它相关文章!

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