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数据仓库
数据仓库是用来提供新的业务洞察力的数据中心存储库。这些数据代表了业务的全面一致的观点。通常,这些历史数据集具有以下特征::
·面向主题:数据仓库通常提供特定的主题或业务需求,如销售或生产效率。
·时变性:数据是历史性的,因此可以用特定的时间框架来分析结果,例如在过去两年中按每月或按季度计算。企业数据仓库通常是由事务系统中封装的数据提供的,其中只有最近的数据是必需的。例如,事务系统可能只反映客户最近的电话号码,而数据仓库将包含所有以前使用的号码。
·集成性:数据仓库将来自多个不同来源的信息整合到同一视图中。例如,不同的商店可能具有相同产品的不同名称,但它们仍将具有相同的库存单元(SKU)或零件号。
·非易失性:存储在企业数据仓库中的信息不会改变。为了保持历史数据的完整性,它是只读的,从不改变。
什么样的数据加载到数据仓库?
业务数据操作几乎是实时的,例如从连锁商店在POS机终端捕获的销售信息。每日销售数据由系统捕获并送入数据文件。然后,这些文件将得到ETL(提取,转换和加载)软件或脚本的管理,或将该数据“归一化”到可直接上传到数据仓库表中的字段。
例如,一家大型零售连锁店将要捕捉销售商品的数据,例如,销售人员,商店,时间,付款方式,特别优惠或优惠券等等。另一家公司可能更有兴趣收集客户服务活动以进行定期绩效分析。
大多数存储的数据是关系型的。这意味着信息以能够与单个表链接的数字ID字段的形式存在,例如链接到文本的产品名称的产品ID列表和每个不同ID的描述。这可以节省企业数据仓库的空间,同时在数据报告中提供更有意义的信息。
数据仓库与传统数据库的区别
数据库通过捕获信息(无论是电子自动的还是人工采集的)来支持日常操作。这些也称为事务或操作数据库。它们主要用于从源头捕获信息。数据库还允许对信息进行编辑,以更加密切地反映真实世界的变化。它们针对数据输入进行了优化:协调小型而频繁的更新和添加。数据被组织成行或单个记录。
虽然这两个系统都可以用于报告,但数据仓库是为聚集大量固定信息而设计的。从事务数据中运行的报表中的信息可能会发生更改。
数据仓库主要用于报告和分析业务操作,以便识别模式。信息通常从一个或多个数据库中提取,成为数据仓库中的历史记录。数据仓库将反映所有的变化。大多数企业数据仓库解决方案要求以列或以维度(如时间或位置)的方式存储信息,以检索一系列度量单位,如美元或数量。这允许在相同的报告工具中深入了解各种细节。
数据集市
规模较小的公司,甚至大公司当接近一个特定的数据项目,可能将数据分割更小的、更有限的数据集,被称为“数据集市”。这样可以消除过多或不相关信息的运营开销。数据集市可以根据需要从数据仓库中提取,或者单独存在。
新公司或小公司可能不需要维护数据仓库。但是在大中型企业中,通常每天都使用事务性数据库和数据仓库。重要的区别是,企业数据仓库解决方案是只读和优化的,用于分析不断增长的业务数据,以支持业务决策。
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本文标题:企业数据仓库是什么
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