作者：禅与计算机程序设计艺术
“数据仓库”（Data Warehouse）是企业进行数据整合、分析和报告的一套系统，用于存储管理和分析公司的庞大、复杂的数据集。根据《Wikipedia》定义，数据仓库是一个集成的，面向主题的数据库集合，它提取不同来源、多种形式的数据并对其进行清洗、转换、汇总等处理后存入一个中心位置，供企业的多个业务部门进行分析查询。 数据仓库具有以下几个主要功能：
- 数据集成：数据仓库可对不同类型的数据进行整合、过滤、加工、合并、规范化，使得不同来源、不同形式的原始数据能够得到统一的汇总，从而实现数据的集中化、标准化、共享化；
- 数据分析：数据仓库可对数据进行高效率地分析、监测、检索、评估、报告，通过对汇总后的多维数据进行挖掘、分析、模型建立及结果呈现，实现对数据的科学指导、业务决策支撑、运营优化及风险控制；
- 数据可视化：数据仓库提供易于理解、直观的图形化界面，利用可视化技术将数据呈现给用户，帮助企业更好地了解业务情况和行为特征，促进业务目标达成；
- 数据质量：数据仓库可提供一系列的数据质量保障机制，包括但不限于数据质量审核、数据完整性、异常值检测、数据可靠性保证等，确保数据质量始终保持合理、可控。 以上功能虽然具有强大的功能作用，但是随着互联网信息爆炸式增长、用户数量快速扩张和业务日益复杂化，越来越多的企业面临数据孤岛、数据质量低下、数据异构问题等难题，如何在信息过载的情况下有效处理数据、增强数据分析能力、降低数据分析成本，就成为当今企业面临的新的挑战。 基于上述背景，数据仓库中存在如下两个主要问题：
- 数据量过大，需要解决海量数据的
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131746506
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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