数据仓库技术及应用——概述

数据仓库的定义

数据仓库是一种面向商务智能 (BI) 活动（尤其是分析）的数据管理系统，它仅适用于查询和分析，通常涉及大量的历史数据。在实际应用中，数据仓库中的数据一般来自应用日志文件和事务应用等广泛来源。

数据仓库的特点 / 优势

1、面向主题

数据仓库可以高效分析关于特定主题或职能领域（例如销售）的数据。

2、集成的

数据仓库可在不同来源的不同数据类型之间建立一致性。

3、相对稳定的

进入数据仓库后，数据将保持稳定，不会发生改变。

4、反应历史变化

数据仓库分析着眼于反映历史变化。

数据仓库的架构

简单：所有数据仓库都采用同一基本设计，将元数据、概要数据和原始数据全部存储在中央信息库中。信息库一端由数据源馈送信息，另一端则供最终用户访问，以便进行分析、报告和数据挖掘。

通过暂存区简化数据准备：将操作型数据置入数据仓库之前，必须首先进行清理和处理。这一步骤可通过编程方式完成，但很多数据仓库会创建一个暂存区来简化数据准备工作。

星型结构：通过在中央信息库和最终用户之间创建数据集市，企业可以对数据仓库进行自定义，灵活满足各种业务线的需求。换言之，准备就绪后，数据不会立即进入数据仓库，而是会被移至适当的数据集市。

沙盒：沙盒可提供一个专有的安全区域，帮助企业快速、非正式地探索新的数据集或新的数据分析方式，而无需遵守或遵循数据仓库的正式规则和协议。

数据仓库的进化

数据仓库的进化可以分为三个阶段：数据集成阶段、数据仓库阶段和智能数据分析阶段。

在数据集成阶段，数据仓库的主要目标是将来自各个业务系统和数据源的数据进行集成和统一。这个阶段通常涉及到数据的抽取、转换和装载（ETL）过程，以及数据清洗、数据质量控制等操作。这个阶段的重点是数据的整合和一致性，目的是为了解决数据孤岛的问题和提供统一的数据视图。

在数据仓库阶段，数据仓库开始发挥更为重要的角色，不仅是数据集成的存储库，还是数据分析和决策支持的核心工具。数据仓库在这个阶段通过支持灵活的查询和报表功能，以及基于历史数据的趋势分析和预测模型，为企业带来更好的商业洞察和决策支持。

然而，随着数据量的急剧增长和业务需求的不断变化，传统的数据仓库模式开始显露出一些局限性。因此，数据仓库的进化进入到智能数据分析的阶段。在这个阶段，数据仓库需要更加灵活、敏捷和智能。它需要能够处理非结构化和半结构化的数据，支持实时的数据分析和决策，以及利用人工智能和机器学习技术进行自动化的数据分析和洞察。

总的来说，数据仓库的进化是一个从数据整合到数据分析和决策支持的过程，从传统的批处理和静态报表，到实时的分析和智能决策。而在整个进化过程中，数据仓库的目标始终是为企业提供准确、一致、全面和及时的数据支持，帮助企业做出更明智的决策并提升业绩。

什么是云数据仓库

云数据仓库是一种云计算服务，用于存储和管理大数据量的结构化和非结构化数据。它提供了大规模、可扩展的存储和处理能力，使组织能够轻松地存储、管理和分析各种类型的数据。

云数据仓库通常具有以下特点：

1. 可扩展性：云数据仓库可以根据需求进行弹性扩展，无需预付费用，使组织能够根据数据量的增长进行灵活的调整。
2. 高可用性：云数据仓库通常采用分布式架构，具有高可用性和容错能力，以确保数据的持久性和可靠性。
3. 数据集成：云数据仓库可以集成来自不同数据源的数据，包括数据库、文件存储、日志文件等，使数据能够在一个统一的平台上进行管理和分析。
4. 数据安全：云数据仓库提供了严格的数据安全措施，包括数据加密、访问控制和备份恢复，以保护数据的机密性和完整性。
5. 数据分析：云数据仓库提供了强大的数据处理和分析功能，包括数据挖掘、机器学习和可视化等，以帮助组织从数据中获得有价值的洞察。

云数据仓库可以帮助组织提高数据管理的效率和灵活性，加快数据分析的速度和准确性，从而帮助组织做出更好的业务决策。