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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)決策、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶管理等方面越來(lái)越依賴于數(shù)據(jù)分析，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)便成為了存儲(chǔ)、處理和管理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵系統(tǒng)之一。而要構(gòu)建一個(gè)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)則成為了至關(guān)重要的一步。本文將從幾個(gè)方面介紹如何選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
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一、考慮數(shù)據(jù)類型及規(guī)模
不同的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有不同的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量，因此需要選擇適合的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支持。例如，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle、SQL Server等）更適合事務(wù)處理型應(yīng)用，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Couchbase等）則更適合大數(shù)據(jù)型應(yīng)用。同時(shí)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)也有其不同的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。例如，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)往往擁有更好的數(shù)據(jù)一致性和可靠性，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則更適合需要快速查詢和處理的場(chǎng)景。
二、考慮系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性
在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性是不可或缺的因素。因此，在選擇數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)需要考慮其性能和穩(wěn)定性。例如，如果需要進(jìn)行高速查詢和處理，那么選擇具有高速查詢和處理性能的數(shù)據(jù)庫(kù)（如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)）則是更好的選擇。如果需要具有更高的數(shù)據(jù)可靠性和安全性，那么選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則是更合適的選擇。
三、考慮數(shù)據(jù)分析要求
不同的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有不同的分析要求，因此需要選擇適合的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支持。例如，如果需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，那么選擇支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)（如Apache Spark、Hadoop等）則是更好的選擇。如果需要進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，那么選擇支持分布式計(jì)算的數(shù)據(jù)庫(kù)（如Hadoop、Spark、MongoDB等）則更合適。
四、考慮技術(shù)成本和維護(hù)成本
選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)不僅需要考慮功能和性能，還需考慮技術(shù)成本和維護(hù)成本。例如，如果企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)熟練掌握SQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，那么選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則更好，因?yàn)槠浼夹g(shù)成本和維護(hù)成本相對(duì)較低。如果需要更高的處理性能和更復(fù)雜的分析要求，那么選擇非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則更好，但其技術(shù)成本和維護(hù)成本則相對(duì)較高。
綜上所述，選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是至關(guān)重要的一步。在選擇數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)類型、規(guī)模、系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)分析要求以及技術(shù)成本和維護(hù)成本等因素。只有選擇了適合企業(yè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，才能夠構(gòu)建出高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，從而更好地支持企業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策。
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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有哪些？
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的含義,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別.?
- 在建立ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，選擇“事務(wù)處理”模板與選用“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”模板的區(qū)別
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有哪些？
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主流的有兩種架構(gòu)inmon和kimball,兩種架構(gòu)對(duì)應(yīng)著維度建模和范式建模。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
，英文名稱為 Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫為 DW 或 DWH。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過(guò)程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略。它是單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。 為需要業(yè)務(wù)智能的企業(yè)，提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是決策支持系統(tǒng)（dss）和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
環(huán)境。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究和解決從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取信息的問(wèn)題。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征在于面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時(shí)變性。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ，由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父比爾·恩門（Bill Inmon）于 1990 年提出，主要功能仍是將組織透過(guò)資訊系統(tǒng)之聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)經(jīng)年累月所累積的大量資料，透過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論所特有的資料儲(chǔ)存架構(gòu)，做有系統(tǒng)的分析整理，以利各種分析方法如
聯(lián)機(jī)分析處理
(OLAP)、
數(shù)據(jù)挖掘
(Data Mining)之進(jìn)行，并進(jìn)而支持如決策支持系統(tǒng)(DSS)、主管資訊系統(tǒng)(EIS)之創(chuàng)建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價(jià)值的資訊，以利決策擬定及快速回應(yīng)外在環(huán)境變動(dòng)，幫助建構(gòu)商業(yè)智能(BI)。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父比爾·恩門（Bill Inmon）在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的
數(shù)據(jù)
，用于支持管理決策(Decision Making Support)。
1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的；操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題與進(jìn)行組織。主題是指用戶使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，一個(gè)主題通常與多個(gè)操作性信息系統(tǒng)相關(guān)。
2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)有來(lái)自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來(lái)的數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的信息是關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致的全局信息。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下將被長(zhǎng)期保留，也就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過(guò)去譽(yù)高某一時(shí)點(diǎn)(如開(kāi)始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)點(diǎn))到當(dāng)前的各個(gè)階段的信息，通過(guò)這些信息，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。
3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不可更新的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要是為決策分析提供數(shù)據(jù)，所涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢；
4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是隨時(shí)間而變化的，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)比較適合處理格式化的數(shù)據(jù)，能夠較好地滿足商業(yè)商務(wù)處理的需求。穩(wěn)定的數(shù)據(jù)以只讀格式保存，且不隨時(shí)間改變。
5、匯總的。操作性數(shù)據(jù)映射成決策可用的格式。
6、大容量。
時(shí)間序列
數(shù)據(jù)通常都非常大。
7、非規(guī)范化的。Dw 數(shù)據(jù)可以逗神是而且經(jīng)常是冗余的。
8、
元數(shù)據(jù)
。將描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)保存起來(lái)。
9、數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)來(lái)自內(nèi)部的山虛虧和外部的非集成操作系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的含義,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別.?
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念:
英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持（Decision Support）。它出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)賣正據(jù)，同時(shí)自身也不需要“消費(fèi)”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于外部，并且開(kāi)放給外部應(yīng)用，這也是為什么叫“倉(cāng)庫(kù)”，而不叫“工廠”的原因。
首先我們來(lái)了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)分別是什么：
1、數(shù)據(jù)庫(kù):是一種邏輯概念，用來(lái)存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)由很多表組成，表是二維的，一張表里面有很多字段。字段一字排開(kāi)，對(duì)數(shù)和配迅據(jù)就一行一行的寫入表中。數(shù)據(jù)庫(kù)的表，在于能夠用二維表現(xiàn)多維的關(guān)系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：是數(shù)據(jù)庫(kù)概念的升級(jí)。從邏輯上理解，數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)沒(méi)有區(qū)別，都是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件實(shí)現(xiàn)存放數(shù)據(jù)的地方，只不過(guò)從數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要比數(shù)據(jù)庫(kù)更龐大德多。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，輔助領(lǐng)導(dǎo)做決策；
區(qū)別主要總結(jié)為以下幾點(diǎn)：
1.數(shù)據(jù)庫(kù)只存放在當(dāng)前值，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存放歷史值；
2.數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，只要有業(yè)務(wù)發(fā)生，數(shù)據(jù)就會(huì)被更新，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定期添加喚此、刷新；
3.數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對(duì)簡(jiǎn)單；
4.數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)訪問(wèn)頻率較高，但訪問(wèn)量較少，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的訪問(wèn)頻率低但訪問(wèn)量卻很高；
5.數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的目標(biāo)是面向業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.數(shù)據(jù)庫(kù)在訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)要求響應(yīng)速度快，其響應(yīng)時(shí)間一般在幾秒內(nèi)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的響應(yīng)時(shí)間則可長(zhǎng)達(dá)數(shù)幾小時(shí)
什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
目前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一詞尚沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義，著名的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專家 W.H.Inmon 在其著作《 Building the Data Warehouse 》一書中給予如下描述：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ Data Warehouse ）是一個(gè)面向主題的（ Subject Oriented ）、集成的（ Integrate ）、相對(duì)穩(wěn)定的（ Non-Volatile ）、反映歷史變化（ Time Variant ）的數(shù)據(jù)，用于支持管理決策。 對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念我們可以從兩個(gè)層次予以理解，首先，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫(kù)；其次，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是對(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)行了重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一般不再修改。
數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)裝數(shù)據(jù)（信息的原材料）的地方。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)也是用數(shù)據(jù)庫(kù)裝東西。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)（用數(shù)據(jù)庫(kù)裝東西）與其他基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（例如財(cái)務(wù)系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)等，也是用數(shù)據(jù)庫(kù)裝東西）的區(qū)別是：
基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的特點(diǎn)是各管各的，例如財(cái)務(wù)系統(tǒng)生產(chǎn)了白菜，那么用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)裝，人力資源系統(tǒng)生產(chǎn)了豬肉，再用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)或洞裝。我要做一道菜，需要分別到各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)去取，比較麻煩（現(xiàn)實(shí)的情況是大部分時(shí)候讓種菜的農(nóng)民伯伯送過(guò)來(lái)，但送過(guò)來(lái)的東西不一定是我想要的，而且不同的時(shí)候我想要不同的東西，經(jīng)常會(huì)被農(nóng)民伯伯罵行舉，弄得雙方都不開(kāi)心）。另外一方面，各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中放的是一些比較原始的東西，我要拿過(guò)來(lái)做菜，還需要經(jīng)過(guò)很麻煩的清洗過(guò)程，一不小心里面可能就藏著一條大青蟲(chóng)。
那么，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)就是建立一個(gè)大的超市，將各地農(nóng)民伯伯出產(chǎn)的東西收集過(guò)來(lái)，清洗干凈，分門別類地放好。這樣，你要哪種菜的時(shí)候，直接從超市里面拿就可以了。
早期一直不理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是什么困惑得很。
宏觀一點(diǎn)講，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是堆放公司所有數(shù)據(jù)的地方，之所以把數(shù)據(jù)都堆在一起，是為了從中間找到有價(jià)值的東西。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更多的是一個(gè)概念，不要把數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)想成那些號(hào)稱是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的軟件產(chǎn)品們。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理上就是數(shù)據(jù)庫(kù)。相對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)叫 OLTP 數(shù)據(jù)庫(kù)（用于業(yè)務(wù)處理），這種數(shù)據(jù)庫(kù)叫 OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù)（用于業(yè)務(wù)分析）。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念是針對(duì)以下基本需求產(chǎn)生的：
公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)很多，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)不方便查詢。不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)往往管理部門不同，地域不同。能不能將所有這些數(shù)據(jù)集中起來(lái)，再淘淘有沒(méi)有有意義的業(yè)務(wù)規(guī)律。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)往往很大，因?yàn)楣舅械臄?shù)據(jù)集中得越多，越能淘到有價(jià)值的發(fā)現(xiàn)。例如隨便就 100G 以上。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成十分繁雜，既有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，又有人事、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還要自己建一些基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)，例如，公共假期數(shù)據(jù)、地理信息、國(guó)家信息等等。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念包含從業(yè)務(wù)生產(chǎn)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的程序，這個(gè)程序還不能影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行。（屬于所謂 “ETL” 過(guò)程）
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)長(zhǎng)期的歷史數(shù)據(jù)，例如 5 年，用來(lái)分析。（所謂 “ODS” 數(shù)據(jù)）
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包括針對(duì)某相業(yè)務(wù)值（例如銷售量）重新打上標(biāo)簽的業(yè)務(wù)流水?dāng)?shù)據(jù)。（所謂 “ 事實(shí)表 ” 、 “ 維度表 ” ）。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念興許還包含報(bào)表生成工具（所謂 “BI” 工具）。這些工具能夠達(dá)到幾年前所謂 DSS （決策分析）的效果。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶歷史資量的分析，也許又與 CRM 系統(tǒng)粘點(diǎn)邊。
總之，一點(diǎn)，一個(gè)公司想針對(duì)已有的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，充分的利用它們，那么就上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目。至于哪些嚇唬人的大寫字母的組合，只是達(dá)到這個(gè)目標(biāo)的科學(xué)技術(shù)罷了。
牢記住數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本需求，不要被供應(yīng)商嚇著。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以說(shuō)是決策支持系統(tǒng)，能幫助老板了解企業(yè)的整體全貌，看檔團(tuán)碧到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的經(jīng)過(guò)整理統(tǒng)計(jì)歸納的數(shù)據(jù)后老板憑自己的管理經(jīng)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)的問(wèn)題或困難或成功因素在哪一方面，然后可以不斷的追溯數(shù)據(jù)，直到確定到更具體的細(xì)節(jié)上，這樣能夠不斷提升老板或管理層的管理水平，不斷改善企業(yè)的管理。我們知道的更好的一個(gè)例子就是美國(guó)某大型超市啤酒和尿布的故事。
沃爾瑪公司在美國(guó)的一位店面經(jīng)理曾發(fā)現(xiàn)，每周，啤酒和尿布的銷量都會(huì)有一次同比攀升，一時(shí)卻搞不清是什么原因。后來(lái)，沃爾瑪運(yùn)用商業(yè)智能（ Business Intelligence ，簡(jiǎn)稱ＢＩ）技術(shù)發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買這兩種產(chǎn)品的顧客幾乎都是 25 歲到 35 歲、家中有嬰兒的男性，每次購(gòu)買的時(shí)間均在周末。沃爾瑪在對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)分析后得知，這些人習(xí)慣晚上邊看球賽、邊喝啤酒，邊照顧孩子，為了圖省事而使用一次性的尿布。得到這個(gè)結(jié)果后，沃爾瑪決定把這兩種商品擺放在一起，結(jié)果，這兩種商品的銷量都有了顯著增加。
數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際上也是由數(shù)據(jù)庫(kù)的很多表組成的。需要把存放大量操作性業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過(guò)篩選、抽取、歸納、統(tǒng)計(jì)、轉(zhuǎn)換到一個(gè)新的數(shù)據(jù)庫(kù)中。然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)展現(xiàn)。老板關(guān)注的是數(shù)據(jù)展現(xiàn)的結(jié)果。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) (DATA WAREHOUSE/DATA MART) 的另一重要概念是數(shù)據(jù)從不同的數(shù)據(jù)庫(kù) (DATABASES) 里調(diào)出經(jīng)過(guò) ETL 工具 ( 如 POWERCENTRE ， DECISIONSTREAM, SQL SERVER 2023 DTS, SQL SERVER 2023 SSIS) 過(guò)程進(jìn)行清理，確證，整合并設(shè)計(jì)成多維 (dimensional framework) 。 以保證數(shù)據(jù)的正確、準(zhǔn)確、完整 , 這是非常重要的一點(diǎn)。
我們現(xiàn)在的項(xiàng)目穩(wěn)定運(yùn)行了 6 年多，一直自己開(kāi)發(fā)，最近慢慢開(kāi)始使用 datastage 。很多大型項(xiàng)目之所以用工具，是因?yàn)楣ぞ叩谋旧淼奶攸c(diǎn)是開(kāi)發(fā)快，效率相對(duì)還可以，讓你更好地有精力用在業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化以及數(shù)據(jù)測(cè)試上，和數(shù)據(jù)質(zhì)量本身并沒(méi)有關(guān)系。
而數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)系最密切的還是從設(shè)計(jì)（架構(gòu)、模型等）、業(yè)務(wù)關(guān)系的理解、項(xiàng)目管理（含和客戶的交流，以及遵從開(kāi)發(fā)流程和測(cè)試流程）等一系列項(xiàng)目工程的過(guò)程。這也是為什么很多項(xiàng)目使用了 ETL 工具，但是數(shù)據(jù)質(zhì)量還是提高不大的主要原因。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用重在數(shù)據(jù)的集中管理。集中管理的最終目的是為了分析，預(yù)測(cè)。
所謂的 ETL 。不過(guò)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建的一個(gè)必須過(guò)程。數(shù)據(jù)的抽取轉(zhuǎn)換與裝載，都是為了集中管理所做的基礎(chǔ)工作，這些數(shù)據(jù)與動(dòng)作的描述，都會(huì)有有響應(yīng)的元數(shù)據(jù)進(jìn)行描述。
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的過(guò)程，我們一般都是采用多維模型，如星形，雪花型等等，這樣做更大的特點(diǎn)就是效率高，數(shù)據(jù)的冗余度低。所以，把 OLAP 與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)混為一談我認(rèn)為是片面的解釋。
我們也可以選擇業(yè)務(wù)邏輯模型建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這是很早以前的做法了，特點(diǎn)就是效率不高，數(shù)據(jù)的冗余度高，但他能實(shí)現(xiàn)非常難以表達(dá)的業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)。
基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最重要的是分析與預(yù)測(cè)，我認(rèn)為，歷史現(xiàn)在將來(lái)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的精華。。
基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 DM ， OLAP 都是為了分析與預(yù)測(cè)。為了讓使用企業(yè)單位更好的把握現(xiàn)在，預(yù)測(cè)將來(lái)，因此他最實(shí)效的說(shuō)法我認(rèn)為是給決策者與管理者進(jìn)行決策管理提供分析與預(yù)測(cè)的依據(jù)。
另外，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還會(huì)起到歷史數(shù)據(jù)分類歸檔的目的（就像圖書館一樣），屆時(shí)可以通過(guò)檢索條件方便的查詢歷史信息；而同類信息在 OLTP 中早已被更新了。
至于它的分析功能，就象氣象考古研究工作，在不同深度的冰川中保存著當(dāng)時(shí)的氣象信息，否則拿什么預(yù)測(cè)氣候變化趨勢(shì)呢！
不過(guò)，要有相當(dāng)?shù)墓芾砑凹夹g(shù)儲(chǔ)備以及管理層的強(qiáng)力支持才可以。先有需求，并具備了必要條件才可上馬，否則您的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將不是超市而是個(gè)垃圾堆， “garbage in ， then garbage out” ！
所以，我認(rèn)為是企業(yè)信息化建設(shè)及科學(xué)管理水平的提高催生了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的必然產(chǎn)生，不要趕時(shí)髦，炒概念，關(guān)鍵還是冷靜分析自己企業(yè)的現(xiàn)實(shí)狀況是否到了必須部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的階段了！
至于如何說(shuō)服管理者，則需要您的努力了，不要站在您技術(shù)人員的立場(chǎng)闡述問(wèn)題， CEO 對(duì)技術(shù)問(wèn)題不感興趣，站在他們的角度考慮問(wèn)題，回答諸如 “ 我們投入如此大的資金、人力，同時(shí)面對(duì)升級(jí)系統(tǒng)的巨大風(fēng)險(xiǎn)，目的何在？ ” 記住， CEO 和 CFO （甚至包括 CIO ）是更希望用數(shù)字說(shuō)話的，您分析一下公司的管理決策流程，就可以向他們提出很有價(jià)值的決策支持報(bào)表，而部門經(jīng)理（或類似人員）每季度也不必頭大的制作相關(guān)分析報(bào)表了，節(jié)省的精力可以做更多有價(jià)值的事情，這就是企業(yè)人力資源利用率的巨大提升，可以節(jié)省多少銀子，恐怕 CEO 不會(huì)用你提示了吧！
7.理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的含義，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別。
答：含義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的，集成的，不可更新的，隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)，他可以支持企業(yè)或組織的決策分析首段山處理。
區(qū)別：1.數(shù)據(jù)庫(kù)只存放在當(dāng)前值，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存放歷史值；
.數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，只要有業(yè)務(wù)發(fā)生，數(shù)據(jù)就會(huì)被更新，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定燃坦期添加、刷新；
.數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對(duì)簡(jiǎn)單；
.數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)訪問(wèn)頻率較高，但訪問(wèn)量較少，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的訪問(wèn)頻率低但訪問(wèn)量卻很高；
.數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的目標(biāo)是面向者中業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
.數(shù)據(jù)庫(kù)在訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)要求響應(yīng)速度快，其響應(yīng)時(shí)間一般在幾秒內(nèi)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的響應(yīng)時(shí)間則可長(zhǎng)達(dá)數(shù)幾小時(shí)
在建立ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，選擇“事務(wù)處理”模板與選用“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”模板的區(qū)別
事物處理型:經(jīng)常反基返饋給客戶信息,處理大容量或超大容量的數(shù)據(jù).
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)型:主要頻繁處理小型數(shù)據(jù)庫(kù),只是進(jìn)搏逗饑行指亮一些查詢等操作.
首先你嘚理解倉(cāng)庫(kù)和事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)側(cè)重點(diǎn)的不同。
細(xì)節(jié)方面我就舉一個(gè)例子吧 事務(wù)處理鎖級(jí)會(huì)在每一行每一個(gè)字段數(shù)據(jù)，而倉(cāng)庫(kù)型只要賣段表級(jí)鎖就足夠中好譽(yù)了。襪鄭
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