数据仓库结构解析与决策支持系统演化

"数据仓库的结构-国家电子政务外网安全等级保护实施指南（定稿）" 本资源主要探讨了数据仓库的结构及其在决策支持系统（DSS）中的重要性，结合历史背景阐述了DSS的发展过程。数据仓库作为大规模体系结构的核心，其结构分为不同的细节级别，对数据的时间范围和复杂度进行了详细划分。 数据仓库的结构分为早期细节级、当前细节级、高度综合级和轻度综合级。早期细节级的数据包含了较长时间范围的历史信息，例如生产线的销售数据可以追溯到1981年，而当前细节级则主要关注近60至90天内的数据，这些数据通常来源于操作型环境，更新频繁，键码结构可能包含时间元素。轻度综合级和高度综合级的数据经过了一定程度的汇总，如数据集市，适用于更高级别的分析，键码结构总是包含时间元素，用于反映数据随时间的变化趋势。 数据仓库的历史可以追溯到20世纪60年代，从最初的单个应用和主文件报表系统，逐渐演变为复杂的数据存储和处理解决方案。随着计算机技术的进步，数据仓库成为了决策支持系统的核心，处理大量数据并提供高效的信息访问。早期的数据处理主要依赖磁带，但这种介质的访问效率低，且存在大量的冗余数据。随着主文件数量的增加，数据一致性、程序维护和新程序开发的复杂性成为挑战，这促进了数据仓库和更高效的数据管理系统的出现。 数据仓库通过集成和清理来自不同源的操作数据，提供了一个一致的视图，支持决策者进行长期和短期的业务分析。元数据的使用是数据仓库的关键组成部分，它记录了数据的来源、处理方法和含义，帮助用户理解和使用数据仓库中的信息。数据仓库的结构设计旨在优化查询性能，减少冗余，并确保数据的准确性和一致性。 数据仓库在大数据环境下的作用日益显著，它们不仅存储大量历史数据，还提供了灵活的分析工具，支持实时和近实时的决策支持。随着技术的不断发展，数据仓库的结构和功能也将继续演进，以适应不断变化的业务需求和数据处理挑战。