2004年数据仓库技术综述：数据集成与视图维护

数据仓库及其相关技术综述(2004年)探讨了数据仓库这一在信息技术领域中迅速发展的关键概念。文章首先从定义出发，解释了W.H.Inmon在1991年提出的数据仓库(Data Warehouse, DW)，即一个专门为支持企业决策分析而设计的、主题化的、集成的、静态更新且随时间演变的数据集。数据仓库的核心目标在于提供对大量、多样化数据的有效利用，以满足高级别的决策支持需求，它并非替代数据库，而是作为现有信息系统的补充。 数据仓库的特征包括：首先，数据按照主题进行组织，每个主题代表了一个特定的分析领域，如销售、财务等，它与传统数据库按应用划分的方式有所区别；其次，数据仓库是集成的，通过从多个分散的数据源中抽取、整合和标准化数据，确保信息的一致性和完整性；第三，数据仓库的数据具有稳定性，主要存储历史数据，用于长期分析，较少进行实时更新；最后，尽管数据在时间上是静态的，但其内容会随着企业业务的变化而逐渐增加和更新。 在技术方面，文中特别关注了数据仓库的相关技术，如数据清理（Data Cleansing）和数据转换（Data Transformation），它们在数据集成过程中起着关键作用，确保了数据的质量和可用性。数据清理涉及到修复或删除数据中的错误、不一致或冗余，而数据转换则是将不同格式、来源的数据转化为适合分析的统一格式。 视图维护（View Maintenance）也是文章讨论的重点，它涉及如何管理和维护数据仓库中的视图，确保用户看到的是最新的、准确的分析信息。视图通常是对底层数据的抽象，通过视图维护可以保持数据的实时性和一致性，同时避免频繁访问底层数据源导致性能下降。 本文深入剖析了数据仓库的概念、体系结构以及其中的关键技术，对于理解和应用数据仓库技术，提升企业的决策支持能力具有重要的参考价值。在计算机技术广泛应用的背景下，数据仓库已成为企业信息化建设的重要组成部分，对于商业智能和数据分析的实践具有深远影响。