"大数据数据仓库技术解析与应用"

数据仓库(Data Warehouse)是一种面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用于支持管理者的决策过程。它是为了解决从数据中获取信息的问题，为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。数据仓库试图提供一种从操作型系统到决策支持系统的数据流架构模型。在过去，传统的操作型系统围绕功能性应用来组织数据，但是各个业务系统可能是相互隔离的，导致数据的多重复制和高成本问题。为此，数据仓库的概念被提出，其主要目的是为决策系统提供数据支持。 数据仓库的特性包括：面向主题、集成、非易失和时变。面向主题意味着数据仓库是围绕主题或业务过程来组织和建模的，而不是围绕应用程序或功能性需求。数据仓库涵盖了来自多个源系统的数据，并对其进行了集成，以便为决策制定提供一致的数据。数据仓库是非易失的，意味着一旦数据进入数据仓库，就不会轻易删除，即使源系统中的数据被删除了，数据仓库中的数据也会被保留。同时，数据仓库是时变的，它存储的是历史数据和当前数据，这样用户可以进行时间序列分析和历史趋势分析。 数据仓库的概念由数据仓库之父Bill Inmon提出，他定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用于支持管理者的决策过程。数据仓库通过存储大量的历史数据和当前数据，为决策支持系统提供数据支持，帮助管理者进行决策制定。决策支持系统（DDS）是用于支持业务或组织决策活动的信息系统，服务于组织管理、运营和规划管理层，帮助人们对可能快速变化并且不容易预测结果的问题做出决策。 在过去，需要大量的冗余数据来支撑多个决策支持系统，尽管每个系统服务于不同的用户，但是这些系统经常需要大量相同的数据，导致高成本问题。数据仓库的出现，解决了多重数据复制和高成本的问题，为企业提供了一种统一的、一致的数据支持平台。数据仓库试图提供一种从传统操作型系统到决策支持系统的数据流架构模型，使得决策支持系统能够快速准确地获取所需的数据，帮助管理者进行决策制定。 总之，数据仓库是一个关键的企业信息系统，它可以存储、管理和分析大量的数据，为企业的决策制定提供支持，帮助管理者进行战略规划和决策制定。数据仓库的概念和特性决定了它的重要性和必要性，它是企业在信息化时代的重要组成部分，对企业的管理和运营具有重要意义。因此，建立和维护数据仓库是企业信息化建设的重要一步，也是企业提升自身竞争力和战略决策能力的重要手段。