数据仓库中的外部数据处理与比较分析

"该文档主要讨论了数据仓库中的内外部数据管理和比较，以及决策支持系统(DSS)的发展历程。内容涵盖了间接报告、外部数据归档、内部数据与外部数据的比较，并以数据仓库和大数据为标签。" 在数据仓库环境中，内部数据和外部数据的管理是关键组成部分。内部数据通常来源于组织内部的业务操作，而外部数据则来自外部源，如市场指数、天气预报等。两者在数据仓库中的处理方式有所不同。 8.6 间接报告讲述了数据仓库如何通过汇总和分析细节数据来生成定期的总结报告，例如图8-9所示的月底道·琼斯平均指数报告，它基于每日或每月的数据提供长期趋势分析。这种间接报告有助于提取更有价值的信息，而不仅仅是原始数据。 8.7 外部数据归档强调了数据生命周期管理的重要性。每个信息都有其有效的使用期，一旦超出这个期限，存储成本可能会变得不经济。因此，外部数据可能会被转移到更低成本的存储设备上，同时更新元数据以指示新的存储位置，保持元数据的可访问性。 8.8 内部数据与外部数据的比较是提升数据分析价值的关键。通过对比不同时间点的内外部数据，可以洞察模式和趋势，例如分析道·琼斯平均工业指数的变化，为决策提供依据。 关于决策支持系统(DSS)的历史，文档指出DSS的发展是一个长期演进的过程，从20世纪60年代的单一应用到更复杂的数据仓库为中心的体系结构。早期的DSS处理主要依赖于主文件和磁带，随着技术进步，数据冗余和一致性问题逐渐显现，推动了DSS的进一步发展和变革。 DSS的演进过程中，数据仓库扮演了核心角色，允许更高效的数据存储和访问，支持实时或近实时的决策支持。随着大数据时代的到来，数据仓库技术继续进化，以适应更庞大、更多样化的数据需求，以及对数据快速分析和智能决策的需求。 内部数据与外部数据的有效管理和比较是提升组织决策质量和效率的关键。数据仓库作为这一过程的核心，通过整合、处理和分析内外部数据，为组织提供了深入洞察和战略指导。同时，DSS的发展历程展示了信息技术如何逐步解决数据处理中的挑战，推动了更高级别的决策支持能力。