数据仓库技术：从事务处理到决策支持

"这篇文档主要介绍了为什么传统的事务处理环境不适用于决策支持应用，提出了数据仓库技术作为解决方案，并通过宝钢的案例展示了数据仓库在实际业务中的应用和价值。" 正文: 传统的事务处理环境（OLTP）主要是为了支持企业的日常运营，如记录销售交易、库存管理和客户服务等。这类系统设计的核心是高并发、低延迟和数据的一致性，但它们往往不适合进行复杂的分析和决策支持。而决策支持应用则需要从海量的历史数据中提取出有价值的信息，进行趋势分析、预测和模式识别，这与OLTP的需求截然不同。 数据仓库技术应运而生，它的目标是为分析处理提供一个专门的环境。数据仓库首先解决了数据集成问题，通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程，将分散在不同系统中的数据整合到一个中心化的位置。对于数据动态集成，数据仓库采用了一种灵活的方式，可以实时或近实时地更新数据，以反映最新的业务状态。此外，数据仓库重视历史数据的保留，允许用户查询长时间跨度的数据，这对于追踪业务变化和发展趋势至关重要。数据的综合问题在数据仓库中通过数据建模和维度建模得以解决，使得数据以易于理解和分析的形式呈现。 操作型环境和分析型环境的分离是数据仓库的一个关键特点。OLTP系统继续负责事务处理，而数据仓库则专注于数据分析。这种分离确保了两者的性能不会相互影响，同时也使得分析人员可以在不受业务系统运行影响的情况下深入挖掘数据。 宝钢的案例展示了数据仓库的实际应用场景。宝钢拥有丰富的OLTP系统，积累了大量生产与业务数据，但这些数据并未得到充分利用。引入数据仓库后，宝钢能够集中存储和管理这些数据，进行有效的统计、分析和评估，从而将数据转化为对企业有价值的洞察。这不仅帮助宝钢优化生产流程，提高产品质量，还能快速响应市场变化，制定相应战略，提升竞争力。 数据仓库技术是解决事务处理与决策支持之间矛盾的有效手段。它为企业提供了从大量原始数据中提炼商业价值的能力，使企业在激烈的市场竞争中保持优势。通过对数据仓库的深入理解和应用，企业可以更好地理解市场、客户和供应商，从而做出更明智的决策。