数据仓库：模型、数据模型与分析需求的融合

数据仓库是信息技术领域中的一个重要概念，它是一种专门设计用于支持企业决策分析的系统。模型和数据模型在这个框架下扮演着至关重要的角色。模型是对现实世界的抽象和模拟，如地图、建筑设计沙盘和模型飞机，体现了对现实世界的理解和简化。数据模型则是对现实世界数据特性的抽象，它是构建数据仓库的基础。 数据仓库的出现源于业务需求的变化。随着业务系统的逐渐完善，企业的分析类需求不断增加，而传统的关系数据库虽然成熟，但在处理复杂查询和集成大量异构数据时遇到挑战。此外，数据孤岛问题日益突出，数据一致性难以保证。这促使人们寻找一种新的数据管理解决方案。 数据仓库与在线事务处理（OLTP）系统形成鲜明对比。OLTP系统，如生产系统，主要面向应用，事务驱动，追求实时性和较高的数据检索效率，仅存储当前数据。而数据仓库，即决策系统，更注重数据分析和决策支持，实时性要求较低，能够存储大量历史和当前数据，适用于分析驱动的需求。 在这个背景下，Bill Inmon在1991年提出了企业级数据仓库的概念，但初期的实施遭遇了大规模的失败。随后，Kimball发表的《数据仓库工具包》提出了数据集市的成功案例，但也引发了关于数据仓库、企业数据仓库（EDW）、操作数据存储区（ODS）和数据集市（Data Mart）等术语的争论和混乱。争论期间，不同的架构和术语开始融合，如企业信息工厂和数据仓库的扩展架构，试图整合这些组件。 数据仓库理论的核心特征包括：面向主题（Subject-Oriented），即数据按照业务主题而非特定应用程序组织；集成（Integrated），意味着包含来自多个源的完整数据视图；随时间变化（Time-variant），反映了数据随着时间的演进；以及不可更新（Nonvolatile），强调数据一旦加载到仓库就不再修改，以确保分析的准确性。 Bill Inmon作为“数据仓库之父”，他强调数据仓库的组织方式，区分了OLTP应用（面向应用的数据组织）与分析应用（面向主题的数据组织）。在实际应用中，例如保险公司的例子，主题是将企业信息系统中的数据按照业务主题进行分类和分析，帮助保险公司更好地理解客户行为、风险评估等关键决策因素。 总结来说，数据仓库是一个集成了历史和当前数据、服务于分析需求、以主题为中心的数据存储和管理平台，它的构建和理论发展经历了从争议到融合的过程，以适应企业对数据管理和决策支持的日益增长的需求。