数据仓库结构详解：从早期到操作型的演变与发展历程

数据仓库的结构在国家电子政务外网安全等级保护实施指南中起着核心作用，它是一种专门为决策支持系统(DSS)提供信息支持的数据存储和管理平台。该结构如图2-5所示，根据数据的时效性和综合程度分为五个级别：早期细节级、当前细节级、操作型转换、销售细节级和高度综合级，甚至包括轻度综合级的数据集市子系统。 早期时间阶段的数据，如1981年至1992年的生产线月销售，存储在具有或不包含时间元素的键码结构中，随着时间的推移，数据变得更加详细和综合。操作型环境中更新频繁的数据与数据仓库中的长期保留数据形成对比，后者提供了数据的复杂快照，例如每周销售数据（1984-1992）和销售细节级数据（1990-1991）。 数据仓库的结构发展体现了决策支持系统的演化过程。在20世纪60年代初期，系统主要围绕单个基于主文件的应用运行，使用COBOL语言和穿孔卡片作为数据交互方式。由于磁带文件的限制，数据处理效率低下，且数据一致性维护和程序开发面临挑战。随着主文件和磁带使用的增加，数据冗余问题愈发突出，这推动了对更高效数据存储和管理的需求，从而催生了数据仓库的概念。 从整体上看，数据仓库的构建是一个持续演进的过程，旨在解决传统操作型环境中的问题，提供一致性和可访问性，同时支持高级分析和决策制定。随着时间的推移，数据仓库不仅关注数据存储，还涉及到数据集成、清洗、转换等复杂步骤，以适应不断变化的信息需求和大数据时代的挑战。因此，理解数据仓库的结构对于构建和优化现代企业的决策支持系统至关重要。