数据仓库概念详解:术语与基础
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更新于2024-07-19
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Warehouse,数据仓库,是一个用于支持管理决策制定的系统,它集成了来自多个源的大量历史数据,并且这些数据经过了清洗、转换和组织,以提供对特定主题的一致视图。数据仓库的主要目标是提供一个稳定、一致和快速访问的历史数据环境,以便进行分析和报告。
企业信息工厂(Enterprise Information Factory)是数据仓库建设的全面框架,它包括从数据采集到最终报表生成的整个过程,涵盖了数据的获取、转换、加载(ETL)、存储和分发。
数据集市(Data Mart)是数据仓库的一个子集,专注于特定业务领域或部门的需求,提供更快的查询性能和更具体的业务视角。它们通常是从大型数据仓库中提取出来的一部分,针对特定主题进行优化,例如销售、人力资源或财务。
维(Dimension)是数据仓库中用来描述事实的参考数据,如时间、地点、产品类别等。它们提供了分析数据的上下文。
事实表(Fact Table)是数据仓库的核心,包含测量或度量的数值,如销售额、成本等。事实表与维表关联,提供业务分析的数据基础。
操作数据存储(Operational Data Store, ODS)是一个临时性的数据存储区域,用于整合来自不同操作系统的实时数据,为数据仓库提供数据源。
元数据(Metadata)是关于数据的数据,描述数据仓库中的对象,如表、列、数据类型等,帮助理解和使用数据仓库。
ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库建设的关键步骤,涉及从源系统抽取数据、转换数据以符合数据仓库结构,然后加载到数据仓库中。
OLAP(Online Analytical Processing)是数据分析工具,支持多维度分析,允许用户快速、交互地从多个角度查看数据,以进行深入的业务洞察。
多维数据库(Multidimensional Database)是OLAP的基础,以立方体(CUBE)的形式组织数据,每个维度代表一个侧面,而立方体的每个顶点代表一个特定的组合,便于快速查询和分析。
数据仓库架构通常包括数据源、ETL工具、数据仓库服务器、数据集市、OLAP服务器和前端分析工具。这种架构旨在确保数据的一致性、完整性和可用性,为企业的决策支持系统(DSS)和商业智能(BI)应用提供支持。
CRM(Customer Relationship Management)系统用于管理和优化与客户的交互,通过收集和分析客户数据来提高销售、服务质量和客户满意度。
BPR(Business Process Reengineering)是通过重新设计业务流程来提升效率和效果,数据仓库在此过程中起到识别问题和改进机会的作用。
BPM(Business Performance Management)关注企业绩效的量化管理,结合BI技术,如平衡计分卡(BSC)和KPIs,从多个维度评估企业表现,确保战略实施的连续性和有效性。
数据仓库是一个综合的系统,用于存储、管理和分析企业数据,以支持决策制定和业务优化。它涉及多种技术和概念,包括数据集成、数据建模、查询优化、商业智能工具等,是现代企业不可或缺的信息基础设施。
2019-06-22 上传
2023-05-13 上传
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