数据仓库解析：从OLTP到分析系统

"数据模型介绍-数据仓库概念" 数据仓库是一种专门设计用于数据分析和决策支持的系统，它与传统的在线事务处理（OLTP）系统有显著的区别。随着业务系统的不断建设和分析需求的增加，以及信息孤岛带来的数据集成问题，数据仓库应运而生。在技术发展的推动下，关系数据库虽然成熟，但面对复杂的查询和报表生成时显得力不从心，这促使了数据仓库的发展。 OLTP系统是企业的核心生产系统，它们面向具体的应用，如订单处理、库存管理等，具有事务驱动、实时性强、数据检索量小、只存储当前数据的特点。相反，数据仓库系统（也称为决策系统）则是面向主题的，旨在支持分析和决策，其实时性要求较低，数据检索量大，存储大量历史数据和当前数据。数据仓库的构建旨在解决操作型系统中数据不一致的问题，提供统一的视角来分析业务。 分析型数据和操作型数据的主要差异在于，分析型数据通常是综合的、提炼的，反映的是过去的业务状态，而不像操作型数据那样强调即时准确性且不允许更新。操作型系统的需求通常是已知的，而分析型系统则需要处理未知的查询和分析需求。此外，分析型系统对性能的要求相对宽松，一次操作可能涉及大量数据，服务于管理决策，而不是日常操作。 数据仓库的建设存在不同的理论和实践方法，如Bill Inmon和Kimball的理论。Bill Inmon主张构建企业级数据仓库，而Kimball则提倡从数据集市开始，逐步扩展。在1996年至1997年间，业界经历了EDW（企业数据仓库）、ODS（操作数据存储）和DataMart的争论和混乱，最终走向融合，形成了如企业信息工厂（Corporate Information Factory）这样的架构，结合了各种组件。 数据仓库的四个关键特征是：面向主题、集成、随时间变化和不可更新。这意味着数据仓库会围绕特定主题（如保险公司的保单、客户或理赔）进行组织，整合来自不同源的数据，记录数据随时间的变化，并且一旦加载到仓库，数据就不允许被修改。这些特征确保了数据仓库能提供稳定、一致的历史视图，便于深入分析和洞察。 数据仓库是企业用来集中、整理和分析大量业务数据的工具，它支持决策制定，通过集成和处理来自不同业务系统的数据，为企业提供了一个统一的分析平台。理解和掌握数据仓库的概念、特点及其在实际应用中的构建策略，对于优化企业决策过程和提升业务洞察力至关重要。