数据仓库技术: OLAP与数据挖掘基础
需积分: 38 78 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 2.35MB PPT 举报
"数据仓库是用于数据分析和决策支持的系统,它强调数据的稳定性和优化查询性能。数据仓库与操作型数据库不同,后者主要用于事务处理,而数据仓库则设计用于支持复杂的分析操作。数据仓库的特点包括相对稳定性,即在特定时间段内数据保持不变,通常通过定期加载(Load/Update)而非频繁的实时更新来维护。这种设计允许对大量历史数据进行深度分析,以发现模式和趋势。数据仓库的设计还包括构建多维数据模型,提供面向特定主题的统一视图,确保数据内容、完整性和一致性。数据仓库的构建旨在解决企业中的‘蜘蛛网’问题,如数据源不一致、数据冗余和准确性问题,通过全面的数据源分析来实现这一目标。"
数据仓库是信息技术中一个关键的组成部分,它为企业的决策支持系统提供服务。相对于操作型数据库,数据仓库的主要区别在于其设计目标和服务对象。操作型数据库通常服务于日常业务操作,如交易处理,数据频繁地被修改(insert, update, delete),而数据仓库则在设计时就考虑了数据分析的需求,它的数据在加载后一般很少更改,以保证分析时的数据一致性。数据仓库的这种特性使得它更适合执行复杂的查询和聚合操作,以揭示隐藏的业务洞察。
数据仓库的构建涉及多个步骤,包括确定全局的数据视图,确保数据的完整性、准确性和一致性。这通常需要对来自多个异构源的数据进行整合,消除数据定义和模型的不一致,以及处理历史数据的标准化和规范化。数据仓库的多维数据模型,如星形或雪花模型,帮助简化查询并加速分析过程。这些模型围绕关键的主题区域构建,如销售额、客户或产品,提供了一种直观的方式来探索和理解数据。
此外,数据仓库的实现可能包括ETL(抽取、转换、加载)过程,将数据从源头抽取出来,经过清洗和转换,然后加载到仓库中。这个过程通常是在非工作时间进行,以避免对在线业务的影响。数据仓库还可以与OLAP(在线分析处理)系统结合,提供快速的多维数据分析能力,以及支持用户进行切片、 dice 和钻取操作。
最后,数据仓库不仅是存储大量数据的容器,更是通往数据挖掘的桥梁。数据挖掘是利用算法和统计方法从数据中发现模式的过程,它依赖于数据仓库提供的稳定和结构化的数据环境。因此,数据仓库对于支持大数据分析和预测建模等高级分析任务至关重要。
数据仓库是现代商业智能的核心,它通过提供稳定、一致且优化的数据视图,帮助企业做出更明智的决策,解决由于数据分散、不一致和冗余所导致的问题。
2021-10-14 上传
191 浏览量
2021-10-11 上传
2023-05-13 上传
2024-01-18 上传
2024-07-24 上传
2023-06-11 上传
2023-06-28 上传
2023-05-20 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/034a19aff9fc41c48409f3df3e50f8f7_weixin_42190030.jpg!1)
xxxibb
- 粉丝: 18
- 资源: 2万+
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命