数据仓库技术详解：工具与集成

"这篇文章汇总了数据仓库技术的相关工具，涵盖了数据仓库的多个方面，包括OLAP分析、ETL工具、前端报表展现以及不同类型的数据库和数据仓库产品。它强调数据仓库是一个综合处理过程，旨在整合企业信息并提供决策支持。文章提到了数据仓库与传统数据库的异同，并讨论了OLAP在数据仓库产品中的角色。此外，还介绍了ETL工具如Informatica以及报表工具如Hyperion、BO等，并推荐了价格较为亲民的微软ReportService。" 在数据仓库领域，数据仓库不仅仅是一项技术，而是一个包含多种组件和工具的体系结构。它基于数据仓库理论，以关系数据库作为基础，运用OLAP进行多维分析。ETL（Extract, Transform, Load）工具是数据仓库的关键组成部分，负责数据的集成、清洗和加载。在本文中，Informatica被提及为市场上最重要的ETL工具之一，但数据库厂商如SQLServer（搭配SSIS）和Oracle（OWB）也逐渐加强了ETL功能。 数据仓库数据库的选择取决于应用规模和平台需求。例如，SQLServer适合中小型应用，而DB2和Oracle则更适合大型或超大型数据库和数据仓库。Sybase IQ和Teradata则是专为数据仓库设计的产品，不适合在线事务处理（OLTP）系统。另一方面，OLAP工具如Microsoft Analysis Services和DB2 OLAP Server以及独立产品Essbase，提供快速的多维数据分析。 报表工具在数据仓库生态系统中占有重要地位，用于呈现和浏览分析结果。Hyperion、BO（Business Objects）、Congos和Brio是知名的商业智能工具，尽管价格较高，但提供了强大的分析功能。微软的ReportService则是一个相对经济的选择，适合那些寻求成本效益的组织。 数据仓库技术涉及的工具广泛，涵盖了数据管理、分析和展示的全链条。选择合适的工具组合对于构建高效、可靠的数据仓库系统至关重要，这直接影响到企业获取洞见和做出明智决策的能力。