数据仓库基础知识详解：概念、架构和应用

"数据仓库基础讲义" 数据仓库概念是指将企业中的数据整合在一起，以便更好地支持管理决策的过程。数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。它的主要特点是：面向主题、集成、非volatile、时间变异性。 数据仓库的概念是由William H. Inmon在1991年提出的，他在书籍“Building the Data Warehouse”中对数据仓库进行了定义。数据仓库的主要目的是为了支持管理决策，以便帮助企业更好地决策。 数据库和数据仓库是两个不同的概念。数据库是面向应用的，用于日常操作处理，数据设计面向应用，数据当前最新的细节的、二维的、分立的，存取读/写数十条记录，工作单位简单的事务，数据库大小为100MB-GB。数据仓库是面向主题的，用于分析决策，数据设计面向主题，数据历史的、聚集的、多维的、集成的、统一的，存取读上百万条记录，工作单位复杂的查询，数据库大小为100GB-TB。 数据仓库的构建需要遵循一定的层次结构，包括ODS、UDM等层次结构。ODS（Operational Data Store）是操作型数据存储，用于存储当前的操作数据。UDM（ Unified Data Model）是统一数据模型，用于存储所有的数据仓库数据。 数据仓库的实际例子有很多，例如，一个电商网站的数据仓库可以用于存储用户行为数据、商品数据、订单数据等，以便更好地支持业务决策。 数据仓库和数据集市（Data Mart）是两个不同的概念。数据集市是特定用户群体所需的信息，通常是一个部门或者一个特定组织的用户。数据集市具有仓库的其他特性，但它是面向特定用户群体的。 在构建数据仓库时，需要遵循一定的步骤，包括数据仓库的规划、设计、构建、测试和维护。数据仓库的规划需要确定数据仓库的目标和范围，设计需要确定数据仓库的架构和模型，构建需要使用一定的工具和技术，测试需要确保数据仓库的数据正确性和完整性，维护需要确保数据仓库的稳定运行。 ETL（Extract、Transform、Load）是数据仓库的重要组成部分，用于从不同的数据源中提取数据，转换和处理数据，以便加载到数据仓库中。ETL是数据仓库的重要步骤，它可以确保数据仓库的数据正确性和完整性。 数据仓库是企业中非常重要的组成部分，用于支持管理决策的过程。数据仓库的概念、特点、构建和维护都是非常重要的，需要我们充分了解和掌握。