数据仓库的必要性：分离以优化决策支持

"为什么建立分离的数据仓库? 数据仓库与数据挖掘技术" 在信息技术领域，建立分离的数据仓库是为了满足不同业务需求并优化系统性能。数据仓库是专为数据分析和决策支持设计的，而传统的数据库管理系统（DBMS）则主要用于在线事务处理（OLTP）。这两种系统各自有不同的目标和特点，因此分开设计可以确保两者都能高效运行。 首先，DBMS的主要目的是执行快速的事务操作，如添加、修改和删除数据，这需要高效的数据存取方法、索引、并发控制和恢复机制。这些功能对于零售、银行等行业的日常业务至关重要，但它们对历史数据的存储和分析并不理想。 相比之下，数据仓库的目标是在线分析处理（OLAP），它支持复杂的查询、多维视图和汇总数据，帮助决策者进行深度分析。数据仓库通常包含大量的历史数据，这些数据在操作数据库中可能并未被保留。此外，数据仓库还负责整合来自不同来源的数据，实现数据的统一，这在决策支持中非常关键，因为决策往往需要跨部门或跨系统的全面信息。 数据仓库的设计是面向主题的，这意味着它会围绕关键业务领域（如客户、销售、市场等）组织数据，提供对决策过程有意义的视图。这些视图通常排除了与决策无关的信息，以简化分析。数据仓库的集成特性体现在将不同格式和标准的数据源（如关系数据库、文件、事务记录等）整合在一起，通过数据清洗和集成技术确保一致性。 此外，数据仓库具有时变性，这意味着它保存了长期的数据历史，以便进行趋势分析和预测。这与操作数据库的实时或当前状态数据形成了鲜明对比。数据仓库的非易失性意味着一旦数据被加载，就不会再进行更新，这避免了事务处理和并发控制的需求，从而优化了数据访问速度。 最后，数据仓库与数据挖掘的关系紧密。数据仓库提供了结构化和统一的历史数据，为数据挖掘提供了丰富的素材。数据挖掘是从大量数据中发现模式、趋势和关联的过程，它可以帮助企业揭示隐藏的洞察，进而支持更有效的决策制定。通过在数据仓库上应用各种数据挖掘技术（如分类、聚类、关联规则学习等），企业可以更好地理解市场动态、消费者行为以及业务绩效。 建立分离的数据仓库是为了满足决策支持和分析的需求，它与操作数据库的区分在于数据的处理方式、目的以及所支持的业务流程，同时数据仓库为数据挖掘提供了理想的环境，促进业务智能的发展。