数据仓库建设：从操作型数据到集成挑战

"本文档是《国家电子政务外网安全等级保护实施指南（定稿）》的一部分，主要讨论了从操作型数据构建数据仓库的过程及其挑战。内容涉及到数据仓库的构建不仅仅是数据抽取，还涉及数据集成的问题。文中通过图3-1展示了数据从操作型环境转移到数据仓库的流程，并指出由于早期系统设计时未考虑集成，导致操作型数据非集成的现状。此外，标签提及了数据仓库、原书第4版以及大数据，暗示了文档可能涵盖了大数据环境下的数据仓库建设和管理。" 在IT领域，数据仓库是决策支持系统的重要组成部分，它是一个集成的、面向主题的、随时间变化的且保持历史数据不变的系统，用于支持业务分析和决策。本章节从操作型数据开始，讨论了数据仓库的构建过程。操作型数据通常来源于企业日常运营的各种系统，如交易系统，它们是非集成的，各系统间可能存在数据冗余和不一致性。 在图3-1中，描绘了数据从分散的操作型环境迁移至集中式的数据仓库的场景，多个应用程序对数据仓库贡献数据。然而，这个过程并非简单的数据抽取，因为操作型环境中的数据通常是孤立的，缺乏统一的数据标准和格式。例如，相同的数据可能在不同的应用中以不同的名称存储，或者看似相同的标识可能在不同的应用中有不同的含义。这种现象在图3-2中被强调，显示出数据集成在现有系统中的缺失。 构建数据仓库的关键步骤不仅包括数据抽取，还需要进行数据清洗、转换和整合，以确保数据的一致性和准确性。在这个过程中，需要解决数据的命名规范、数据质量、数据关联性以及数据的时效性等问题。特别是在大数据背景下，数据量的爆炸性增长使得数据仓库的设计和管理面临更大的挑战，需要采用高效的数据处理技术和工具，如ETL（提取、转换、加载）工具和大数据平台，如Hadoop。 同时，数据仓库的发展是一个不断演进的过程，从早期的单应用系统到现在的大型数据仓库架构，决策支持系统的功能越来越强大，能够提供更深入的洞察和预测。这个演变过程中，数据仓库的角色逐渐提升，成为支撑企业战略决策的核心部分。 从历史的角度看，信息处理领域相对较年轻，其发展速度和复杂性要求从业者必须具备全局视角，理解数据仓库在更大体系架构中的位置，而不仅仅关注技术细节。数据仓库的历史和决策支持系统的演进表明，从20世纪60年代的报表和程序，到如今的大数据分析，数据处理技术一直在不断地进步和创新，以满足日益复杂的决策需求。 数据仓库的构建不仅是技术上的挑战，也是业务理解和组织协作的考验。为了有效地利用操作型数据，需要进行深度的数据集成和管理，以构建一个能够提供一致、准确和及时信息的数据仓库平台，从而更好地服务于决策支持系统。