理解数据仓库：特性与BI入门

"本文主要介绍了数据仓库的特性以及BI（商业智能）的基础知识，包括数据仓库的面向主题性、集成性、非易失性和随时间变化的特性，并提到了数据仓库的组成部分和实施过程中ETL的重要性。同时，文章还阐述了在没有数据仓库技术时的自然演化体系结构存在的问题，以及Oracle对数据仓库的理解和其提供的数据仓库平台解决方案。" 在BI（商业智能）领域，数据仓库扮演着至关重要的角色。数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的系统，它集成了来自多个源的大量数据，并以一种适合分析的方式存储这些数据。数据仓库的主要特性如下： 1. **面向主题**：数据仓库是围绕特定主题构建的，如客户、产品、交易和帐目。这些主题区域是为了满足特定业务需求而设计的，提供对特定业务领域的深入洞察。 2. **集成的**：数据仓库通过数据抽取、净化、转换和装载（ETL）过程，将不同来源的数据整合到一起，确保数据的一致性和准确性。这个过程包括数据清洗和标准化，以消除冗余和不一致性。 3. **非易失的**：数据仓库中的数据主要是为了分析目的而存储的，通常不进行常规的更新或修改。这意味着数据仓库主要用于查询和报告，而不是实时事务处理。 4. **随时间变化**：数据仓库具有较长的时间跨度，通常保存5到10年的历史数据。数据以时间序列的形式存在，形成一系列快照，以便分析趋势和模式。 数据仓库的组成包括数据抽取、数据净化、数据载入、信息发布系统、操作型数据和外界数据、数据集市、报表和查询工具、EIS工具、OLAP工具、数据挖掘工具、操纵平台、元数据和管理平台。这些组件共同协作，提供高效的数据分析能力。 在没有数据仓库的情况下，自然演化的体系结构可能会导致数据的可信性问题、生产力下降以及将数据转化为有用信息的困难。Oracle的数据仓库平台提供了一个完整的集成服务器解决方案，涵盖了ETL、OLAP和数据挖掘等功能，旨在解决这些问题，通过处理和管理大量信息，提炼出有价值的知识，帮助企业做出更好的决策并增强其竞争力。 ETL（数据抽取、转换、加载）是数据仓库实施的关键步骤，涉及数据的语义分类、名称统一、类型统一、数据覆盖、整合、修正、清洗以及元数据管理等多个环节。这些工作确保了数据的质量和一致性，为决策支持提供了可靠的基础。