OLAP分类详解:从新手到精通,揭秘BI核心技术
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更新于2024-08-14
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OLAP分类是商务智能(Business Intelligence, BI)领域的关键概念,它涉及到数据管理和分析技术,旨在支持决策制定。本文将从两个主要维度来讨论OLAP:按照存储方式和处理地点。
首先,按照存储方式,OLAP(Online Analytical Processing)可以分为以下几种类型:
1. **MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing)**: 这种方法将数据存储在多维数组中,适合实时分析,提供高速查询性能,如Oracle的RAC (Real Application Cluster) 实现的MOLAP。
2. **HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing)**: 结合了MOLAP和ROLAP的特点,允许部分数据以MOLAP方式存储,其余部分在ROLAP环境下处理,提供更灵活的分析性能。
3. **ROLAP (Relational Online Analytical Processing)**: 数据存储在关系数据库中,适合处理大量复杂的关系数据,虽然查询速度可能较慢,但灵活性高,适合大规模数据集。
其次,按照处理地点,OLAP分为:
- **Client OLAP**: 数据分析工具在客户端运行,用户可以直接在本地分析数据,但可能对硬件资源要求较高。
- **Server OLAP**: 数据处理和分析在服务器端完成,数据被集中存储,提高了效率和安全性,同时降低了对客户端硬件的需求。
数据仓库作为OLAP的核心,是实现BI的重要组成部分。数据仓库是一个动态的过程,而非静态的产品,其核心技术包括OLAP,其特点如下:
- **面向主题**:数据仓库围绕特定的业务主题组织,如客户、产品、交易等。
- **集成**:数据经过抽取、净化、转换和装载,从多个来源整合到一起。
- **非易失性**:数据仓库的数据是稳定的,不支持频繁更新,而是定期加载新数据。
- **随时间变化性**:时间维度是数据仓库的一个关键属性,时间跨度长且数据是历史的快照。
数据仓库的组成部分包括数据抽取、净化、加载,以及信息发布系统、数据集市、报表工具、OLAP工具、数据挖掘工具、操纵平台、元数据管理和管理平台等。此外,实施数据仓库时,数据准备过程(ETL,即抽取、转换和加载)至关重要,这涉及数据质量的提升,如语义一致性、数据类型标准化、数据完整性等多个方面。
在没有数据仓库的情况下,企业可能会遇到数据冗余、数据可信度低、数据分析能力受限等问题,这就是所谓的自然演化体系(蜘蛛网架构)所面临的问题。相比之下,数据仓库通过整合和管理数据,确保数据质量,为决策者提供了有价值的信息和知识,从而增强企业的竞争力。
Oracle对数据仓库的理解强调了数据处理的全面性和价值提炼,将数据仓库视为一个完整的、集成的服务器平台,涵盖了ETL、OLAP和数据挖掘等关键组件,旨在驱动有效的决策支持和知识转化。
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