数据仓库管理挑战：安全与刷新成本

"刷新数据仓库-国家电子政务外网安全等级保护实施指南（定稿）" 在数据仓库领域，上下文信息的捕获和管理是一项挑战。由于上下文信息的非结构化特性，以及其快速变化的性质，使得管理和利用这些信息变得困难。过去的管理方法，如字典、仓库、目录和图书馆，主要针对信息系统的开发者，而非最终用户，导致用户可视性和参与度较低。同时，这些工具往往被视为可选，而不是必需，经常在项目后期被忽视或淘汰。此外，传统方法只关注简单上下文信息，忽略了外部和复杂上下文信息的捕获。 5.26章节着重讨论了数据仓库的刷新过程，这是数据仓库运营中的关键环节，但也伴随着高昂的成本。初始的数据仓库构建完成后，运维成本主要集中在数据的日常管理和更新。数据仓库的数据增长速度超出预期，数据分析人员对数据仓库的大量、不可预测的需求加剧了服务器端的管理负担。最大的不可预见开销是定期从传统数据环境向数据仓库导入数据的过程，即数据刷新。 通常，组织在刷新数据仓库时首选直接从旧的交易数据库中读取数据。然而，这种方法可能在数据来自多个不同来源或涉及实时更新的情况下变得昂贵。直接读取传统数据库会导致两个主要开销：一是需要保持传统DBMS在线并活跃，限制了对传统数据库进行长时间处理的可能性；二是不必要的数据重复传输，当只需少量数据时，却不得不扫描整个文件，造成资源浪费。 考虑到这些效率问题，业界一直在寻求优化数据仓库刷新策略，以降低运营成本并提高性能。数据仓库技术的发展，包括大数据处理和高级分析工具，为解决这些问题提供了新的可能性，比如采用更高效的数据抽取、转换和加载（ETL）工具，以及利用并行处理和分布式计算来提升数据处理效率。这些先进的方法旨在减少对传统数据库的依赖，降低数据传输的开销，并确保数据仓库的高效运行。 数据仓库的演变与决策支持系统（DSS）的发展紧密相连。DSS自20世纪60年代以来不断发展，经历了从早期的单个应用程序到现在的复杂体系结构的转变。随着数据量的增加，数据一致性、程序维护和新程序开发的复杂性问题也随之而来，促进了数据仓库作为核心组件的现代决策支持系统架构的形成。 在大数据时代，数据仓库的角色更加重要，它们不仅需要处理结构化数据，还要应对非结构化和半结构化数据的挑战。数据仓库的优化、刷新策略和整体管理方法的改进，对于确保电子政务外网的安全等级保护至关重要，同时也对提升国家电子政务的效率和响应能力产生了深远影响。