数据仓库与数据中心建设：概念、建模与挑战

"该资源是一份关于数据中心建设和数据仓库的专题报告，由大数据专家赵建亭撰写。报告深入探讨了数据仓库的概念、架构及其建模方法，并分析了数据仓库建设中可能遇到的问题和失败原因。此外，还涉及了数据中心与商业智能的相关讨论，提供了实用的建议。" 在这份资料中，赵建亭首先介绍了数据仓库的核心概念。数据仓库是一个专门设计用于支持决策制定的系统，它不同于传统的操作型数据库，而是围绕特定主题组织，提供集成、稳定且随时间变化的数据视图。数据仓库的关键特性包括： 1. 面向主题：数据仓库不是针对单一业务操作，而是围绕关键业务领域或主题进行组织，例如销售、客户或人力资源。 2. 集成：数据仓库整合来自不同源系统的数据，通过数据清洗和转换过程，确保数据的一致性和完整性。 3. 不可更新：数据仓库主要用于分析，其数据通常是只读的，不支持日常事务处理中的修改操作。 4. 时间变异：数据仓库记录历史数据，允许用户分析数据随时间的变化趋势。 5. 汇总数据：为了优化查询性能和分析效率，数据仓库往往对数据进行预计算和汇总。 6. 大容量：由于存储历史数据，数据仓库通常需要处理大规模的数据集。 7. 非规范化：为了提高查询性能，数据仓库可能包含冗余数据，而不遵循严格的数据库规范化原则。 8. 元数据：元数据是描述数据的数据，对于理解和管理数据仓库至关重要。 报告还讨论了数据仓库建模的重要性，强调了建模对于确保数据质量和业务理解的关键作用。此外，报告提到了国内数据仓库项目常见的失败原因，如需求不明确、技术选型不当、数据质量控制不足等，并提出了相应的解决策略。 最后，赵建亭探讨了数据中心的角色，特别是与商业智能的结合，如何利用数据仓库和大数据技术来驱动企业的洞察力和决策支持。他提供的建议可能包括合理规划、采用合适的技术解决方案以及持续优化数据治理流程等。 这份资料对理解数据仓库的理论基础和实践挑战，以及如何构建有效的企业级数据中心具有很高的参考价值。同时，对于想要深入了解大数据和商业智能领域的读者来说，也是宝贵的教育资源。