数据仓库与决策支持系统发展历程

"这篇资料是关于数据仓库入门的学习材料，主要探讨了信息系统领域的历史和决策支持系统（DSS）的发展，以及数据仓库的演进过程。资料指出信息处理领域相对较年轻，因此相对不成熟，强调了对整体架构的重视而非只关注细节。数据仓库的历史始于对更大规模体系结构的需求，并在不断演化中。" 在60年代初期，计算机领域的重点是创建基于主文件的应用，主要用于报表和程序，使用的编程语言主要是COBOL，数据存储在磁带上。这种介质虽然成本低、存储量大，但访问速度慢，且存在大量冗余数据的问题。随着60年代中期的发展，主文件和磁带的使用激增，导致数据一致性、程序维护和新程序开发的复杂性问题日益突出。 在这样的背景下，决策支持系统(DSS)应运而生，其处理过程是一个长期演进的过程。DSS的起源可以追溯到计算机早期，随着时间的推移，它不断发展并逐渐形成了数据仓库的概念。数据仓库是为了解决数据冗余、提高数据一致性以及简化程序维护和开发而出现的，它位于大规模体系结构的中心位置，允许更高效的数据管理和分析。 从图1-1中可以看出，DSS的演化进程经历了从简单的主文件处理到复杂的多层次结构的转变。在这一过程中，数据管理技术从磁带文件进化到了支持随机访问的硬盘系统，同时出现了数据库管理系统(DBMS)，使得数据的组织和访问更为高效。随着关系数据库的兴起，数据仓库作为独立于操作系统的、用于决策支持的数据集合，能够整合来自多个源的数据，提供一致、准确的视图，从而支持企业的决策制定。 数据仓库的构建涉及到多个关键概念和技术，如数据抽取、转换和加载(ETL)过程，数据模型设计，以及查询和分析工具的使用。数据仓库的设计强调数据的稳定性，通常采用星型或雪花型模式来优化查询性能。此外，随着大数据和云计算的发展，现代数据仓库还涵盖了分布式存储、并行处理和实时分析等功能。 这份资料为初学者提供了一个全面理解数据仓库及其在决策支持系统中的作用的入口，同时也揭示了信息系统领域从简单到复杂，从不成熟到逐渐成熟的演进历程。学习者可以通过这份资料深入了解数据仓库的历史、核心概念以及其在现代企业信息架构中的重要性。