"数据仓库应用系统是为企业管理和决策提供支持的关键技术,其主要特点包括支持长远的业务战略、分析驱动、面向主题、存储历史数据、数据静态和汇总、以及优化查询而非更新。这些特点使得数据仓库不同于传统的事务处理系统,更侧重于为管理层和执行主管提供决策支持。在市场中,有多个知名供应商如Sybase、Microsoft、Oracle、IBM和NCR提供数据仓库和商务智能解决方案。数据仓库建设涉及ETL(提取、转换、加载)工具、OLAP(在线分析处理)系统、分析支持工具和数据挖掘等环节。此外,数据库设计、数据集市和操作系统的选用也是构建数据仓库的重要组成部分。"
数据仓库是企业决策支持系统的重要组成部分,它主要关注长期的业务战略,通过分析大量历史数据来洞察趋势和模式。这种系统以特定的主题(如销售、客户或市场)为中心,确保数据整合并集中在特定领域,便于深度分析。数据仓库中的信息是历史性的,反映了某一时间点或时间段的状态,且数据一旦加载入仓库,通常是静态的,只有在定期刷新时才会更新。由于其目的是为了高效查询和分析,因此系统优化侧重于查询性能,而不是频繁的更新操作。
数据仓库解决方案通常由多个组件构成,包括数据源(如OLTP系统中的详细交易数据)、ETL工具用于从各种数据源抽取、转换和加载数据,以及OLAP服务器和分析工具,提供多维数据分析和报告功能。数据库设计工具如Power Designer或Visual Studio可以帮助规划和构建数据模型。数据挖掘工具如SAS或SPSS可以进一步挖掘数据仓库中的潜在价值,揭示隐藏的模式和关联。
市场上的主要供应商,如Sybase的IQ-M、Microsoft的SQL Server、Oracle的9i DB2、NCR的TeraData等,提供了不同特性和功能的数据仓库平台。他们通常与其他技术合作伙伴共同提供完整的解决方案,例如报表工具、数据集市建设和数据挖掘服务。
数据仓库和商务智能解决方案是现代企业获取洞见、支持决策制定不可或缺的技术,它们帮助企业从海量数据中提炼出关键信息,提升管理效率和业务竞争力。