什么是數據倉庫數據倉庫的組成
數據倉庫是為企業(yè)所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰(zhàn)略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創(chuàng)建。那么你對數據倉庫了解多少呢?以下是由學習啦小編整理關于什么是數據倉庫的內容，希望大家喜歡!
數據倉庫的特點
1、數據倉庫是面向主題的;操作型數據庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統(tǒng)相關。
2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自于分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數據倉庫;
數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上經過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關于整個企業(yè)的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
3、數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢;
4、數據倉庫是隨時間而變化的，傳統(tǒng)的關系數據庫系統(tǒng)比較適合處理格式化的數據，能夠較好的滿足商業(yè)商務處理的需求。穩(wěn)定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。
5、匯總的。操作性數據映射成決策可用的格式。
6、大容量。時間序列數據集合通常都非常大。
7、非規(guī)范化的。Dw數據可以是而且經常是冗余的。
8、元數據。將描述數據的數據保存起來。
9、數據源。數據來自內部的和外部的非集成操作系統(tǒng)。
數據倉庫，是在數據庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它并不是所謂的“大型數據庫”。數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，由于有較大的冗余，所以需要的存儲也較大。
數據倉庫的體系結構
數據源
是數據倉庫系統(tǒng)的基礎，是整個系統(tǒng)的數據源泉。通常包括企業(yè)內部信息和外部信息。內部信息包括存放于RDBMS中的各種業(yè)務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等等;
數據的存儲與管理
是整個數據倉庫系統(tǒng)的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統(tǒng)數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業(yè)務系統(tǒng)的數據，進行抽取、清理，并有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業(yè)級數據倉庫和部門級數據倉庫(通常稱為數據集市)。
OLAP服務器
對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發(fā)現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP(關系型在線分析處理)、MOLAP(多維在線分析處理)和HOLAP(混合型線上分析處理)。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中;HOLAP基本數據存放于RDBMS之中，聚合數據存放于多維數據庫中。
前端工具
主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以數據挖掘及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發(fā)工具。其中數據分析工具主要針對OLAP服務器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
數據倉庫的組成
數據抽取工具
把數據從各種各樣的存儲方式中拿出來，進行必要的轉化、整理，再存放到數據倉庫內。對各種不同數據存儲方式的訪問能力是數據抽取工具的關鍵，應能生成COBOL程序、MVS作業(yè)控制語言(JCL)、UNIX腳本、和SQL語句等，以訪問不同的數據。數據轉換都包括，刪除對決策應用沒有意義的數據段;轉換到統(tǒng)一的數據名稱和定義;計算統(tǒng)計和衍生數據;給缺值數據賦給缺省值;把不同的數據定義方式統(tǒng)一。
數據庫
是整個數據倉庫環(huán)境的核心，是數據存放的地方和提供對數據檢索的支持。相對于操縱型數據庫來說其突出的特點是對海量數據的支持和快速的檢索技術。
元數據
元數據是描述數據倉庫內數據的結構和建立方法的數據?？蓪⑵浒从猛镜牟煌譃閮深?，技術元數據和商業(yè)元數據。
技術元數據是數據倉庫的設計和管理人員用于開發(fā)和日常管理數據倉庫使用的數據。包括：數據源信息;數據轉換的描述;數據倉庫內對象和數據結構的定義;數據清理和數據更新時用的規(guī)則;源數據到目的數據的映射;用戶訪問權限，數據備份歷史記錄，數據導入歷史記錄，信息發(fā)布歷史記錄等。
商業(yè)元數據從商業(yè)業(yè)務的角度描述了數據倉庫中的數據。包括：業(yè)務主題的描述，包含的數據、查詢、報表;
元數據為訪問數據倉庫提供了一個信息目錄(informationdirectory)，這個目錄全面描述了數據倉庫中都有什么數據、這些數據怎么得到的、和怎么訪問這些數據。是數據倉庫運行和維護的中心，數據倉庫服務器利用他來存貯和更新數據，用戶通過他來了解和訪問數據。
數據集市
為了特定的應用目的或應用范圍，而從數據倉庫中獨立出來的一部分數據，也可稱為部門數據或主題數據(subjectarea)。在數據倉庫的實施過程中往往可以從一個部門的數據集市著手，以后再用幾個數據集市組成一個完整的數據倉庫。需要注意的就是在實施不同的數據集市時，同一含義的字段定義一定要相容，這樣在以后實施數據倉庫時才不會造成大麻煩。
國外知名的Garnter關于數據集市產品報告中，位于第一象限的敏捷商業(yè)智能產品有QlikView, Tableau和SpotView，都是全內存計算的數據集市產品，在大數據方面對傳統(tǒng)商業(yè)智能產品巨頭形成了挑戰(zhàn)。國內BI產品起步較晚，知名的敏捷型商業(yè)智能產品有PowerBI, 永洪科技的Z-Suite，SmartBI，FineBI商業(yè)智能軟件等，其中永洪科技的Z-Data Mart是一款熱內存計算的數據集市產品。國內的德昂信息也是一家數據集市產品的系統(tǒng)集成商。
數據倉庫管理
安全和特權管理;跟蹤數據的更新;數據質量檢查;管理和更新元數據;審計和報告數據倉庫的使用和狀態(tài);刪除數據;復制、分割和分發(fā)數據;備份和恢復;存儲管理。
信息發(fā)布系統(tǒng)
把數據倉庫中的數據或其他相關的數據發(fā)送給不同的地點或用戶?；赪eb的信息發(fā)布系統(tǒng)是對付多用戶訪問的最有效方法。
訪問工具
為用戶訪問數據倉庫提供手段。有數據查詢和報表工具;應用開發(fā)工具;管理信息系統(tǒng)(EIS)工具;在線分析(OLAP)工具;數據挖掘工具。
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