Dwh 简明教程

数据仓库是一个数据库，与组织的操作数据库分开存放。

数据仓库中没有频繁更新。

它拥有经整合的历史数据，可帮助组织分析其业务。

数据仓库可帮助高管们组织、理解和利用其数据以做出战略决策。

数据仓库系统可帮助集成不同的应用程序系统。

数据仓库系统可帮助分析经整合的历史数据。

操作数据库用于已知任务和工作负载，如搜索特定记录、索引等。而数据仓库查询通常很复杂，提供数据的一般形式。

操作数据库支持对多个事务的并发处理。操作数据库需要并发控制和恢复机制来确保数据库的鲁棒性和一致性。

操作数据库查询允许读取和修改操作，而 OLAP 查询只需对存储的数据进行 read only 访问。

操作数据库维护当前数据。而数据仓库则维护历史数据。

Subject Oriented − 数据仓库是面向主题的，因为它提供与主题相关的信息，而不是组织的持续运营。这些主题可以是产品、客户、供应商、销售、收入等。数据仓库不关注持续运营，而是关注为决策建模和分析数据。

Integrated − 数据仓库通过集成来自不同来源的数据构建而成，如关系数据库、平面文件等。此集成增强了对数据的有效分析。

Time Variant − 数据仓库中收集的数据已识别出特定的时间段。数据仓库中的数据提供了历史观点的信息。

Non-volatile − 非易失性是指当向其中添加新数据时以前的数据不会被擦除。数据仓库与操作数据库分开存储，因此操作数据库的频繁变化不会反映在数据仓库中。

Financial services

Banking services

Consumer goods

Retail sectors

Controlled manufacturing

Information Processing − 数据仓库允许处理存储在其中的数据。可以通过查询、基本统计分析、使用交叉表、表格、图表或图形进行报告来处理数据。

Analytical Processing − 数据仓库支持对其中存储的信息进行分析处理。可以通过基本 OLAP 操作来分析数据，包括切片、下钻、上钻和旋转。

Data Mining − 数据挖掘通过查找隐藏的模式和关联、构建分析模型、执行分类和预测来支持知识发现。这些挖掘结果可以使用可视化工具呈现。