数据仓库的基本概念

数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。

它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。

⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。

1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。

这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。

2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。

要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。

3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。

⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。

这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。

⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。

4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。

这和稳定特点并不⽭盾。

三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。

⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。

传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。

数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。

分别是：数据仓库技术、Hadoop。

当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。

1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。

3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。

1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。

数据仓库的概念和体系结构概述数据仓库是指将企业各个部门和业务系统产生的大量数据进行整合、清洗、集成和存储，以满足企业决策分析和业务需求的信息系统。

数据仓库的设计和建设需要考虑到数据的整合、一致性、稳定性、易用性和安全性等方面的需求。

它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、可供企业管理者和决策者使用的数据集合。

1.数据源层：数据仓库的数据源可以来自企业内部的各个部门和业务系统，也可以来自外部的合作伙伴和第三方数据提供商。

数据源的选择和集成是数据仓库建设的关键环节，需要确定数据的提取方式、频率、粒度和格式等。

2.数据提取层：数据提取层负责从各个数据源中提取数据，并进行初步的清洗和转换。

数据提取可以通过批量处理、定时任务或实时流数据处理等方式进行。

在数据提取过程中，需要解决数据一致性、完整性和准确性等问题。

3. 数据集成层：数据集成层是将从各个数据源提取的数据进行整合和合并的地方。

这里的数据整合包括数据清洗、数据转换和数据聚合等操作。

数据集成层可以使用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据的清洗和转换。

在数据集成层，还需要对数据进行一致性校验和冲突解决。

4.数据存储层：数据存储层是数据仓库最核心的组成部分，它负责存储整合后的数据。

数据存储层可以采用关系数据库、数据仓库等不同的技术来进行存储。

在设计数据存储层时，需要考虑到数据的存储结构、索引方式、数据分区和冗余备份等问题。

6. 数据访问层：数据访问层是用户直接访问数据仓库的接口，它提供了用户对数据仓库的查询、分析和报表生成等功能。

数据访问层可以使用OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据挖掘工具和BI（Business Intelligence）平台等进行实现。

7.数据安全层：数据安全是数据仓库设计和建设过程中必须要考虑的问题之一、数据安全层负责保护数据仓库中的数据不受未经授权的访问、修改和破坏。

数据仓库的概念和运用一、引言在当今信息高速迭代的时代，数字化的世界已经成为我们生活的一部分。

面对海量的数据，如何能够从其中提取有意义的信息，已经成为各行业的重要问题。

本文将从数据仓库的概念入手，探讨其在数据分析和决策方面的应用。

二、数据仓库的概念数据仓库是用于分析和支持决策的数据集合。

它是一个集中的、主题导向的、稳定的、可变的存储库，可用于支持管理决策的过程。

数据仓库主要包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载、数据查询、数据报表等模块。

三、数据仓库的特点1、主题导向性数据仓库主要面向某一特定主题和业务。

例如，每个企业中都有各自的业务领域，如销售、采购、财务等，这些领域都需要进行数据挖掘分析，根据特定的主题建立数据仓库。

2、集成性数据仓库是一个集成了多种数据类型的系统，它的数据来源包括来自不同部门、不同系统、不同数据库的数据。

3、历史性数据仓库不仅包含当前的数据信息，还包括历史数据。

以便于对比和分析，及时发现数据变化以及趋势。

4、面向决策支持数据仓库是为决策支持服务的，它能够帮助企业通过对数据的挖掘分析，发现潜在的问题，提出有效的解决方案，从而优化企业的决策。

四、数据仓库的运用1、提升数据分析速度数据仓库可以减少数据分析的重复工作量，缩短数据处理时间，提高数据分析的速度。

通过数据仓库可以进行针对性的分析和优化，使得企业在发现趋势和机会时能够抢先一步。

2、定制和设计报表通过数据仓库，企业可以设计和定制各种需求的报表，使得数据更加符合企业的实际需求，这对企业的管理和决策是非常有意义的。

3、帮助决策企业的管理决策需要数据的支持，数据仓库可以让领导者更好地理解和分析公司的运营情况，以便于更好地进行决策。

4、提高客户满意度通过数据仓库可以使企业更好地分析顾客需求，从而优化企业的产品和服务，增加客户的满意度。

五、总结数据仓库是以主题为中心，集成多种数据类型，以历史数据为基础的数据仓库。

它的存在可以提升企业的决策速度，帮助企业优化产品和服务，提高客户满意度。

数据仓库数据重要等级定义标准在当今信息爆炸的时代，数据的重要性日益凸显。

数据不仅在商业领域中扮演着重要角色，也在科学研究、政府决策和个人生活中扮演着至关重要的角色。

针对数据的重要性，企业和组织需要建立数据仓库，并对数据进行分类和定义重要等级标准，以便更好地管理和利用数据资源。

本文将探讨数据仓库和数据重要等级定义标准的相关内容，帮助读者更好地理解这一主题。

一、数据仓库的基本概念和作用1. 数据仓库的定义数据仓库是一个用来集成和存储企业各类数据的大型数据库，用于支持企业决策制定、业务分析和数据挖掘等应用。

它是企业信息系统中的一个重要组成部分，具有数据集成、数据存储、数据管理和数据分析等功能。

2. 数据仓库的作用数据仓库的建立和运营可以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息，支持企业管理层制定决策、优化业务流程和发现潜在商机。

数据仓库还可以提高企业对市场变化的应对能力，促进企业持续创新和发展。

二、数据重要等级定义标准的必要性3. 数据重要等级定义标准的意义随着大数据时代的到来，企业面临的数据越来越多，有些数据对企业的重要性超乎想象。

对数据进行分类和定义重要等级标准，有助于企业更加科学地管理数据资源，区分数据的重要程度，从而更好地利用数据资源，保障数据安全和隐私。

4. 数据重要等级定义标准的应用场景对数据进行重要等级定义标准，可以应用于数据备份和恢复、数据安全保护、数据使用授权等方面。

不同重要等级的数据需要采取不同的管理和保护措施，以确保数据的完整性、保密性和可用性。

三、数据重要等级定义标准的划分标准和应用方法5. 数据重要等级的划分标准对于企业来说，可以根据数据的关联性、价值性、敏感性、时效性等因素来划分数据的重要等级。

一般可以分为核心数据、关键数据、一般数据和临时数据等级别。

6. 数据重要等级的应用方法企业可以制定相应的数据管理策略和措施，针对不同重要等级的数据制定不同的备份和恢复策略、安全存储策略、权限控制策略等，以保障数据的可靠性和安全性。

数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。

它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。

数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。

一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。

它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。

数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。

2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。

3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。

4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。

二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。

1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。

这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。

数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。

2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。

这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。

3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。

在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。

数据库与数据仓库的设计与构建随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据管理和数据分析越来越受到重视。

数据库与数据仓库的设计与构建成为了企业和组织中不可或缺的一项技术。

本文将介绍数据库与数据仓库的基本概念，以及设计与构建的关键要素和步骤。

一、数据库与数据仓库的基本概念1. 数据库数据库是一个有组织的、存储大量相关数据的集合。

它能够被多个用户共享，提供了数据存储、查询和管理的功能。

数据库通常采用关系模型，使用SQL查询语言。

2. 数据仓库数据仓库是从多个来源获取的、经过清理和转换的、可查询和用于分析的数据集合。

数据仓库的设计旨在满足分析与决策支持的需求，它采用维度模型和多维分析技术。

二、数据库与数据仓库的设计与构建要素1. 数据建模数据建模是数据库与数据仓库设计的基础，它确定了如何组织和存储数据。

数据建模采用实体关系图（ER图）来表示各种实体、关系和属性，帮助开发人员理解数据之间的关系。

2. 数据规范化数据规范化是数据库设计中的重要步骤，它通过消除数据冗余和保持数据一致性，提高数据库的性能和可维护性。

常用的数据规范化范式包括第一范式、第二范式和第三范式。

3. 查询优化查询优化是为了提高数据库性能而进行的工作。

它涉及索引的设计和使用、查询语句的优化、数据库统计信息的维护等方面。

良好的查询优化能够提高查询的执行速度和效率。

4. 数据备份与恢复数据库的备份与恢复是为了应对数据丢失和灾难恢复的需求。

通过定期备份数据和事务日志，以及实施合适的灾难恢复计划，可以保护数据库的完整性和可用性。

5. 数据安全与权限管理数据安全和权限管理是保护数据库免受非法访问和数据泄漏的关键措施。

采用合适的身份验证和访问控制机制，以及实施加密和监控策略，能够确保数据库的安全和隐私。

三、数据库与数据仓库的设计与构建步骤1. 需求分析与数据收集在设计与构建数据库与数据仓库之前，需要对需求进行全面的分析，明确数据的来源、目标和用途。

通过与业务用户的沟通和数据收集工作，可以获取所需的数据和数据模型。

数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。

随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。

为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。

本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。

第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。

它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。

数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。

H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。

数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。

数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。

数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。

H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。

数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。

数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。

数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。

数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。

第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。

2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。

3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。

4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。

数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。

它是企业级数据中心的核心，是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。

数据仓库的设计基于业务需求，是为支持企业决策而构建的。

它集中存储企业各个方面的数据，并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。

数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集，从而为企业决策提供最好的支持。

数据仓库具有以下基本特征：1. 面向主题：数据仓库是面向业务主题的，而不是面向应用或部门，它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。

2. 集成性：数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据，通过ETL过程，实现数据的提取、转换和加载，从而产生一个一致、标准、统一的数据集。

3. 时间可变性：数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的，它记录了数据的历史变化情况，存储了历史数据版本，方便用户进行历史数据的回溯和分析。

4. 非易失性：数据仓库中的数据是不易失的，它要求有一定的容错机制和备份策略，以保证数据的安全性和可靠性。

5. 决策支持：数据仓库是为了支持决策而构建的，它提供了各种查询、统计和分析功能，方便用户进行数据的挖掘和分析，支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。

数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。

在需求分析阶段，要明确业务目标和业务需求，确定数据仓库的主题和范围。

在数据建模阶段，要根据需求分析结果，进行数据建模和数据字典的设计，构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。

在ETL开发阶段，要开发ETL过程，进行数据提取、转换和加载。

在实现和维护阶段，要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。

在数据仓库的实现过程中，还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段，增强数据仓库的功能和应用价值。

综上所述，数据仓库是企业重要的决策支持工具，是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。

通俗易懂了解什么是数据仓库什么是数据仓库数据仓库（下⽂以“数仓”称），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以⾦融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。

⽤于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。

从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地⽅，只不过从数据量来说，数据仓库要⽐数据库更庞⼤。

他们最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MySQL ⽤于做联机事务处理（OLTP），例如交易事件的发⽣等；⽽数据仓库主要⽤于联机分析处理（OLAP），例如出报表等。

有些同学可能想，数据分析、出报表等⼯作也可以直接通过业务数据库完成呀，数据仓库似乎也不是必需品。

如果是简单的系统，⽐如初创时期，业务量少，⽤户和数据少，⼏台服务器和⼏个MySQL组成的系统，那确实可以实现。

但当业务越做越多，⽤户和数据量很庞⼤，出报表需要跨集群关联多个系统的数据实现的话，那数仓还是很有必要的。

如果还不能理解，先想⼏个问题如果你要的数据分别存放在很多个不同的数据库，甚⾄存在于各种⽇志⽂件中，你要如何获取这些数据？如果你从各数据源中取出了你要的数据，但是发现格式不⼀样，或者数据类型不⼀样，你要怎么规范？如果有⼀天你需要在业务系统查历史数据，但发现这些数据被修改过的，你要怎么办？如果要跨集群关联各个不同业务系统的数据，要怎么做？怎么优化查询时间？……数仓的出现，可以很好的解决上⾯这些问题。

它通过数据抽取和清洗，将各个业务系统的数据整合落地到⼀个系统（数仓），规范化数据，⽅便在出报表做决策的时候获取数据。

数仓的特点集成性数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储⽅式各不相同。

要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。

稳定性数仓中保存的数据是历史记录，不允许被修改。

⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。

动态性数仓的数据会随时间变化⽽定期更新，这⾥的定期更新不是指修改数据，⼀般是将业务系统发⽣变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。

数据仓库基本概念⼀、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者⼀个多维⽴⽅体⾥⾯存放的数值型的、连续的字段，就是度量。

这符合上⾯的意思，有标准，⼀个度量字段肯定是统⼀单位，例如元、户数。

如果⼀个度量字段，其中的度量值可能是欧元⼜有可能是美元，那这个度量没法汇总。

在OLAP中还有计算度量的说法，⽤⼀个总费⽤除以⽤户数，得到每户平均费⽤。

但这究竟还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了，只是为了称呼⽅便⽽已。

这就得说到指标，英⽂的Metric。

在绩效管理软件⾥⾯，通常是有这个概念的。

其定义可表述为"它是表⽰某种相对程度的值"。

区别于度量概念，那是⼀种绝对值，尺⼦量出来的结果，汇总出来的数量等。

⽽指标⾄少需要两个度量之间的计算才能得到，例如ARPU，⽤收⼊⽐上⽤户数，例如收⼊增长率，⽤本⽉收⼊⽐上上⽉收⼊。

当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。

⽽Indicator的字⾯意思为指⽰器，在KPI中，最后⼀个I就是它，但是⽤中⽂称呼它的时候，总是叫"关键绩效指标"，⽽没有叫做"指标器"，也就造成⼀些混乱。

我们⾝边充当指⽰器的有：红绿灯，提醒⾏⼈车辆是否等待或通⾏；监控室⾥的警报灯，提醒哪⼉出现异常；汽车仪表盘，提醒驾驶员油是否⾜够，速度如何。

它们起到的作⽤是传递⼀种宏观的信息，促使⼈的下⼀步⾏动。

红灯停绿灯⾏；看到警报亮起要赶紧派⼈查看。

⽬前常见的企业绩效管理软件中，仪表盘（有的地⽅称作驾驶舱）的展⽰界⾯也是必不可少，正是⽤这种直观⽽⽐较有象征性的指⽰器反映企业运营状况。

可以设想提出KPI的初衷，是希望企业通过⼀些粗略（⾮细节）的信息（⽽⾮数据）来为下⼀步的决策作出依据。

导致不同的决策⾏为必定是离散的输⼊，最简单的就是⼀个开关，是或不是（例如警报灯）。

如果说度量和指标是定量话，指⽰器就是⼀种定性的。

然⽽，这些系统中的KPI并⾮完全上⾯提到的指⽰器，很多系统建设称为度量系统或是指标系统。

数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。

数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。

数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。

第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。

信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。

数据仓库是信息技术长期发展的产物。

下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。

各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。

联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。

其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。

关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。

2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。

由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。

最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。

也就是所谓的数据驱动决策的制定。

然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。

数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。

数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。

本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。

一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。

它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。

1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。

数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。

（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。

数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。

（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。

这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。

（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。

这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。

1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。

通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。

二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。

数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。