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原创 数据仓库是什么?基本概念讲解

发布时间:2020-06-04 11:58:15 浏览 702 来源:博学谷 作者:照照

    对于大数据的学习者来讲,深入理解数据仓库是很重要的。本文将对数据仓库的基本概念进行讲解,大家可以在看完数据仓库的概念、主要特征以及分层架构之后,真正理解数据仓库是什么。

     

    数据仓库

     

    1、数据仓库的概念

     

    数据仓库,全称是Data Warehouse,简写DWH。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。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。正因为它叫 仓库,而不是叫工厂。所以数据仓库本身并不生产任何数据,同时自身也不需要消费任何的数据。数据来源于外部,并且开放给外部应用。

     

    2、数据仓库的主要特征

     

    1)面向主题

    传统数据库中,最大的特点是面向应用进行数据的组织,各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念,是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

     

    2)集成性

    通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据,这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前,必然要经过统一与综合,这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步。

     

    4)时变性

    数据仓库包含各种粒度的历史数据。数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况,挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据,但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况,当业务变化后,挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新,以适应决策的需要。从这个角度讲,数据仓库建设是一个项目,更是一个过程。

     

    3、数据仓库分层架构

     

    按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。数据仓库的数据来源于不同的源数据,并提供多样的数据应用,数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。

     

    1)源数据层(ODS):此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。

     

    2)数据仓库层(DW):也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。

     

    3)数据应用层(DAAPP):前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。

     

    以上就是数据仓库是什么的基本概念讲解,想要了解更多关于大数据的干货内容,尽在博学谷资讯大数据栏目~

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