数据仓库的源数据类型
数据仓库是企业级数据管理的核心组件,它集成了企业几乎所有可以获取到的数据,以用于数据分析和决策支持。这些数据来自于多种来源,包括网站分析的数据来源。这些数据可以分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指格式非常规范的数据,典型的代表就是关系数据库中的数据。这些数据可以用二维表来存储,有固定的字段数,每个字段有固定的数据类型(数字、字符、日期等),并且每个字段的字节长度也相对固定。结构化数据是最易管理维护的,同时对于查询、展示和分析而言也是最为方便的一类数据格式。在网站分析中,结构化数据占据着举足轻重的地位,这些存储在数据库中的数据一般都是网站的运营数据及用户操作的结果数据(Outcome),比如网站的注册用户数、博客的文章数、评论数等。
半结构化数据的格式较为规范,一般都是纯文本数据,可以通过某种方式解析得到每项的数据。最常见的就是日志数据、XML、JSON 等格式的数据。半结构化数据通常是指网站的日志数据,或者因为某些需求以XML或 JSON格式输出的数据。在数据仓库中,半结构化数据需要经过转换和解析,以便于查询和分析。
非结构化数据指的是那些非纯文本类数据,没有标准格式,无法直接地解析出相应的值。常见的非结构化数据有富文本文档、网页、多媒体(图像、声音、视频等)。这类数据不易收集管理,也无法直接查询和分析,所以对这类数据需要使用一些不同的处理方式。在数据仓库中,非结构化数据一般不会直接以二进制的形式存入,而是将其元数据存储在数据仓库中。
在数据仓库中,将这些数据类型统一存储和管理,以便于对这些数据进行查询、分析和挖掘,从而支持企业的决策和运营。ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库的核心组件,它将不同的数据源集成到数据仓库中,并对这些数据进行转换和解析,使其能够被查询和分析。