数据仓库体系架构、主要过程与技术介绍

数据仓库体系架构、主要过程与技术介绍 数据仓库是一门用来支持管理决策的数据集合，其核心思想在于整合大量分散的、异构的、动态变化的数据，转换为信息丰富、稳定且面向主题的数据仓库。数据仓库的体系架构在设计上与传统在线事务处理(OLTP)系统截然不同，它更关注于如何把历史数据集中起来，以实现有效的数据挖掘和决策支持。 数据仓库的定义与特点 数据仓库有着多重定义，其中William Inmon于1990年提出了一个被广泛接受的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映时间变化的数据集合，用于支持管理决策。这一定义强调了数据仓库的几个关键特点： 1. 面向主题：数据仓库的数据组织是围绕企业中关键业务领域来展开的，如销售、库存、供应链等。每个主题的数据都是完整且一致的，便于分析处理。 2. 集成性：数据仓库整合了来自多个业务系统的数据，确保数据的一致性、完整性、有效性和精确性。 3. 稳定性：数据仓库中的数据在一定时期内保持不变，通常只追加新数据，不更新原有数据。 4. 反映时间变化：数据仓库关注历史数据，数据表中通常含有时间属性，以反映数据随时间的变化。 数据仓库体系架构 数据仓库体系架构通常包括数据获取、数据存储管理、数据展现等几个主要环节。其结构大致可以划分为数据整合层、存储服务层、应用分析层和信息展现层。 1. 数据整合层：是整个系统中数据的统一入口，主要负责从异种数据源中提取数据，并进行清洗和转换处理，最终加载到ODS（操作性数据存储区）中。 2. 存储服务层：负责中央数据仓库的抽取、转化、加载(ETL)操作，以及关系型OLAP和数据挖掘。 3. 应用分析层：为业务用户和专业分析人员提供报表、随机查询、多维分析等应用服务。 4. 信息展现层：负责将分析结果以用户友好的方式展现出来，使信息的消费者可以轻松地进行数据分析和决策。 DWBI（数据仓库与商务智能）的常见体系架构，通常包括以下几个部分： - 业务系统：企业中进行日常事务处理的系统，如销售、市场、财务等。 - 数据仓库：收集来自业务系统的数据，并按照主题进行组织的存储区域。 - 分析工具：用于查询、分析和报告的数据工具。 - 信息决策者：使用分析结果进行决策的人员。 - DWBI生态系统：由源数据、运营、销售、市场、财务等构成的庞大网络。 数据仓库建设的七个主要环节 数据仓库的构建是一个复杂的过程，大致可以分为以下七个主要环节： 1. 异种数据源集成：整合来自不同来源的数据。 2. ODS层的设计：设计操作数据存储区，作为数据仓库的过渡层。 3. 数据仓库模型设计：设计数据仓库的数据模型，以适应业务需求。 4. ETL过程设计：设计提取、转换、加载(ETL)过程，以准备和维护数据仓库中的数据。 5. 元数据管理：管理数据仓库中数据的元数据，即“数据的数据”。 6. 专题分析与数据挖掘：对数据仓库中的数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在价值。 7. 前端展现：通过仪表板、报告等工具，将分析结果展现给最终用户。 支撑DWBI建设的主要技术 构建数据仓库体系架构的过程涉及多种关键技术，主要包括： 1. 数据库技术：关系数据库管理系统(RDBMS)是数据仓库存储数据的主要方式。 2. ETL技术：提取、转换、加载(ETL)是数据仓库构建过程中的核心。 3. 维度建模技术：对数据仓库进行设计时，常常采用星型模式和雪花模式等维度建模技术。 4. OLAP技术：在线分析处理(OLAP)技术用于快速访问和分析数据仓库中的多维数据集。 5. 元数据管理技术：管理数据仓库中的元数据，确保数据的质量和一致性。 6. 数据挖掘技术：应用统计分析、预测模型等方法，发现数据中的模式和趋势。 7. 前台展现技术：通过图表、报表和仪表板等，将数据仓库中的信息直观展示给用户。 数据仓库体系架构、主要过程与技术涉及了数据仓库的定义、特点、体系架构、建设过程和主要技术。理解这些知识点有助于构建和维护一个高效、稳定、能够支撑决策的数据仓库系统。