数据仓库及其相关技术综述 (2004年)

数据仓库是信息领域中快速崛起的一种技术，目的在于支持决策分析处理。自1991年由W.H.Inmon提出后，数据仓库的定义逐渐明晰：它是一个面向主题、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，用于存储大量数据并支持高层次的决策支持。 数据仓库的四个基本特征包括：1) 面向主题的组织方式，即将企业信息系统中数据根据分析领域进行综合、归类；2) 数据的集成性，即从多个分散的数据源中抽取、加工与集成并统一综合；3) 数据的相对稳定性，指的是反映一段较长时间内的历史数据，而非实时联机处理的数据；4) 数据随时间不断变化，意味着数据仓库需要周期性地增加新的数据内容。 除了数据仓库本身，文中还提到了数据集市的概念。数据集市是一种小型的、面向部门或工作组的数据仓库，从数据仓库获取数据，并具有建设周期短、投资小、见效快等优点。它有助于解决不同部门间对数据仓库资源的竞争，并能提高处理速度。 元数据是数据仓库中的另一个重要概念，它描述的是数据的结构、内容、码、索引等信息，并包括数据仓库潜在的数据来源信息、数据模型信息、业务数据与仓库数据结构间的映射信息以及数据仓库中信息的使用情况等。 在数据仓库体系结构方面，体系结构包括了数据源、数据抽取、数据仓库及数据集市存储以及前端数据访问工具几个部分。数据源指的是在不同系统环境下建立的各种数据库文件、平面文件、HTML文件等；数据抽取工具负责从数据源中抽取数据，进行整合、组织、加工，并装载到数据仓库的目标数据库中；数据仓库及数据集市则存储经检验、整理、加工和重组后的数据，对数据进行管理，并可以是关系数据库或多维数据库；前端数据访问工具则负责分析数据仓库中的数据，挖掘知识并将其转化为辅助决策信息，联机分析处理(OLAP)和数据挖掘构成主要的数据访问工具。 数据仓库相关技术部分涵盖了数据集成与视图维护两大研究领域。数据集成涉及如何从分散的数据源中抽取、清洗、转换和加载数据到数据仓库中，并保证数据的质量和一致性。数据集成技术关注的是如何解决数据源异构性和数据冗余问题，确保数据仓库中数据的准确性和完整性。 视图维护是指维护数据仓库中数据视图的更新，即当数据源发生变化时，数据仓库中的数据视图也应相应更新。数据视图维护技术主要包括触发式维护、周期性维护和增量式更新等策略。触发式维护在数据源数据发生变化时立即更新视图，周期性维护则是定期进行更新，而增量式更新则仅更新数据源变化部分的数据。 数据仓库的实现与应用是一项复杂的工程，涉及技术支持的每个环节。例如，在创建数据仓库时，需要对数据进行清理、转换等预处理，以确保数据质量。数据转换过程中，需要使用转换规则和映射逻辑将不同数据源的数据转换为数据仓库所需的数据格式。这些技术是数据仓库项目成功与否的关键因素。 数据仓库的实现与应用不仅要求技术支持，还需要考虑各种业务需求和操作流程。数据仓库是企业信息化建设中的关键组成部分，它的设计和应用是企业提升信息管理水平和决策能力的重要途径。在数据仓库的实践中，还需要考虑如何平衡系统性能和数据质量，以及如何最大化数据仓库的投资回报。通过不断的技术创新和优化，数据仓库能够更好地服务于企业的决策过程，助力企业实现信息驱动的发展目标。