数据仓库技术综述* (2002年)

数据仓库技术是一种用于大规模数据存储和管理的技术，它能够帮助企业高效地整理和分析数据，从而支撑企业决策过程。数据仓库技术的综述内容广泛，涵盖了产生背景、基本内涵、研究状况和发展趋势。下面将详细阐述这些知识点。 数据仓库产生的背景主要源于企业对于利用现有数据以实现效益最大化的需求。随着市场竞争加剧，企业领导需要决策支持系统来辅助其决策过程，而不是单纯依赖操作人员的数据库经验。在传统数据库应用中，存在数据冗余和不一致性问题，难以满足复杂决策过程对数据的需求。数据仓库技术通过集成分散在不同系统的数据，并将它们转换成集成的、统一的信息，解决了传统数据库的局限性。 数据仓库的基本内涵可以从以下几个特点来理解： 1. 面向主题：数据仓库中的数据是按照企业决策过程中关心的主题（如销售、人事、财务等）组织的。这使得数据仓库能够高效地支持决策过程，提高企业对市场的响应速度和决策质量。 2. 集成性：数据仓库中的数据并非原始操作系统的简单拷贝，而是经过加工、汇总和整理的数据。通过这一过程，保证了数据仓库中的信息是全面且一致的全局信息，避免了数据冗余和不一致问题。 3. 稳定性：数据仓库的数据稳定意味着数据一旦进入数据仓库后，就只能被查询和分析，不能被修改。这种只读性质保证了数据分析的准确性和一致性。 4. 可读性：数据仓库数据的可读性是指数据随时间定期更新，新数据通过提取、转换后集成进数据仓库，而历史数据保留在仓库中。数据的这种随时间变化的特性保证了数据仓库能够支持趋势分析和历史数据的对比分析。 数据仓库的实现策略主要有自顶向下模式和自底向上模式。自顶向下的模式是通过整合企业中各个OLTP数据库中的数据，建立全局性的数据仓库，然后从中提取特定部门的数据集市。而自底向上的模式是从小规模的、面向特定应用的数据仓库开始，逐步发展成更为全面的数据仓库。 在数据仓库技术的研究状况和发展趋势方面，数据仓库技术自提出以来，已经经历了从概念到实践的快速发展。目前，数据仓库技术与数据挖掘、商业智能等技术结合，能够处理更为复杂的数据分析任务，帮助企业从海量数据中提取有价值的商业洞见。 数据仓库技术综述的研究表明，数据仓库在过去的十几年中已经发展成为一种成熟的技术，并在各个行业得到广泛应用。随着技术的不断进步，未来数据仓库技术将更加重视数据的质量和整合能力、分析的速度和准确性，以及对实时数据处理的支持。同时，数据仓库技术也会越来越注重数据的安全性、隐私保护和合规性要求。在大数据时代背景下，数据仓库将与云计算、边缘计算等新技术融合，进一步提升数据管理和服务能力，满足未来企业对数据价值的持续追求。