大数据技术-大数据数据仓库.docx

大数据数据仓库是现代企业信息化建设中的重要组成部分，它旨在解决从海量数据中提取有价值信息的问题，为决策支持系统提供高效、稳定的数据支持。数据仓库（Data Warehouse，DW）由数据仓库之父Bill Inmon定义为面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用于支持管理者的决策过程。 数据仓库的特性包括： 1. 面向主题：与操作型系统不同，数据仓库是围绕特定业务领域或决策问题（如销售、市场分析等）构建的。这确保了数据仓库中的信息集中反映了某个主题的全貌，而非分散在多个孤立的应用系统中。 2. 集成：数据仓库将来自不同源的异构数据整合成一致的格式，消除歧义和不一致性。这一过程通常涉及ETL（Extract, Transform, Load）技术，将数据抽取、转换和加载到仓库中。 3. 非易失性：数据仓库中的数据一旦加载，就不允许被修改，以保持历史记录的完整性。这使得分析历史趋势和模式成为可能，而不会受到新数据插入的影响。 4. 时变：数据仓库反映的是历史时间点的数据快照，随着时间推移，数据会不断更新以反映业务变化。粒度控制着数据的详细程度，粒度越细，数据量越大，查询更具体，反之则更概括。 建立数据仓库的必要性在于： 1. 效率提升：通过数据整合，避免了在多个系统间重复提取数据，提高了数据访问和分析的效率。 2. 决策支持：提供统一的数据视图，支持多维度分析，帮助管理层做出基于事实的决策。 3. 数据历史：保存数据变化的历史轨迹，便于分析趋势和模式，对未来的预测和规划提供依据。 4. 数据质量：通过ETL过程，可以清洗和校验数据，提高数据质量，降低决策风险。 数据仓库的应用通常涉及到OLAP（Online Analytical Processing），与OLTP（Online Transaction Processing）相对，后者专注于日常事务处理，强调速度和并发性。在大数据时代，数据仓库结合大数据技术，如Hadoop、Spark等，可以处理PB级别的数据，进一步增强了数据处理和分析的能力。 总结来说，大数据数据仓库是企业数据管理和决策支持的核心，它通过集成、清洗和优化数据，为企业提供了一个高效、可靠的数据平台，以支持复杂的数据分析和智能决策。随着技术的发展，数据仓库在处理大数据、实时分析和云存储等方面的作用日益凸显，成为企业数字化转型的关键基础设施。