oracle数据仓库简介1.ppt

Oracle 数据仓库是一个专门设计用于支持决策制定过程的系统，它与传统的操作型数据库有所不同。数据仓库是面向主题的，这意味着它围绕特定的业务领域（如汽车销售、保险业务等）组织数据，提供了一个高层面的数据视角。数据经过整合，消除了来自不同源的不一致，使其成为稳定且不可更新的信息集合，反映了历史状态而非实时事务。数据仓库的数据随着时间的推移而变化，以反映不同时间段的业务状况。 构建数据仓库的关键技术主要包括数据抽取、数据组织和数据表现。 1. 数据抽取：这是将数据从各种来源（如操作型数据库、外部文件等）导入到数据仓库的过程。这个阶段涉及到数据的互连、复制、增量加载、转换（清洗和转换成适合分析的格式）以及调度和监控。数据抽取可以定期进行，不必实时同步，以确保数据仓库的高效运行。 2. 数据组织：数据仓库的数据组织方式不同于操作型数据库。数据被转换为符合主题需求的形式，然后按照决策支持的层次进行组织，例如接口层（基本数据层）和综合数据层（中间层）。随着时间的推移，当前数据会变为历史数据，以便进行趋势分析和比较。 3. 数据表现：数据仓库中的数据以不同级别的综合存在，从早期细节级到高度综合级。数据粒度是衡量数据详细程度的指标，粒度越大，细节越少，综合程度越高。选择合适的粒度对于优化查询性能和存储效率至关重要。粒度的选择通常需要结合数据量、磁盘空间、系统性能和业务需求来确定，并可能随着用户需求的变化而调整。 以中青宝游戏数据库为例，数据仓库可能包含玩家行为、游戏交易、玩家留存等主题，数据经过抽取、整合和粒度设定后，可以为游戏运营策略提供深入的洞察和决策支持。 在Oracle数据仓库解决方案中，Oracle提供了强大的工具和技术，如Oracle Data Integrator用于数据抽取，Oracle Warehouse Builder用于数据建模和组织，以及Oracle Business Intelligence Suite用于数据展现和分析。这些工具帮助用户构建高效、灵活且适应性强的数据仓库系统，以满足复杂的业务分析需求。通过合理的设计和实施，Oracle数据仓库能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，驱动业务增长和决策优化。