数据仓库特点

数据仓库的定义

数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，它用来支持管理决策过程，这是业界公认的对数据仓库的权威定义，它指出了数据仓库的几个重要特点：面向主题、集成性、稳定性和时间变化性。

数据仓库的特点

面向主题

数据仓库是按照主题组织数据的，主题是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等，一个商场的数据仓库可能包括“销售”、“人力资源”等多个主题。

集成性

数据仓库中的数据来自于多个不同的源，这些源可能是异构的，它们在格式、编码、单位上可能都存在差异，数据进入数据仓库前，需要经过抽取、转换和装载（ETL）的过程，消除源数据中的不一致性，保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

相对稳定

数据仓库中的数据通常只需要进行查询和分析操作，而不需要像操作型数据库那样进行频繁的更新操作，数据仓库中的数据通常是静态的，或者是以一定的时间间隔进行批量更新。

时间变化性

数据仓库中的数据通常包含历史信息，可能记录了企业从过去某一特定点到当前各个阶段的信息，通过这些信息可以对企业的发展历程和未来趋势进行定量分析和预测。

数据仓库的组成

数据仓库系统由以下几部分组成：

1、数据源：提供原始数据的系统或数据库。

2、数据抽取、转换和加载（ETL）工具：用于将数据从源系统抽取出来，进行必要的转换，并加载到数据仓库中。

3、数据仓库服务器：存储数据模型和数据仓库数据的系统。

4、数据集市/数据 marts：满足特定业务部门或用户群体需求的数据仓库的一个子集。

5、前端工具：进行查询、报表、数据分析和数据挖掘的工具。

下面是一个简单的表格来归纳数据仓库的关键组成部分及其功能：

组件	功能描述
数据源	提供原始数据的系统或数据库
ETL 工具	抽取、转换和加载数据
数据仓库服务器	存储数据模型和数据
数据集市/数据 marts	针对特定业务部门或用户群体的数据仓库子集
前端工具	提供查询、报表、数据分析和数据挖掘的功能

相关问答FAQs

Q1: 数据仓库与操作型数据库有何不同？

A1: 数据仓库是为了决策支持而设计的，它侧重于查询和分析操作，通常包含历史数据，面向主题且更新频率较低，相比之下，操作型数据库是为了处理日常业务交易而设计的，它侧重于数据的增删改操作，实时性强，更新频率高。

Q2: 为什么数据仓库需要使用ETL过程？

A2: ETL过程是数据仓库构建的核心环节，它确保了来自不同源的异构数据能够被清洗、转换并整合成一致的格式，以便存储在数据仓库中，这个过程有助于提高数据质量，确保数据的准确性和可靠性，为有效的数据分析打下基础。