《数据仓库：明确其主要组成部分及不包含的操作》
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一、数据仓库的主要组成部分
1、数据源
- 数据仓库的数据来源广泛，包括企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、生产管理系统等，这些数据源提供了原始的数据，是数据仓库构建的基础，销售系统中的订单数据、客户信息，财务系统中的收支数据等，不同的数据源可能采用不同的数据格式、存储方式和数据语义，数据仓库需要从这些异构的数据源中抽取数据，这一过程需要解决数据格式转换、数据清洗等问题，以确保进入数据仓库的数据具有一致性和准确性。
2、数据抽取、转换和加载（ETL）工具
- ETL是数据仓库构建过程中的关键环节，数据抽取负责从各个数据源获取数据，它要识别数据源中的数据变化，例如是增量抽取还是全量抽取，转换操作则对抽取的数据进行处理，包括数据格式的统一、数据编码的转换、数据的聚合与拆分等，将日期格式从“mm - dd - yyyy”转换为“yyyy - mm - dd”，或者将字符串类型的数字转换为数值类型，加载操作将经过转换的数据加载到数据仓库的目标存储中，这个目标存储可以是关系型数据库中的特定表结构或者是专门的数据仓库存储架构，如星型模型或雪花型模型中的事实表和维表。
3、数据存储
- 数据仓库的数据存储通常采用专门的数据库管理系统，如关系型数据库（如Oracle、SQL Server等）或者非关系型数据库（如Hadoop生态中的Hive等），数据存储的结构设计非常重要，常见的有星型模型和雪花型模型，在星型模型中，有一个中心的事实表，周围连接着多个维表，这种结构便于进行多维分析，雪花型模型则是对星型模型的扩展，维表可能进一步细分，它在数据的规范化方面更严格，数据存储需要考虑数据的容量、性能、可扩展性等因素，以满足企业日益增长的数据需求和复杂的数据分析要求。
4、元数据管理
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- 元数据是关于数据的数据，在数据仓库中起着至关重要的作用，它包括技术元数据和业务元数据，技术元数据描述了数据仓库的技术架构，如数据的存储结构、ETL过程的定义等，业务元数据则从业务角度解释数据的含义，例如某个数据字段在业务流程中的定义、数据的来源业务系统等，元数据管理有助于数据仓库的维护、数据的理解和共享，提高数据仓库的可用性和可靠性。
5、数据访问和分析工具
- 为了让企业用户能够利用数据仓库中的数据进行决策支持，需要提供数据访问和分析工具，这些工具包括查询工具、报表工具和数据分析软件等，用户可以通过查询工具对数据仓库中的数据进行自定义查询，获取所需的数据信息，报表工具则可以根据预定义的模板生成各种业务报表，如销售报表、财务报表等，数据分析软件能够进行更复杂的数据分析，如数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等，以发现数据中的潜在价值和规律。
二、数据仓库不包括的操作
1、实时事务处理
- 数据仓库的设计目的主要是为了支持企业的决策分析，而不是进行实时的事务处理，与业务系统（如在线交易系统）不同，数据仓库中的数据更新频率相对较低，它更多地关注历史数据的积累和整合，在业务系统中，例如电商平台的订单处理系统，需要实时处理大量的并发事务，如订单的创建、支付、发货等操作，这些操作要求极高的响应速度和事务的一致性，而数据仓库主要是对大量历史数据进行批量处理，例如每天或每周从各个业务系统抽取数据并进行整合，它不需要像业务系统那样在短时间内对单个事务进行快速响应，如果将实时事务处理纳入数据仓库，会破坏数据仓库的结构和性能，因为数据仓库的存储和查询优化是为了分析型操作，而不是事务型操作。
2、面向用户的直接业务操作
- 数据仓库不是为了直接进行用户的业务操作而构建的，在企业的销售业务中，销售人员不会直接在数据仓库中进行订单录入、客户信息修改等操作，这些操作是在专门的销售业务系统中完成的，数据仓库主要是为企业的管理人员、分析师等提供数据支持，以便他们进行战略决策、业务趋势分析等，如果允许直接的业务操作在数据仓库中进行，不仅会导致数据仓库的管理混乱，而且会影响数据的准确性和一致性，因为数据仓库中的数据是经过整合和清洗的，用于分析目的，与业务系统中的原始数据在数据状态和使用方式上有很大区别。
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3、简单的数据存储备份功能
- 虽然数据仓库有数据存储的功能，但它不同于简单的存储备份系统，普通的存储备份系统主要目的是为了防止数据丢失，对数据进行原样的复制和存储，以备恢复时使用，而数据仓库是对数据进行加工、整合和分析的平台，数据仓库中的数据是经过ETL过程精心处理过的，具有特定的结构和语义，是为了满足数据分析和决策支持的需求，一个企业的备份系统可能只是简单地将业务系统中的数据库文件按照一定的时间间隔进行复制存储，而数据仓库会从多个业务系统中抽取数据，将相关数据按照分析需求进行关联、汇总等操作，它不是单纯的备份，而是一种数据的再组织和价值挖掘的过程。
4、不包含针对个别业务流程的细粒度操作控制
- 在业务系统中，往往有针对每个业务流程的非常细致的操作控制，在生产管理系统中，对于生产线上每个工序的操作权限、操作顺序、质量检验标准等都有严格的规定，数据仓库并不关注这些个别业务流程的细粒度操作控制，数据仓库是从企业整体的宏观角度出发，将各个业务流程的数据进行整合，以提供跨部门、跨业务领域的分析，它更关注的是数据的宏观趋势、业务之间的关联和整体的决策支持，而不是深入到每个业务流程内部的具体操作细节，如果在数据仓库中引入这种针对个别业务流程的细粒度操作控制，会使数据仓库的架构变得复杂且偏离其决策支持的核心功能。
数据仓库有着明确的组成部分和功能定位，了解其不包含的操作有助于更好地构建和利用数据仓库，使其在企业的决策支持中发挥最大的作用。
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