《解析数据仓库：定义与体系结构全览》
一、数据仓库的定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
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1、面向主题
- 与传统的操作型数据库面向事务处理不同，数据仓库是围绕着企业的主题域进行数据组织的，在一个零售企业中，主题可能包括销售、库存、顾客等，以销售主题为例，数据仓库会整合与销售相关的各种数据，如不同地区的销售数据、不同产品的销售数据、不同时间段的销售数据等，而不是像操作型数据库那样按照业务流程（如订单处理、发货等）来组织数据，这种面向主题的组织方式使得数据更易于被理解和用于决策支持。
2、集成
- 数据仓库中的数据来自于多个数据源，这些数据源可能包括企业内部的不同业务系统（如ERP系统、CRM系统等）、外部数据源（如市场调研数据、行业数据等），在将这些数据集成到数据仓库时，需要解决数据格式不一致、编码不一致、语义不一致等问题，不同业务系统中对于日期的格式可能不同，有的是“YYYY - MM - DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，在集成到数据仓库时，需要将其统一为一种格式，对于同一概念在不同数据源中的不同表示（如在一个系统中“顾客”用“customer”表示，在另一个系统中用“client”表示），也需要进行统一映射，以确保数据的准确性和一致性。
3、相对稳定
- 数据仓库中的数据主要用于分析和决策支持，而不是日常的事务处理，数据一旦进入数据仓库，就相对稳定，不会像操作型数据库那样频繁地进行更新、插入和删除操作，数据仓库也会进行数据的更新，但更新的频率相对较低，例如定期更新（按周、月、季度等），这种相对稳定性使得数据仓库能够更好地保存历史数据，以便进行趋势分析、对比分析等。
4、反映历史变化
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- 数据仓库会记录数据的历史变化情况，一个产品的销售数据，不仅会记录当前的销售量、销售额等信息，还会记录过去各个时间段的销售情况，这有助于企业分析销售趋势、季节性变化等，通过对历史数据的分析，企业可以发现市场的发展规律，预测未来的业务发展趋势，从而做出更明智的决策。
二、数据仓库的体系结构
1、数据源层
- 这是数据仓库体系结构的最底层，包含了数据仓库所需数据的各种来源，如前所述，数据源可以是企业内部的业务系统，像财务管理系统、人力资源管理系统、供应链管理系统等，这些系统中的数据通常是为了满足日常的业务操作而产生的，数据源还可能包括外部数据，如从市场研究机构购买的行业报告数据、从互联网上爬取的相关数据（如竞争对手的产品价格信息等），数据源的多样性和复杂性是数据仓库建设面临的第一个挑战，需要通过数据抽取、转换和加载（ETL）工具来对这些数据进行处理。
2、数据存储与管理层
- 这一层主要负责数据的存储和管理，它包括数据仓库的数据库管理系统（DBMS），如关系型数据库（Oracle、MySQL等）或者非关系型数据库（Hadoop、NoSQL数据库等），在数据存储方面，数据会按照一定的结构进行组织，例如在关系型数据库中会以表的形式存储，并且通过建立索引等方式来提高数据的查询效率，这一层还需要对数据进行备份和恢复管理，以确保数据的安全性和可用性，数据的存储管理还涉及到数据的分区，例如按照时间、地域等对数据进行分区存储，以便于快速查询和分析。
3、数据访问层
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- 数据访问层为用户和应用程序提供了访问数据仓库数据的接口，这一层包括各种查询工具、报表工具和分析工具，用户可以通过SQL查询语言来查询数据仓库中的数据，获取自己需要的信息，报表工具则可以根据用户的需求生成各种格式的报表，如销售报表、财务报表等，分析工具可以进行更深入的数据分析，如数据挖掘工具可以挖掘数据中的隐藏模式和关系，OLAP（联机分析处理）工具可以进行多维度的分析，数据访问层的设计需要考虑用户的需求多样性，提供灵活、易用的访问方式。
4、应用层
- 应用层是基于数据仓库数据构建的各种应用系统，企业的决策支持系统（DSS），它利用数据仓库中的数据为企业的高层管理人员提供决策支持，通过对数据仓库中的销售数据、市场数据、财务数据等进行综合分析，决策支持系统可以为企业的战略规划、市场拓展、产品研发等方面的决策提供依据，还有企业的绩效管理系统（KPI），它可以从数据仓库中获取相关数据来衡量企业各部门、各员工的绩效情况，应用层是数据仓库价值的最终体现，通过构建各种应用系统，将数据仓库中的数据转化为实际的业务价值。
5、元数据管理层
- 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，元数据管理层负责管理数据仓库中的元数据，元数据包括数据仓库中数据的定义、来源、结构、转换规则等信息，元数据可以记录某个数据表中每个字段的含义、数据类型以及该表的数据是从哪些数据源抽取过来的，经过了哪些转换操作等，通过元数据管理，用户可以更好地理解数据仓库中的数据，同时也有助于数据仓库的维护和管理，元数据管理层还可以为数据仓库的开发、部署和使用提供文档支持，方便不同人员之间的协作。
数据仓库的定义明确了其数据的特点和用途，而其体系结构的各个层次相互协作，从数据的采集、存储、访问到最终的应用，以及元数据的管理，共同构成了一个完整的数据仓库生态系统，为企业的决策支持提供了强大的基础。
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