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数据仓库是集成的,数据仓库和数据集成的关系

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《数据仓库与数据集成:相辅相成的数据管理核心要素》

数据仓库是集成的,数据仓库和数据集成的关系

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在当今数字化的时代,数据成为了企业最为宝贵的资产之一,数据仓库和数据集成在数据管理的架构中扮演着至关重要的角色,二者之间存在着紧密而复杂的关系。

一、数据仓库:集成的信息存储库

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。“集成”是数据仓库的一个关键特性。

从数据来源的角度看,企业的数据往往分散在多个不同的业务系统之中,例如销售系统、财务系统、人力资源系统等,这些系统的数据格式、数据语义、数据质量等方面存在着差异,数据仓库需要将这些来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载(ETL)操作,从而将它们集成到一个统一的数据存储环境中。

以一个大型零售企业为例,其销售数据可能存储在基于传统关系型数据库的销售系统中,数据以订单表、商品表、客户表等形式存在;而库存数据可能在专门的库存管理系统中,采用不同的数据结构,数据仓库要集成这些数据,就需要对数据进行清洗,去除其中的错误数据和重复数据,在销售数据中的客户地址可能存在格式不统一的情况,数据仓库在集成过程中需要将其转化为统一的格式,还要对数据进行转换,使不同数据源中关于同一概念的数据能够在数据仓库中以一致的形式表示,销售系统中的销售额可能以元为单位,而财务报表中的销售额可能以万元为单位,在集成到数据仓库时就需要进行单位的转换。

二、数据集成:构建数据仓库的基石

1、数据抽取与传输

数据仓库是集成的,数据仓库和数据集成的关系

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数据集成负责从各个数据源获取数据,并将其传输到数据仓库的入口,这一过程需要解决数据源的多样性问题,不同的数据源可能采用不同的数据库管理系统(如Oracle、MySQL、SQL Server等),数据集成工具需要具备连接和读取这些不同数据源的能力,在企业并购后,需要将被并购企业的数据源整合到母公司的数据仓库体系中,数据集成工具要能够跨越不同的网络环境、数据库架构,准确地抽取数据并传输到指定的数据仓库环境中。

2、数据转换与清洗

如前文所述,数据集成在将数据传输到数据仓库之前,要对数据进行转换和清洗,这是确保数据仓库中数据质量的关键步骤,数据转换包括对数据的标准化、规范化操作,将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”的形式,将字符编码统一为UTF - 8等,数据清洗则是处理数据中的噪声数据、缺失值等问题,如果在销售数据中存在部分订单缺少客户联系方式的情况,数据集成在将数据送入数据仓库之前,要么补充默认值,要么标记为缺失值,以便后续在数据仓库中进行进一步的处理。

3、数据加载策略

数据集成还需要考虑数据加载到数据仓库的策略,是采用全量加载,还是增量加载?全量加载适用于数据仓库初始化或者数据源数据发生重大结构变化时;而增量加载则可以在日常运行中,只将数据源中新增或修改的数据加载到数据仓库中,这样可以提高数据集成的效率,减少对数据源和数据仓库的资源占用,对于每天有大量交易数据的电商企业,采用增量加载的方式可以确保数据仓库及时更新最新的销售数据,同时避免对整个数据仓库进行大规模的全量更新。

三、数据仓库与数据集成的协同作用

1、决策支持

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数据仓库集成的数据为企业的决策支持提供了全面而准确的信息基础,通过数据集成将各个业务部门的数据整合到数据仓库中,企业管理层可以从多个维度对企业的运营状况进行分析,通过分析销售数据、库存数据和财务数据在数据仓库中的集成信息,企业可以制定合理的生产计划、库存策略和营销策略,如果数据集成过程出现问题,导致数据仓库中的数据不准确或不完整,那么企业基于这些数据做出的决策可能会出现偏差。

2、数据一致性与准确性维护

数据集成和数据仓库共同维护着数据的一致性和准确性,数据集成在将数据抽取、转换和加载到数据仓库的过程中,不断地对数据进行校验和修正,而数据仓库一旦发现数据存在问题,也可以反馈给数据集成环节进行重新处理,数据仓库中的数据分析发现某个产品的销售额数据存在异常波动,经过排查可能是数据集成过程中某个数据源的数据转换错误导致的,此时就需要数据集成重新调整转换规则并重新加载数据。

3、适应企业变化与发展

随着企业业务的不断发展和变化,新的数据源可能会出现,旧的数据源可能会被替换或升级,数据集成和数据仓库需要协同工作来适应这些变化,数据集成要能够及时地将新数据源纳入到数据抽取的范围,并进行相应的转换和清洗;数据仓库则要对其结构和存储策略进行调整,以容纳新的数据类型和数据关系,企业开展新的线上业务,新的线上交易系统成为了新的数据源,数据集成要快速构建与该数据源的连接,将其数据集成到现有的数据仓库中,同时数据仓库要扩展其销售主题的数据模型,以包含新业务的相关数据维度。

数据仓库和数据集成是企业数据管理中不可分割的两个部分,数据集成是构建数据仓库的必要手段,为数据仓库提供了高质量的集成数据;而数据仓库则为数据集成的结果提供了一个有效的存储和应用环境,二者协同作用,共同为企业的决策支持、数据管理和业务发展提供有力的保障。

标签: #数据仓库 #数据集成 #集成 #关系

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