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随着大数据时代的到来，企业对数据分析和挖掘的需求日益增长，传统的基于数据仓库的分析架构在一段时间内满足了企业的需求，但随着业务的发展和技术的进步，其局限性逐渐显现，本文将深入剖析传统基于数据仓库的分析架构的特点，并探讨其不足之处。
传统基于数据仓库的分析架构特点
1、集中式数据存储：传统数据仓库采用集中式数据存储，将企业各部门、各系统的数据统一存储在数据仓库中，便于数据整合和分析。
2、结构化数据：数据仓库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表格数据，便于数据查询和分析。
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3、预处理数据：数据仓库在数据进入仓库前进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等，确保数据质量。
4、决策支持系统（DSS）：数据仓库为决策支持系统提供数据支持，帮助企业制定战略决策。
5、ETL（提取、转换、加载）过程：数据仓库通过ETL过程将数据从源系统提取、转换并加载到数据仓库中。
6、BI工具：数据仓库与商业智能（BI）工具相结合，为用户提供数据可视化和分析功能。
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传统基于数据仓库的分析架构不足之处
1、数据更新速度慢：由于数据仓库的数据更新需要经过ETL过程，导致数据更新速度较慢，无法满足实时分析的需求。
2、数据质量难以保证：数据仓库在数据进入仓库前进行预处理，但数据源的质量参差不齐，难以保证数据质量。
3、扩展性差：随着企业业务的不断发展，数据仓库需要不断扩展存储空间和计算资源，但传统架构的扩展性较差，难以满足需求。
4、分析灵活性受限：传统数据仓库的分析模型相对固定，难以适应业务变化和需求变化。
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5、技术门槛高：数据仓库的建设和维护需要较高的技术门槛，对企业的技术团队要求较高。
6、用户体验差：传统数据仓库的分析结果主要通过报表和图表展示，用户体验较差。
传统基于数据仓库的分析架构在一段时间内满足了企业的需求，但随着大数据时代的到来，其不足之处逐渐显现，企业需要关注数据仓库的演变趋势，积极探索新的数据分析和挖掘技术，以满足日益增长的业务需求。
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