传统基于数据仓库的分析架构的特点不包括什么，剖析传统数据仓库分析架构，哪些特点被忽视？

本文目录导读：

1. 传统数据仓库分析架构的特点
2. 被忽视的特点

随着大数据时代的到来，企业对数据仓库的需求日益增长，传统基于数据仓库的分析架构在长期的发展过程中，积累了丰富的经验，但也暴露出一些问题，本文将深入剖析传统数据仓库分析架构的特点，并探讨其中被忽视的部分。

传统数据仓库分析架构的特点

1、数据集成：传统数据仓库分析架构以数据集成为核心，通过ETL（提取、转换、加载）技术，将来自各个业务系统的数据统一存储在数据仓库中。

2、数据存储：数据仓库采用关系型数据库或NoSQL数据库进行数据存储，满足企业对数据持久化的需求。

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3、数据建模：数据仓库采用星型模型或雪花模型进行数据建模，提高查询效率。

4、数据分析：数据仓库支持多种数据分析工具，如SQL、OLAP等，满足企业对数据挖掘、报表、多维分析等需求。

5、数据安全：传统数据仓库分析架构注重数据安全，采用多种技术手段保障数据安全。

6、扩展性：数据仓库具有良好的扩展性，可以满足企业随着业务发展对数据存储和计算能力的需求。

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被忽视的特点

1、数据实时性：传统数据仓库分析架构以离线数据为主，数据实时性较差，随着企业对实时数据的需求增加，传统架构在应对实时数据方面存在不足。

2、数据质量：数据仓库的数据质量取决于各个业务系统的数据质量，在实际应用中，部分企业对数据质量重视程度不够，导致数据仓库中的数据存在误差、缺失等问题。

3、数据访问控制：传统数据仓库分析架构在数据访问控制方面存在不足，虽然部分企业设置了权限控制，但仍有部分敏感数据未能得到有效保护。

4、数据可视化：传统数据仓库分析架构在数据可视化方面相对较弱，虽然部分工具支持数据可视化，但整体效果和用户体验有待提高。

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5、数据治理：数据治理是数据仓库分析架构的重要组成部分，在实际应用中，部分企业对数据治理的重视程度不够，导致数据仓库中的数据难以维护和更新。

6、技术选型：传统数据仓库分析架构在技术选型方面相对保守，随着新技术的不断发展，部分企业未能及时调整技术选型，导致架构落后。

传统基于数据仓库的分析架构在长期的发展过程中，积累了丰富的经验，但也存在一些被忽视的特点，企业应关注这些问题，不断优化数据仓库分析架构，以满足大数据时代的需求，积极拥抱新技术，提高数据仓库的实时性、数据质量、数据安全、数据可视化、数据治理等方面，为企业的决策提供有力支持。

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