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数据仓库是什么_数据仓库有什么特点_库和区别分


发布时间:2018-11-09 21:15    来源:未知    阅读次数:()

  数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。

  华润微电子(重庆)有限公司总经理李虹同时也是中国半导体行业协会集成电路分会副理事长。他告诉记者,重庆有很强的汽车和电子产业,应以制造业为基础发展集成电路产业。做强做大制造业,软件设计企业、人才自然会进入。

  数据仓库系统是一个信息提供平台,他从业务处理系统获得数据,主要以星型模型和雪花模型进行数据组织,并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。

  从功能结构化分,数据仓库系统至少应该包含数据获取(Data Acquisition)、数据存储(Data Storage)、数据访问(Data Access)三个关键部分。

  企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。因此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个工程,是一个过程。

  数据源:是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等;

  10年前,开普下狠心投入10多亿元研发高速大发动机;3年前,他们又将发动机技术拓展到核电领域,成功拿下巴基斯坦核电站的订单。开普副总经理丁世才介绍,开普坚持将每年销售额的5%投入研发,目前已拥有1200多项自主知识产权和自有品牌,产品远销全球153个国家和地区,年营收超过20亿元。

  数据的存储与管理:是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。

  虽然个人账户需要改革,但在实施过程中,还是存在一些难点。杨燕绥介绍,跨省市使用不方便,是因为目前医保基金均是地方统筹,各地在国家部署下结合实际制定各地的政策,各地有各地的系统,政策和系统都有所不同。也因此,在跨地方面,甚至省内都很难异地,更何况跨省。但杨燕绥认为,这个问题正在解决。“在一些建立合作关系的城市,已经逐步允许在门诊支付的过程中使用个人账户,当然绝大部分地方还不能异地使用”。

  OLAP(联机分析处理)服务器:对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中。

  前端工具:主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

  3. 仅仅20年,科技的进步让我们的生活变得越来越不可想象,曾经“移动改变生活”只是一句广告,而现在,这句话是手机进入我们生活后,对日常最生动的概括。

  目前,数据仓库一词尚没有一个统一的定义,着名的数据仓库专家on在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

  是整个数据仓库环境的核心,是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。

  把数据从各种各样的存储方式中拿出来,进行必要的转化、整理,再存放到数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键,应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言(JCL)、UNIX脚本、和SQL语句等,以访问不同的数据。数据转换都包括,删除对决策应用没有意义的数据段;转换到统一的数据名称和定义;计算统计和衍生数据;给缺值数据赋给缺省值;把不同的数据定义方式统一。

  元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类,技术元数据和商业元数据。

  7、回答中不要留太显眼的联系方式或者公众号二维码,知乎对大V留联系方式是默许的,但对普通用户或者小V被发现或者被举报就会处以禁言。

  技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库是用的数据。包括:数据源信息;数据转换的描述;数据仓库内对象和数据结构的定义;数据清理和数据更新时用的规则;源数据到目的数据的映射;用户访问权限,数据备份历史记录,数据导入历史记录,信息发布历史记录等。

  商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括:业务主题的描述,包含的数据、查询、报表;

  元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录(informationdirectory),这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心,数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据,用户通过他来了解和访问数据。

  相关规范启动后,未来,中国国内艺术品及贵重物品存储行业将拥有完整的、与国际标准接轨的安防及运营方面的技术规范及行业标准。

  为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具;应用开发工具;管理信息系统(EIS)工具;在线分析(OLAP)工具;数据挖掘工具。

  为了特定的应用目的或应用范围,而从数据仓库中独立出来的一部分数据,也可称为部门数据或主题数据(subjectarea)。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手,以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是再实施不同的数据集市时,同一含义的字段定义一定要相容,这样再以后实施数据仓库时才不会造成烦。

  数据仓库管理:安全和特权管理;跟踪数据的更新;数据质量检查;管理和更新元数据;审计和报告数据仓库的使用和状态;删除数据;复制、分割和分发数据;备份和恢复;存储管理。

  信息发布系统:把数据仓库中的数据或其他相关的数据发送给不同的地点或用户。基于Web的信息发布系统是对付多用户访问的最有效方法。

  1、数据仓库是面向主题的;操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

  赵华也见证了这些年来办业务的大龄用户越来越多,连老奶奶们都要买能上网的手机,还要学着注册微信。

  2、数据仓库是集成的,数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后才能进入数据仓库;

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  数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

  数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。

  数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

  3、数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为决策分析提供数据,所涉及的操作主要是数据的查询;

  4、数据仓库是随时间而变化的,传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据,能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存,且不随时间改变。

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  全国人大代表、惠州市政府副秘书长黄细花拟提交医保卡个人账户跨省市便捷使用的建议。

  信息技术与数据智能大环境下,数据仓库在软硬件领域、Internet 和企业内部网解决方案以及数据库方面提供了许多经济高效的计算资源,可以保存极大量的数据供分析使用,且允许使用多种数据访问技术。

  据各县、市、区环卫部门初步统计,共需配置3217只,其中各县、市1260只、市区1957只,全部在11月底配置安装到位,新建小区、单位内部及有关公共场所由开发企业、单位自身和管理主体负责,各县(市、区)城管环卫部门督促他们11月底前设置安装到位。小区内已在分类投放亭设置的有害垃圾桶予以撤除,同时摆放上“其他垃圾”桶,并标明“有害垃圾投放至小区门口专用垃圾容器”的字样。

  开放系统技术使得分析大量数据的成本趋于合理,并且硬件解决方案也更为成熟。在数据仓库应用中主要使用的技术如下:

  计算的硬件环境、操作系统环境、 数据库管理系统和所有相关的数据库操作、查询工具和技术、应用程序等各个领域都可以从并行的最新成就中获益。

  分区功能使得支持大型表和索引更容易,同时也提高了数据管理和查询性能。

  数据压缩功能降低了数据仓库环境中通常需要的用于存储大量数据的磁盘系统的成本,新的数据压缩技术也已经消除了压缩数据对查询性能造成的负面影响。

  数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。

  数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

  基本每家电商公司都会经历,从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

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  第二阶段,流量来了,客户和订单都多起来了,普通查询已经有压力了,这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库(量大+分库分表),这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。初步进入工业化。

  第三个阶段,一般需要 3-5 年左右的时间,随着业务指数级的增长,数据量的会陡增,公司角色也开始多了起来,开始有了 CEO、CMO、CIO,大家需要面临的问题越来越复杂,越来越深入。高管们关心的问题,从最初非常粗放的:“昨天的收入是多少”、“上个月的 PV、UV 是多少”,逐渐演化到非常精细化和具体的用户的集群分析,特定用户在某种使用场景中,例如“20~30岁女性用户在过去五年的第一季度化妆品类商品的购买行为与公司进行的促销活动方案之间的关系”。

  这类非常具体,且能够对公司决策起到关键性作用的问题,基本很难从业务数据库从调取出来。原因在于:

  业务数据库中的数据结构是为了完成交易而设计的,不是为了而查询和分析的便利设计的。

  业务数据库大多是读写优化的,即又要读(查看商品信息),也要写(产生订单,完成支付)。因此对于大量数据的读(查询指标,一般是复杂的只读类型查询)是支持不足的。

  而怎么解决这个问题,此时我们就需要建立一个数据仓库了,公司也算开始进入信息化阶段了。数据仓库的作用在于:

  好了,现在很清晰了,计算机得出的最终结果是0.703125,而不是0.7!!!

  手机的普及度高不高,曾在移动营业厅一线工作的赵华最有发言权。她回忆,手机的普及,带给他们的影响就是“忙”。每天忙着给客户缴费,忙着给客户办卡,忙着教会客户使用业务,如短信、彩信、彩铃等。

  只读优化的数据库,即不需要它写入速度多么快,只要做大量数据的复杂查询的速度足够快就行了。

  那么在这里前一种业务数据库(读写都优化)的是业务性数据库,后一种是分析性数据库,即数据仓库。

  中汽中心数据资源中心在2015年就已经开始了中国智能网联汽车驾驶场景数据库研究及应用工作。深入研究驾驶场景采集工作,搭建了多辆基于视觉、多传感器融合方案的采集平台车型,开发完整的工具链,实现传感器的标定、数据同步采集和存储;深入挖掘自然驾驶场景采集需求,明确每一个采集参数和精度要求。截止现在已经积累了超过30万余公里的驾驶场景数据,覆盖了北京、天津、上海、河北等国内重点区域城市及周边道路,道路类型覆盖高速公里、城市道路、停车场等道路类型;天气状况覆盖晴天、雨天、雾霾等情况。

  这样把数据从业务性的数据库中提取、加工、导入分析性的数据库就是传统的 ETL 工作。现在也有一些新的方法,这展开说又是另一件事情了。

  无论是在过去追逐平台,还是在现在将目光转向内容生产者,本质上,都是对“流量分配权”的争夺。下注内容,就是下注未来互联网的权力。

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