数据仓库技术的特点

1. 数据仓库技术的特点

数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。数据仓库是数据库技术的一种新的应用，而且到目前为止，数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理其中的数据。

2. 数据仓库技术的基本信息

随着90年代后期Internet 的兴起与飞速发展，我们进入了一个新的时代，大量的信息和数据，迎面而来，用科学的方法去整理数据，从而从不同视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判断，比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比以往更受关注。使用这些技术建设的信息系统我们称为数据仓库系统。随着数据仓库技术应用的不断深入，近几年数据仓库技术得到长足的发展。典型的数据仓库系统，比如：经营分析系统，决策支持系统等等。也随着数据仓库系统带来的良好效果，各行各业的单位，已经能很好的接受“整合数据，从数据中找知识，运用数据知识、用数据说话”等新的关系到改良生产活动各环节、提高生产效率、发展生产力的理念。数据仓库技术就是基于数学及统计学严谨逻辑思维的并达成“科学的判断、有效的行为”的一个工具。数据仓库技术也是一种达成“数据整合、知识管理”的有效手段。数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。这是数据仓库技术特征的定位。

3. 数据仓库技术的介绍

数据仓库技术(Data Warehousing)是基于信息系统业务发展的需要，基于数据库系统技术发展而来，并逐步独立的一系列新的应用技术。

4. 数据仓库的发展历程

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、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(Decision Making Support)。

5. 数据仓库技术的基本特征

 数据仓库中数据的不可更新性是针对应用来说的，即用户进行分析处理时是不进行数据更新操作的;但并不是说，从数据集成入库到最终被删除的整个数据生成周期中，所有数据仓库中的数据都永远不变，而是随时间不断变化的。

6. 数据仓库的发展前期

计算机发展的早期，人们已经提出了建立数据仓库的构想。“数据仓库”一词最早是在1990年，由Bill Inmon先生提出的，其描述如下：数据仓库是为支持企业决策而特别设计和建立的数据集合。企业建立数据仓库是为了填补现有数据存储形式已经不能满足信息分析的需要。数据仓库理论中的一个核心理念就是：事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同。企业在它们的事务操作收集数据。在企业运作过程中：随着定货、销售记录的进行，这些事务型数据也连续的产生。为了引入数据，我们必须优化事务型数据库。处理决策支持型数据时，一些问题经常会被提出：哪类客户会购买哪类产品？促销后销售额会变化多少？价格变化后或者商店地址变化后销售额又会变化多少呢？在某一段时间内，相对其他产品来说哪类产品特别容易卖呢？哪些客户增加了他们的购买额？哪些客户又削减了他们的购买额呢？事务型数据库可以为这些问题作出解答，但是它所给出的答案往往并不能让人十分满意。在运用有限的计算机资源时常常存在着竞争。在增加新信息的时候我们需要事务型数据库是空闲的。而在解答一系列具体的有关信息分析的问题的时候，系统处理新数据的有效性又会被大大降低。另一个问题就在于事务型数据总是在动态的变化之中的。决策支持型处理需要相对稳定的数据，从而问题都能得到一致连续的解答。数据仓库的解决方法包括：将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来。数据按照一定的周期（通常在每晚或者每周末），从事务型数据库中导入决策支持型数据库——既“数据仓库”。数据仓库是按回答企业某方面的问题来分“主题”组织数据的，这是最有效的数据组织方式。

7. 数据仓库的市场分析

有关决策支持型数据库的数据集市是面向企业中的某个部门或是项目小组的。一些专家顾问将数据集市的建造描述为建立数据仓库全过程中的一步。首先，一个储存企业全部信息的数据仓库被创建，其中，数据均具备有组织的、一致的、不变的格式。数据集市随后被创立，其目的是为不同部门提供他们所需要的那部分信息。数据仓库聚集了所有详细的信息，而数据集市中的数据则是针对用户们的特定需求总结而出的。而另外一些专家则认为数据集市的建立并不需要首先建立一个数据仓库。在这个模型中，数据直接由事务型数据库转入数据集市中。一个公司可能建立有多个数据集市，而彼此之间毫无联系。这种不在建立数据仓库的基础上创建数据集市的方式会更便宜、更快速，因为它的规模更加易于管理。第二种观点的缺陷在于无法实现最初创建数据仓库的最主要的目的——将企业所有的数据统一为一致的格式。现有的事务处理系统的数据往往是不一致、冗余的。如果首先建立起一个全公司范围的数据仓库，组织就能够获得一个统一关于企业的活动和客户的知识库。如果先建立起一个个独立的数据集市，那么数据仓库的诸多优势都能够得以实现，但是企业远远无法做到对数据的一致的储存。

8. 数据仓库与数据挖掘技术的内容简介

本书介绍了以数据仓库、数据挖掘和联机分析为核心技术的商务智能的基本概念、基本原理、开发方法、开发工具、应用领域和管理方法等内容。全书共分为10章，包括商务智能基本概念、数据仓库开发模型、数据仓库开发应用过程、联机分析、数据挖掘基本原理和技术、数据挖掘应用工具、电子商务的智能化、商务智能的管理应用，以及商务智能系统的开发应用实例等内容。每章后还附有可供读者自我测试的习题，以帮助读者对全书的理解。本书内容翔实，结构清晰，应用性强，既可以作为高等学校信息管理与信息系统专业、计算机应用专业、自动控制专业以及相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为企业、事业单位从事商务智能系统开发应用工作人员的参考用书。 。