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传统数据仓库 DW/EDW/BI/ODS/DM/ETL

时间:2023-05-06 06:29:26 阅读:230341 作者:1872

DW 数据仓库

数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或mdxt。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

EDW 企业数据仓库

数据仓库(DW)概念的创始人W. H.Inmon对数据仓库下了这样的定义:“数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。”数据仓库将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换,使原始数据发生了质的变化,转化为适合分析的导出型数据,并按照决策主题的需要进行重新组织。

BI 商业智能

BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业,其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等,以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。

ODS 操作数据存储

操作数据存储ODS(Operational Data Store)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。

DM 数据集市

数据集市(Data Mart),也叫数据市场,为满足特定的部门或者用户需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。
数据集市,迎合了专业用户群体的特殊需求,包括分析、内容、表现,以及易用性方面。
数据集市,是企业级数据仓库的一个子集,主要面向部门级业务,只面向某个特定的主题。
数据集市数据来源于企业范围的数据库、专业的数据仓库。

ETL 数据仓库技术

ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过萃取(extract)、转置(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。

获取—转换【清洗,合并,复制】–加载【事实表,维度表】

维度表,事实表

维度表:【维度】从哲学角度看,人们观察、思考与表述某事物的“思维角度”,简称“维度”。例如,人们观察与思考“月亮”这个事物,可以从月亮的“内容、时间、空间”三个思维角度去描述;也可以从月亮的“载体、能量、信息”三个思维角度去描述。
从时间角度出发,年月日这样去考虑。
事实表:最终需要的数据抽取,由多条数据或者或多表总结汇成一条数据或者一个表组成的。

单独的数据集市架构

传统数据仓库劣势 不能满足海量数据存储需求不能处理不同类型的数据计算与处理能力差

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