关于数仓基础知识的超全概括.pdf

什么是数据仓库 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。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。 2 数据仓库能干什么？ 年度销售目标的指定，需要根据以往的历史报表进行决策，不能拍脑袋 如何优化业务流程 简而言之就是汇总八方数据，清洗后提供对我服务。 3 数据仓库的特点 1. 数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。什么是主 题呢？首先，主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的 抽象。 数据仓库是一种专为数据分析和决策支持设计的系统，它的核心目标是为企业各级决策者提供全面、一致、历史性的数据视图。数据仓库英文名为Data Warehouse，通常缩写为DW或DWH。它从多个源系统抽取、转换和加载（ETL）数据，经过整合后存储在中央仓库中，以便进行高效分析。 数据仓库的主要任务在于支持决策过程，它能够帮助企业制定年度销售目标，通过历史数据分析来辅助决策，而不是依赖直觉。通过汇总和清洗来自不同来源的数据，数据仓库可以提供用于优化业务流程的信息。例如，对于电商企业，可以分析不同快递公司的派送效率，选择最佳合作伙伴，提升客户满意度。 数据仓库有以下几个显著特点： 1. 面向主题：与传统数据库按应用组织数据不同，数据仓库围绕特定业务领域（如销售、物流）构建，提供对某个主题的深入洞察。主题是对企业信息系统中数据的高层次抽象，例如电商的“订单管理”主题，会涵盖浏览、下单、支付和物流等各个子主题。 2. 数据集成：数据仓库中的数据来自不同分散的数据库，需要进行统一和综合处理。这涉及到解决数据源中的矛盾，如字段命名不一致、单位不统一等问题，并进行必要的数据计算和综合。 3. 不可更新：数据仓库主要用于查询，而不是日常事务处理，因此其数据通常不允许被修改。数据仓库反映了时间序列上的数据，由不同时间点的数据库快照组成，随着时间推移，新的数据被添加，旧数据可能被删除。 4. 随时间变化：尽管数据仓库的数据不直接接受更新操作，但它会随着时间的推移不断添加新数据、删除旧数据，同时进行数据的再综合，以满足分析需求，如按时间段分析数据趋势。 数据仓库的发展历程见证了技术的进步，从早期的星型和雪花型架构，到现代的云数据仓库和大数据平台。与传统数据库（OLTP，Online Transaction Processing）强调高并发事务处理不同，数据仓库（OLAP，Online Analytical Processing）专注于复杂查询和多维分析。OLTP系统适合实时交易，而数据仓库更适合离线分析和报告生成。 数据仓库是企业实现数据驱动决策的关键基础设施，它通过集成和整理数据，为决策者提供有价值的洞察，助力企业优化业务流程，提高效率，降低成本，提升竞争力。理解和掌握数据仓库的基本概念和技术，对于任何希望从数据中获取价值的组织来说都是至关重要的。