数据仓库核心特征分析

数据仓库的核心特征 数据仓库作为决策支持系统的关键组件，具备以下核心特征： 面向主题: 数据组织围绕核心主题，如客户、产品、交易等，而非具体的应用。数据来源于多个操作型系统，并进行整合，为分析提供全面的视角。 集成: 数据仓库的数据经过提取、清理、转换和加载，确保数据质量和一致性，消除冗余和不一致。 稳定性: 数据仓库的数据一旦进入，便保持稳定，不会被修改或删除。历史数据可追溯，为趋势分析提供可靠依据。 随时间变化: 数据仓库包含时间维度，记录历史数据，支持对趋势和变化进行分析。 多粒度: 数据存储在不同的粒度级别，包括综合级、细节级等，以满足不同分析需求。 这些特征使得数据仓库成为企业进行决策支持、商业智能和数据分析的强大工具。

数据仓库关键特征二——数据集成是构建数据仓库的关键步骤，通过整合多种数据源来实现。在数据集成过程中，涵盖了关系数据库、各类文件以及联机事务处理记录的整合。为确保数据的一致性，采用了数据清理和集成技术，包括命名约定、编码结构和属性度量的统一化处理。数据移入数据仓库前，必须经过相应的转化。

商业智能的核心是从多个企业运营系统中提取数据并进行清理，确保数据准确性。随后，通过ETL过程将数据加载到企业级数据仓库中，形成企业数据的整体视图。利用适当的查询、分析工具、数据挖掘和OLAP工具对数据进行进一步分析和处理，转化为支持决策的关键知识，最终为管理层的决策过程提供支持。

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商业智能数据仓库核心篇Oracle的详细文档

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

该数据仓库实例可从网络中获取。

企业数据仓库是一个集成和存储企业各种数据的系统，用于支持决策制定和业务分析。它能够整合来自多个源头的数据，提供统一的数据视图和分析能力，帮助企业管理者更好地理解和利用数据资产。数据仓库的建设优化数据管理流程，提升信息利用效率。