数据仓库是一种特殊设计的数据库系统,主要用于支持企业决策分析和业务智能。数据仓库面向主题,按业务领域需求组织数据,如销售、人力资源或财务,每个主题区域包含与该主题相关的所有详细数据,提供全面视角分析业务情况。数据仓库是集成的,整合了企业内部多个分散的事务处理数据库的数据,通过ETL过程解决数据一致性和重复性问题,确保数据质量和准确性。数据仓库中的数据通常是只读的,侧重于OLAP,用户通过查询工具访问数据获取历史分析结果。由于数据不被频繁更新,管理系统相对简单,不需处理并发控制。数据仓库的数据随时间变化,定期接收新数据并删除过期数据,许多数据按时间分段,便于趋势分析和历史比较。数据仓库发展历程包括简单报表阶段、数据集市阶段和集中全面的分析平台阶段,支持跨部门决策。理解数据仓库的基本概念和特点,对于构建和优化数据仓库系统,提升企业决策效率至关重要。数据仓库不仅存储历史数据,通过整合和分析数据,为企业提供有价值的洞见,促进业务发展和优化。
数据仓库基础知识
相关推荐
BI基础知识数据仓库与数据挖掘概述
【BI基础知识】
BI,即Business Intelligence,是一种技术驱动的商业智能,其核心目标是帮助企业决策者通过数据洞察做出更明智的业务决策。BI涵盖了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和数据挖掘等多个领域。
数据仓库是BI运行的基础,是一个专门设计用于决策支持的数据集合,具有以下特性:
面向主题:围绕特定业务主题进行组织。
集成:整合来自不同来源的异构数据。
相对稳定:主要用于查询,更新较少,关注历史变化。
反映历史变化:支持趋势分析和预测。
数据仓库的组成部分包括数据抽取工具、数据仓库数据库、元数据、数据集市、数据仓库管理、信息发布系统和访问工具。元数
数据挖掘
7
2024-11-01
OGG基础知识
了解OGG的基本概念。
Oracle
13
2024-05-13
优化基础知识
了解优化基础知识,提升Oracle性能。
Oracle
14
2024-05-25
SQL 基础知识
SQL 基础知识
SQLServer
10
2024-05-31
数据库基础知识
数据库基础知识
关系型数据库:数据存储在表中,表由行和列组成,每行代表一条记录,每列代表一个属性。
NoSQL 数据库:不使用传统关系模型,更灵活、可扩展,适合处理大量非结构化数据。
SQL(结构化查询语言):用于与关系型数据库交互,用于查询、插入、更新和删除数据。
索引:数据结构,用于快速查找数据,提高查询效率。
完整性约束:规则,用于确保数据准确性,例如唯一性约束、外键约束。
事务:一系列操作,作为整体执行,要么全部成功,要么全部失败。
数据建模:将现实世界实体和关系转换为数据库模型的过程。
SQLServer
16
2024-05-16
数据库基础知识
1.2 数据库基本知识
1.2.1 概念
数据库是经由特定方法组织的信息集合,用于管理系统中大量、持久、可靠、共享的数据。这些数据冗余度最小,数据与程序独立性较高,数据库应保障数据安全性和一致性。
1.2.2 数据模型
数据库中的数据高度结构化,不仅要考虑记录内数据项之间的联系,还要考虑记录之间的联系。数据模型描述了这种联系的数据结构形式,主要包括:层次模型、网状模型、关系模型、实体联系模型。
EPS 数据库主要采用关系数据模型。
1.2.2.1 关系数据模型
在关系数据模型中,信息被组织成一系列二维表的结构,每一张二维表被称为一个关系 (Relation) 或表 (Table)。每个表中的信
Access
12
2024-05-20
数据库基础知识
这个ppt课件是《数据库原理》的经典内容,SQL是结构化查询语言的简称,掌握SQL对未来的数据库应用至关重要。
MySQL
5
2024-09-16
Redis基础知识笔记
本笔记是对视频课程中有关Redis基础知识的整理和总结。笔记内容基于视频讲解,如发现错误,欢迎指出。
Redis
9
2024-05-12
SQL基础知识指南
涵盖SQL概述、数据库基础知识、SQL基本语法。
适用于初学者和希望巩固基础知识的进阶者。
提供边学边练、查阅文档、持续学习的建议。
SQLite
11
2024-05-12