ORACLE与IBM数据仓库的综合对比

比较和分析两大数据仓库解决方案——Oracle和IBM的DB2。它为北京市***局项目提供决策支持，以选取最适合其需求的平台。文档详述了数据仓库、ETL工具、OLAP和数据可视化工具的基本介绍和性能对比。通过比较两者在功能、开发过程和应用性能等方面的优劣，帮助项目团队做出最佳选型决策。

传统数据库与数据仓库对比 | 比较项目 | 传统数据库 | 数据仓库 ||---|---|---|| 总体特征 | 围绕高效的事务处理 | 以提供决策为目标 || 存储内容 | 以当前数据为主 | 历史、存档、归纳 || 面向用户 | 普通业务处理人员 | 高级决策管理人员 || 功能目标 | 面向业务操作，注重实时 | 面向主题，注重分析汇总 || 情况 | 原始数据 | 多层次汇总，数据细节损失 || 数据结构 | 结构化程度高，适合运算 | 结构化程度适中 |

详细比较了Oracle和SQL Server两种数据库管理系统在性能、安全性、可扩展性和用户界面等多个方面的差异和优劣。

以下数据展示了不同数据库在不同硬件环境下，应用于数据仓库时的性能表现。

随着数据管理需求的增长，IBM数据仓库解决方案提供了可靠的解决方案。该解决方案结合了先进的技术和卓越的数据处理能力，帮助企业高效管理和分析海量数据。

本幻灯片演示详细阐述了使用 Oracle 设计和部署数据仓库的方法。

数据仓库的特点包括面向特定应用的集成，每个数据库针对特定应用，彼此独立。数据仓库中的数据面向企业级的分析处理，已经实现了数据的集成，从而消除了数据不一致性。与操作型数据库相比，数据仓库具有显著的集成优势。

数据仓库：超越报表系统，洞悉业务真相 数据仓库并非简单的报表工具，也非短期速效的形象工程。其核心价值在于深入分析业务数据，揭示潜在关系，为决策提供有力支持。 数据仓库的特性： 面向主题：围绕特定业务主题组织数据，如客户、产品等。 集成：整合来自不同来源的数据，形成统一视图。 稳定：数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会频繁变更。 随时间变化：记录数据随时间变化的情况，支持趋势分析。 数据仓库的核心功能： 业务洞察：通过数据挖掘和分析，发现业务问题，揭示潜在规律和趋势。 决策支持：为管理者提供数据支持，辅助制定更明智的决策。 业务优化：指导业务流程改进和业务模式创新。 数据仓库的价值在于它能够帮助企业更好地理解业务，发现问题，并制定更有效的决策，从而提升企业的竞争力。

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。