数据仓库什么是数据仓库?

数据仓库  时间:2021-01-22  阅读:()

什么是数据仓库? 它和数据挖掘间有什么关系?

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持管理中的决策制定过程。

数据挖掘(data mining,DM)就是通过对大型数据库和数据仓库中大量似乎无关的数据进行分析,以便发现并提取隐藏在数据深处的、人们事先不知道的、但是潜在有用的信息、知识和规律的过程。

两者相互促进,共同发展。

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做数据仓库有前途吗

绝对有钱途, 我推荐过两个大学毕业生,做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错,绝对上万 数据仓库最吃钱了,许多都是有钱的大公司钱没地花,大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。

没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势,特别是前瞻。

什么是数据仓库,数据仓库如何分层

数据仓库分层的原因 1通过数据预处理提高效率,因为预处理,所以会存在冗余数据 2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化,就会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 3通过分层管理来实现分步完成工作,这样每一层的处理逻辑就简单了 标准的数据仓库分层:ods(临时存储层),pdw(数据仓库层),mid(数据集市层),app(应用层) ods:历史存储层,它和源系统数据是同构的,而且这一层数据粒度是最细的,这层的表分为两种,一种是存储当前需要加载的数据,一种是用于存储处理完后的数据。

pdw:数据仓库层,它的数据是干净的数据,是一致的准确的,也就是清洗后的数据,它的数据一般都遵循数据库第三范式,数据粒度和ods的粒度相同,它会保存bi系统中所有历史数据 mid:数据集市层,它是面向主题组织数据的,通常是星状和雪花状数据,从数据粒度将,它是轻度汇总级别的数据,已经不存在明细的数据了,从广度来说,它包含了所有业务数量。

从分析角度讲,大概就是近几年 app:应用层,数据粒度高度汇总,倒不一定涵盖所有业务数据,只是mid层数据的一个子集。

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持。

数据仓库的context也可以理解为:数据源,数据仓库,数据应用 数据仓库可以理解为中间集成化数据管理的一个平台 etl(抽取extra,转化transfer,装载load)是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液。

数据仓库的存储并不需要存储所有原始数据,因为比如你存储冗长的文本数据完全没必要,但需要存储细节数据,因为需求是多变的,而且数据仓库是导入数据必须经过整理和转换使它面向主题,因为前台数据库的数据是基于oltp操作组织优化的,这些可能不适合做分析,面向主题的组织形式才有利于分析。

多维数据模型就是说可以多维度交叉查询和细分,应用一般都是基于联机分析处理(online analytical process OLAP),面向特定需求群体的数据集市会基于多位数据模型构建 而报表展示就是将聚合数据和多维分析数据展示到报表,提供简单和直观的数据。

元数据,也叫解释性数据,或者数据字典,会记录数据仓库中模型的定义,各层级之间的映射关系,监控数据仓库的数据状态和etl的任务运行状态。

一般通过元数据资料库来统一存储和管理元数据。

什么是数据仓库?

数据库是存放数据的仓库。

它的2113存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。

但是数据库并不是随意地5261将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低4102。

当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。

即这个互联网世界就是1653数据世界。

数据的来源有很多,比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发专送的消属息等等。

除了文本类型的数据,图像、音乐、声音都是数据

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