数据仓库学习笔记（非常实用）

数据仓库是一种专门用于数据分析的系统，它从不同的源系统中抽取、转换和加载（ETL）数据，以提供一致的、可靠的历史数据视图，供决策支持和业务智能使用。本篇文章将深入探讨数据仓库的发展历程、核心概念以及自然演化体系结构的问题。 决策支持系统（DSS）的演进是一个长期且不断发展的过程。从20世纪60年代初到1980年，DSS经历了从早期计算机时代的简单文件处理到高性能事务处理的转变。随着技术进步，出现了“抽取”程序，它能够根据特定标准从主文件或数据库中选择并转移数据，而不影响原有的系统运行。这使得数据能够在不影响日常事务处理的情况下被用于分析，同时也意味着数据的控制权逐渐转移到了最终用户手中。 然而，随着越来越多的抽取处理，形成了所谓的“蜘蛛网”结构，即自然演化体系结构。这种结构虽然在初期可能是无意识形成的，但在大型成熟组织中可能导致诸多问题，例如数据可信性、生产力下降和信息转化的难度增加。数据可信性问题主要源于数据抽取的时间和算法差异，以及外部数据源的不确定性。生产力问题体现在跨部门查询时需要大量资源和定制化编程，且这种工作无法复用。此外，数据到信息的转化在自然演化体系中变得极为困难，因为现有的应用程序往往缺乏足够的历史数据以支持深度分析。 为了解决这些问题，提出了体系结构设计环境的概念。该环境区分了原始数据和导出数据，通过创建不同层次的数据仓库来管理这两种数据。具体包括操作层、原子或数据仓库层、部门层和个体层。操作层专注于事务处理，数据仓库层存储不可变的原始数据和部分导出数据，部门层主要处理导出数据，而个体层则用于进行高级分析。这样的分层设计减少了冗余，提高了数据一致性，并使得信息的提取和转化更为高效。 在数据仓库的学习过程中，理解这些核心概念和演变过程至关重要，尤其是对于初学者而言。掌握数据仓库的架构和工作原理，有助于构建更有效、可靠的数据分析解决方案，支持企业做出基于数据的明智决策。通过不断学习和实践，可以深化对数据仓库的理解，提升在实际项目中的应用能力。