数据仓库入门浅谈
【摘要】 数据仓库是商业智能（业务智能、BI）的基础。概念看起来简单，把数据存在静态的仓库里头以便多个维度分析，但实现和应用较复杂困难。
数据仓库是商业智能（业务智能、BI）的基础。概念看起来简单，把数据存在静态的仓库里头以便多个维度分析，但实现和应用较复杂困难。
几个值得注意的要点：
1）数据仓库跟业务执行系统的管理要点完全不同。按事实和维度存储，减少执行流程和执行角色的干扰
2）数据仓库要基于精准的业务需要来建立，系统分析与设计要求深入了解业务概念和业务流程。
3）数据仓库的存储数据偏静态，但是使用过程是动态不固定的。并非用几个dashboard和KPI模板看固定的格式数据就是数据仓库。真正的价值在于业务分析和BI的数据推送结合，起到量化分析、有效支撑决策作用。
4）数据仓库能实现而其他工具难以实现的几个特性：
快速汇总（例如三年总发货量）
数据切片（例如三年使用空运发货到俄罗斯地区部的发货量）
多维查看（例如同时对比Q1－Q4季度，各个地区部的各种运输方式发货量）
维度旋转（例如从时间维度看到Q4空运延迟较多，可以改从方式维度看空运延迟是否在Q4最严重）
上下钻取（例如看到Q4空运延迟较多，细看哪个地区部最多，再细看这个地区部哪个LSP最多
例如看到本月某国某大货量空运箱单成本极高，汇总看地区部空运成本，再汇总看季度全球空运成本）
数据仓库跟业务执行系统的不同点
业务执行系统OLTP数据 | 数据仓库OLAP数据 |
原始数据 | 导出数据 |
细节性数据 | 综合性和提炼性数据 |
当前值数据 | 历史数据 |
可更新 | 不可更新，但周期性刷新 |
一次处理的数据量小 | 一次处理的数据量大 |
面向应用，事务驱动 | 面向分析，分析驱动 |
面向操作人员，支持日常操作 | 面向决策人员，支持管理需要 |
作者 | 陈鹰
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