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數據倉庫

由數據倉庫之父W.H.Inmon于1990年提出,主要功能乃是將組織透過資訊系統之聯機交易處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料,透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構,作一有系統的分析整理,以利各種分析方法,如線上分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行,并進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建,幫助決策者能快速有效的自大量資料中,分析出有價值的資訊,以利決策擬定及快速回應外在環境變動,幫助建構商業智能(BI)。

數據倉庫是決策支持系統((DSS)和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從數據庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩定性和時變性。
其往往有如下幾點特點:
1.效率足夠高。數據倉庫的分析數據一般分為日、周、月、季、年等,可以看出,日為周期的數據要求的效率最高,要求24小時甚至12小時內,客戶能看到昨天的數據分析。

2.數據質量。數據倉庫所提供的各種信息,肯定要準確的數據,但由于數據倉庫流程通常分為多個步驟,包括數據清洗,裝載,查詢,展現等等。

3.擴展性。之所以有的大型數據倉庫系統架構設計復雜,是因為考慮到了未來3-5年的擴展性,這樣的話,未來不用太快花錢去重建數據倉庫系統,就能很穩定運行。

數據倉庫技術可以將企業多年積累的數據喚醒,不僅為企業管理好這些海量數據,而且挖掘數據潛在的價值,從而成為通信企業運營維護系統的亮點之一。正因為如此,廣義的說,基于數據倉庫的決策支持系統由三個部件組成:數據倉庫技術,聯機分析處理技術和數據挖掘技術。

 

 

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