数据仓库是什么

‘壹’ 数据仓库是干什么的，到现在，我终于看到了成

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。（维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID）

‘贰’ 数据仓库是什么

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

‘叁’ 数据仓库的含义是什么数据仓库和数据库的区别是什么

7.理解数据仓库的含义，数据仓库和数据库的区别。
答：含义数据仓库是一个面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据集合，他可以支持企业或组织的决策分析处理。
区别：1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

‘肆’ 数据仓库 是什么意思啊

存储企业 运营 、支撑产生的一系列 所有数据的 汇总仓库
例如 员工的基本信息 日周报信息 电信行业的客户信息 通话记录 计费信息 金融行业的流水账信息 等等

‘伍’ 什么是数据仓库

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，着名的数据仓库专家W.H.Inmon在其着作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

‘陆’ 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。

‘柒’ 数据仓库是什么意思啊通俗的讲

数据仓库：数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，从字面意义上看数据仓库就是数据的仓库，它的实质就是一个可以容纳更多数据的数据集。其目的是通过将操作型数据集成带统一的环境中，为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以建立数据沙盘为基础，为消灭消息孤岛和支持决策。数据仓库关注的是解决数据一致性，可信性，集合性……通过统一数据口径，整理清洗数据将杂乱无序的业务数据转化为对于业务运营、业务分析来说简单易用的数据形式。
就零售行业来讲，其每天进行的交易行为是以万或者千万来讲的，每一次数据录入必须要在极短的时间内完成。所以数据库只能储存短时间的一段数据，数据仓库则是根据这些时效数据，对数据进行清洗处理，然后进行分析，挖掘利用数据仓库中的数据价值，为企业进行决策提供数据支撑。

‘捌’ 什么是数据仓库repository

Clinical Data Repository，简称CDR，即临床数据仓库，一个实时数据库，专门收集从各种临床中得到的患者数据，以实现对患者数据的标准化管理。

‘玖’ 什么是数据仓库为什么要建立数据仓库数据仓库有什么特点

数据仓库概念:
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。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（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
这就要从数仓能解决的问题或者痛点来说，大型公司的业务相对复杂，随着公司业务的扩大，跨BU，跨BG的业务往来越来越多，而数据一般分散在各个部门，这样需要统一的平台来存储这样的跨系统的数据。此外，近年来分库分表等应用越来越多，仅通过传统关系型数据库做数据分析和挖掘已经不能满足要求。当然随着手机APP的大量使用，埋点等数据一般都以log日志方式存在，需要一个新的介质后者方案来解析这些数据，为了解决这个问题，数仓技术应运而生。

反过来讲，如果公司系统较为单纯，数据量比较小，传统关系型数据库以及完全可以满足数据检索和分析的需求，就不需要花成本来构建数仓。

其实构建数仓的原因还有很多，但无非是用一个更可靠的平台把分散的低价值的数据通过清洗，整合，分析挖掘使得数据的价值最大化。

‘拾’ 数据仓库是什么意思

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。