数据仓库是指构建和使用数据仓库的过程。数据仓库是一种用于报告和数据分析的系统，通常用于整合来自不同来源的数据以支持组织的决策。它在商业智能中起着至关重要的作用，使企业能够检查和分析其数据以获得见解、优化运营并做出明智的战略决策。
数据仓库的起源
数据仓库的概念最早由 Bill Inmon 在 20 世纪 70 年代提出。Inmon 被公认为“数据仓库之父”，他将数据仓库定义为支持管理层决策过程的面向主题、集成、随时间变化且非易失性的数据集合。Barry Devlin 和 Paul Murphy 在 1988 年的一篇论文中首次提到“数据仓库”，他们在论文中概述了信息系统核心数据仓库的架构。
详细探索数据仓库
数据仓库主要用于以有利于查询和分析的格式存储来自不同来源的数据。进入数据仓库系统的数据来自各种操作系统，例如 ERP、CRM 或其他业务交易应用程序。然后，这些数据被处理、转换并加载到数据仓库中，在那里可以进行分析并用于商业智能目的。
数据仓库包括数据清理、数据集成和数据整合的过程。这些过程用于将原始数据转换为可用于分析查询和报告的格式。仓库还存储历史数据，以便企业可以分析不同的时间段和趋势以做出未来预测。
数据仓库的内部结构和功能
数据仓库的结构由几个关键组件组成：
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源系统：这些是从中提取数据以供数据仓库使用的数据库。
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数据暂存区：在这里，清理提取的数据并将其转换为可以加载到数据仓库的格式。
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数据存储：这是数据清理、转换和集成之后的存储位置。
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数据库：数据仓库的一个子集，用于处理特定业务领域，例如销售、财务或营销。
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最终用户工具：用于查询数据和生成报告的软件应用程序，例如商业智能工具。
数据仓库的工作原理是从不同的源系统提取数据，清理和转换数据，然后将其加载到仓库中进行查询和分析。
数据仓库的主要特点
数据仓库的主要特点包括：
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面向主题：数据仓库围绕特定主题（例如客户、产品、销售等）组织。
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融合的：数据仓库将来自不同来源的数据集成到统一的结构中。
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非挥发性：一旦数据进入数据仓库，就不会再发生改变。
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时变：数据仓库维护历史数据，让用户可以分析不同时间段的数据。
数据仓库的类型
数据仓库主要有三种类型：
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企业数据仓库 (EDW)：它们为整个组织的数据提供了一个集中存储库。
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操作数据存储 (ODS)：这些为要分析的操作数据提供了一个存储库。
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数据集市：这些是较小、更集中的数据仓库，通常处理业务的特定领域。
| 类型 | 特征 |
|---|---|
| 企业数据仓库 | 集中式，处理所有类型的数据，供大型组织使用 |
| 操作数据存储 | 实时运营数据，用于日常活动 |
| 数据集市 | 专注于特定业务领域，速度更快，成本更低 |
数据仓库中的应用、问题和解决方案
数据仓库用于银行、零售、电子商务、医疗保健等各个行业，用于报告、趋势检测和业务决策支持。
然而，数据仓库本身也面临一系列挑战：
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数据整合：整合来自不同来源的数据的过程可能非常复杂且耗时。
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数据质量：数据质量差会导致报告和分析不准确。
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可扩展性和性能：随着数据量的增加，维持性能可能是一个挑战。
解决方案包括使用数据集成工具、数据清理工具以及投资高性能硬件。
数据仓库的特点及与类似术语的比较
| 学期 | 定义 | 主要特点 |
|---|---|---|
| 数据仓库 | 用于报告和数据分析的系统 | 集成、非易失、随时间变化、面向主题 |
| 数据库 | 有组织的数据集合 | 支持CRUD操作，用于日常操作 |
| 数据湖 | 存储原始、未处理数据的系统或存储库 | 无模式，存储原始数据，适用于大数据分析 |
数据仓库的未来前景和技术
数据仓库的未来受到技术和业务需求演变的影响。这包括实时数据仓库的增长、人工智能和机器学习在数据管理中的应用增加，以及向基于云的数据仓库的转变，后者具有可扩展性、降低成本和提高性能等特点。
代理服务器与数据仓库的交集
代理服务器可以在数据仓库中发挥作用，充当客户端从其他服务器寻求资源的请求的中介。它们可以通过屏蔽客户端的 IP 地址来增强安全性，并可以帮助平衡负载以管理数据仓库的高流量。此外，代理服务器在数据抓取活动中很有用，可以从各种来源收集数据以用于数据仓库。
