作为一个特殊事务,数据仓库在很多场景得到应用,请叙述其特点有哪些?
作为一个特殊事务,数据仓库在很多场景得到应用,请叙述其特点有哪些?
正确答案:数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合,用以支持管理决策。面向主题:传统数据库中,最大的特点是面向应用进行数据的组织,各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念,是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。集成性:通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据,这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前,必然要经过统一与综合,这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步,所要完成的工作有:1.要统一源数据中所有矛盾之处,如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致,等等。2.进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成,但许多是在数据仓库内部生成的,即进入数据仓库以后进行综合生成的。非易失性:数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容,是不同时点的数据库快照的集合,以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。数据非易失性主要是针对应用而言。数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘,一旦数据进入数据仓库以后,一般情况下被较长时间保留。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。因此,数据经加工和集成进入数据仓库后是极少更新的,通常只需要定期的加载和更新。时变性:数据仓库包含各种粒度的历史数据。数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况,挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据,但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况,当业务变化后,挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新,以适应决策的需要。从这个角度讲,数据仓库建设是一个项目,更是一个过程。数据仓库的数据随时间的变化表现在以下几个方面:(1)数据仓库的数据时限一般要远远长于操作型数据的数据时限。(2)操作型系统存储的是当前数据,而数据仓库中的数据是历史数据。(3)数据仓库中的数据是按照时间顺序追加的,它们都带有时间属性。
- 上一篇:给出神经元模型的结构
- 下一篇:怎么样做数据分类,给出一个分类的具体实例