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基础数据仓库是什么

基础数据仓库是一种数据存储和管理的系统,用于存储和管理大量的数据,以便进行分析和决策。它是一种集成的数据管理系统,可以从多个来源收集数据,并将其存储在一个中心位置,以便进行分析和报告。基础数据仓库可以帮助企业更好地理解其业务数据,并从中获取有价值的信息,以支持决策和创新。

基础数据仓库的主要特点是可扩展性、可维护性、可用性和安全性。它可以轻松地扩展以满足业务需求的增长,并且可以轻松地进行维护和更新。此外,基础数据仓库还可以提供高可用性和安全性,以确保数据的安全性和完整性。

基础数据仓库的应用场景非常广泛,包括销售和市场营销、库存管理、财务管理、人力资源管理等。它可以帮助企业更好地分析和理解其业务数据,并从中获取有价值的信息,以支持决策和创新。

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总之,基础数据仓库是一种重要的数据管理系统,可以帮助企业更好地理解其业务数据,并从中获取有价值的信息,以支持决策和创新。腾讯云提供了一系列的云产品,可以帮助企业更好地管理和分析其数据,以支持其业务发展。

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数据仓库是什么

什么是数据仓库数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。...数据仓库的特点 1. 数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。什么是主题呢?...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。 3....数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中,一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限,这些数据将从当前的数据仓库中删去。...但并不是说,在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中,所有的数据仓库数据都是永远不变的。 数据仓库的数据是随时间的变化而不断变化的,这是数据仓库数据的第四个特征。

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数据仓库基础介绍

数据仓库是企业惟一、真实、可靠的综合数据平台。...,进行转换、清洗,并最终加载到目标数据仓库中。...而且为了更好的跟踪历史信息,以及更快的产生报表,数据仓库的物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库的物理模型分为星型和雪花型两种。...是直接更新Status还是什么其他的方式?显然,为了能够追踪这个Bug的历史信息,应该是重新插入一条新的记录(这里可以参考历史拉链表的etl刷新策略)。那么这和以往的数据库设计有什么区别呢?...交叉分析以多维模型和数据立方为基础,也可以认为是一种特殊的细分方式,但跟细分的概念有点差异,如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。

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数据仓库是什么样子的?

他们很快意识到分析是其基础,他们开始问‘我的分析和我的数据仓库的状态是什么?’,而且往往不够好。” Power BI的普及也推动了更多的微软客户进行云计算分析。...White说,“Azure Data Lake与Azure数据仓库紧密结合,客户正在使用Azure数据仓库获取更多见解,并在其上构建现代数据仓库。” 采用哪种数据服务?...现代数据仓库汇集了任何规模的数据,通过分析仪表板、运营报告或高级分析提供洞察力。 数据湖附近的仓库 这些场景的复杂性就是数据仓库和数据湖之间的界限开始在云中看起来有些混乱的原因。...这意味着数据仓库(甚至SQL Server)看起来更像数据湖。...但如果问题随着时间的推移而发生变化,或者组织需要提出新问题,可以返回数据湖,在那里保存原始数据,并创建另一个数据仓库来回答这些问题。 这两者的结合是微软公司通过现代数据仓库基础设施的意义。

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数据仓库基础小知识集锦

5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么?...1)基础能力上的区别 数据平台:提供的是计算和存储能力 数据仓库:利用数据平台提供的计算和存储能力,在一套方法论的指导下建设的一整套的数据表 数据中台:包含了数据平台和数据仓库的所有内容,将其打包,并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值...,能为业务提供速度更快的服务,数据中台在数据仓库和数据平台的基础上,将数据生产为一个个数据API服务,以更高效的方式提供给业务。...8、数据仓库最重要的是什么?...雪花模型 雪花模型,在星型模型的基础上,维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高,性能方面也较差,所以一般不建议使用。

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Greenplum 实时数据仓库实践(2)——数据仓库设计基础

由于关系数据模型简单明了,并且有坚实的数学理论基础,所以一经推出就受到了业界的高度重视。...关系模型被广泛应用于数据处理和数据存储,尤其是在数据库领域,现在主流的数据库管理系统几乎都是以关系数据模型为基础实现的。...灵活性 数据仓库最重要的一个用途是作为坚实的、可靠的、一致的数据基础为后续的报表系统、数据分析、数据挖掘或BI系统服务。数据模型还必须支持为组织建立的业务规则。...选择业务流程 确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的,是维度方法的基础。因此,建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。...在数据仓库设计的初始阶段,需要确定数据源有哪些、数据需要做哪些转换以及数据的更新频率是什么。 3. 逻辑设计 定义了项目的范围和需求,就有了一个基本的概念设计。

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「06」数据仓库基础知识

上周我们简单介绍了埋点相关的基础知识。 按照数据链路的走向,咱们今天来讲讲数据仓库基础知识 。 什么是数据仓库?...怎么通过这些数据库,抽取我们想要的业务域,集成一个可描述的,有层级的,完整的数据集合,就是数据仓库的建立过程。 这个过程,其实就是抽取零散业务数据构建集合的过程。 所以,数据仓库具有集成性。...• 与时间强相关 从物理存储上说,数据仓库随着时间和业务的变化,会不断往里追加数据内容,也会不断删掉旧的数据内容。数仓中的每个表格,都会有对应的“生命周期”。...从业务意义上说,数据仓库反应的是,某一段历史时间内,业务在数据上的表现情况。 数仓的建设方式有哪些?...所属业务域:是什么业务线?是什么产品线? 2. 所属主题域:是业务域中的用户数据?还是订单数据? 3. 数据分层:在ODS/DWD/DWS/ADS/DIM中属于哪一层? 4.

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数据仓库Hive 基础知识(Hadoop)

一、概述 1-1 数据仓库概念 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)、反应历史变化...数据仓库体系结构通常含四个层次:数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。...数据存储和管理:此层次主要涉及对数据的存储和管理,含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。...1-2 传统数据仓库的问题 无法满足快速增长的海量数据存储需求,传统数据仓库基于关系型数据库,横向扩展性较差,纵向扩展有限。...无法处理不同类型的数据,传统数据仓库只能存储结构化数据,企业业务发展,数据源的格式越来越丰富。 传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上,计算和处理能力不足,当数据量达到TB级后基本无法获得好的性能。

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数据仓库(基础篇)——基于维度建模思想

笔者个人理解:以数据建模理念为基础,以消除数据孤岛为目的,通过一套标准方法和工具集,解决大数据计算中诸如质量、复用、扩展、 成本等问题,能够驱动业务发展的体系。...描述统计:一个比较基础的应用,大多数公司都具有的技术栈。 诊断:比如说在经营管理中,每隔一个月或者一天看一次报表,这样其滞后性就比较严重。如果在实施的过程中进行监控,这样对企业来说可能会更有好处。...原子指标: 原子指标一般情况下划分为基础指标(原子指标)、复合指标、派生(衍生)指标等等,不同公司会稍有不同。原子指标是对业务事实中度量的统计定义, 与SQL中select内容等价。...在承接的过程中,我们的数据他是什么样的结构,数据量是多少,数据质量如何等等,这些都是我们需要去了解的。...如果发生变化,直接采用最新的,但是使用此方法想看到历史是什么样子就看不到了; 增加维度行或者维度列,此方法并不是太好。

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维度模型数据仓库(二) —— 维度模型基础

(一)维度模型基础         既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法,那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。         1....Kimball和Inmon架构最大的区别就是是否需要一个企业级的数据仓库(EDW)。Inmon架构中有EDW,Kimball架构中没有。...2NF就是在1NF的基础上消除了部分依赖,即非键属性必须完全依赖于主键。3NF在2NF基础上消除了传递依赖,即非键属性只能完全依赖于主键。一般数据库设计需要满足3NF。...而对于维度模型最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。这种方法被人们熟知的有星型模式和雪花模式。        ...看一下以上星型模式的定义,问题来了:既然事实表与维度表也是以主键/外键的方式相互关联,换句话说,3NF和维度模型都能用实体/关系图(ERD)表示,那么两者的根本区别是什么呢?

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SQL Server数据仓库基础架构规划

问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性,有别去其他。从这个意义上说,数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。...在本文中,我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。 解决 SQL Server 数据仓库系统参数 数据仓库本身有自己的参数,因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。...在决定数据仓库系统的基础结构时,必须评估许多参数。在这些参数中,主要参数是数据量、报告复杂性、用户、系统可用性和ETL。 数据量 正如你可能知道的,数据量是大数据的七个属性之一。...有些数据仓库在白天有几个ETL作业,而其他ETL作业将在非高峰时间执行。在一些情况下,一些数据仓库需要实时数据。 从这些参数可以看出,数据仓库系统可以是这些参数的多个复杂性的组合。...负载类型 在分析数据仓库的容量之后,下一步是分析数据仓库的工作负载。数据仓库的典型工作负载是ETL、数据模型和报告。

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数据仓库的下一阶段该是什么

“这个不是我开发的问题,你提的这个指标和小李提的统计逻辑不一样啊” “李老师,你说的这个指标定义中的XX是什么意思呢,这个数据源从哪里取值?”...数据模型,就是我们熟悉的数据仓库中的模型,按照数据仓库规范分层开发模型,实现数据的标准化。 数据资产,在数据仓库中我们已经建立了一些模型,但是只有打通数据孤岛后才可以称为资产。...数据仓库是“管理数据”,数据中台是“经营数据”,数据中台是为了提供服务而生,也有说是为了前台而生,数据中台的使用对象仍然是开发人员。...API 集成:开放 API 是现在企业进行组装式分析的重要基础。Kyligence Zen 提供的开放 API 接口,能够轻松完成和各类管理、协同、BI 及可视化工具等的对接。...指标中台的展望 指标中台并不是要完全替代数据仓库,二者是集成与合作的关系。数据仓库作为指标中台的上游数据源。

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数据仓库①:数据仓库概述

技术差别 - 数据冗余差别 数据的意义是什么?就是减少数据冗余,避免更新异常。而如5所述,分析型数据库中没有更新操作。因此,减少数据冗余也就没那么重要了。...~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现,因为关系数据库最少也要求满足第1范式,而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...有了这些数据快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的数据分析报告; 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示: ? 1....前端应用 和操作型数据库一样,数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用; 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库",它只包含单个主题...数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中,曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程: ?

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云计算数据仓库的下一步是什么

如果说多云是当今数据仓库采用的战略,那么跨云就是它对未来的愿景。这种预测来自于一种普遍的需求,即在不同云计算提供商的不同区域之间,甚至在不同的云平台之间无缝地移动和交换数据。...如果说多云是当今数据仓库采用的战略,那么跨云就是它对未来的愿景。这种预测来自于一种普遍的需求,即在不同云计算提供商的不同区域之间,甚至在不同的云平台之间无缝地移动和交换数据。...•缺乏与其他系统的连接 连接跨地区、国家和大洲的数据中心需要复杂的基础设施设置和持续维护,以确保安全无缝的连接。这项工作既复杂又昂贵,特别是当它需要跨相距很远的数据中心移动大量数据时。

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