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。
汇总各种来源的数据，可以创建一个中央仓库。通过分析和汇总业务数据报告，数据仓库能够帮助企业做出明智、战略性的决策分析。虽然数据仓库提供了许多便利，但是把这些敏感数据收集到一个单独系统，会给数据仓库带来安全问题。 如果选择使用数据仓库，企业需要考虑如何更好地保护内部信息系统。任何数仓安全方面的妥协都会给入侵者或网络罪犯以可乘之机，造成销售、营销、客户信息等业务数据的毁坏泄露。今年爆发的WannaCry勒索软件事件也表明了这一点，现代企业需要严格规避数据犯罪。 在数据仓库中，最常见的数据库管理系统应该是开源My
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念，并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在，是时候退一步，探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上，我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。
2、为什么需要数据模型：数据模型不是必需的，建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。
当一家企业开始应用商业智能(Business Intelligence，BI)的战略和技术时，首先需要明确数据集市和数据仓库的区别。理解这种差异将决定你采用何种BI架构和数据驱动决策。
尽管商业智能分析有用，但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
数据仓库，简称数仓，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。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？ 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
详情参考 : 【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
根据Google的说法，对“大数据”的兴趣已经持续了好几年，而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异，帮助您就如何管理数据做出明智的决定。
我们中的许多人都曾经多年从事数据仓库管理工作。有些人做出了战略性的系统，让用户和企业高管十分满意。有些人则在为维持企业持续投入支持数据仓库项目挣扎，同时他的用户却在拼命要求更好更准确的信息。
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。
在建设数据仓库之前，数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不统一，可信度低；④缺乏数据管控体系，数据质量难以保证。如下图：
原文链接：http://www.enmotech.com/web/detail/1/535/1.html
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。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
数据湖里存放了公司来自各个业务系统的数据，包括结构化数据、非结构化数据（比如日志、邮件、音频等），这些数据完全没有经过清洗，原始系统什么样，在数据湖中就怎样存储。
数据仓库（Data Warehouse，DW）：始于 20 世纪 80 年代，发展于 20 世纪 90 年代，后与商务智能（Business Inteligence,BI）作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型，整合后的数据能为业务运营提供洞察，为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
近年来，数据仓库技术在信息系统的建设中得到了广泛应用，有效地为决策提供了支持。2004年6月，本人所在单位组织开发了财务管理决策系统，该系统主要是使高层领导掌握企业的经营状况及进、销、存情况，分析市场趋势。 本文通过对财务数据的分析，结合数据仓库开发原理，完成对财务数据仓库的数据组织，介绍了财务数据仓库的设计和实现方法方法。财务数据仓库的设计歩骤主要是逻循数据库设计的过程，为分概念模型的设计、逻辑模型设计、物理模型设计和数据仓库生成等几个阶段。 目前，该项目已顺利上线，领导反映良好。在该项目中，本人担任系统分析师职务，主要负责系统架构设计和数据仓库的设计工作。
阅读建议：本篇站在数据分析师角度，和大家谈谈工作中涉及到的数仓知识点，内容不难理解，对于初学者来说比较友好。
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。 当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
数据仓库（Data Warehouse, DW）是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。业界主要从两个方面来进行命名：
Oracle数据仓库创建教程。本教程详细介绍了如何在Linux环境和Windows环境中创建Oracle数据仓库。首先，需要初始化数据库，然后选择高级模式，接着根据需求选择数据仓库。之后，进行数据库标识、管理选项、数据库身份证明、网络配置等步骤。最后，完成数据库实例的创建，并总结检查配置参数。
对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
现在说数仓，更多的会和数据平台或者基础架构搭上，已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢，我们不说Hadoop各种组件之间的配合，我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。
数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内，有组织的，可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql，oracle，sqlserver等。作用不一样，数据库是用来支撑业务（1）的，需要响应速度特别快，没 有延时，查询起来都是一条条查询，把相关的数据全部得到，适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题：公司的多个部门，对相同的数据描述会不一样，在汇总的时候会出问题。
导读：从投资者的角度，西蒙迪斯将讨论数据分析的变革，认知应用的价值，以及最受风投关注的大数据核心领域。 在我的之前的一些博客中，我提到了生成认知的必要性和重要性，并提供了一个认知应用的例子。我始终认为认知应用是对于希望通过挖掘大数据从而改进决策和解决重要问题的公司的关键所在。为了更好的理解和领会开发这类应用的必要性，考虑在大数据领域正在发生什么，并且评估我们在商业智能系统上的经验，及它应该如何驱动我们理解认知应用是十分重要的。 由于我认为认知应用是大数据发展的下一个转折（参见最近使用IBM Watson平
最近群里很多小伙伴都问了数据库和数据仓库的区别是什么，因此将之前写过的文章给大家再分享一遍。
直观上理解：相同点是两者都是存储数据。不同点是数据库主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易；数据仓库，支持复杂的分析操作，侧重决策支持。
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
在很久很久以前，世界上生活着许多种族，有人类，有矮人，有精灵......他们有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安无事。可是，有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。
数据仓库（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。
在DT时代，互联网，智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类，组织和存储。
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
以下是常用的数据仓库术语，请按照需求创建schema名字，其中DWH与DWE不是数据仓库的术语
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。 维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。 它本身属于一种关系建模方法，但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念：
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
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，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
翻译自 Data Warehouses and Customer Data Platforms: Better Together 。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
虽然SharedPreferences用起来比较方便，但是在一些特殊场景会产生问题。比如共享参数保存的数据较多时，初始化共享参数会把整个文件加载进内存，加载耗时可能导致主线程堵塞。又如调用apply方法保存数据时，频繁apply容易导致线程等待超时。为此Android官方推出了数据仓库DataStore，并将其作为Jetpack库的基础组件。DataStore提供了两种实现方式，分别是Preferences DataStore 和Proto DataStore，前者采用键值对存储数据，后者采用自定义类型存储数据，其中Preferences DataStore可以直接替代SharedPreferences。 由于DataStore并未集成到SDK中，而是作为第三方框架提供，因此首先要修改模块的build.gradle文件，往dependencies节点添加下面两行配置，表示导入指定版本的DataStore库：
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