数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。
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：
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
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。
Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程。
对于每一种技术，先要理解相关的概念和它之所以出现的原因，这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库，只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义，它和操作型数据库应用的区别，以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后，有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程，然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景，并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
网管产品需要从数据仓库的角度来看，才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看，才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构，必然有其合理性。也正是因为年代久远，存量过多，才导致举步维艰。在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年，关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现，这两个系统的设计目标都是面向on-line
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。
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。
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
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。
BI又叫商业智能，简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库，从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库，你一定会了解到两个人：数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展，其中Inmon主张自上而下的架构，不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中，用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层，或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反，Kimball架构是一种自下而上的架构，它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库，通过使用一致的维度，能够共同看到不同数据集市中的信息，这表示它们拥有公共定义的元素。
旨在最大化其数据资产的企业正在采用可扩展、灵活且统一的数据存储和分析方法。这种趋势是由负责构建与不断变化的业务需求相一致的基础架构的企业架构师推动的。现代数据湖架构通过将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构和性能优化相结合来满足这一需求。这篇文章提供了一个参考架构，用于理解和实施现代数据湖。
数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中心（InformationCenter）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。但是限于当时的信息处理和数据存储能力，该研究只是确立了一个论点：这两种信息处理的方式差别如此之大，以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。 云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，这通常会令人困惑。在这篇文章中，我们将详细介绍许多工具的优缺点。 这是一个由三部分组成的系列文章的第一篇，
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，用于支持管理决策。
很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
下图是一张非常经典的数据分析技术演进图，从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点，并预测下未来发展方向。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
作者 ｜ 松子（李博源） 策划 ｜ Tina 编者按：《透过数字化转型再谈数据中台》系列连载 6-8 篇左右，作者结合自己在数据中台领域多年实践经验，总结了数据架构知识、BI 知识，以及分享给大家一些产业互联网实施经验。本文是系列文章中的第三篇。 在前面两篇 “关于数字化转型的几个见解 ”、“唯一性定理中的数据中台”提到了数据中台发展问题。比如概念发展太快，信息量过载，以及存在广义、狭义的数据中台定义的差别等，涉及到的这些知识都离不开数据架构的范畴，所以这一篇我会通过大数据架构发展的视角来总结与分享。（一些
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而，人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分，因为扩展 AI 具有挑战性。通常，企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
光阴似箭，岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年，变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点，意味你见过很多套技术构架，学过很多技术组件，写过很多行代码，有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度，慢慢转变成沉淀深度为主了。
随着信息时代的来临，数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构，都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据，已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法：数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
在Kimball的维度建模的数据仓库中，关于多维体系结构（MD）有三个关键性概念：总线架构（Bus Architecture），一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
架构是数据仓库建设的总体规划，从整体视角描述了解决方案的高层模型，描述了各个子系统的功能以及关系，描述了数据从源系统到决策系统的数据流程。业务需求回答了要做什么，架构就是回答怎么做的问题。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集，安全策略的编写实现，和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节，数据的质量将直接影响安全策略的效果。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
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
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。
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract、 Transform、 Load) 或 ELT ( Extract、Load、 Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关。这些方法都适合于不同的情况。
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
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。
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