数据仓库相关术语 对你运用Hive或者ETL有非常大的理解

数据仓库相关术语

数据仓库:数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时变的。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确,因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。

数据集市:数据仓库只限于单个主题的区域,例如顾客、部门、地点等。数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库,或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。

事实:事实是数据仓库中的信息单元,也是多维空间中的一个单元,受分析单元的限制。事实存储于一张表中或者是多维数据库中的一个单元。每个事实包括关于事实的基本信息,并且与维度相关。在某些情况下,当所有的必要信息都存储于维度中时,单纯的事实出现就是对于数据仓库足够的信息。

维度:维度是用来反映业务的一类属性,这类属性的集合构成一个维度。例如,某个地理维度可能包括国家、地区、省以及城市的级别。一个时间维度可能包括年、季、月、周、日的级别。

级别:维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构,从数据的最高(汇总程度最大)级别直到最低(最详细)级别(如大分类-中分类-小分类-细分类)。级别仅存在于维度内。级别基于维度表中的列或维度中的成员属性。

数据清洗:对数据仓库系统无用的或者不符合数据格式规范的数据称之为脏数据。清洗的过程就是清除脏数据的过程。

数据采集:数据仓库系统中后端处理的一部分。数据采集过程是指从业务系统中收集与数据仓库各指标有关的数据。

数据转换:解释业务数据并修改其内容,使之符合数据仓库数据格式规范,并放入数据仓库的数据存储介质中。数据转换包括数据存储格式的转换以及数据表示符的转换(如产品代码到产品名称的转换)。

数据挖掘:在数据仓库的数据中发现新信息的过程被称为数据挖掘,这些新信息不会从操作系统中获得。

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