必须将数据仓库与可能与之混淆的其他存储系统区分开来。有两种经常被比较的类型：操作数据库和数据湖。
操作数据库
操作数据库，也称为 OLTP（联机事务处理）系统，旨在实时捕获和管理事务。其主要目标是维护日常运营活动数据的完整性和可用性。以下是一些主要的区别：
- 目的：数据仓库专注于分析和报告，而操作数据库则用于记录和管理交易方法。
- 数据结构：在数据仓库中，数据以有利于聚合和分析的格式组织，而操作数据库具有更标准化的结构，注重高效 手机号码数据 的数据存储和更新。
- 查询：数据仓库中的查询往往更为复杂并且涵盖大量数据。另一方面，在操作数据库中，由于采用事务方法，查询更简单、更快捷。
数据湖
与任何其他类型的数据存储一样，数据湖允许您以原始、自然的格式存储数据。这意味着它不仅限于结构化数据，还可以包括文档、视频和活动日志等非结构化数据。它们的差异包括：
- 数据结构：数据湖存储数据时没有预定义的结构，从而提供了灵活性；然而，如果数据管理不善，这可能会使分析变得困难。
- 数据质量：存储原始数据可能会导致质量问题，而数据仓库已经经过清理和转换 提高准确性和效率 过程，确保其有用性。
- 访问和查询：虽然数据湖可用于分析大量数据，但由于存储数据的多变性，查询通常需要额外的工具。
总之，数据仓库在商业智能数据仓库中起着根本性的作用，提供了有助于分析和明智决策的强大基础设施。了解它的特性以及与其他存储系统的区别，使得组织能够实施更有效的解决方案来优化其流程并从其数据中获取真正的价值。
有效实施数据仓库的原则
1.数据仓库设计和架构
数据仓库的设计和架构对于确保数据高效存储以及依赖数据进行决策的用户轻松访问至关重要。设计数据仓 巴西号码列表 库架构的方法有多种，最常见的是星型模型和雪花模型。
星型模型的中心是包含重要定量数据的事实表，周围的维度表为这些数据提供额外的背景信息。这种布局使得理解和构建查询变得更容易，因为它允许直接和简单地访问相关信息。相比之下，雪花模型呈现出更加规范的结构，将维度表划分为其他子表以避免冗余。虽然这可能会使查询稍微复杂一些，但在减少数据重复至关重要的情况下，它可能会很有用。
数据仓库设计的一个关键方面是可扩展性。随着组织的发展和数据量的增加，在不影响性能的情况下扩展数据仓库容量至关重要。因此，实施一种既能有效处理当前数据又能处理未来增长的数据的设计至关重要。
数据仓库架构的另一个基本原则是数据集成。这涉及连接和合并来自不同来源的数据，这些数据的结构和格式通常是异构的。这种集成确保用户能够访问完整、一致的数据集，这对于进一步的分析至关重要。该过程可能包括数据清理以消除重复和纠正错误，确保数据准确可靠。
最后，在设计阶段考虑数据仓库的性能至关重要。这包括查询优化和使用表分区等技术，可以显著提高访问大量数据的速度。目标是确保数据仓库不仅存储数据，而且还提供快速高效的性能，使分析师和管理人员能够在需要时访问所需的信息。