数据仓库的功能结构划分

随着信息化的发展，越来越多的企业开始重视数据的收集和分析，数据仓库作为数据分析的重要基础设施之一，在企业中起到了至关重要的作用。对于数据仓库的功能结构，我们可以从以下几个角度进行分析。

一、数据仓库的基本组成结构

数据仓库的主要组成结构包括数据仓库本身、相关的数据仓库元数据、数据挖掘工具和OLAP（联机分析处理）工具等。

1. 数据仓库本身：也就是存储数据的实体，它是整个数据仓库的基础和核心，它通过ETL（抽取、转换和加载）技术从各个数据源中获取数据并集成到数据仓库中，提供各种维度分析和报表查询。

2. 数据仓库元数据：它是关于数据仓库中所存储数据的描述信息和数据结构，描述各个数据元素之间的关系和约束规则，并且支持数据仓库管理和数据仓库的使用。

3. 数据挖掘工具：它能够帮助用户自动或半自动地发现数据中的隐藏模式、关系、趋势、异常点等。它可以帮助企业在庞杂的数据中发现有用的知识和关联规则，并进行策略分析和预测。

4. OLAP工具：OLAP的主要功能是对数据进行多维性分析，在数据仓库中，它可以根据需要组织数据并进行多维性分析，使用户能够更好地理解数据的含义。

二、数据仓库的分层结构

数据仓库的分层结构主要包括以下几个层次：操作数据层、数据存储层、数据管理层和决策支持层。

1. 操作数据层：它是数据仓库操作的源头，通过对操作数据的抽取、变换、加载等过程，将源数据转换为适合于数据仓库存储和查询的形式。

2. 数据存储层：它是数据仓库的核心，存储了数据仓库中所有的数据，可以进行多维性查询和分析。

3. 数据管理层：它主要管理数据仓库的功能和服务，包括数据的抽取、转换、加载、管理和维护等。

4. 决策支持层：它具有最高层次的应用功能，它不仅仅是用来做决策的，而且还可以用来进行预测、模拟、优化和监控等。

三、数据仓库的应用结构

数据仓库在企业中的应用主要包括以下几个方面：业务智能、数据挖掘、在线分析处理和联机事务处理等。

1. 业务智能：通过对数据仓库中数据的分析和应用，为企业内部和外部的决策者提供了有用的信息支持。

2. 数据挖掘：数据挖掘是从海量、复杂、异构的数据中提取隐含有用信息的过程，它是数据仓库分析的重要应用。

3. 在线分析处理： OLAP是数据仓库应用领域的一项技术，通过它我们可以方便地进行数据分析和决策支持。

4. 联机事务处理：它是指企业的日常经营活动，包括销售、采购、库存等操作，通过数据仓库，可以实现对企业事务的实时监控和管理。

综上所述，数据仓库的功能结构分析从基本组成结构、分层结构和应用结构三个角度出发，对数据仓库的功能和应用进行详细描述，并提出了数据仓库的应用于其所包含的业务智能、数据挖掘、在线分析处理和联机事务处理等方面。数据仓库在企业中的应用已经变得越来越重要，各个企业应该差异化地发展其数据仓库系统以保持企业竞争力。