数据仓库详解

随着企业规模的不断扩大和业务数据量的急剧增加，各类数据管理技术层出不穷，数据仓库便是其中之一。数据仓库被定义为一个面向主题、集成化、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策和经营活动。数据仓库从多个角度分析，被应用于多种行业领域，此处将从概述、架构、数据抽取、数据清洗、数据传输、数据质量和优势几个方面解说数据仓库的详解。

1. 概述

数据仓库中存储的数据可以是来自各种数据来源的交易记录、操作记录、日志记录、其他数据库记录，以及海量的实时数据、历史数据等等。数据仓库与传统数据库不同之处在于，它关注的是主题领域，而非细节数据。此外，数据仓库往往是一个只读的数据库，不进行对数据的删除和更新操作。

2. 架构

数据仓库的架构通常分为三层，分别为采集层、操作层和信息层。其中采集层主要负责数据的抽取和清洗，将数据送入操作层进行数据整合、计算和存储。操作层常被称作数据仓库核心，它包括了多个数据仓库的基础组件——数据处理器、元数据管理器、查询管理器、存储管理器等，实现了对数据的整合、存储、查询和管理。信息层的主要职责是为用户提供可视化的数据展示和报表生成服务。

3. 数据抽取

数据抽取是数据仓库的第一步，也是最重要的一步。数据抽取需要从多种数据来源中获取数据，包括传统数据库、数据文件、接口、文本文件等。数据仓库抽取过程需要考虑数据源的类型、数据量、数据抽取质量等因素。

4. 数据清洗

数据清洗指的是对抽取出来的数据进行规范化处理，清除重复、未定义、不规范等数据，并对数据进行统一标准化处理。因为企业规模日益扩大，数据量急剧增加，数据存储范围也不断扩大，常常出现大量复杂数据集合中的数据冗余、不完整、不准确等问题，需要对数据清洗进行处理以保证数据质量。

5. 数据传输

数据传输是将抽取清洗合格的数据从源数据库中存储到目标数据 仓库中的过程。数据传输不仅需要保证数据传输速度快，还需要保证数据的完整性和可靠性。为此，在数据传输过程中常常会使用数据校验码和数据加密等技术来保证数据传输的安全性和稳定性。

6. 数据质量

数据仓库的作用在于提供企业决策者与管理员需要的准确数据信息，因此数据的质量至关重要。数据质量问题是许多数据仓库项目的头疼问题，涉及数据重复性、数据可靠性、数据一致性、数据准确性等方面，其中数据清洗对数据质量的提升起到至关重要的作用。

7. 优势

相对于传统数据库，数据仓库拥有较为突出的优势，最显著的就是支持“研究性”查询和多维数据分析。数据仓库还可以通过定义多个视图来满足不同用户的需求，并通过数据仓库抽取、清洗和传输等技术，降低数据存储成本和提升数据查询效率。