数据仓库名词解释是什么意思

在今天的大数据时代，数据仓库是不可忽视的技术。数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，通常包含来自多个不同数据源的数据。这些数据源可能是公司内部的各种数据系统，包括销售、营销、客户服务和财务等，也可能是来自外部的数据源，如行业网站、社交媒体和数据提供商。

数据仓库通常是由软件和硬件组成的系统，包括数据库管理系统、ETL（提取、转换和加载）工具、数据挖掘工具和报表工具等。通过数据仓库，企业可以轻松地访问和分析所有数据，从而进行更好的业务决策。

数据仓库的重要性

数据仓库具有以下重要性：

1. 支持决策制定：数据仓库可帮助企业确定当前市场和客户需求的状况。通过数据仓库，企业可以更好地了解市场需求，以及消费者对企业产品或服务的评价和反馈等。这对企业了解自身竞争力的情况具有重要作用，并且能够在合适的时候做出快速的决策。

2. 改善数据分析：由于数据仓库是以主题为基础建立的，所以数据在逻辑上是分离的。这意味着企业可以更好地分析数据，根据数据中心的具体问题组织数据，而不仅仅是按照源系统的方式存储数据。这使得企业可以更好地使用数据仓库中的数据，并给与企业精确的指导措施。

3. 保证数据的一致性：数据仓库收集数据之前，需要进行清洗，处理，以及统一数据格式等，以确保数据能够在统一维度中分析。通过数据仓库的机制，确保整个企业内数据的一致性，在数据使用过程中实现大小企业或不同部门间的无缝整合。

4. 提升数据可靠性：在数据仓库之前，需要进一步进行数据清洗，以确保数据的准确性。清洗完数据后，将数据放入数据仓库，从那里进一步分析数据。因此，数据仓库中所存储的数据是确保可靠性的。

数据仓库的类型

关系型数据仓库(RDW): 数据仓库是由基于关系结构的数据库管理系统(RDBMS)构建的，通常为数据提供 OLAP(联机分析处理)支持。RDW是最受欢迎的数据仓库类型，由于利用了 SQL 等关系型数据库的功能，以及备份和恢复系统，所以已经被广泛测试并被证明是可靠的。

非关系型数据仓库(NRDW): 非关系性数据仓库支持硬件、大数据来自不同数据源的批处理数据。非关系性数据仓库的设计范式，是一种由基于文本和NoSQL 分散存储的系统构建，这意味着非关系数据库仓库需要处理大量非结构化和半结构化数据，并用于数据挖掘、机器学习、图形和文本分析等。

数据仓库的架构

企业数据仓库（EDW）包括三层：源系统层，中间层和前端层。

源系统层：源系统层是指由企业内各个数据源系统提供原始数据的结构和组织形式。这类系统通常具有复杂的结构，包含大量的数据和表格，需要进行处理和优化，以适应长期存储和查询。

中间层：中间层是基于仓库规范（如维度建模）的一组数据处理、转换和清理规则，它的主要目标是将原始数据转换为可查询性更强的数据。这是其中一个最重要的功能。中间层还可以存储数据集合，这些数据集合一般是以领域为基础建立的，例如销售事务处理、客户数据等等。

前端层：前端层是与用户互动的部分，包括报表和分析工具，以及数据查询和探索工具等。这些工具可以帮助企业内部部门访问和分析仓库数据，以及了解企业内部正在运行的情况、优点和弱点所在等。