大谈数据第二期 数据仓库够酷吗

弁言

随着信息技术的迅猛发展，企业面临着如何有用管理和利用大量数据的挑衅。数据通常是按照肯定的频率从运营系统（如 ERP 和 CRM）、数据库以及外部数据源（如互助搭档系统、物联网设备、气候应用和社交媒体）流入数据仓库。云计算的出现改变了这种环境。比年来，数据存储位置已经从传统的本地基础架构发展到多种环境，包括本地环境、私有云和公有云等。
数据仓库（Data Warehouse）作为一种集中存储和管理数据的系统，为企业提供了强大的数据分析本领，成为今世大数据架构的重要组成部分。今世数据仓库能够同时处理结构化和非结构化数据，比如视频、图像文件和传感器数据。一些数据仓库利用集身分析工具和内存数据库技术（将数据集保存在计算机内存中而不是磁盘中）来实现对可信数据的实时访问，帮助企业订定有把握的决策。
本文将从初学者到大数据工程师的视角，深入探讨数据仓库的根本概念、架构、应用案例和技术实现。
根本概念

数据仓库是一个集成的、主题导向的、相对稳固的、支持决策的数据聚集。它通过从多个数据源提取、转换和加载（ETL）数据，为决策者提供数据支持。与传统的数据库不同，数据仓库主要用于分析而非一样寻常变乱处理。
在提取、转换、加载的过程中一样平常从用户实际需求出发，将不同平台的数据源按设定主题进行划分整合，与传统的面向变乱的利用型数据库不同，具有较高的抽象性。面向主题的数据构造方式，就是在较高条理对分析对象数据的一个完整、同一并同等的形貌，能完整及同一地刻画各个分析对象所涉及的有关企业的各项数据，以及数据之间的接洽。

数据仓库的特点

• 主题导向：数据仓库以主题为基础，构造数据以支持分析。
  
• 集成性：数据来自不同源系统，通过ETL过程集成到数据仓库中。
  
• 稳固性：一旦数据加载到数据仓库，通常不会频繁更改。
  
• 时间变革：数据仓库记录数据的历史变革，支持时间序列分析。
  

主题导向（Subject-Oriented）

数据仓库的主题导向是指，它以业务范畴中的关键主题来构造数据，而不是以具体的变乱或应用系统为导向。传统的变乱型数据库（如OLTP系统）主要处理一样寻常利用中的数据记录，关注的是某个具体变乱的处理过程，如销售订单、库存变革等。而数据仓库的目标是帮助决策支持，因此它根据业务分析的必要，将数据按照不同的主题范畴进行构造。
例如，在一个零售公司的数据仓库中，可能有以下主题：

• 客户：包括客户的根本信息、购买行为、满意度等。
  
• 产物：包罗产物的名称、分类、库存环境等信息。
  
• 销售：记录销售额、折扣、利润等相干数据。
  

这种基于主题的构造方式，能够帮助企业决策者围绕某一特定业务范畴进行深入分析。例如，通过分析“销售”主题中的数据，可以发现某类产物的销售趋势，进而优化采购和销售计谋。
集成性（Integrated）

数据仓库的集成性指的是，它将来自不同源系统的数据进行同一的处理、转换和存储，确保数据的同等性和完整性。在今世企业中，数据通常分散在多个系统中，这些系统可能使用不同的数据格式和存储方式，比如ERP、CRM、财务系统等。为了支持同一的数据分析，必须对这些分散的数据进行整合。
集成性体现在以下几个方面：

• 数据格式同一：来自不同源的数据可能使用不同的数据范例和格式。例如，一个系统使用的日期格式是“YYYY-MM-DD”，而另一个系统则使用“MM/DD/YYYY”。数据仓库会通过ETL（提取、转换、加载）过程，将这些数据转换为同等的格式。
  
• 数据清洗和转换：不同系统中的数据可能存在不同等的环境，犹如一个客户在不同系统中使用了不同的名称或ID。数据仓库通过数据清洗和转换的过程，消除这些不同等性，确保数据的正确性。
  
• 同一数据视图：集成后的数据可以为企业提供一个完整的、同一的视图。例如，销售数据和客户数据可以通过数据仓库整合，企业可以通过一个查询查看某个客户的完整购买历史和行为。
  

稳固性（Non-volatile）

数据仓库的稳固性指的是，数据一旦被加载到数据仓库中，通常不会进行频繁的修改或删除。这与变乱型数据库的不同，后者必要实时更新和处理数据。例如，在一个电商平台的订单系统中，订单的状态和库存会频繁变革，数据库必要及时更新以反映这些变革。
然而，数据仓库的主要目标是支持历史数据的分析，因此它更倾向于保持数据的稳固性。一旦数据进入仓库，就不再像变乱型系统那样频繁变动，而是作为历史记录保留下来，以便分析过去的趋势和模式。这种特性对于支持时间序列分析和业务趋势猜测非常重要。
稳固性确保：

• 历史数据保留：企业可以通过数据仓库查看过去的业务体现，进行长期趋势分析。
  
• 数据同等性：由于数据不再频繁变动，分析人员可以对相对静态的数据进行多次查询，确保效果的同等性和可重复性。
  
• 高效查询：稳固的数据使得数据仓库能够针对分析型查询进行优化，提高查询速率和性能。
  

时间变革（Time-Variant）

数据仓库的时间变革特性是指，它能够记录数据随时间的变革环境，支持对历史数据的回溯和分析。变乱型数据库中的数据通常只保留当前的最新状态，不保留历史记录。例如，ERP系统中的库存数目会实时更新，只记录当前的库存水平，而不会保存每次变动的详细历史记录。
在数据仓库中，时间维度是数据分析的关键元素。通过保留数据在不同时刻的状态，企业可以进行纵向的趋势分析和时间序列分析。例如：

• 销售趋势分析：通过记录每个月、每个季度的销售数据，企业可以分析产物销售的增长或阑珊趋势。
  
• 客户行为跟踪：通过记录客户的购买历史，企业可以分析客户的行为模式，并猜测未来的购买倾向。
  
• 财务报表对比：通过保留多个时期的财务数据，企业可以轻松生成不同时间段的财务对比陈诉。
  

时间变革的特性不但使得数据仓库能够支持复杂的历史回溯查询，还能通过这些查询生成猜测分析，为企业的决策提供有力支持。
数据仓库的优势

设计优良的数据仓库是贸易智能及分析筹划取得成功的基础。数据仓库的主要功能是为报表、仪表盘和分析工具提供支持，这些都是当今企业不可或缺的工具。数据仓库能够提供企业必要的信息，帮助企业订定由数据驱动的决策，在每件变乱上都作出正确的决定，包括新产物开发、库存水平管理等。数据仓库有诸多优势，例如：

• 优化业务分析：借助数据仓库，决策者可以访问来自多个数据源的数据，摆脱根据不完整信息订定决策的环境。
  
• 加快查询速率：数据仓库的主要目标是提高数据检索和分析的速率。通过数据仓库，企业可以快速查询大量经整合的数据，且几乎不必要 IT 部分的支持。
  
• 提高数据质量：将数据加载到数据仓库之前，系统会创建数据清理工单，并将该工单录入工作清单中，对数据进行进一步处理，确保数据转换为同一的格式，从而为分析和决策提供优质、正确的数据。
  
• 提供历史洞察：数据仓库存储了丰富的历史数据，可以帮助决策者从过去的趋势和挑衅中获取知识，并对未来进行猜测，持续改善业务。
  

数据仓库与数据库

数据仓库和数据库虽然都用于存储和管理数据，但它们的目标、设计和使用方式存在明显差异。
数据库就是我们常用的关系型数据库（MySQL、Oracle、PostgreSQL…），尚有什么非关系型数据库，它主要存放业务数据，那数据仓库有有些什么数据呢？
说到他们的区别，我们一样平常会提到OLTP和OLAP：

• OLTP：On-Line Transaction Processing，联机变乱处理，主要是业务数据，必要考虑高并发、考虑变乱；
  
• OLAP：On-Line Analytical Processing，联机分析处理，重点主要是面向分析，会产生大量的查询，一样平常很少涉及增删改。
  

数据仓库其实是一套体系，他不是一门什么技术，而是整合了很多已有的技术，来更好地构造和管理数据。
传统数仓的话，主要是基于关系型数据库，背面尚有一些分布式的数据库像Greenplum，尚有很多公司会提供基于硬件的一整套解决方案。
数据仓库与数据库的接洽

• 存储数据：数据仓库和数据库都是用来存储数据的系统。两者的核心功能都是将数据存储在一个集中化的位置，便于查询和管理。
  
• 数据结构：两者都采用结构化的数据存储方式，通常使用表格形式进行构造。无论是数据库还是数据仓库，数据都被存储在表中，并通过列和行来进行数据管理。
  
• 使用SQL查询语言：无论是数据仓库还是数据库，通常都支持SQL（结构化查询语言）进行数据查询和管理利用。用户可以使用SQL进行数据的插入、查询、更新等利用。
  
• 数据的同等性管理：两者都关注数据的完整性和同等性。数据库中的变乱处理确保数据的同等性，而数据仓库在集成不同泉源的数据时，通过ETL过程也会进行数据清洗和同等性验证。
  

数据仓库与数据库的区别

01. 目标不同

• 数据库：数据库（如关系型数据库，OLTP - 在线变乱处理系统）主要用于一样寻常变乱处理。它的目标是支持实时的读写利用，如记录交易、库存变动、用户利用等。它设计的重点是快速的插入、更新和删除利用，以支持高并发的变乱处理。
  
• 数据仓库：数据仓库则是用于分析的系统（OLAP - 在线分析处理系统）。它的主要目标是支持业务分析和决策支持，帮助企业从大量的历史数据中提取有代价的洞察。数据仓库的设计强调快速的查询、陈诉生成和数据分析，而非实时的变乱处理。
  

02. 数据范例和结构

• 数据库：数据库中的数据通常是即时生成的变乱性数据，关注的是当前的业务状态。数据库中的数据结构通常是面向应用的，而且会根据业务需求频繁更新。
  
• 数据仓库：数据仓库中的数据则是颠末整合、转换和优化的历史数据。数据仓库中的数据通常是只读的，历史数据会长期保存以供分析和陈诉使用。数据仓库中的数据通常按照业务主题（如客户、销售、产物等）进行构造，以支持跨时间段的分析和报表。
  

03. 数据更新频率

• 数据库：数据库的数据是实时更新的。例如，当用户在电商平台下单时，订单数据会立即插入数据库中，库存数据也会立即更新。
  
• 数据仓库：数据仓库中的数据更新频率较低。通常，数据仓库会在每天、每周或每月通过批处理的方式从多个源系统中提取数据进行更新。数据仓库的重点不在于实时更新，而在于整合和存储大量的历史数据，供决策分析使用。
  

04. 查询范例

• 数据库：数据库的查询范例通常是简单的、针对单一变乱的。例如，查询某个用户的订单详情或某件商品的库存信息。这些查询通常是短时间内必要完成的，而且要求非常高的实时性。
  
• 数据仓库：数据仓库中的查询范例则更加复杂，通常涉及大量数据的分析。例如，分析过去一年内不同产物的销售趋势，生成月度销售陈诉等。这样的查询通常必要扫描大量数据表，并进行聚合、计算等复杂利用，因此数据仓库的设计更注重读利用的性能优化。
  

05. 数据结构设计

• 数据库：数据库的设计通常采用**规范化（Normalization）**的方式，以镌汰数据冗余，保证数据插入、更新和删除的效率。数据被拆分成多个相干联的表，以实现较高的插入和更新性能。
  
• 数据仓库：数据仓库的设计通常采用**非规范化（Denormalization）**的方式，数据可能被冗余存储以加快查询速率。最常见的设计是星型（Star Schema）和雪花型（Snowflake Schema）架构，数据被构造成究竟表和维度表，以便于数据分析。
  

06. 变乱处理 vs 数据分析

• 数据库：数据库支持ACID（原子性、同等性、隔离性、长期性）变乱，以确保数据在插入、更新、删除时的可靠性和同等性。数据库系统必要处理高并发的变乱，以支持大量的用户同时进行利用。
  
• 数据仓库：数据仓库的目标是提供面向决策的多维数据分析。数据仓库更注重查询优化，以便快速返复兴杂的聚合分析效果，因此它通常不会处理高并发的变乱，而是支持大规模的读利用和报表生成。
  

07. 数据保留周期

• 数据库：数据库中的数据通常只保留当前业务所需的数据，不会存储长期的历史记录。例如，一个订单系统中的订单记录可能只保留过去几个月的订单，较旧的订单会被归档或删除。
  
• 数据仓库：数据仓库中的数据则通常保留较长的时间跨度，以便进行历史趋势分析。企业可以在数据仓库中存储多年的销售数据、客户行为数据等，供长期分析和决策使用。
  

数据仓库的架构

数据仓库的架构通常分为以下几个条理：

• 数据源层：包括各种数据源，如关系数据库、文件系统、云存储等。
  
• ETL层：负责数据的提取、转换和加载，确保数据质量和同等性。
  
• 数据仓库层：存储颠末处理的数据，通常采用星型或雪花型架构设计。
  
• 数据访问层：提供数据查询和分析的工具，如OLAP（在线分析处理）和BI（贸易智能）工具。
  

数据仓库的应用案例

• 零售行业：通过分析销售数据，企业可以优化库存管理和促销计谋。
  
• 金融行业：金融机构利用数据仓库进行风险分析和客户行为分析。
  
• 医疗行业：医疗机构通过数据仓库整合患者记录，提高医疗服务质量和效率。
  

以保险公司为例：

数据仓库的技术实现

在数据仓库的实现过程中，有几种关键技术：

• ETL工具：如Apache Nifi、Talend等，用于数据提取和转换。
  
• 数据库管理系统：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，专为数据仓库设计的数据库。
  
• 数据建模工具：用于设计数据仓库架构，如ERwin、Oracle Designer等。
  
• 分析工具：如Tableau、Power BI等，帮助用户可视化数据，进行深入分析。
  

传统数仓VS互联网数仓

传统数据仓库建设主要依靠贸易智能分析组，组内呢，又会分为模子组、ETL组、报表组、前端组、业务支撑组，这个图形貌得非常好。
然而，到了互联网公司，耗费这么多人力、物力的项目是根本不可能的，一个数据团队，几十人差不多了，人员配备也不会那么全，可能并没有非常专业的ETL开发和数仓建模人员，一样平常来看，是这样的：

结论

对于初学者来说，理解数据仓库的根本概念和架构是入门的第一步。随着经验的积累，可以深入学习ETL过程、数据建模和分析工具的使用。这一过程中，实际利用和项目经验至关重要。
大数据工程师必要具备较强的技术本领，包括熟练使用编程语言（如Python、Java）、把握数据库管理和数据建模知识，以及了解大数据生态系统中的各种工具（如Hadoop、Spark等）。此外，沟通本领和团队互助精力也是成功的关键。
数据仓库在今世企业数据管理中扮演着不可或缺的脚色。随着大数据技术的不停发展，数据仓库的应用场景和技术实现也在不停演变。无论是初学者还是大数据工程师，把握数据仓库的相干知识和技能，将为职业发展打开新的机遇。通过不停学习和实践，我们能够更好地利用数据，支持企业决策，推动业务发展。
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