數據倉庫(DW)概念的創始人W. H.Inmon對數據倉庫下了這樣的定義：“數據倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的且隨時間變化的數據集合，用來支持管理人員的決策。”數據倉庫將大量用於事物處理的傳統資料庫數據進行清理、抽取和轉換，使原始數據發生了質的變化，轉化為適合分析的導出型數據，並按照決策主題的需要進行重新組織。
基本介紹
- 中文名：企業數據倉庫
- 外文名：Enterprise Data Warehouse
- 簡稱：EDW
- 分類：數據源、前端工具等
- 創始人：W.H.Inmon
- 套用學科：計算機技術
系統構成,數據源,數據的存儲與管理,OLAP伺服器,前端工具,企業數據倉庫的建設,
系統構成
面對紛繁複雜的市場競爭，眾多企業立足於多年積累的數據和自身的核心業務，提出了建立企業級數據倉庫的規劃和實施方案，為企業的進一步發展奠定基礎。一個典型的企業數據倉庫系統通常包含數據源、數據存儲與管理、OLAP伺服器以及前端工具與套用四個部分。
數據源
數據源是數據倉庫系統的基礎。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等。
數據的存儲與管理
數據的存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋範圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫(通常稱為數據集市)。
OLAP伺服器
OLAP伺服器對分析所需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。
前端工具
企業數據倉庫的建設
企業數據倉庫的建設，是以現有企業業務系統和大量業務數據的積累為基礎。數據倉庫不是靜態的概念，只有把信息及時交給需要這些信息的使用者，供他們作出改善其業務經營的決策，信息才能發揮作用，信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組，並及時提供給相應的管理決策人員，是數據倉庫的根本任務。因此，對企業自身來說，數據倉庫的建設是一個系統工程，是一個不斷建立、發展、完善的過程，通常需要較長的時間。這就要求各企業對整個系統的建設提出一個全面、清晰的遠景規劃及技術實施藍圖，將整個項目的實施分成若干個階段，以“總體規劃、分步實施、步步見效”為原則，不僅可迅速從當前投資中獲得收益，而且可以在已有的基礎上，結合其他已有的業務系統，逐步構建起完整、健壯的數據倉庫系統。
