数据仓库的介绍 一、数据仓库的基本概念 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视 ...

1. 什么是数据仓库？ 在wiki中对数据仓库的解释是： 　　在计算中，数据仓库（DW或DWH），也称为企业数据仓库（EDW），是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组成部分 DW是来自一个或多个不同来源的集成数据的中央存储库。 他们将当前和历史数据存储在一个地方，用于为整个企业 ...

声明： 1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正 2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计 3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景 ...

第一章 数仓搭建-ODS层 1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。 4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外 ...

星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop ...

数据仓库 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要 ...

1． 主题性 数据仓库是一般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，与传统的面向事务的操作型数据库不同，具有较高的抽象性。面向主题的数据组织方式，就是在较高层次对分析对象数据的一个完整、统一并一致的描述，能完整及统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 ...

1、为什么要分层 在未分层的情况下，数据之间的耦合性与业务耦合性是不可避免的，当源业务系统的业务规则发生变化时，可能影响整个数据的清洗过程。这就好比把衬衫、裤子、袜子、外套分类存放整理 就比 打散之后不分类的整理哪一种更让人舒服，更容易找呢？ 2、分层的好处 数据分层简化了数据清洗的过程 ...