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數(shù)據(jù)倉庫常見名詞淺釋選擇自 foxnet2003 的 Blog

數(shù)據(jù)倉庫常見名詞淺釋
Data Warehouse本世紀(jì)80年代中期，"數(shù)據(jù)倉庫之父"William H.Inmon先生在其《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中定義了數(shù)據(jù)倉庫的概念，隨后又給出了更為精確的定義：數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合。與其他數(shù)據(jù)庫應(yīng)用不同的是，數(shù)據(jù)倉庫更像一種過程，對分布在企業(yè)內(nèi)部各處的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的整合、加工和分析的過程。而不是一種可以購買的產(chǎn)品。
         Data mart數(shù)據(jù)集市，或者叫做"小數(shù)據(jù)倉庫"。如果說數(shù)據(jù)倉庫是建立在企業(yè)級的數(shù)據(jù)模型之上的話。那么數(shù)據(jù)集市就是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，他主要面向部門級業(yè)務(wù)，并且只是面向某個特定的主題。數(shù)據(jù)集市可以在一定程度上緩解訪問數(shù)據(jù)倉庫的瓶頸。
         OLAP聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)的概念最早是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父E.F.Codd于1993年提出的。當(dāng)時，Codd認(rèn)為聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)已不能滿足終端用戶對數(shù)據(jù)庫查詢分析的需要，SQL對大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的簡單查詢也不能滿足用戶分析的需求。用戶的決策分析需要對關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行大量計算才能得到結(jié)果，而查詢的結(jié)果并不能滿足決策者提出的需求。因此Codd提出了多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念，即OLAP。Codd提出OLAP的12條準(zhǔn)則來描述OLAP系統(tǒng)：
            準(zhǔn)則1 OLAP模型必須提供多維概念視圖
            準(zhǔn)則2 透明性準(zhǔn)則
            準(zhǔn)則3 存取能力推測
            準(zhǔn)則4 穩(wěn)定的報表能力
            準(zhǔn)則5 客戶/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)
            準(zhǔn)則6 維的等同性準(zhǔn)則
            準(zhǔn)則7 動態(tài)的稀疏矩陣處理準(zhǔn)則
            準(zhǔn)則8 多用戶支持能力準(zhǔn)則
            準(zhǔn)則9 非受限的跨維操作
            準(zhǔn)則10 直觀的數(shù)據(jù)操縱
            準(zhǔn)則11 靈活的報表生成
            準(zhǔn)則12 不受限的維與聚集層次
         基于Codd的12條準(zhǔn)則，各個軟件開發(fā)廠家見仁見智，其中一個流派，認(rèn)為可以沿用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲多維數(shù)據(jù)，于是，基于稀疏矩陣表示方法的星型結(jié)構(gòu)（star schema）就出現(xiàn)了。后來又演化出雪花結(jié)構(gòu)。為了與多維數(shù)據(jù)庫相區(qū)別，則把基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的OLAP稱為Relational OLAP，簡稱ROLAP。代表產(chǎn)品有Informix Metacube、Microsoft SQL Server OLAP Services。MOLAPArbor Software嚴(yán)格遵照Codd的定義，自行建立了多維數(shù)據(jù)庫，來存放聯(lián)機(jī)分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)，開創(chuàng)了多維數(shù)據(jù)存儲的先河，后來的很多家公司紛紛采用多維數(shù)據(jù)存儲。被人們稱為Muiltdimension OLAP，簡稱MOLAP，代表產(chǎn)品有Hyperion(原Arbor Software) Essbase、Showcase Strategy等。Client OLAP相對于Server OLAP而言。部分分析工具廠家建議把部分?jǐn)?shù)據(jù)下載到本地，為用戶提供本地的多維分析。代表產(chǎn)品有Brio Designer，Business Object。
         DSS：決策支持系統(tǒng)（Decision Support System），相當(dāng)于基于數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用。決策支持就是在收集所有有關(guān)數(shù)據(jù)和信息，經(jīng)過加工整理，來為企業(yè)決策管理層提供信息，為決策者的決策提供依據(jù)。
         ETL：數(shù)據(jù)抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、清洗（Cleansing）、裝載（Load）的過程。構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。
         Ad hoc query：即席查詢，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用最普遍的一種查詢，利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，可以讓用戶隨時可以面對數(shù)據(jù)庫，獲取所希望的數(shù)據(jù)。
         EIS：領(lǐng)導(dǎo)信息系統(tǒng)（Executive Information System），指為了滿足無法專注于計算機(jī)技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)人員的信息查詢需求，而特意制定的以簡單的圖形界面訪問數(shù)據(jù)倉庫的一種應(yīng)用。
         BPR：業(yè)務(wù)流程重整（Business Process Reengineering），指利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，發(fā)現(xiàn)并糾正企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的弊端的一項工作，數(shù)據(jù)倉庫的重要作用之一。
         BI：商業(yè)智能（Business Intelligence），指數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用的通稱。指利用各種智能技術(shù)，來提升企業(yè)的商業(yè)競爭力。
         Data Mining：數(shù)據(jù)挖掘，Data Mining是一種決策支持過程，它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策
         CRM：客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management），數(shù)據(jù)倉庫是以數(shù)據(jù)庫技術(shù)為基礎(chǔ)但又與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有著本質(zhì)區(qū)別的新技術(shù)，CRM就是基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的一種新應(yīng)用。但是，從商業(yè)運作的角度來講，CRM其實應(yīng)該算是一個古老的"應(yīng)用"了。比如，酒店對客人信息的管理，如果某個客人是某酒店的老主顧，那么該酒店很自然地會知道這位客人的某些習(xí)慣和喜好，如是否喜歡靠路邊，是否吸煙，是否喜歡大床，喜歡什么樣的早餐，等等。當(dāng)客人再次光臨時，不用客人自己提出來，酒店就會提供客人所喜歡的房間和服務(wù)。這就是一種CRM。
         Meta Data：元數(shù)據(jù)，關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，指在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程中所產(chǎn)生的有關(guān)數(shù)據(jù)源定義，目標(biāo)定義，轉(zhuǎn)換規(guī)則等相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。同時元數(shù)據(jù)還包含關(guān)于數(shù)據(jù)含義的商業(yè)信息，所有這些信息都應(yīng)當(dāng)妥善保存，并很好地管理。為數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展和使用提供方便。

posted on 2005-06-03 09:11 Victor 閱讀(326) 評論(0) 編輯收藏所屬分類: 數(shù)據(jù)庫/倉庫

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