数据仓库的作用是什么

无论你是否专门从事大数据开发，作为一名开发人员，你应该听说过数据仓库的概念，那么你知道数据仓库为什么会存在吗？数据仓库到底是做什么的？它的价值和意义何在？那么本文就为大家带来介绍数据仓库。

数据仓库介绍

数据仓库是一个用于存储、分析和报告的数据系统，其目的是建立一个面向分析的集成数据环境，为企业的分析结果提供决策支持

数据仓库本身并不 "生产 "任何数据，其数据来自于不同的外部系统。同时，数据仓库本身也不需要 "消费 "任何数据，其结果开放给各种外部应用程序使用。这就是为什么它被称为 "仓库 "而不是 "工厂"。

数字仓库的四个特点

1、以主题为导向

主体是一个抽象的概念，是企业信息系统在数据合成、归类和分析时使用的更高层次的抽象化。从逻辑意义上讲，它对应于企业中宏观分析领域所涉及的分析对象。

传统OLTP系统中的数据划分并不适用于决策分析。与以主题为基础组织的数据不同，它们被划分为独立的领域，每个领域都有自己的逻辑内涵，但没有交集，在抽象层面为数据提供完整、一致和准确的描述。

2、集成性

主题相关的数据通常分布在多个业务系统中，彼此分散、独立、异质。该方案.

因此，在数据进入数据仓库之前，必须对其进行统一和整合，对数据进行提取、清理、转换和汇总，这一步是数据仓库建设中最关键和最复杂的一步，需要完成的工作有：

（1）统一源数据中的所有矛盾。如字段同义词、同义词、单位不一致、字长不一致等。

（2）要进行数据合成和计算。数据仓库中的数据合成工作可以在从原始数据库中提取数据时产生，但很多是在数据仓库内产生，即进入数据仓库后进行合成生成。

3、非易失性、非可变性

数据仓库是一个分析数据的平台，而不是创造数据的平台。我们要通过数据仓库分析数据中的规律，而不是去创造和修改规律。因此，一旦数据进入数据仓库，它将是稳定的，不会改变。

数据仓库中的数据反映的是长时间的历史数据内容，而数据仓库用户的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘，数据一旦进入数据仓库，一般会保留很长时间。

数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除的操作却很少。

4、时变性

数据仓库包含不同颗粒度的历史数据，这些数据可能与某个特定的日期、星期、月份、季度或年份有关。

当业务发生变化时，它就会失去其时效性。因此，数据仓库中的数据需要随着时间的推移进行更新，以适应决策的需要。

从这个角度来看，数据仓库的建设是一个项目，而且，它是一个过程。