主　　题：怎样去宣传数据仓库？
作　　者：hem
所属论坛：数据仓库
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发表时间：2001-9-13 16:38:32
数据仓库是 面向主题的、集成的、随时间变化的非易失的数据集合，用于支持管理层的决
策分析。

数据仓库对历史的数据做分析，以得出所分析主题的发展趋势，来支持决策层的决策分析。用于联机分析处理。
数据库 普通关系型数据库 大多用于联机事务处理，处理当前的事务、买卖。

集成的例子：

就拿一家百货公司来说， 公司有好多的分公司，每个分公司有本人的日常买卖纪录数据。
有真实的详细的买卖历史纪录、也有月度、年度归总数据。总公司需求了解公司的运营状
况，以决定当前如何拓展业务，了解客户购物趋势，推广新产品等系列决策。试想想，如果
每个子公司将所有的历史数据都送到总公司，请问，总公司需求多少磁盘、多少资源来存储
这些数据？ 总公司要这些数据干什么？总公司不需求这些详细的数据，如果子公司依据一
定的周期归总之后在送到总公司，这样一来，数据量小了，有利于分析了。但是，这么多子
公司里面，每个公司的数据结构定义可能不相反。需求统一数据定义。
送到总公司来的数据是比较全面的。这样一来，公司可以对用户购物趋势、购物能力等主题
做一个比较全面的分析，以发掘客户、扩大公司规模。

面向主题：

通讯公司可能只是纪录用户的应收款、预付款、通话纪录、费率。如果建立一个客户主题区
域，用来纪录用户所购置的服务、用户所在地域。这个主题区域可以协助通讯公司预测客户
增长率、客户的地域分布、客户购置服务的倾向以添加新的服务，在那些区域出售什么通讯
产品等等的决策。

随时间变化：

上面两个例子都提到这个。百货公司的记账系统、通讯公司的记账系统都是随时间变化的最
好的例子，记账系统定期归总数据，然后将归总数据不断加到数据仓库里面来，这样数据仓
库也就是随时间变化的。

非易失性的：

普通的，追加到数据仓库里面的数据是不允许更改的，它不同于联机事务处理系统，允许修正数据库纪录。这样数据仓库的数据普通不会丢失。
数据仓库有几个要点：

  集成 （抽取、转换、装载） ETL
  元数据 (描述数据的数据)  MetaData
  主题  星型结构

数据仓库中 数据的查询是最重要的。 视图、索引是提高查询的选择。
    代码库是统一、集成的前提。