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随着互联网的普及#xff0c;信息技术已经深入到各行各业#xff0c;并逐步融入到企业的日常运营中。然而#xff0c;当前企业在信息化建设过程中遇到了一些困境与挑战。
1、历史数据积存。
过去企业的业务系统往往是在较长时间内建设的#xff0c;很…数据仓库的诞生原因
随着互联网的普及信息技术已经深入到各行各业并逐步融入到企业的日常运营中。然而当前企业在信息化建设过程中遇到了一些困境与挑战。
1、历史数据积存。
过去企业的业务系统往往是在较长时间内建设的很少进行大面积的改造或者升级历史数据留存在业务系统中。随着业务的不断增长历史数据使用频率低业务数据库中的历史数据越来越多大量历史数据堆积从而影响了业务数据库的性能。
2、信息系统分散。
企业各个部门自己建立的独立数据抽取系统会导致数据不一致难以进行数据整合不同系统的数据口径不统一、不规范。这导致了数据结构复杂开发难度大分析难以标准化数据应用难度大。 业务数据库面向于业务系统而数据仓库面向于业务分析。为了满足企业数据分析需要数据仓库应运而生。
数据仓库的基本特点
数据仓库主要用来对寄存的历史数据进行存储和管理并使用一些分析方法对数据进行分析和整理如OLAP、数据分析从而提供大量数据支持为企业构建BI打下坚实基础。
数据仓库有以下特点
1、集成的原始数据是从多个数据源获得如文件、数据库等。要将这些来源不同的原始数据整合到一个数据库中就必须对这些源进行抽取、清洗、转换。
2、面向主题的数据仓库为数据分析提供服务根据主题将原始数据集合在一起。
3、时变性数据仓库会定期接受、集成新的数据从而反映出数据的最新变化。
4、非易失性数据仓库中保存的数据是一系列历史快照一旦进入数据仓库就不允许被修改。同时对数据仓库中保存的数据进行查询、分析时也只能通过专门的工具进行。
数据仓库和数据库的区别
数据库是面向事务设计的主要操作是随机读写。在设计过程中为了避免冗余常采用符合范式的规范来设计。 数据仓库是面向主题设计的主要操作为批量读取和写入。数据仓库关注数据整合和分析会引入冗余采用反范式的方式进行设计。
数据仓库建设方案
传统数据仓库和大数据数据仓库是两种不同类型的数据仓库需要采用不同的建设方案。
传统数据仓库通常是由关系型数据库组成的 MPP 大规模并行处理集群来进行数据存储和运算采用一定的数据模型如星型模型、雪花模型等来设计数据仓库的结构。但是随着应用系统的发展其扩展性受到了很大限制并且随着业务应用的不断增加也逐渐产生了一些热点问题。
大数据数据仓库通常采用分布式计算技术如Hadoop、Spark等作为存储和计算引擎使用工具或编程语言设计处理逻辑实现对不同数据源的汇聚、清洗、计算和分析。大数据数据仓库利用了大数据天然的扩展性来完成海量数据的存放同时也把SQL转换成了针对大数据计算引擎的任务实现数据的分析。虽然大数据数据仓库具有很多优点但是仍然存在一些挑战和问题 SQL的支持率比较低。大数据计算引擎有自己的语言和逻辑所以有些SQL查询无法很好地转换成它们能够理解的任务。 缺少事务支持。因为大数据计算引擎本质上是分布式的并且数据分散在多个节点上所以很难实现完整的事务支持。 数据量较少时计算速度可能比较慢。大数据数据仓库可以通过计算资源的横向扩展来提高计算速度所以当数据量较少时可能需要较长的时间来完成分析。
现在企业的信息化建设和数据仓库的构建面临很多挑战需要根据企业的现状和需要解决的问题选择合适的方案不能一蹴而就。很显然在目前的信息时代借助类似于FineDataLink的这些工具可以让企业加速融入企业数据集成和分析的趋势。
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