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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了数据仓库技术应用需要注意的一些问题等内容，而本文我们就通过案例分析来学习一下，数据仓库技术应用原因分析。
通常数据仓库的数据来自各个业务应用系统。业务系统中的数据形式多种多样，可能是Oracle、MySQL、SQLServer等关系数据库里的结构化数据，可能是文本、CSV等平面文件或Word、Excel文档中的数据，还可能是HTML、XML等自描述的半结构化数据。这些业务数据经过一系列的数据抽取、转换、清洗，终以一种统一的格式装载进数据仓库。数据仓库里的数据作为分析用的数据源，提供给后面的即席查询、分析系统、数据集市、报表系统、数据挖掘系统等。
这时我们就想了，为什么不能把业务系统的数据直接拿来供即席查询、分析系统、报表系统等使用呢，为什么要经过数据仓库这一步?实际上在数仓出现之前，确实是这么做的，但是有很多数据分析的先驱者当时已经发现，简单的“直接访问”方式很难良好工作，这样做的失败案例数不胜数。下面列举一些直接访问业务系统无法工作的原因：
某些业务数据由于安全或其他因素不能直接访问。
业务系统的版本变更很频繁，每次变更都需要重写分析系统并重新测试。
很难建立和维护汇总数据来源于多个业务系统版本的报表。
业务系统的列名通常是硬编码，有时仅仅是无意义的字符串，这让编写分析系统更加困难。
业务系统的数据格式，如日期、数字的格式不统一。
业务系统的表结构为事务处理性能而优化，有时并不适合查询与分析。
没有适当的方式将有价值的数据合并进特定应用的数据库。
没有适当的位置存储元数据。
用户需要看到的显示数据字段，有时在数据库中并不存在。
通常事务处理的优先级比分析系统高，所以如果分析系统和事务处理运行在同一硬件之上，分析系统往往性能很差。
有误用业务数据的风险。
极有可能影响业务系统的性能。
尽管需要增加软硬件的投入，但建立独立数据仓库与直接访问业务数据相比，无论是成本还是带来的好处，这样做都是值得的。随着处理器和存储成本的逐年降低，数据仓库方案的优势更加明显，在经济上也更具可行性。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-04-27
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