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武汉达内IT培训机构数据仓库的起源分析

发布：武汉IT培训
来源：互联网
时间：2023-03-14 10:22

随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据等互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据仓库的起源分析。

武汉达内IT培训机构数据仓库的起源分析

数据仓库为何而来，主要解决什么问题的?

先下结论：为了分析数据而来，分析结果为企业决策提供支撑。举个简单的例子，比如你们公司要要判断明年是否要进入生产口罩，那么就需要数据支撑，比如口罩市场的需求、饱和率、利润等等，然后借由分析结果，去做判断决策，而不是拍脑袋，不然大概率就是亏本的。

(1)OLTP系统处理业务数据

这些通用的业务行为一般是发在联机事务处理系统(OLTP),其主要任务是执行联机事务处理，前台接收的用户数据可以立即传送到后台进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

通常来说，这些业务数据终都是落在关系型数据库中的，关系型数据库(RDBMS)是OLTP应用，比如：Oracle、MySQL、SQLServer等

这只是基础的业务，但是随着业务规模的不断发展，衍生出了更多的数据分析型需求，用OLTP可行吗?

(2)分析型决策需求衍生

随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。由此也产生出许多运营相关的需求问题：

能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种?

能够用有效的方式制定新增和续保的政策吗?

理赔过程有欺诈的可能吗?

现在得到的报表是否只是某条业务线的?集团整体层面数据如何?

......

为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌子是肯定不行的。稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供支撑。也就是所谓的数据驱动决策的制定。

OLTP环境开展分析可行吗?

可以，但是没必要。OLTP系统的核心是面向业务，支持业务，支持事务。所有的业务操作可以分为读、写两种操作，一般来说读的压力明显大于写的压力。如果在OLTP环境直接开展各种分析，有以下问题需要考虑：

数据分析也是对数据进行读取操作，会让读取压力倍增;

OLTP仅存储数周或数月的数据;

数据分散在不同系统不同表中，字段类型属性不统一;

(3)数据仓库面世

当分析所涉及数据规模较小的时候，在业务低峰期时可以在OLTP系统上开展直接分析。但为了更好的进行各种规模的数据分析，同时也不影响OLTP系统运行，此时需要构建一个集成统一的数据分析平台。该平台的目的很简单：面向分析，支持分析，并且和OLTP系统解耦合。基于这种需求，数据仓库的雏形开始在企业中出现了。

数据仓库是一个用于存储、分析、报告的数据系统，目的是构建面向分析的集成化数据环境。我们把这种面向分析、支持分析的系统称之为OLAP(联机分析处理)系统。当然，数据仓库是OLAP系统的一种实现。

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