数据仓库是什么？-数智化转型网szhzxw.cn

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数据仓库的概念可以追溯到20世纪80年代，当时IBM的研究人员开发出了“商业数据仓库”。本质上，数据仓库试图提供一种从操作型系统到决策支持环境的数据流架构模型。数字化转型网www.szhzxw.cn

目前对数据仓库（Data Warehouse）的标准定义，业界普遍比较认可的是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的（非易失的）、反映历史变化的数据集合，通常用于支持企业管理决策。这个定义有些复杂并且难以理解。下面我们将它分解开来进行说明。

面向主题

传统的操作型系统是围绕组织的功能性应用进行组织的，而数据仓库是面向主题的。主题是一个抽象概念，简单地说就是与业务相关的数据的类别，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。数据仓库被设计成辅助人们分析数据。例如，一个公司要分析销售数据，就可以建立一个专注于销售的数据仓库，使用这个数据仓库，就可以回答类似于“去年谁是我们这款产品的最佳用户”这样的问题。这个场景下的销售，就是一个数据主题，而这种通过划分主题定义数据仓库的能力，就使得数据仓库是面向主题的。主题域是对某个主题进行分析后确定的主题的边界，如客户、销售、产品都是主题域的例子。

集成

集成的概念与面向主题是密切相关的。还用销售的例子，假设公司有多条产品线和多种产品销售渠道，而每个产品线都有自己独立的销售数据库。此时要想从公司层面整体分析销售数据，必须将多个分散的数据源统一成一致的、无歧义的数据格式后，再放置到数据仓库中。因此数据仓库必须能够解决诸如数据分散存储、产品命名冲突、计量单位不一致等问题。当完成了这些数据整合工作后，该数据仓库就可称为是集成的。数字化转型网www.szhzxw.cn

随时间变化

为了发现业务变化的趋势、存在的问题，或者新的机会，需要分析大量的历史数据。这与联机事务处理（OLTP）系统形成鲜明的对比。联机事务处理反映的是当前时间点的数据情况，要求高性能、高并发和极短的响应时间，出于这样的需求考虑，联机事务处理系统中一般都将数据依照活跃程度分级，把历史数据迁移到归档数据库中。而数据仓库关注的是数据随时间变化的情况，并且能反映在过去某个时间点的数据是怎样的。换句话说，数据仓库中的数据是反映了某一历史时间点的数据快照，这也就是术语“随时间变化”的含义。当然，任何一个存储结构都不可能无限扩展，数据也不可能只入不出地永久驻留在数据仓库中，它在数据仓库中也有自己的生命周期。到了一定时候，数据会从数据仓库中移除。移除的方式可能是将细节数据汇总后删除、将老的数据转储到大容量介质后删除和直接物理删除等。

非易失

非易失指的是，一旦进入到数据仓库中，数据就不应该再有改变。操作型环境中的数据一般都会频繁更新，而在数据仓库环境中一般并不进行数据更新。当改变的操作型数据进入数据仓库时会产生新的记录，这样就保留了数据变化的历史轨迹。也就是说，数据仓库中的数据基本是静态的。这是一个不难理解的逻辑概念。数据仓库的目的就是要根据曾经发生的事件进行分析，如果数据是可修改的，将使历史分析变得没有意义。数字化转型网www.szhzxw.cn

对数据仓库的概念再来做一个总结，我们抓住两个重点：第一，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；第二，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

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