数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
现在，大家应该已经熟悉并了解了数据仓库的概念，那么数据仓库里的数据从哪里来呢？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、SQL Server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文档中的非结构化数据，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，最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。
从以上描述可以看到，从存储的角度看，数据仓库里的数据实际上已经存在于业务应用系统中，那么为什么不能直接操作业务系统中的数据用于分析，而要使用数据仓库呢？其实这个问题我们可以反过来想一下，不建立数据仓库，数据分析时直接访问业务系统中的数据会存在哪些问题？自然就会有答案了。
我们来列举一些直接访问业务系统无法工作的业务场景：
某些业务数据由于安全或其他因素不能直接访问。
很难建立和维护需要汇总来源于多个业务系统数据的报表。
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。
没有适当的位置存储元数据。
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且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。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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