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22 / 2024-06
关于数据仓库架构及各组件方案选型!
数据仓库可以被简单地描述为通过数据集成工具连接原始数据和分析界面数据库的存储机制。它管理企业大量的数据集,提供转换、移动和展现给终端用户的功能。有许多方法可以扩展数据仓库的能力,但我们将重点讨论最基本的问题。在不考虑过多技术细节的情况下,整个架构可以被分为4个层次:
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为什么要建数据仓库?
数据仓库可整合、清洗和转换业务数据,提升数据质量和一致性,同时提供更优的查询和分析性能。数据仓库不仅支持实时数据查询,还能支持历史数据和趋势的分析,为企业提供全面的数据视图和高效的数据分析能力。如若直接分析业务数据而不搭建数据仓库,可能会出现以下问题:
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数据仓库的特点有哪些?
数据集市基于主题组织数据,而不是按照应用程序或业务部门的结构组织数据,这样可以提高数据的理解和访问效率。数据集市的主要目标是支持数据分析和生成报表,帮助用户进行数据挖掘、统计分析和预测建模等操作,从而更好地了解业务趋势和发展。
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数据湖、数据仓库、数据平台、数据中台的区别
数据湖是一个容纳大量结构化和非结构化数据的存储集合,无需事先定义模型和架构。它以原始形式存储数据,支持多种数据类型和格式。数据湖通常用于存储和批量处理数据,支持数据科学、机器学习和高级分析。
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传统数仓VS互联网数仓:数据管理的两种不同模式
传统数仓是一种以企业内部数据为基础的数据管理模式。它主要面向企业内部的业务系统和决策需求,通过ETL(抽取、转换和加载)过程将各个业务系统的数据整合到一个中心化的数据仓库中。传统数仓的特点包括:
22 / 2024-06
数据仓库的作用是什么?数仓有什么用?
决策支持:数据仓库采用了ETL(提取,转换,加载)过程,将来自不同数据源的数据进行集成和转化,以获得一致且全面的视图,以帮助企业决策者更好地理解和分析数据。通过数据仓库,决策者能够获取准确、实时的信息,从而做出基于数据的明智决策,并促进企业的发展和竞争力的提升。

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