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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术，而数据仓库就是其中的一个表现形式，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据仓库的概念作用分析。
数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的(SubjectOriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化的(TimeVariant)数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，分析出有价值的资讯。
所谓主题：是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等;所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
所谓集成：是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
所谓随时间变化：是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库的作用：
数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息(或知识)，并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
是面向企业中、高级管理进行业务分析和绩效考核的数据整合、分析和展现的工具;
是主要用于历史性、综合性和深层次数据分析;
数据来源是ERP(例:SAP)系统或其他业务系统;
能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多维查询分析;
不是日常交易操作系统，不能直接产生交易数据;
实时数仓
实时数仓和离线数仓非常的像，诞生的背景主要是近几年企业对于数据服务的实时性需求日益增多。里面的数据模型也会像中台一样分好几层：ODS、CDM、ADS。但整体对于实时性要求极高，因此一般存储会考虑采用Kafka这种logbase的MQ，而计算引擎会采用Flink这种流计算引擎。
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2025-02-07
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