数据仓库？数据湖
大家好，今天来为大家分享数据仓库的一些知识点，和数据湖的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
什么叫数据仓库
数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。
数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，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。
扩展资料：
数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
什么是数据仓库
数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。\x0d\x0a\x0d\x0a数据仓库的特点是：\x0d\x0a\x0d\x0a(1)数据仓库是面向主题的.\x0d\x0a(2)数据仓库是集成的\x0d\x0a(3)数据仓库具有时间相关性.\x0d\x0a(4)数据仓库的数据是相对稳定的.\x0d\x0a\x0d\x0a数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。
数据库和数据仓库的区别是什么
大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。主要负责日常操作。而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。
关于数据仓库的内容到此结束，希望对大家有所帮助。