数据仓库系统由那几部分组成,数据仓库系统由三部分组成：数据仓库，仓库管理和分析工具
数据仓库是做什么的,目前，Data Warehouse Word没有统一的定义。着名的数据仓库专家姓头呈下列描述在其书中“建立数据仓库”：数据仓库是一个主题（主题导向）），集成，相对稳定，反映了历史变化的数据收集，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念，我们可以从两个级别理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向与现有操作数据库不同的分析数据处理;其次，数据仓库用于多个异构，数据源有效地集成，并且根据主题重新组织集成并包含历史数据，并且存储在数据仓库中的数据通常不再修改。根据数据仓库概念的含义，数据仓库具有以下四个功能：1，主题。运营的数据组织数据库是事务性的，数据仓库中的数据仓库是根据某个主题域组织的。主题是一种抽象概念，指的是关心数据仓库的决定的用户的关键方面，并且一个主题通常与多个操作信息系统相关联。2，集成。面向事务的操作数据库通常与某些应用程序相关联，数据库彼此独立，并且通常是异构的。数据仓库中的数据基于系统处理，摘要和由系统处理，摘要和组织组织，并且必须在源数据中消除不一致，以确保数据仓库中的信息是关于整个一致的全局信息。该公司的。3，相对稳定。操作数据库中的数据通常在实时更新，并且数据根据需要更改时间。数据仓库数据主要由EnterP使用上升决策分析。所涉及的数据操作主要是数据查询。一旦数据进入数据仓库，它将保留很长时间，即数据仓库中存在大量查询操作。缺少的修改和删除很少，通常只定期加载，刷新。4，反映历史的变化。操作数据库主要涉及时间段中的数据，数据仓库中的数据通常包含历史信息。系统记录了该公司从过去的时间（例如开始将数据仓库应用到当前阶段。信息，通过该信息，可以定量分析定量分析和预测和未来的趋势。企业数据仓库的构建基于现有企业业务系统的积累以及大量的业务数据。数据仓库不是静态概念。只有及时信息到需要的信息■给出了信息，为他们提高他们的业务运营，信息可以发挥作用，信息有意义。并添加信息丰富和重组，并提供相应的管理决策者及时，这是数据仓库的基本任务。因此，从行业的角度来看，数据仓库的建设是一个项目，是一个过程。整个数据仓库系统是包含四个层次结构的架构，它由下图具体表示。数据仓库系统架构·数据源：它是数据仓库系统的基础，它是整个系统的数据源。它通常包括内部信息和外部信息。内部信息包括存储在RDBMS中的各种服务处理数据和各种类型的文档数据。外部信息包括各种法律，法规，市场信息和竞争等信息卢比; •数据存储和管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的实际密钥是数据存储和管理。数据仓库的组织管理方法确定它与传统数据库不同，并且还确定其外部数据的表达。要确定建立数据仓库核心的产品和技术，您需要分析数据仓库的技术特征。有关现有业务系统的数据，提取，清洁，有效地集成，并根据主题组织。数据仓库可根据数据的覆盖范围分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据）。 ·OLAP服务器：通过多维模型进行有效集成所需的数据，以使多角度，多级分析和发现趋势进行组织。具体实施可以分为：ROLAP，molap和holap。ROLAP基本数据和聚合数据存储在RDBMS中;MOLAP基本数据和聚合数据存储在多维数据库中;HOLAP基本数据存储在RDBMS中，并且聚合数据存储在多维数据库中。·前端工具：主要包括各种报告工具，查询工具，数据分析工具，数据挖掘工具和各种数据仓库或应用程序开发工具。数据分析工具主要针对OLAP服务器，报告工具和数据挖掘工具，主要用于数据仓库。
什么是数据仓库为什么要建立数据仓库数据仓库有什么特点,数据库是数据中的一个位置（用于信息的原材料）。数据仓库是数据中也使用的系统。（这有点不清楚：个人了解数据库和数据仓库当然是安装数据的地方。关键差异是什么样的数据。数据库的原始数据未处理;数据仓库是满足的分析。需要，执行源数据，如何从比尔初中仓库中理解的处理过程。）数据仓库系统（带有数据折叠东西）和其他基本业务系统（如金融系统，销售系统，人力资源系统等之间的差异也是数据的使用。基本业务系统的特点是各种管，如金融系统生产卷心菜，然后使用数据库安装，人力资源系统生产猪肉，使用数据库安装。我想做一道菜，你需要到每个数据库，更多的麻烦（reali是大部分时间让蔬菜的农民，但被派遣的事情不一定是我想要的，当不同的时候我想要一个不同的东西，我经常被农民尖叫，而且它不开心制作双方）。另一方面，所有数据库都放在一些比较事物中。我必须拿食物，但也需要有一个非常麻烦的清洁过程。我无法关心它。然后，数据仓库系统是建立一个大型超市，从全国各地收集物品，清洁，清洁，并置于道路上。通过这种方式，当你想要的时候，你可以直接从超市拍摄。数据仓库是：（1）数据仓库是主题。（2）数据仓库已集成（3）数据仓库已有时间依赖。（4）数据仓库的数据相对稳定。可以说数据仓库是一个决策支持系统（个人不同意这种观点，决策支持系统（DDS）是开发的管理信息系统的基础，数据仓库前已经DSS，OLAP技术和数据挖掘工具，但它在实际应用程序开发过程中，DW提供了技术支持来克服传统DDS的问题。基于DSS对DW的影响，DSS效应有很大提高），它可以帮助老板了解整个公司，看看数据仓库之后，老板可以发现问题或困难或成功的因素该公司可以发现问题或困难或成功的因素，直到最具体的细节可以改装，直到最具体的细节可以恢复。不断完善老板或管理的管理水平，不断完善企业管理。我们知道的最好的例子之一是美国大型超市啤酒和尿布的故事。美国沃尔玛的商店经理发现啤酒和尿布的销售将升级一年，但我无法弄清楚一段时间。后来，沃尔玛使用商业智能（商业智能）ence，称为BI）技术发现购买这两种产品的客户差不多25岁，35岁，在家中有一个婴儿，每次都有一个婴儿您购买的是周末。沃尔玛了解有关相关数据分析，这些人员习惯于在晚上观看游戏，喝啤酒，照顾孩子，并使用一次性尿布来省份。获得此结果，沃尔玛决定将这两个物品放在一起。结果，这两个项目的销售显着增加。数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上由大量数据库组成（这句话显然未建立，数据仓库分为事实上表格和维度，这仍然不同于数据库中的表格，以及oRganization的模式完全不同，主题是主题，一个是一个面向的商业业务）。存储大量操作业务数据的数据库被筛选，提取，概述和统计转换为新的数据库。然后执行数据。老板专注于数据展的结果。

责任编辑（牟少帅）

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