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    22 / 2024-06
    關于數據倉庫架構及各組件方案選型!
    數據倉庫可以被簡單地描述為通過數據集成工具連接原始數據和分析界面數據庫的存儲機制。它管理企業大量的數據集,提供轉換、移動和展現給終端用戶的功能。有許多方法可以擴展數據倉庫的能力,但我們將重點討論最基本的問題。在不考慮過多技術細節的情況下,整個架構可以被分為4個層次:
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    為什么要建數據倉庫?
    數據倉庫可整合、清洗和轉換業務數據,提升數據質量和一致性,同時提供更優的查詢和分析性能。數據倉庫不僅支持實時數據查詢,還能支持歷史數據和趨勢的分析,為企業提供全面的數據視圖和高效的數據分析能力。如若直接分析業務數據而不搭建數據倉庫,可能會出現以下問題:
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    數據倉庫的特點有哪些?
    數據集市基于主題組織數據,而不是按照應用程序或業務部門的結構組織數據,這樣可以提高數據的理解和訪問效率。數據集市的主要目標是支持數據分析和生成報表,幫助用戶進行數據挖掘、統計分析和預測建模等操作,從而更好地了解業務趨勢和發展。
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    數據湖、數據倉庫、數據平臺、數據中臺的區別
    數據湖是一個容納大量結構化和非結構化數據的存儲集合,無需事先定義模型和架構。它以原始形式存儲數據,支持多種數據類型和格式。數據湖通常用于存儲和批量處理數據,支持數據科學、機器學習和高級分析。
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    傳統數倉VS互聯網數倉:數據管理的兩種不同模式
    傳統數倉是一種以企業內部數據為基礎的數據管理模式。它主要面向企業內部的業務系統和決策需求,通過ETL(抽取、轉換和加載)過程將各個業務系統的數據整合到一個中心化的數據倉庫中。傳統數倉的特點包括:
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    數據倉庫的作用是什么?數倉有什么用?
    決策支持:數據倉庫采用了ETL(提取,轉換,加載)過程,將來自不同數據源的數據進行集成和轉化,以獲得一致且全面的視圖,以幫助企業決策者更好地理解和分析數據。通過數據倉庫,決策者能夠獲取準確、實時的信息,從而做出基于數據的明智決策,并促進企業的發展和競爭力的提升。

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