可能不少人都聽說過數(shù)據(jù)倉庫，其實(shí)簡單理解，數(shù)據(jù)倉庫即一個數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，它可以從不同源系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)做相應(yīng)的處理，以為企業(yè)提供決策支持。這篇文章里，作者就對數(shù)據(jù)倉庫、包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中臺等概念做了解讀和分析，一起來看。

一、什么是數(shù)據(jù)倉庫？

1. 數(shù)倉的概念

數(shù)據(jù)倉庫是一個用于存儲、管理和分析大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集中式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它從不同的源系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和轉(zhuǎn)換，以便能夠支持復(fù)雜的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。

簡而言之，數(shù)據(jù)倉庫用于分析，為企業(yè)提供決策支持。

數(shù)據(jù)倉庫本身不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時(shí)也不“消費(fèi)”任何數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于外部，并開發(fā)給外部應(yīng)用。

2. 數(shù)倉的特點(diǎn)

數(shù)據(jù)倉庫是一個集成、非易失的、以主題為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，旨在支持企業(yè)決策和數(shù)據(jù)分析需求。它具有高性能查詢、歷史數(shù)據(jù)存儲和決策支持的特點(diǎn)，為企業(yè)提供了準(zhǔn)確、全面和及時(shí)的信息基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)倉庫具有以下特點(diǎn)：

• 主題導(dǎo)向：數(shù)據(jù)倉庫基于主題組織數(shù)據(jù)，而不是按照應(yīng)用程序或業(yè)務(wù)部門的結(jié)構(gòu)組織數(shù)據(jù)。
• 面向分析：數(shù)據(jù)倉庫的主要用途是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和生成報(bào)表，支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測建模等操作。
• 集成性：數(shù)據(jù)倉庫從多個源中提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。
• 非易失性：數(shù)據(jù)倉庫通常存儲大量的歷史數(shù)據(jù)，包括過去幾年的數(shù)據(jù)，一般不會被修改或刪除，而是追加新數(shù)據(jù)。這樣可以確保歷史數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性，用戶可以進(jìn)行趨勢分析、時(shí)間序列分析和比較分析，可以更好地理解業(yè)務(wù)發(fā)展和變化。

二、為什么要有數(shù)據(jù)倉庫？

數(shù)據(jù)倉庫可以對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清洗和轉(zhuǎn)換，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，同時(shí)也提供更好的查詢和分析性能。數(shù)據(jù)倉庫不僅可以提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢，還可以支持歷史數(shù)據(jù)及趨勢的分析，為企業(yè)提供更全面的數(shù)據(jù)視圖和高效的數(shù)據(jù)分析能力。如果不搭建數(shù)據(jù)倉庫，直接把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拿來分析，可能會存在以下幾個問題：

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通常來自于不同的系統(tǒng)和部門，不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式、定義和標(biāo)準(zhǔn)可能不一致，數(shù)據(jù)質(zhì)量也可能存在問題。這樣的數(shù)據(jù)可能包含重復(fù)、缺失或不正確的數(shù)據(jù)，這些問題會影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
• 速度問題：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通常以事務(wù)方式記錄在各自的系統(tǒng)中，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)查詢和處理速度可能會變慢。由于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大和多樣化，直接對其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)查詢和處理的速度明顯降低。
• 數(shù)據(jù)冗余問題：企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通常存在重復(fù)的情況。當(dāng)多個系統(tǒng)中存在相同的數(shù)據(jù)時(shí)，如果不進(jìn)行整合和清洗，數(shù)據(jù)分析過程中可能會出現(xiàn)重復(fù)計(jì)算或不一致的數(shù)據(jù)結(jié)果。
• 數(shù)據(jù)不一致問題：由于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自不同的系統(tǒng)和部門，數(shù)據(jù)之間可能存在不一致性。這個問題可能由于不同系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)不同，也可能由于數(shù)據(jù)來源不同等因素導(dǎo)致。

1. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)從哪來

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來自企業(yè)內(nèi)部和外部的多個數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)形式多種多樣，可能是Oracle、MySQL、SQL Server等關(guān)系數(shù)據(jù)庫里的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可能是文本、CSV等平面文件或Word、Excel文檔中的數(shù)據(jù)，還可能是HTML、XML等自描述的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、清洗，最終以一種統(tǒng)一的格式裝載進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)作為分析用的數(shù)據(jù)源，提供給后面的即席查詢、分析系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集市、報(bào)表系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)等。

2. 數(shù)據(jù)倉庫的作用

• 決策支持：數(shù)據(jù)倉庫采用了ETL(Extract，Transform，Load)過程，將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和轉(zhuǎn)化，獲得一致和綜合的視圖，使得企業(yè)決策者可以更好地理解和分析數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)倉庫，決策者可以獲取準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的信息，做出基于數(shù)據(jù)的明智決策，促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展和競爭力提升。
• 數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)倉庫為企業(yè)提供了豐富的數(shù)據(jù)分析功能和工具。通過對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、統(tǒng)計(jì)分析和可視化，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)潛在的業(yè)務(wù)趨勢、關(guān)聯(lián)關(guān)系和異常情況。這些分析結(jié)果可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)機(jī)會、改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、優(yōu)化資源配置等。
• 數(shù)據(jù)整合：企業(yè)內(nèi)部通常有多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，它們之間可能存在數(shù)據(jù)格式不一致、冗余數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)孤島的問題。數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)整合和轉(zhuǎn)換的過程，將數(shù)據(jù)整合成統(tǒng)一的格式和模型，消除了冗余和不一致性。這樣做可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少數(shù)據(jù)重復(fù)和冗余，提供一致性的數(shù)據(jù)源。
• 歷史數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)倉庫通常存儲大量的歷史數(shù)據(jù)，包括過去幾年的數(shù)據(jù)。這些歷史數(shù)據(jù)對于企業(yè)進(jìn)行趨勢分析、時(shí)間序列分析和比較分析非常有價(jià)值。通過分析歷史數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解業(yè)務(wù)的發(fā)展軌跡、識別周期性變化和預(yù)測未來趨勢，幫助企業(yè)做出更具戰(zhàn)略性的決策。
• 統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖：數(shù)據(jù)倉庫提供了一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，將企業(yè)各個部門的數(shù)據(jù)整合在一起。這樣，不同部門的用戶可以從同一個數(shù)據(jù)倉庫中獲取數(shù)據(jù)，共享數(shù)據(jù)資源，避免了數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)沖突的問題。同時(shí)，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖也方便了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)共享的需求。
• 高性能查詢：數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)建模、索引等技術(shù)，提供了高性能的查詢功能。這使得用戶可以進(jìn)行復(fù)雜的分析查詢，對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速查詢和處理。數(shù)據(jù)倉庫的高性能查詢功能對于及時(shí)響應(yīng)用戶的查詢需求和分析需求非常重要。

三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫是事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)倉庫是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，它從事務(wù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，并做匯總，加工，為決策者提供決策依據(jù)。數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別實(shí)際上講的是聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-line transaction processing）與聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）的區(qū)別。

OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。

四、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中臺的區(qū)別

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中臺是兩種不同的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，都是為了支持企業(yè)數(shù)據(jù)管理和分析而設(shè)計(jì)的，具體的實(shí)現(xiàn)方式和架構(gòu)會根據(jù)不同組織的需求和情況有所不同。

五、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)倉庫主要面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合和分析，數(shù)據(jù)湖主要面向原始數(shù)據(jù)的存儲和批量處理，數(shù)據(jù)平臺是一個綜合的數(shù)據(jù)管理和分析平臺，而數(shù)據(jù)中臺則是一個數(shù)據(jù)整合和標(biāo)準(zhǔn)化管理的中間層。它們在數(shù)據(jù)處理、存儲和分析的策略、技術(shù)和能力上有所區(qū)別。

• 數(shù)據(jù)湖（Data Lake）：數(shù)據(jù)湖是一個存儲大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合。與數(shù)據(jù)倉庫不同，數(shù)據(jù)湖不需要提前定義模型和架構(gòu)。數(shù)據(jù)湖將原始數(shù)據(jù)以其原始形式存儲，可以容納多種數(shù)據(jù)類型和格式。數(shù)據(jù)湖通常用于數(shù)據(jù)存儲和批量處理，支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和高級分析。
• 數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）：數(shù)據(jù)倉庫是一個集中式的存儲系統(tǒng)，用于導(dǎo)入、集成和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它以主題為導(dǎo)向，將數(shù)據(jù)從不同的源系統(tǒng)中提取、轉(zhuǎn)換和加載，以支持決策支持系統(tǒng)（DSS）和商業(yè)智能（BI）應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)倉庫通常遵循預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型和架構(gòu)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、聚合和查詢優(yōu)化。
• 數(shù)據(jù)平臺（Data Platform）：數(shù)據(jù)平臺是一個綜合的數(shù)據(jù)管理和分析平臺，集成了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理等功能。數(shù)據(jù)平臺旨在為企業(yè)提供一個全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，支持?jǐn)?shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析。數(shù)據(jù)平臺可以包括多個組件和技術(shù)，如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、ETL工具、分析工具、可視化工具等。
• 數(shù)據(jù)中臺（Data Middeleware）：數(shù)據(jù)中臺是將企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和統(tǒng)一管理的中間層。它提供了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、整合、共享和治理的能力，以滿足不同業(yè)務(wù)部門和應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)需求。數(shù)據(jù)中臺可以支持企業(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)分發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互通互聯(lián)。

1. 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)系

• 數(shù)據(jù)倉庫可以使用數(shù)據(jù)湖作為其底層存儲架構(gòu)。數(shù)據(jù)湖可以作為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源，提供原始的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)倉庫可以從數(shù)據(jù)湖中提取數(shù)據(jù)，并經(jīng)過清洗、加工、轉(zhuǎn)換等流程后，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行存儲和分析。

2. 數(shù)據(jù)平臺與數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)系

• 數(shù)據(jù)平臺可以與數(shù)據(jù)倉庫集成，通過自動化操作和數(shù)據(jù)工程支持，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中提取、轉(zhuǎn)換和加載，以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和自助服務(wù)分析。
• 數(shù)據(jù)平臺還可以為數(shù)據(jù)倉庫提供綜合數(shù)據(jù)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)安全與隱私、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等功能。

3. 數(shù)據(jù)平臺與數(shù)據(jù)中臺的聯(lián)系

• 數(shù)據(jù)平臺是數(shù)據(jù)中臺的核心組成部分，為數(shù)據(jù)中臺提供了綜合的數(shù)據(jù)服務(wù)支持，包括數(shù)據(jù)整合、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、自助服務(wù)分析、數(shù)據(jù)安全與隱私等。
• 數(shù)據(jù)中臺利用數(shù)據(jù)平臺的功能，統(tǒng)一管理和治理數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)質(zhì)量，以支持?jǐn)?shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)運(yùn)營和服務(wù)等需求。

4. 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)中臺的聯(lián)系

• 數(shù)據(jù)湖是數(shù)據(jù)中臺的重要組成部分，作為數(shù)據(jù)中臺的存儲層面基礎(chǔ)，提供了存儲各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化原始數(shù)據(jù)的能力。
• 數(shù)據(jù)中臺使用數(shù)據(jù)湖作為數(shù)據(jù)源，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)集市等手段，對數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、分析、共享和交換。

六、總結(jié)

數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)中臺在數(shù)據(jù)管理和分析領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。數(shù)據(jù)平臺適用于集成多個數(shù)據(jù)源和處理工具，實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)管理與分析；數(shù)據(jù)倉庫用于支持企業(yè)決策，提供一致整合且易理解的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)湖適用于存儲各種類型的原始數(shù)據(jù)，具備靈活性和可擴(kuò)展性；數(shù)據(jù)中臺以標(biāo)準(zhǔn)化的接口、元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)治理為基礎(chǔ)，為企業(yè)內(nèi)外的各種應(yīng)用場景提供數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)實(shí)際需求，可以選擇合適的數(shù)據(jù)管理工具和架構(gòu)，并在不同方式之間進(jìn)行協(xié)同，以實(shí)現(xiàn)高效、可靠和靈活的數(shù)據(jù)管理與分析。