数据仓库的基本概念

1.数据仓库概念始于上世纪80年代中期，首次出现是在被誉为“数据仓库之父”WilliamH．Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据
系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数据理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有强烈的工程性。通常按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。
数据仓库的重点与要求是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理人员进行分析使用。数据仓库
主要是应用于决策支持系统，其主要目的是“提取”信息并加以扩展，用来进行处理基于数据仓库的决
策支持系统(DSS)的应用。
    2 基于数据仓库的决策支持系统基于数据仓库的决策支持系统(DSS)由三个部件组成：数据仓库技术(Data warehousing)，联机分析处理技术(OLAP，On—Line Analytical Pro—cessing)，数据挖掘技术(Data Mining)。
联机分析处理(OLAP，On—Analytical Pro—cessing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正
为用户所理解的、并真实反映企业给特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求。数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据；而OLAP侧重于数据仓库的数据分析，并将
其转换成辅助决策信息。OLA P的一个主要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。问此，利用
OLAP技术与数据仓库的结合可以较好地解决传统决策支持系统既需要处理大量数据又需要进行大量数值计算的问题。
     OLAP的多维数据分析主要通过对多维数据的维进行剖切、钻取和旋转来实现对数据库所提供的数据进行深入分析，为决策者提供决策支持。多
维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
       数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的。模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信
息和知识的过程。
       数据挖掘可以看成是一种数据搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，但是仍能找到那些非预期的却令人关注的信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式。它能挖掘出数据键潜在的模式(pattern)，找出最有价值的信息和知识(knowledge)。指导商业行为或辅助科学研究。研究对象是大规模和超大规模的数据集合。