数据仓库 价值,简述数据仓库的组成

数据仓库的开发策略主要有自上而下、自下而上以及这两种策略的结合。自顶向下策略在实际应用中比较困难，因为数据 仓库的功能是一个决策支持功能。这一功能在企业战略的应用范围中往往难以确定，因为数据 仓库的应用机会往往超出了企业当前的实际经营范围，在开发之前就确定了目标，达到预定目标后就不再追求新的应用，所以是数据。

在使用这种方法时，开发人员需要具有丰富的自顶向下系统开发经验，企业决策者和管理者充分了解数据 仓库的预定目标，并知道数据 仓库能够在那些决策中发挥作用。自下而上策略一般从数据 仓库的一个原型出发，选取一些企业管理者熟知的具体管理问题作为数据 仓库的开发对象，并在此基础上进行。因此，在开发a 数据 bazaar、一个经理系统或一个部门-2仓库时，经常使用这种策略。

不同。数据 仓库是一个战略集合，为企业各个层面的决策过程提供各种类型的支持。它是一个单独的数据 store，是为分析报告和决策支持目的而创建的。为需要商业智能的企业提供业务流程改进、监控时间、成本、质量和控制方面的指导。大数据是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。Large 数据使用all 数据进行分析，没有随机分析(抽样调查)的捷径。

01-2仓库数据仓库(数据仓库)，又称企业数据。它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的聚合存储系统。它聚集了来自不同来源的结构化数据，以便在商业智能领域进行比较和分析。数据 -0.数据 仓库系统的功能可以实现跨业务条线、跨系统数据集成，为管理分析和经营决策提供统一数据支持。

数据 仓库用于实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，在预警预报业务应用上有一定限制。02数据Lake数据data Lake是Pentaho公司的CTOJamesDixon提出的数据的存储概念，即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。数据作为一个集中式存储库，lake可以存储任何规模的结构化和非结构化数据。在数据 Lake中，可以存储不需要结构化的数据

数据仓库，英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。数据 仓库是一个战略集合，为企业各个层面的决策过程提供各种类型的支持。它是一个单独的数据 store，是为分析报告和决策支持目的而创建的。为需要商业智能的企业提供业务流程改进、监控时间、成本、质量和控制方面的指导。我打个简单的比方，数据 仓库是用仓库，数据是这个仓库的商品。数据 仓库的开发者是这个仓库的管理员，那么数据 仓库就是如何管理好它。方便数据的BI、AI等方面更好的使用仓库inside数据使得数据更好的发挥作用。

的定义与数据 仓库的定义有本质区别:它是一个战略集合，为企业各个层面的决策过程提供各种类型的支持。它是一个单独的数据 store，是为分析报告和决策支持目的而创建的。大数据:指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。

当然，从某种角度来说，企业的数据 仓库本身就是一个大的数据，是企业长期积累的数据的集合。从数据、数据 仓库的处理方式来看，并不是所有的都可以通过一条sql就能找出自己想要的结果，如果仓库medium数据的量巨大，

数据挖掘是用价值从大量数据中提取潜在知识(模型或规则)的过程。1.数据挖掘能做什么？1) 数据挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类()估计(预测)关联分组或关联规则(聚类)描述与可视化(2)数据挖掘的分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘；间接的数据挖掘直接的数据挖掘的目标是使用可用的数据来建立一个模型，该模型用于剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为-)

相似性:都是-2的集合/差异:仓库是“常规”数据库，而数据库只是。数据 library和-2仓库的区别其实就是OLTP和OLAP的区别。操作处理，称为在线事务处理(OLTP)，也可以称为面向事务的处理系统。针对数据 library中具体业务在线的日常操作，平时查询修改少量记录。

传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作处理。关系型数据Mysql、Oracle等库一般属于OLTP，分析处理，称为联机分析处理OLAP(online analytical processing ),一般通过分析某些主题的历史来支持管理决策。首先要明白数据 仓库的出现并不是为了取代数据库，数据库是面向事务的设计，数据 仓库是面向主题的设计。