数据仓库解决方案比较,oracle数据仓库解决方案

简而言之，数据库是面向事务的，数据 仓库是面向主题的。数据图书馆一般存储网上交易数据，数据 仓库一般存储历史数据。数据库的设计是尽可能避免冗余，一般采用符合范式的规则。数据 仓库在设计中有意引入冗余，采用反范式。数据 Library是为了捕捉数据，仓库是为了分析数据，它的两个基本元素是维度表和事实表。维度是看问题的视角，比如时间、部门、维度表，里面包含了这些东西的定义，事实表包含了要查询的数据，维度的ID。

任何技术都是为应用服务的，结合应用就很容易理解。以银行业为例。数据库是交易系统的数据平台。客户在银行进行的每一笔交易都会被写入数据 Library并记录在案。这里可以简单理解为数据库。数据 仓库是分析系统的数据平台。它从交易系统中获取数据比如某银行某支行一个月发生了多少笔交易，该支行的活期存款余额是多少。

informaticatadataarchive是一款高度可扩展的高性能数据归档软件。可以帮助IT组织经济有效地管理数据在各种企业业务应用中的增长，从而提高其性能，降低IT成本。借助InformaticaDataArchive，IT团队可以安全地归档应用程序数据，提供对归档文件数据的无缝访问，并根据需要向业务部门提供归档文件数据。归档非活动数据为了提高应用程序性能，安全地淘汰旧式应用程序以降低IT成本，确保法规遵从性，并通过完全实施的保留和处置策略方便地访问归档数据深入分析信息数据归档的主要功能数据分析应用程序之间的表空间的增长，体系结构和模块的增长率数据有助于确定有效的归档策略并更好地管理或者放入不可修改且高度压缩的安全文件中，以备将来检索存档的完整业务项，包括交易数据、主数据、参考数据、元数据。

我是初学者。我的意见如下:1，顾客主题:不同顾客的历史数据2、产品主题:不同披萨的历史数据3、活动主题:顾客点了什么披萨的历史数据 6。维度设计:日期维度、饼图类型维度(客户维度好像没必要)原文数据:销售记录业务分析处理:每个饼图的日销售额基本事实表:日期关键字、饼图类型关键字、饼图单价、销售数量、销售金额，然后在基本事实表上进行统计，此外，您可以添加一个事实表。用来记录未满足的客户需求(比如需要橘子馅)，但是你没有原文数据:选取每个未满足的客户需求的维度:日期维度，饼形维度事实表:日期关键字，饼形关键字，根据这个事实表统计所需数量，当你需要添加一个新的馅饼时，你可以通过这些统计数据来分析这个新的馅饼是否有足够多的潜在客户。