数据仓库的技术结构有哪些?

是这个么

不懂哎

O(∩_∩)O~

(一)

数据源

是

数据仓库

系统的

基础

，是整个系统的数据源泉。 通常包括企业

内部信息

和

外部信息

。 内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类

文档

数据。 外部信息包括各类法律法规、

市场信息

和

竞争对手

的信息等等;

(二)数据的存储与管理

是整个数据仓库系统的

核心

。 数据仓库的真正

关键

是数据的存储和管理。 数据仓库的组织管理方式决定了它有别于

传统数据库

，

同时

也决定了其对

外部数据

的表现形式。 要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。 针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。 数据仓库按照数据的

覆盖范围

可以分为

企业级数据仓库

和部门级数据仓库(通常称为

数据集市

)。

(三)OLAP(联机分析处理)

服务器

对分析需要的数据进行有效集成，按多维

模型

予以组织，以便进行

多角度

、多层次的分析，并发现

趋势

。 其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。 ROLAP基本数据和

聚合数据

均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于

多维数据库

中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

(四)

前端

工具

主要包括各种

报表工具

、查询工具、数据分析工具、

数据挖掘工具

以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。 其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

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