數據的兩種組織形式：操作數據和分析數據
發布: 2008-5-05 12:59 | 作者: 王翔 | 來源: 本站原創 | 查看: 44次 | 進入軟件測試論壇討論
2．集成的
全面而正確的數據是有效地進行分析和決策的首要前提。在某一個主題的統帥下，需要將數據進行提取、凈化、轉換和裝載等集成操作。
比如在客戶主題中，對于客戶名稱，業務數據庫的設計中有的字段名為user_name，類型為char （10），有的字段名是name，類型是varchar（12），但在進入分析數據庫時必須使用同一字段的命名和格式。這在SQL Server 2005中實際上是通過SSIS來完成的，但在數據庫設計階段也需要把數據的集成方案設計出來，而具體的操作則主要體現在對SSIS的操作上。
3．穩定的
業務系統一般只需要當前數據，在數據庫中一般也存儲短期數據，因此在數據庫系統中數據是不穩定的，它記錄的是系統中每一個變化的瞬態。但對于決策分析而言，歷史數據是相當重要的，許多分析方法必須以大量的歷史數據為依托。沒有歷史數據的詳細分析是難以把握企業的發展趨勢的，因此，數據倉庫對數據在空間和時間的廣度上都有了更高的要求。在數據倉庫中，數據一旦被寫入就不再變化了。數據倉庫可以看成是一個虛擬的只讀數據庫系統。在數據集成性中已經說明了數據倉庫在數據存儲方面是分批進行的，定期執行提取過程為數據倉庫增加記錄，但是這些記錄一旦加入，就不再從系統中刪除。正是由于數據倉庫的這個顯著特點，使得數據倉庫不需要在并發讀寫控制上投入過多的精力，因為所有的用戶只是以只讀的方式訪問數據倉庫。
圖3-3演示了數據穩定性的一個簡單的例子。在1月2日，99號客戶的消費金額為200元，當時間推移到3月 2日，99號客戶的消費金額變成250元，這一信息在業務系統中被更新了。但是在數據倉庫中（我們假定數據倉庫每天進行一次數據提�。�，3月2日的數據提取結果是在數據倉庫中增加了記錄222，原先的記錄111并沒有發生任何的改變，說明99號客戶在3月2日的消費金額為250元�？梢�，數據倉庫實際上是為99號客戶的消費行為進行了定期的拍照，并將快照存儲起來供后續的分析工作使用。
4．隨時間變化的
由于在數據倉庫中數據只增不減，這使得數據倉庫中的數據總是擁有時間維度。數據倉庫實際上就是記錄系統的各個瞬態，并通過將各個瞬態連接起來形成動畫，從而在數據分析的時候再現系統運動的全過程。數據提取的周期實際上決定了動畫間隔的時間，數據提取的周期短，則動畫的速度快，圖3-4示意了這種特點。
全面而正確的數據是有效地進行分析和決策的首要前提。在某一個主題的統帥下，需要將數據進行提取、凈化、轉換和裝載等集成操作。
比如在客戶主題中，對于客戶名稱，業務數據庫的設計中有的字段名為user_name，類型為char （10），有的字段名是name，類型是varchar（12），但在進入分析數據庫時必須使用同一字段的命名和格式。這在SQL Server 2005中實際上是通過SSIS來完成的，但在數據庫設計階段也需要把數據的集成方案設計出來，而具體的操作則主要體現在對SSIS的操作上。
3．穩定的
業務系統一般只需要當前數據，在數據庫中一般也存儲短期數據，因此在數據庫系統中數據是不穩定的，它記錄的是系統中每一個變化的瞬態。但對于決策分析而言，歷史數據是相當重要的，許多分析方法必須以大量的歷史數據為依托。沒有歷史數據的詳細分析是難以把握企業的發展趨勢的，因此，數據倉庫對數據在空間和時間的廣度上都有了更高的要求。在數據倉庫中，數據一旦被寫入就不再變化了。數據倉庫可以看成是一個虛擬的只讀數據庫系統。在數據集成性中已經說明了數據倉庫在數據存儲方面是分批進行的，定期執行提取過程為數據倉庫增加記錄，但是這些記錄一旦加入，就不再從系統中刪除。正是由于數據倉庫的這個顯著特點，使得數據倉庫不需要在并發讀寫控制上投入過多的精力，因為所有的用戶只是以只讀的方式訪問數據倉庫。
圖3-3演示了數據穩定性的一個簡單的例子。在1月2日，99號客戶的消費金額為200元，當時間推移到3月 2日，99號客戶的消費金額變成250元，這一信息在業務系統中被更新了。但是在數據倉庫中（我們假定數據倉庫每天進行一次數據提�。�，3月2日的數據提取結果是在數據倉庫中增加了記錄222，原先的記錄111并沒有發生任何的改變，說明99號客戶在3月2日的消費金額為250元�？梢�，數據倉庫實際上是為99號客戶的消費行為進行了定期的拍照，并將快照存儲起來供后續的分析工作使用。
4．隨時間變化的
由于在數據倉庫中數據只增不減，這使得數據倉庫中的數據總是擁有時間維度。數據倉庫實際上就是記錄系統的各個瞬態，并通過將各個瞬態連接起來形成動畫，從而在數據分析的時候再現系統運動的全過程。數據提取的周期實際上決定了動畫間隔的時間，數據提取的周期短，則動畫的速度快，圖3-4示意了這種特點。