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數據倉庫軟件

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 　　隨著 IT 時代步入到 DT 時代，從數據中挖掘價值已經變得越來越重要。數據倉庫系統(tǒng)長期以來一直是企業(yè) IT 架構的重要組成部分，并且逐步與大數據等技術相融合，已然成為建設數據文化的智慧型企業(yè)的必然措施。

　　數據倉庫的概念在 1991 年被美國著名的信息工程專家 William Inmon 博士首次提出，它是數據庫技術發(fā)展到一定階段的產物。數據倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和隨時間變化的數據集合，是一個數據分析處理過程，而不僅僅是一個數據存儲軟件或產品。

　　數據倉庫系統(tǒng)由數據挖掘建模數據庫與Hadoop數據倉儲集群共同組成。原始數據來源于各類諸如CRM、ERP等的業(yè)務支撐系統(tǒng)。根據數據是結構化數據或半、非結構化數據分為兩類。其中，結構化數據通常來自關系型數據庫的數據源，通過ETL工具從源系統(tǒng)抽取裝載到用于數據挖掘分析的數據挖掘建模數據庫上。一般原始數據在數據挖掘建模數據庫上會再經過一系列建模的數據處理邏輯，轉換成用于數據挖掘分析的模型數據。模型數據基于一定的放置遷移策略，一部分存放在數據挖掘建模數據庫上，一部分通過數據遷移工具存放到Hadoop集群上。半、非結構化數據由于不方便用二維邏輯表來表示，因而跳過數據挖掘建模數據庫，直接存放至Hadoop集群上。

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　　選擇傳統(tǒng)關系型數據庫作為數據挖掘建模數據庫主要是基于以下幾個原因：

　　1、大量源系統(tǒng)都是關系型數據庫，數據是結構化的二維表數據。

　　2、范式建模法、維度建模法、E-R建模法，其物理建模的結果都是二維表。

　　3、現有數據倉庫很大一部分都是基于關系型數據庫建設的。

　　選擇Hadoop集群存放離線數據主要是基于以下幾個原因：

　　1、集群橫向擴展相較傳統(tǒng)關系型數據庫容易。

　　2、使用x86的pc較傳統(tǒng)小型機服務器在硬件成本上更低。

　　3、較傳統(tǒng)磁帶更便于數據恢復和訪問使用。

　　4、兼容存放和處理非、半結構化數據。

　　非、半結構化數據從源系統(tǒng)獲取后直接放置在Hadoop集群上，不再進行進一步分類放置了。

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　　數據倉庫是數據使用人員最常接觸的工具，也是數據開發(fā)人員的敲門磚，但是它僅僅是一個起點而已。

　　泛普發(fā)現如今整個大環(huán)境都在談智能化、物聯網、大數據等，這都影響到倉儲管理軟件的需求，要求倉儲管理軟件必須非常好地和更多智能化的設備進行集成，目的就是提高倉庫作業(yè)的效率，同時避免出錯，提高準確率。另外，隨著智能傳感設備的應用，提高了數據的互通性，系統(tǒng)越來越智能，使得倉儲端能夠非常準確也非常及時地把握供應鏈的發(fā)展和管理的情況。提高準確度和可視化，這是對供應鏈的需求。當然在大數據的背景下，數據分析要求越來越高了，要準確進行數據的分析;集成多方面的數據，包括數據倉庫進行一些數據挖掘，都是對供應鏈管理的新需求。

發(fā)布：2021-06-10 16:17    編輯：泛普軟件 · luohongying    [打印此頁]    [關閉]