什么是数据仓库的架构？企业数据仓库架构如何建设？

主要观点总结

本文主要介绍了数据仓库的相关概念、架构和技术细节，包括数据仓库的定义、分层架构、数据仓库的核心组件（底层源数据库、ETL、前端应用、OLAP服务）、数据仓库的扩展技术（OLAP服务器）以及常用工具等。

关键观点总结

关键观点1: 数据仓库的定义和重要性

数据仓库是一种用于管理企业庞大数据集的存储机制，它提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的功能。数据仓库的建设对于企业进行数据分析和决策支持具有重要意义。

关键观点2: 数据仓库的架构

数据仓库的架构可以分为单层架构、两层架构（数据集市层）、三层架构（OLAP）等。每种架构都有其适用的场景和优缺点，可以根据企业的实际需求进行选择。

关键观点3: 数据仓库的核心组件

数据仓库的核心组件包括底层源数据库、ETL（提取、转换和加载）、前端应用和OLAP服务。这些组件共同协作，实现数据的采集、转换、存储和分析。

关键观点4: ETL的作用和选型

ETL是数据仓库中非常重要的部分，负责执行将数据转换为数据仓库中的统一格式所需的所有转换、摘要和所有更改。选型时需要考虑抽取策略、清洗功能、转换和加载能力等因素。

关键观点5: 前端应用工具的作用和选型

前端应用工具是数据仓库不同环节的数据交互，主要包括数据查询和报表工具、BI即席分析工具、数据挖掘工具和各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。选型时需要考虑上手难度、数据处理性能等因素。

文章预览

关注👇公众号，回复 【资料】 ， 免费领 【 数字化全流程建设资料包 】 全文共4012字，建议阅读11分钟 企业数据仓库架构 关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。 数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方式扩展数据仓库的能力，我们讲集中讨论最本质的问题，在不考虑过多技术细节的情况下，整个层次架构可以被划分为4层： 原始数据层（数据源） 数据仓库架构形态 数据的采集、收集、清洗和转换 应用分析层 开始之前给大家分享一份《数据仓库建设方案》，包含了数仓的技术架构、数仓建设关键动作、数仓载体/工具、配置参考、大数据场景支撑案例等内容 ………………………………