数据仓库

数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别吸化程度越高，力度极就业小，相反，细化程度越低，力度极就业大，是分割结构相同的数据，拜分成多个数据，物理单元任何改定的数据单元属于且仅属于一个分割

经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据层股中删除，因为数据仓库指进行数据查询操作，所以数据仓库管理

二要进行数据综合和计算数据。仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数就是生成，但是许多是在数据仓库内部生成的机进入数据增贵后进行综合生成的数据，仓库的数就是相对稳定的数据

数据湖可以拥有足够强的计算能力来处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储器来供用户使用数据仓库，它处理结构化的数据，将它或者是转化成多维数据或者是转化成爆表

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据。仓库中一般有大量的查询操作

我们可以定义为数据，按照一定的方式组织在一起形成数据仓库而相关主题的，或者说面向同一主题的数据库，我们又可以组织在一起，形成数据，仓库比数据库的概念更大，范畴更大

数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取清理的基础上，经过系统加工，汇总和整理得到的，必须消除员数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息

从真切的角度来看，数据仓库有以下几种实现方法，不好意制定向下还华。在该方法中收首先应找出数据仓库解决方案所要满足的业务需求，把业务需求视为实现数据仓库的首要任务

传统的数据仓库都是建立在关系型数据库之上的，随着大数据时代的来临，企业的业务系统越来越多，数据体量越来越大，传统数据仓库系统的架构变得越来越不堪重负，于是在大数据体系下，重新建立企业的下一代数据仓库系统

同时，元数据还包含关于数据含义的商业信息，典型的元数据包括数据仓库表的结构数据，仓库表的属性，数据仓库的元数据指记录系统从记录系统到数据仓库的映射数据模型的规格说明，抽取日志和访问数据的公用例，行程序等

比如数据集，它可能会来自于很多的地方，那么你要把它转换，最后存储到你的数据仓库对数据，你要进行建模分析，也就是说，数据的建模数据建模分析是数据建立一个模型进行分析

并对分析使用者所使用的资源计费，如按照传统的商业智能项目模式，对已经存处在数据仓库中的数据分析与处理经常是全量数据的处理，也就是如果企业有十万用户则对十万用户的数据进行处理

从原数据系统，原业物系统从数据仓库从数据应用角度，从数据管理角度，底层数据质量的一个稽查系统数据，生命周期的管理系统，原数据管理，数据调度包括数据传输，包括我们数据这块儿是怎么做切分的

这点向上还华是快速实现数据歧视部门及数据仓库的有效手段规划和实现数据。仓库的制定向上方法一般用于以下情况，企业还没有确实掌握数据仓库技术，希望通过技术评估来决定运行该技术的方法

数据仓库开发加工的数据模型以及数据指标和你们数据分析师的结论都是很难保持稳定的，因为数据原引铺的是每天远远不断产生，你很难保障数据，没有大的抖动或者输出的不稳定，就会引发这种数据问题