DataWarehousing

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsPhrasesAbbreviationsListeningtoText數據倉庫1.什么是數據倉庫？數據倉庫（DW）是用于收集和管理來自各種來源的數據以提供有意義的業務見解的過程。數據倉庫通常用于連接和分析來自異構源的業務數據。數據倉庫是商務智能系統的核心，它是為數據分析和報告而構建的。它是技術和部件的組合，有助于戰略性地使用數據。它是企業為查詢和分析而不是事務處理而設計，它電子化地存儲了大量信息。這是將數據轉換為信息并及時將其提供給用戶以產生影響的過程。2.數據倉庫如何工作？數據倉庫用作中央存儲庫，信息來自一個或多個數據源。事務系統和其它關系數據庫的數據流入數據倉庫。數據可以是結構化、半結構化和非結構化數據。參考譯文數據經過處理、轉換和提取，用戶可以通過商業智能工具、SQL客戶端和電子表格訪問數據倉庫中已處理的數據。數據倉庫將來自不同來源的信息合并到一個綜合數據庫中。通過將所有這些信息合并到一個位置，組織可以更全面地分析其客戶。這有助于確?？紤]所有的可用信息。數據倉庫使數據挖掘成為可能。數據挖掘是尋找可能帶來更高的銷售量和利潤額的數據模式。3.數據倉庫的類型3.1企業數據倉庫企業數據倉庫是一個集中式倉庫。它為整個企業提供決策支持服務。它提供了用于組織和表示數據的統一方法。它還提供了根據主題對數據進行分類并根據這些劃分進行訪問的功能。參考譯文3.2可操作的數據存儲當數據倉庫和OLTP系統都不支持組織報告需求時，可操作的數據存儲（也稱為ODS）就只存儲需要的數據。在ODS中，數據倉庫是實時刷新的。因此，廣泛用于日?；顒?，例如存儲員工記錄。3.3數據集市數據集市是數據倉庫的子集。它是為特定業務行業（例如銷售、財務、銷售或財務）專門設計的。在獨立的數據集市中，數據可以直接從源收集。4.數據倉庫的一般階段組織最初開始相對簡單地使用數據倉庫。但是，隨著時間的流逝，開始更加復雜地使用數據倉庫。以下是使用數據倉庫的一般階段：參考譯文4.1離線運營數據庫在此階段，數據只是從運營系統復制到另一臺服務器。這樣，加載、處理和報告復制的數據不會影響操作系統的性能。4.2離線數據倉庫數據倉庫中的數據會定期從運營數據庫中更新。映射并轉換數據倉庫中的數據，以滿足數據倉庫的目標。4.3實時數據倉庫在此階段，每當運營數據庫中發生任何事務時，都會更新數據倉庫。例如，航空公司或鐵路訂票系統。參考譯文4.4集成數據倉庫在此階段，當運營系統執行事務時，數據倉庫將不斷更新。然后，數據倉庫將生成事務，這些事務將被傳回運營系統。5.數據倉庫的組成5.1負載管理器負載管理器也稱為前端組件。它執行與提取數據并將數據加載到倉庫相關的所有操作。這些操作包括為準備要輸入到數據倉庫中的數據而進行的轉換。5.2倉庫管理器倉庫管理器執行與倉庫中數據管理相關的操作。它執行的操作有：分析數據以確保一致性、創建索引和視圖、生成非規范化和聚合、轉換和合并源數據以及歸檔和備份數據等。

參考譯文5.3查詢管理器查詢管理器也稱為后端組件。它執行與用戶查詢管理相關的所有操作操作。該數據倉庫組件的操作是對適當表的直接查詢，以安排執行查詢。6.誰需要數據倉庫？所有類型的用戶都需要數據倉庫，例如：●依賴大量數據的決策者?！袷褂枚ㄖ频膹碗s過程從多個數據源獲取信息的用戶?！裣Ｍ褂煤唵渭夹g訪問數據的人也可以使用它?！駥τ谀切┫Ｍ捎孟到y方法進行決策的人們來說，這也是至關重要的。●如果用戶希望在海量數據上實現快速性能，而這些數據對于報表、表格或圖表是必不可少的，則證明數據倉庫非常有用。●如果要發現數據流和分組的“隱藏模式”，則數據倉庫是第一步。參考譯文7.實施數據倉庫的步驟解決與數據倉庫實施相關的業務風險的最佳方法是采用以下三種策略：1）企業戰略：我們確定技術，包括當前的體系結構和工具。我們還確定事實、維度和屬性。也要進行數據映射和轉換。2）分階段交付：應根據主題領域分階段實施數據倉庫。相關業務實體（例如預訂和計費）應首先實現，然后再相互集成。3）迭代原型：應該對數據倉庫進行迭代開發和測試，而不是采用大規模的實現方法。實施數據倉庫的最佳實踐：●制定計劃以測試數據的一致性、準確性和完整性?！駭祿}庫必須很好地集成、定義良好并帶有時間戳。●在設計數據倉庫時，請確保使用正確的工具，遵循生命周期，注意防止數據沖突并準備從錯誤中學習。參考譯文●切勿更換運營和報告系統?！癫灰谔崛　⑶謇砗图虞d數據上花費太多時間?！翊_保讓所有利益相關者（包括業務人員）參與數據倉庫實施過程。確定數據倉庫是一個聯合/團隊項目。不要創建對最終用戶無用的數據倉庫。●為最終用戶準備培訓計劃。8.數據倉庫的優勢●它使業務用戶可以只在一處就能快速地訪問來自某些數據源的關鍵數據。●它提供有關各種跨職能活動的一致信息。它還支持特別報告和查詢?！袼兄诩稍S多數據源，以減輕生產系統的壓力。●它有助于減少分析和報告的總提交時間?！裰亟M和集成使用戶可以更輕松地用它來報告和分析。●它使用戶可以在一處訪問來自多個數據源的關鍵數據。因此，它節省了用戶從多個來源檢索數據的時間?！袼鎯Υ罅繗v史數據。這可以幫助用戶分析不同的時間段和趨勢以預測未來。

參考譯文9.數據倉庫的缺點●數據倉庫不是非結構化數據的理想選擇?！駝摻ê蛯嵤祿}庫無疑是一項耗時的工作?！駭祿}庫相對來說過時較快?！窈茈y更改數據類型和范圍、數據源模式、索引和查詢。●數據倉庫看似容易，但實際上對于普通用戶而言它太復雜了?！癖M管盡最大努力進行項目管理，但數據倉庫項目范圍將不斷擴大。●有時倉庫用戶將制定不同的業務規則?！窠M織需要將大量資源用于培訓和實施。參考譯文10.數據倉庫的未來數據倉庫會長期存在。人們在構建數據倉庫上投入了大量資金，許多人和業務職能都依賴于它們。但是可持續性要求我們重新考慮數據倉庫。數據倉庫架構不再單獨存在。我們必須考慮更廣泛的數據管理體系結構中數據倉庫的目的、安排和位置。數據倉庫面臨許多挑戰。它不能