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数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式表示。 展开全文
数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
信息
性    质
计算机术语
外文名
data
意    义
信息的表现形式和载体
释    义
事实或观察的结果
中文名
数据
数据定义
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛,表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。 [1]  信息与数据既有联系,又有区别。数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据,是逻辑性和观念性的;数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系。数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。 [2] 
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    关于数据仓库

    数据仓库的定义

    一个面向主题,集成的,稳定,随时间变化的数据集合,以用于支持管理的决策过程。

    数据仓库的目的

    通过集成不同的系统信息为企业提供统一的决策分析平台,帮助企业解决实际的业务问题。

    数据仓库的特征

    ①面向主题 ②集成 ③稳定性即非易失得④随时间而变化即时变化的

    如今,数据仓库已经成为商务智能由数据到知识,由知识转化为利润的基础和核心技术

    数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别

    OLTP(联机事务处理)

    操作型处理,叫联机事务处理OLTP(On-Line TransactionProcessing),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段,主要用于操作型处理。

    OLAP(联机分析处理)

    分析型处理,叫联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)一般针对某些主题的历史数据进行分析,支持管理决策。

    OLTP与OLAP区别(图)

    讲太多的概念型的东西确实不那么理解,根据《数据仓库与数据挖掘实践》一个简单的图表共大家分享OLTP与OLAP的区别 。
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    总结:以上为最近学习的数据仓库知识分享,小白也要和大家一起加油学习!

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    数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、且随时间变化的数据集合,用于支持管理决策。

    主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

    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,必须消除源数据中的不一致性,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。

    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,
    但修改和删除操作很少,通常只需要定期地加载、刷新。

    数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息。

    数据仓库反映历史变化的属性主要表现在:
        数据仓库中的数据时间期限要远远长于传统操作型数据系统中的数据时间期限,数据仓库中的数据时间期限往往为数年甚至几十年。
        数据仓库中的数据仅仅是一系列某一时刻(可能是传统操作型数据系统)生成的复杂的快照;
        数据仓库中一定会包含时间元素。

    数据库与数据仓库的差异
       从数据存储的内容看,数据库只存放当前值,而数据仓库则存放历史值;数据库数据的目标是面向业务操作人员的,为业务处理人员提供数据处理的支持,而数据仓库则是面向中高层管理
    人员的,为其提供决策支持等。

    数据仓库的结构
    从数据仓库的概念结构看,一般来说,数据仓库系统要包含数据源、数据准备区、数据仓库数据库、数据集市/知识挖掘库及各种管理工具和应用工具,如图 3-10 所示。数据仓库建立之后,首先要从数据源中抽取相关的数据到数据准备区,在数据准备区中经过净化处理后再加载到数据仓库数据库,最后根据用户的需求将数据导入数据集市和知识挖掘库中。当用户使用数据仓库时,可以利用包括 OLAP(On-Line Analysis Processing,联机分析处理)在内的多种数据仓库应用工具向数据集市/知识挖掘库或数据仓库进行决策查询分析或知识挖掘。数据仓库的创建、应用可以利用各种数据仓库管理工具辅助完成。

    数据仓库框架由数据仓库基本功能层、数据仓库管理层和数据仓库环境支持层组成。

     

    数据仓库基本功能层。

           数据仓库的基本功能层部分包含数据源、数据准备区、数据仓库结构、数据集市或知识挖掘库,以及存取和使用部分。

    数据仓库管理层。

         数据仓库管理层由数据仓库的数据管理和数据仓库的元数据管理组成。
        数据仓库的数据管理层包含数据抽取、新数据需求与查询管理,数据加载、存储、刷新和更新系统,安全性与用户授权管理系统及数据归档、恢复及净化系统等四部分。

    数据仓库的环境支持层。

          数据仓库的环境支持层由数据仓库数据传输层和数据仓库基础层组成。
     

    数据仓库架构图:

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