数据仓库一数据仓库简介随着处理信息量的不断加大，企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息，面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。数据仓库因其面向主题性，集成性，稳定性和时变性，不仅在数据的集成，存储上效果好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使企业的信息利用更有价值。数据仓路按照特定的方法（ETL）从数据源中提取数据，以特定主题作维度利用特定的算法集成数据给数据用户提供实时查询，最终集成有效信息供决策者使用。数据仓库是个过程而不是一个项目，是一个解决方案而不是一个产品。数据仓库之父比尔·恩门（BillInmon）在1991年出版的“BuildingtheDataWarehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。二数据仓库历史1.1981年NCR公司（nationalcashregistercorporation）为Walmart建立了第一个数据仓库，总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB)2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。1979年，一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据存储结构的公司Teradata诞生了。Tera，是万亿的意思，Teradata的命名表明了公司处理海量运营数据的决心。1983年，该公司利用并行处理技术为美国富国银行（WellsFargoBank）建立了第一个决策支持系统。这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。3.1988年，为解决企业集成问题，IBM公司的研究员BarryDevlin和PaulMurphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库（DataWarehouse）4.1992年，比尔·恩门（BillInmon）出版了《如何构建数据仓库》一书，第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的指导意见，真正拉开了数据仓库得以大规模应用的序幕5.1993年，毕业于斯坦福计算机系的博士拉尔夫·金博尔，也出版了一本书：《数据仓库的工具》（TheDataWarehouseToolkit），他在书里认同了比尔·恩门对于数据仓库的定义，但却在具体的构建方法上和他分庭抗礼。最终拉尔夫金博尔尔由下而上，从部门到企业的数据仓库建立方式迎合人们从易到难的心理，得到了长足的发展。6.1996年，加拿大的IDC（internationaldatecorporation）公司调查了62家实现数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益、进行数据仓库项目开发的公司在平均2.72年内的投资回报率为321%。7．到如今，数据仓库已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。8.在国内，因数据仓库的实施需要较多的投入，再加之需要足够的数据积累才能看到结果，不能很好的被企业普遍接受。对数据仓库的发展产生了一些负面影响。但实时的，多维的处理海量数据已成为信息时代企业发展所必须的工作。三主流数据仓库产品IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案。BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。根据各个公司提供的数据仓库工具的功能，可以将其分为3大类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决方案）、提供部分解决方案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决方案）和提供全面解决方案的产品（CA是目前的主要厂商）。1、BusinessObjects（BO）数据仓库解决方案BO是集查询、报表和OLAP技术为一身的IDSS，它使用独特的语义层和动态微立方技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，支持多种数据库，同时还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。虽然BO在不断增加新的功能，但从严格意义上讲，只能算是一个前端工具。也许正是因为如此，几乎所有的数据仓库解决方案都把BO作为可选的数据展现工具。BO支持多种平台和多种数据库，同时支持Internet/Intranet。BO主要作为...