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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习达内大数据培训课程，今天合肥达内大数据培训就给大家简单介绍一下，大数据数据仓库概念与特点分享。
数据仓库，简称为DW(DataWarehouse的缩写)，是一个很大的数据存储集合，通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。
数据库大家都知道，是按照是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，常用的数据库有Mysql、Oracle、Mongodb等
但我们实际的项目中往往有不同的数据来源，并不只来源于数据库，有些数据储存在Mysql里，有些是用户的操作日志数据，甚至还有一些三方的数据，有的时候需要把这些数据整合在一起进行数据分析，数据仓库就在这样的情况下应运而生。
数据仓库的输入方是各种各样的数据源，终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
数据仓库特点：
1、主题性
不同于传统的数据库是应用于某个项目，数据仓库则是围绕一个主题进行获取数据和分析数据，以此来满足数据分析的需求。
比如p2p平台一个月内发生了多少交易额，分析那个时间段内现金的流入和流出高，
2、集成性
我们上面说了，数据仓库的数据来源有数据库的数据、操作日志的数据、运营后台导入的数据、一些三方接口的数据，原始数据来源不同，存储方式也各不相同，如果要整合成终的数据集合，需要对数据进行抽取、清洗、转换的过程。
3、稳定性
数据仓库不允许对数据进行修改，只能进行查询和分析。
4、及时性
数据仓库一定要获取新的数据，这样数据分析出来的结果才是有效的。
数据仓库如何集成不同的数据源?
上面说了数据仓库要将不同的数据源集合起来，那如何集合呢?这里就要介绍ETL的概念，ETL的是Extract-Transform-Load的缩写，主要描了数据从来源迁移到目标的几个过程：
1、Extract(抽取)
先是读取数据源。
2、Transform(转换)
把数据转换成需要的纬度和格式，同时包含数据清洗，清洗掉一些噪音数据。
3、Load(加载)
把数据加载到目标仓库以供分析使用。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加抖音太原达内IT培训学习了解。
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2024-11-01
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