企业信息化，从数据库到数据仓库

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷数智 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

    自从1991年数据仓库之父Billlnmon提出了数据仓库概念以来，数据仓库已从早期的探索走向实用阶段，进入了一个快速发展阶段。在此期间，全球经济急速发展，激烈的竞争、企业间频繁的兼并重组，使企业对信息的需求大大加剧，这是数据仓库发展的根本原因。当越来越多的企业开始重视数据资产的价值时，数据仓库也就成为必然的选择。
    目前企业面对经济增长减缓和竞争日益激烈的双重压力，为继续保持经济的高速稳定增长，大量的企业面临着减员增效、股份制改造等各种变革，准确、全面的信息是企业变革制胜的法宝。随着经营策略从以产品为中心转变为以顾客为中心，数据的潜在价值正在得到越来越多的关注，企业已经认识到充分地利用信息是应对挑战的关键，数据仓库正成为IT领域中被关注的热点技术。
    信息技术的广泛应用使企业的运营更加高效、灵活，但同时也带来了“数据爆炸”的问题，许多遗留下来的历史数据被束之高阁，人们面对浩如烟海的数据显得手足无措，如何有效地组织和存储数据，把其内部隐藏的信息转化为商业价值，为企业效益提供服务成为决策者们迫切关心的问题。数据仓库作为高效集成、管理数据的技术，为各级决策者洞察企业的经营管理状况，及时发现问题，为提高决策水平提供了基础。目前数据仓库逐渐被越来越多的企业应用。
    企业的数据处理大致分为两类。一类是操作型处理，也叫联机事务处理(OnLineTransaction Processing，OLTP)，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。另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
   企业信息化经过数年的建设，数据库中都会积累大量的日常业务数据，传统的决策支持系统(DSS)直接建立在这种事务处理环境上。然而传统的数据库对分析处理的支持一直不能令人满意，这是因为操作型处理和分析型处理具有不同的特征，主要体现在以下几个方面。
    (1)处理性能。日常业务涉及频繁、简单的数据存取，因此对操作型处理的性能要求较高，需要数据库在很短时间内做出响应。与操作型处理不同，分析型处理对系统的响应并不要求那么苛刻。有的分析甚至可能需要几个小时，耗费大量的系统资源。
    (2)数据集成。企业的操作型处理通常较为分散，传统数据库面向应用的特性使数据集成困难。数据分散，缺乏一致性，外部数据和非结构化数据的存在使得很难得到全面、准确的数据；而分析型处理是面向主题的，经过加工和集成后的数据全面、准确，可以有效支持分析。
    (3)数据更新。操作型处理主要由原子事务组成，数据更新频繁，需要并行控制和恢复机制。但分析型处理包含复杂的查询，大部分是只读操作。过时的数据往往会导致错误的决策，因此对分析型处理数据需要定期刷新。
    (4)数据时限。操作型处理主要服务于日常的业务操作，因此只关注当前的数据。而对于决策分析而言，对历史数据的分析处理则是必要的，这样才能准确把握企业的发展趋势，从而制定正确的决策。
    (5)数据综合。操作型处理管理信息系统通常只有简单的统计功能。操作型处理积累了大量的细节数据，对这些数据进行不同程度的汇总和聚集有助于以后的分析处理。
    总的来说，操作型处理与分析型处理系统中数据的结构、内容和处理都不相同。Billlnmon归纳了操作型处理与分析型处理的区别，如表3．1所示。

从以上分析可见，操作型数据库是面向企业日常的数据处理，用户是企业的业务人员，难以支持复杂的数据分析；而分析型处理是面向分析、支持决策的，用户多是企业的各级管理人员，通过对企业运营的历史数据进行分析，得到信息、知识辅助决策。