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數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫是現(xiàn)代企業(yè)管理中不可或缺的重要工具。數(shù)據(jù)庫是用于存儲、管理和處理有組織數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，它們在企業(yè)中扮演著數(shù)據(jù)管理的核心角色。數(shù)據(jù)倉庫則是一個用于集成、處理和存儲企業(yè)級數(shù)據(jù)的中央存儲庫，可幫助企業(yè)進行更深入、更全面的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策。這些工具的成功依賴于它們所收集的數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。那么，數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源是什么呢？本文將深入探討。
1. 數(shù)據(jù)來源
數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源是多樣化的，包括以下幾種類型：
1.1 內(nèi)部數(shù)據(jù)
企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫最重要的數(shù)據(jù)來源之一。這包括來自各個部門、業(yè)務(wù)場景的交易記錄、訂單信息、客戶數(shù)據(jù)、企業(yè)資產(chǎn)等等。內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來源于企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，比如ERP、CRM等。
1.2 第三方來源
除了企業(yè)內(nèi)部，外部數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的一個重要來源。第三方數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供的市場數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、經(jīng)濟指標(biāo)等等。這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)更好地了解自己以及周圍的市場和環(huán)境。
1.3 互聯(lián)網(wǎng)
互聯(lián)網(wǎng)是另一個重要的數(shù)據(jù)來源。企業(yè)可以從網(wǎng)站和社交媒體平臺獲得數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括用戶行為、搜索記錄、討論話題等等，這些數(shù)據(jù)有助于企業(yè)更好地了解其目標(biāo)客戶以及市場需求。
1.4 傳感器和物聯(lián)網(wǎng)
隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各種類型的設(shè)備都開始與互聯(lián)網(wǎng)相連，它們能夠收集各種實時數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、 GPS定位等等。這些數(shù)據(jù)可以通過傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集到，作為企業(yè)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的重要數(shù)據(jù)來源之一。
2. 數(shù)據(jù)收集
為了從不同來源獲得數(shù)據(jù)，需要進行數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)收集的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)移動到中央存儲，以確保數(shù)據(jù)安全和質(zhì)量。這可以通過以下幾種方式實現(xiàn)：
2.1 ETL
ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）是最常用的數(shù)據(jù)集成方法之一，它將散布在不同系統(tǒng)和應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)收集起來，并將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。這個格式通常是企業(yè)庫或數(shù)據(jù)倉庫所需的。
2.2 ELT
相對于ETL，ELT的工作流程是將數(shù)據(jù)提取到中央數(shù)據(jù)存儲區(qū)，然后將一些轉(zhuǎn)換操作在存儲區(qū)中執(zhí)行。這種方法有助于企業(yè)更快地獲取數(shù)據(jù)，更精細(xì)地處理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量等。
2.3 數(shù)據(jù)庫插件
一些數(shù)據(jù)源提供插件來直接將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中。這些插件允許用戶在本地環(huán)境中直接收集和存儲數(shù)據(jù)，可以極大地減少數(shù)據(jù)收集的復(fù)雜性。
3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量
正確的數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)分析和決策制定的基石，而錯誤的數(shù)據(jù)質(zhì)量會給企業(yè)帶來許多風(fēng)險。因此，在向數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫收集和整合數(shù)據(jù)之前，必須識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量包括以下幾個方面：
3.1 精確性
數(shù)據(jù)精確性是指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。精確性問題可能來自于收集數(shù)據(jù)過程中的錯誤，如拼寫錯誤、輸入錯誤、數(shù)據(jù)格式錯誤等。
3.2 完整性
數(shù)據(jù)完整性是指數(shù)據(jù)是否完整。收集到的數(shù)據(jù)必須是完整的，否則分析和決策過程會受到很大的影響。
3.3 時效性
時效性是指數(shù)據(jù)的及時性。數(shù)據(jù)可能因為最新標(biāo)準(zhǔn)、更改和技術(shù)的更新而過時，因此需要定期更新和驗證。
4.
綜上所述，成千上萬的數(shù)據(jù)來源是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)。企業(yè)需要識別各種數(shù)據(jù)類型和質(zhì)量問題，以便在完整、準(zhǔn)確和及時的數(shù)據(jù)上進行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策。有效的數(shù)據(jù)收集、整合和管理是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的必要組成部分。
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數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)區(qū)別是什么？
數(shù)據(jù)倉庫本身是一個非常大的數(shù)據(jù)庫，但數(shù)據(jù)倉庫存儲的是由組織作業(yè)數(shù)據(jù)庫中整合而來的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的；數(shù)據(jù)庫一般存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)大謹(jǐn)衡據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般針對某一業(yè)務(wù)應(yīng)用進行設(shè)計，比如一張簡單的User表，記錄用戶名、密碼等簡單數(shù)據(jù)即可，符合業(yè)務(wù)應(yīng)用，但是不符合分析，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余滾做，依照分析需求，分析維度、分析晌橡指標(biāo)進行設(shè)計；數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。
參考資料：《大學(xué)計算機-計算思維導(dǎo)論》，清華大學(xué)出版社2023
數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)差別如下：
1、邏輯層面清枯/概念層面：數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個數(shù)據(jù)庫軟件，基于某種數(shù)據(jù)模型來組織、管理數(shù)據(jù)。但是，數(shù)據(jù)庫通常更關(guān)注業(yè)務(wù)交易處理（OLTP），而數(shù)據(jù)倉庫更關(guān)注數(shù)答拆洞據(jù)分析層面（OLAP），由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫模型上也會有很大的差異。
2、數(shù)據(jù)庫通常追求交易的速度，交易完整性，數(shù)據(jù)的御銀一致性等，在數(shù)據(jù)庫模型上主要遵從范式模型（1NF，2NF，3NF等），從而盡可能減少數(shù)據(jù)冗余，保證引用完整性；而數(shù)據(jù)倉庫強調(diào)數(shù)據(jù)分析的效率，復(fù)雜查詢的速度，數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性分析，所以在數(shù)據(jù)庫模型上，數(shù)據(jù)倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率。
3、產(chǎn)品實現(xiàn)層面：數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫軟件是有些不同的，數(shù)據(jù)庫通常使用行式存儲，如SAP
ASE，Oracle,
Microsoft
SQL
Server，而數(shù)據(jù)倉庫傾向使用列式存儲，如SAP
IQ，SAP
HANA。
關(guān)于數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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當(dāng)前標(biāo)題：解密數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源：從何而來？ (數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源)
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