# 企业数据仓库是什么 ## 引言 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业的核心资产。如何高效存储、管理和分析海量数据,成为企业面临的重要挑战。企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse, EDW)作为数据管理的核心基础设施,正扮演着越来越关键的角色。本文将深入解析企业数据仓库的概念、架构、核心价值及实施要点。 ## 一、企业数据仓库的定义 企业数据仓库是由比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出的概念,其经典定义为: > "面向主题的(Subject-Oriented)、集成的(Integrated)、非易失的(Non-Volatile)和时变的(Time-Variant)数据集合,用于支持管理决策。" ### 关键特征解析: 1. **面向主题**:按业务领域(如销售、库存)而非业务流程组织数据 2. **集成性**:消除源系统间的数据孤岛,实现统一口径 3. **非易失性**:数据一旦入库即不可修改,仅支持追加查询 4. **时变性**:持续记录历史变化,支持时间维度分析 ## 二、典型架构组成 现代EDW通常采用分层架构设计: ### 1. 数据源层 - 业务系统(ERP/CRM等) - IoT设备数据流 - 外部合作伙伴数据 - 社交媒体等非结构化数据 ### 2. ETL处理层 ```mermaid graph LR A[Extract] --> B[Transform] B --> C[Load]
组件类型 | 典型代表 | 适用场景 |
---|---|---|
关系型数据仓库 | Teradata, Snowflake | 结构化数据分析 |
数据湖 | Hadoop, Delta Lake | 半/非结构化数据处理 |
实时数仓 | Apache Druid, ClickHouse | 流式数据分析 |
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。