數據倉庫產品綜述
2024-07-21 02:33:13
供稿：網友
最近的調查顯示超過90%的大中型公司今年將建立倉庫。根據IDC的報告，大約80%已投資于數據倉庫的公司都認為獲得巨大成功。 為什么？數據倉庫提供了與OLTP系統截然不同的集中式存儲系統，前者包含了從公司擁有的許多數據庫中提取出來的商業數據。這些數據生動地反應了企業的現實，被予以分析，以及作為戰略性的競爭武器。快速、準確地分析商業問題，將會影響公司的長期生存。例如，在區域需求模式中分析趨勢，能夠幫助一個公司對供貨進行治理，并且增加2百萬美元的銷售額。
與其它操作性系統不同，數據倉庫中的數據結構是為快速檢索和分析而進行優化的。數據是歷史性的，并且以固定間隔進行更新。
在定義、建立和使用數據倉庫的過程中存在以下過程：
對最終用戶的商業需求建立模型。數據倉庫的設計者必須從各種最終用戶中了解信息需求，然后將這些信息需求轉變為數據模型。設計得必須以嚴密、精確的方法確保模型的完整性。
為元數據建立模型。在為最終用戶需求建立模型的同時，數據倉庫設計者還必須為元數據(關于數據的數據)建立模型。該信息確定了進入數據倉庫的數據范圍，以及與數據有關的規定。由于數據倉庫是面向主題的，元數據的建模可能跨越數個功能性商業區域。
元數據分為兩類：加載和用戶
加載視圖：描述了所有數據源，以及與提取、刷新和向數據倉庫傳送數據有關的所有規定。
最終用戶視圖：在這里，模型與數據的商業用途相匹配。最終用戶將其作為布局圖，依此訪問和搜尋信息，評估，決定，實施抽象，轉換和訪問工具。一旦設計者為最終用戶的需求和系統中的相關元數據建立了模型，接下來需要為實現數據倉庫選擇實施工具。最后應該選擇滿足用戶需要的工具，用戶將使用這些工具訪問數據倉庫中存儲信息。
Oracl eWarehouse包含了一整套產品和服務，覆蓋了數據倉庫定義、設計和實施的整個過程。
任何數據源(Any Source)
搜集在Oracle Warehouse中的數據來源眾多，包括內部存儲的業務數據和外部的。在傳統上，數據倉庫中的大多數數據來自內部業務系統，如定單輸入、存貨或者人力資源等方面的數據。然而，外部來源(人口統計、經濟和Internet)正琥來越普遍，并且將會提供比內部來源更多的數據。上述兩種來源應該融合在一個單一的存儲系統中，并加以治理，從而為最終用戶提供對這兩種數據源的無縫訪問。Oracle提供各種Oracle Gateway(網關)及SQL*Load實現不同數據源數據的裝載。
任何數據(Any Data)
考慮到現在需要訪問數據倉庫的用戶范圍，系統設計者面臨著紛繁各異的需求。對數據的訪問必須快捷、直接和直觀。大多數用戶需要直接查詢和深入能力，而另外一些需要更復雜的分析能力。同時數據倉庫必須能夠處理新型格式的數據，如聲音、視像、文字和空間數據。而且，日益增加的用戶提出的大量歷史性需求，往往會導致超大型數據庫(VLDB)的出現。為了滿足這些需求，Oracle同時提供包含OLAP選件(EXPRess Server)的Oracle Universal Server解決方案。
任何訪問需求(Any access)
Oracle提供了范圍廣泛的工具集，能夠幫助各種類型的用戶訪問數據倉庫中存儲的數據，其中包括：隨意查詢和報告、深入和旋轉，以及完全分析(建模、猜測和假如-怎樣分析等)。大多數用戶需要一種直接和直觀的工具，幫助他們輕松地訪問數據，從而作出明智的商業決策。也有一些用戶需要進行更復雜、冗長的分析，以支持制定商業策略。上述兩種不同情況體現了整個企業對于信息訪問的需求。今天的數據倉庫已經突破了治理人員和分析人員的范圍，現在各種專業的知識型員工都在使用數據倉庫。這種進步是權力下放的直接結果：公司平面化。考慮到知識型員工的首要任務，決定選擇何種工具實施數據倉庫，變得越來越重要。
為了滿足知識型員工的不同需求，Oracle提供了一套獨特而完整的商業最終用戶訪問工具。
Oracle Discovere?是最終用戶查詢、報告、深入/旋轉和Web公布工具，能夠幫助用戶迅速訪問關系型數據倉庫，從而使他們作出基于充分信息的決策。
Express Analyzer?是最終用戶OLAP分析和Web訪問工具，能夠提供復雜的分析能力，其中包括猜測、建模和假如-怎樣分析。
Express Objects?是OLAP開發工具，與Express Analyzer緊密地集成在一起。
