資料倉儲簡介及延伸，的整理XD
資料倉儲
較簡易的解釋方式
資料倉儲(DW，data warehouse)是一種資訊系統的資料儲存「理論」，此理論強調利用某些特殊資料儲存方式，讓所包含的資料，特別有利於分析處理，以產生有價值的資訊並依此作決策。
利用資料倉儲方式所存放的資料，具有一但存入，便不隨時間而更動的特性，同時存入的資料必定包含時間屬性，通常一個資料倉儲皆會含有大量的歷史性資料，並利用特定分析方式，自其中發掘出特定資訊。
較學術的解釋方式
資料倉儲主要功能乃是將組織透過資訊系統之線上交易處理(OLTP，Online transaction processing)經年累月所累積的大量資料，透過資料倉儲理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如線上分析處理(OLAP)、資料採礦(Data Mining)之進行，並進而支援如決策支援系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之建立，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智慧型(BI)。
資料倉儲的特性
- 主題導向(Subject-Oriented)
有別於一般OLTP(線上交易處理)系統，資料倉儲的資料模型設計，著重將資料按其意義歸類至相同的主題區(subject area)，因此稱為主題導向。
資料倉儲可以集中與特定主題相關的資訊，而不只是公司目前的營運資訊。 - 整合性(Integrated)
是指存放在資料倉儲的資料是從不同的來源合併，並且維持一貫有條理。資料來自企業各OLTP系統，在資料倉儲中是整合過且一致的。 - 時間差異性(Time-Variant)
說明資料倉儲以特定的時間點辨識儲存的資料。資料的變動，在資料倉儲中是能夠被紀錄以及追蹤變化的，有助於能反映出能隨著時間變化的資料軌跡。 - 不變動性(Nonvolatile)
資料倉儲中的資料只會持續增加，不會被移除，即使資料是錯誤的亦同。(i.e.錯誤的後續修正，便可因上述時間差異性的特性而被追蹤)，這能夠使管理階層得到企業商務持續性的觀察。
資料庫、資料倉儲、資料倉儲系統的區別
資料倉儲是儲存大量資料的資料庫，與資料庫卻不盡然相同。資料庫儲存的資料與營運(Operation)相關，資料倉儲會在資料累積一段時間後，再整理、移轉至另一個資料系統中作資料分析。資料倉儲通常指的是儲存整合後資料的資料庫，而資料倉儲系統則泛指整個決策輔助系統，包括系統的軟硬體、資料與報表。
資料倉儲的類型
- 企業資料倉儲(EDW)
企業資料倉儲包含整個企業的資訊，由數個主題組成，例如客戶、產品、業務等面向，能夠用在決策支援，有即時資訊，也有彙總過的資訊。 - 操作型資料商店(ODS，Operational Data Store)
「操作」，是相對於資料倉儲的資訊性而言，ODS提供明細資料，特別是經過統整的近期資料，能夠供應即時報表的需求，作業型資料商店只能分析很近期內的資料，無法分析較長期的歷史資料。Bill Inmon在1995年發表的「The Operational Data Store」他認為ODS的資料集合是主題導向的、經過整合的，不過與資料倉儲不同之處在於，ODS的資料會流失，以當下的數值為主，不含歷史與累計資料，而且ODS資料能夠做到即時的整合性蒐集。ODS根據資料同步更新的頻率，將資料的轉送與儲存時程也有等級之分。 - 資料市集(Data Mart)
與資料倉儲的定義大致相同，資料倉儲涵蓋整個公司的資料與人員，而資料市集只包含特定範圍的資料，而且使用者會鎖定某一個工作群組的人員。一組資料市集可以組成一個企業資料倉儲，反之亦然。假設一個公司採取數個資料超市同時存在的模式，在定義相同維度的資料時發生歧異的狀況，將會使資料市集變成資料孤島（Data Island）。資料孤島對企業整體而言有很大的問題，整合的功用只限於部門群組，無法擴及整體資訊的統合，跨部門的資料分析無法進行，不同工作屬性無法連結的狀況下，如果有不同的跨部門資料分析，以往資料市集架構只能繼續以疊床架屋的方式累加，無法整合。 - 虛擬資料倉儲(Virtual Data Warehouse)
企業直接使用現有營運的資料庫，並輔助一些中介工具，進行有效資料處理，建構較快速，成功的機會高，可做到即時資料分析。 - 資料市集如果以虛擬資料倉儲的方式表現，就變成混合式資料倉儲。需要的儲存空間比起企業資料倉儲少，由於資料已經儲存在一個經過正規化的資料環境，資料重組的過程會比透過應用程式讀取執行中的資料來得簡單，而且也不會影響執行中的資料庫。混合式資料倉儲也能夠應付資料市集遭遇到的資料孤島現象，透過虛擬的方式能夠彈性對應不同的需求。混合式倉儲(Hybrid Data Warehouse)
ODS、資料倉儲和資料超市之異同
ODS、資料倉儲和資料超市三者相同之處在於均不屬於任一OLTP系統，並且都是以資料導向的設計而非流程(process)導向。
相異之處在於
- ODS的特性較著重於戰術性查詢，變動性大。
- 資料倉儲通常為企業層級，用來解答即興式、臨時性的問題。
- 資料超市則較偏向解決特定單位或部門的問題，部分採用維度模型(dimensional model)。
ETL
ETL(Extract-Transform-Load)，用來描述將資料從來源端經過抽取(extract)、轉置(transform)、載入(load)至目的端的過程。
ETL一詞較常用在資料倉儲，但其物件並不限於資料倉儲。
ODS
操作型資料儲存(Operational Data Store)是一種資料架構或資料庫設計的「概念」，為企業提供即時的，操作型資料的集合。出現原因是來自於當需要整合來自多個系統的資料，結果又要給一或多個系統使用時。
整合來自多個系統的資料，應先建立資料模型(data model)。由於ODS並不屬於特定的系統，因此其資料模型的設計應為主題導向式(subject-oriented)，實作方法與資料倉儲無異。ODS資料整合用於最低粒度的、一天內發生頻率最高的即時的或者近乎即時的查詢應用。通常ODS不會被設計成用來做歷史資料分析或者趨勢分析工作，那是資料倉儲的功能。ODS通常會被用來當做資料倉儲的資料來源。
相較於資料倉儲，ODS較偏向作業(operational)面的用途，通常資料有較頻繁的更新以及較短的歷史，用於即時或者接近即時地產生操作報告。但這主要是概念上的差異，實際建置時可以建立在同一平台上，由一份資料從事兩種性質的服務。
資料超市
資料市集(Data Mart)，是資料倉儲(Data Warehouse)的一種特殊形式。正如資料倉儲，資料市集也包含對運算元據的快照，便於使用者基於歷史趨勢與經驗進行戰略決策。兩者關鍵的區別在於資料市集的建立是在有具體的、預先定義好了的對被選資料分組並組態的需求基礎之上的。組態資料市集強調對相關資訊的易連接性。
這樣各位有了解了嗎~
等實際應用到應該就會比較懂了!
希望之後懂更多再來分享!
