銀行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-08-10 02:24 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 表或者邏輯視圖組成。業(yè)務(wù)人員既可以訪問(wèn)多維立方體，也可以訪問(wèn)中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的小結(jié)表或者邏輯視圖。這些分析主要針對(duì)預(yù)先定義的業(yè)務(wù)需求，并且粒度比較粗。基于OLAP服務(wù)器的數(shù)據(jù)集市比基于RDBMS的數(shù)據(jù)集市要容易維護(hù)得多，當(dāng)然規(guī)模也相對(duì)較小。 集中式結(jié)構(gòu)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中央數(shù)據(jù)庫(kù)采用符合數(shù)據(jù)庫(kù)范式理論(一般為第三范式)的存儲(chǔ)模型來(lái)保存基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而為整個(gè)企業(yè)提供一致的信息視圖。上面說(shuō)明的數(shù)據(jù)集市主要針對(duì)粒度較粗、預(yù)先定義的分析需求，對(duì)于動(dòng)態(tài)的業(yè)務(wù)查詢、粒度較細(xì)的或者針對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析需求則由中央數(shù)據(jù)庫(kù)提供。因此業(yè)務(wù)人員可以直接訪問(wèn)到最基礎(chǔ)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，特別是高級(jí)業(yè)務(wù)分析師，將更頻繁地基于詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便挖掘出內(nèi)在的、隱含的業(yè)務(wù)規(guī)則，幫助企業(yè)主管更好地進(jìn)行業(yè)務(wù)決策。 在中央數(shù)據(jù)庫(kù)中還設(shè)立了一個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與緩沖區(qū)(Data Staging Area)，作為ETL（抽取轉(zhuǎn)換裝載機(jī)制）處理的一部分。由于在很多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL處理流程中，需要對(duì)源數(shù)據(jù)作一些比較復(fù)雜的轉(zhuǎn)換與清洗工作，如果僅借助于ETL工具實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)換與清洗，由于沒(méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)的支撐(ETL工具均在數(shù)據(jù)庫(kù)之外運(yùn)行)，經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的性能問(wèn)題。于是在一些系統(tǒng)中增加一個(gè)ODS(Operational Data Store)層來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理，但這就像設(shè)立基于RDBMS的數(shù)據(jù)集市一樣，將大大增加整體投資和管理復(fù)雜性。理想的方法是，在中央數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)置一部分存儲(chǔ)空間來(lái)作為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與緩沖區(qū)，借助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)引擎強(qiáng)
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