数据仓库的概念

数据仓库是主要用于查询分析的关系数据库。除此之外，数据仓库还包含数据的抽取，加工和加载，以及在线联机分析（OLAP）引擎，客户端分析工具，及其他一些管理数据的收集和传输给最终用户这一过程的应用。

介绍数据仓库的一个通用方法是借用William Inmon提出的数据仓库的4个特性：

数据仓库的建立是为了帮助用户分析数据。例如为了分析公司的销售数据，你可以建立一个专注于销售数据的数据仓库。基于这个数据仓库你可以回答如‘谁是我们某一个产品的最佳客户？’

数据仓库必须把数据源统一到一起，并规范不一致的命名，以及不一致的单位。

数据仓库逻辑和物理的设计：

公司已经决定要建立数据仓库系统，并且业务需求已经确定，应该范围也已经明确，并且已经建立了概念模型。现在你要把因为转换为数据库系统。你需要定义以下几点：

1）具体的数据内容

2）数据组内部，以及之间的关系

3）支持你的数据仓库的系统环境

4）数据需要做哪些转换

5）数据刷新的频率。

逻辑模型比物理模型更加概念化和抽象化。在逻辑设计中你关注的是对象之间的关系；物理设计则更多的关注于数据的有效存取/转换的处理，以及备份和回复的远景构想。

设计要适应最终用户的需求。最终用户相对于单个的事务，更加关注于执行分析和查看集成后的数据。但是，最终用户在他真正看到之前并不知道自己真正的需求。另外，一个计划良好的数据能够随着最终用户需求的增长和变化而变化。

从逻辑设计的最初开始，就要关注于有利于后期调整的信息的收集和保存执行细节。

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