数据仓库-数据集市

什么是数据仓库？

数据仓库（Data Warehouse）指存放企业各个应用系统中独立的，经过清洗、整合、转换加工后的数据的中央存储区域。数据仓库结构是以主题为中心的、集成的、稳定的、不变的数据集。通过数据仓库，企业可以实现数据的一致性和共享性，为企业内部和外部决策提供支持。

数据集市是什么？

数据集市（Data Mart）是数据仓库的一种变体，是一个小型、灵活的数据仓库，代表着企业内一个单一主题领域的数据。通常，数据集市的数据规模比数据仓库小得多，但数据粒度和管理精度都更高。不同部门的数据分析人员可以根据自己的需求创建自己的数据集市，以便于提高部门的决策速度。

数据仓库与数据集市的关系

数据仓库是企业级别的数据存储区域，而数据集市则是针对某个业务领域或一部门，较有针对性的数据仓库。数据集市建立在数据仓库之上，通过将数据仓库中的数据经过加工和切分，将其转化为更易用的数据集市，提高数据仓库的有效利用率。

数据仓库-数据集市架构

数据仓库-数据集市架构通常由以下组件构成：

• 数据源：数据仓库需要从各个应用系统中采集数据，数据源可以是企业内部或外部的系统，也可以是传感器、物联网等各种设备。

• 数据抽取：将数据从数据源中导出到数据仓库/数据集市的过程。这个过程要求高效、快速、稳定，一般采用 ETL 工具。

• 数据清洗：从数据源中抽取的数据往往会存在各种问题，如格式不正确、缺失数据、脏数据等。数据清洗是解决这些问题的重要环节。

• 数据整合：将从不同数据源中抽取的数据整合起来，形成数据仓库。数据仓库的主要特点是，数据是以主题为中心，集成的、稳定的、不变的。

• 数据建模：将数据仓库中的数据进行建模，组织成易于理解和使用的数据模型。

• 数据集市：将数据仓库的部分数据重新组织、加工，形成小型、灵活的数据仓库，以便于针对某个业务或部门的需求，提高数据利用效率。

• 数据访问：数据仓库中的数据，需要进行查询、分析，以支持决策。数据访问需要支持各种途径，如 SQL 查询、OLAP 等。

总结

数据仓库是企业数据管理的重要手段，可以帮助企业实现数据共享、数据一致性。数据集市则是数据仓库的某个业务领域的变体，更加灵活、可定制。数据仓库-数据集市架构是构建企业级数据平台的重要组成部分，需要综合考虑数据治理、数据管控、数据隐私等方面的要求。