数据仓库实现

数据仓库是一个数据存储系统，用于支持企业的决策制定和业务分析。该系统集成并存储来自多个数据源的数据，并允许用户使用各种分析工具快速查询、分析和报告这些数据。

数据仓库的架构

数据仓库大体上可以分为三个组成部分：提取、转换、加载（ETL）、数据库和外部工具。数据源通过 ETL 过程收集，并转换为可在数据仓库存储的格式，ETL 也负责执行数据清理、清洗、格式化和转换操作。数据仓库负责存储、管理和查询所有数据。外部工具用于访问存储在数据仓库中的数据。如下图所示：

数据仓库的实现

在实现数据仓库之前，我们需要定义一个数据库模式，它描述了数据的组织和结构。对于数据仓库，我们采用星型模式或雪花型模式来定义数据库模式。

星型模式是最基本的数据仓库模式，其中事实表包含一组度量，而维度表包含与度量有关的描述性信息。下面是一个星型模式示例：

fact_table:
==============
| sale_date_key | product_key | store_key | sales $
---------------------------------------------------
| 01-Jan-2021  | P1         | S1       | 1,000     |
| 02-Jan-2021  | P2         | S2       | 2,000     |
| 03-Jan-2021  | P3         | S3       | 3,000     |
---------------------------------------------------

dimension_table:
======================
| product_key | product_desc |
------------------------------
| P1         | Product A   |
| P2         | Product B   |
| P3         | Product C   |
------------------------------

| store_key | store_desc  |
----------------------------
| S1       | Store 1    |
| S2       | Store 2    |
| S3       | Store 3    |
-----------------------------

雪花模式在星型模式的基础上扩展了维度表的层次结构和规范。下图显示了雪花模式示例：

数据仓库可以使用SQL DBMS实现，如Oracle、MySQL、SQL Server等，也可以使用NoSQL DBMS实现，如Hadoop、Hbase等。各个数据库管理系统的选择取决于特定的业务需求和规模。

总结

数据仓库使企业获得更全面、准确的数据，这将有助于企业更好地了解业务、预测趋势并支持决策制定。它是针对处理和分析大量数据的最佳方案。 在实现它时，需要考虑正确的数据模型和数据转换过程，以及选择一个适合提供有关公司的最佳信息的DBMS。