6、联邦数据仓库：集成方法与技术解析

联邦数据仓库：集成方法与技术解析

在当今的商业环境中，数据仓库（DWs）和联机分析处理（OLAP）系统在公共和私人组织中被广泛应用，以支持更好的战略业务决策。随着企业规模的扩大和业务合作的增加，数据集成变得越来越重要。本文将深入探讨联邦数据仓库（FDW）的相关概念、架构、冲突分类以及集成方法，并介绍用于分布式 OLAP 查询的 SQL - MDi 语言。

1. 数据仓库与数据集市概述

数据仓库是一种复杂且高度专业化的数据库系统，主要用于分析性工作负载（战略决策制定），而非事务性数据处理。它收集和整合来自不同数据源的所有有助于决策的主题领域的数据，就像企业的“记忆库”，存储着细粒度的历史业务数据，典型的数据仓库可以容纳数 TB 的数据。

数据集市（DMs）是建立在数据仓库之上的特定存储库，旨在为特定用户群体（如销售部门的经理）提供部分数据子集。有时，为了减少存储需求，数据集市的数据细节级别可能比底层数据仓库的数据更粗。数据仓库和数据集市通常遵循多维数据模型，将感兴趣的项目（“度量”）组织成数据立方体，即在具有多个轴（“维度”）的分析空间中，这些维度代表不同的业务视角。

2. 数据仓库集成的挑战与需求

传统上，数据仓库被设计为独立系统，由组织的集中式 IT 部门运营。然而，如今中型到大型组织通常通过战略合作、合并和收购等方式整合业务活动。跨自主组织的数据集成是任何业务合作的必要前提。

随着处理能力和网络容量的提升，独立数据仓库的数据集成变得越来越重要。成功的数据仓库集成可以让合作组织共享“企业记忆”，为决策者提供更多的信息和机会。但如果没有合适的方法和工具支持，数据仓库/数据集市的集成将是一项繁琐且容易出错的任务。 </