2、数据仓库、商业智能与维度建模入门

数据仓库、商业智能与维度建模入门

1. 数据捕获与数据分析的不同世界

任何组织最重要的资产之一就是其信息，这些信息主要用于两个目的：运营记录保存和分析决策。简单来说，运营系统是数据的输入地，而数据仓库与商业智能（DW/BI）系统则是数据的输出地。

1.1 运营系统

运营系统的用户推动着组织的运转，他们负责接收订单、注册新客户、监控运营活动状态以及记录投诉等。运营系统经过优化，可快速处理交易，通常一次只处理一条交易记录，反复执行相同的运营任务，以实现组织的业务流程。由于关注执行，运营系统一般不保留历史数据，而是更新数据以反映当前的最新状态。

1.2 DW/BI 系统

DW/BI 系统的用户则关注组织的运转以评估绩效。他们统计新订单数量并与上周进行比较，探究新客户注册的原因以及客户投诉的内容，还会担忧运营流程是否正常运行。尽管他们需要详细数据来支持不断变化的问题，但几乎不会一次处理一条交易记录。这些系统针对高性能查询进行了优化，因为用户的问题通常需要搜索和压缩成百上千甚至数十万条交易记录以得出答案。此外，DW/BI 系统的用户通常要求保留历史背景，以便准确评估组织随时间的绩效变化。

然而，市场上存在一些所谓的 DW/BI 系统，它们只是将运营系统记录复制到单独的硬件平台上。虽然这些环境可能出于性能考虑将运营和分析环境隔离开来，但并未解决两种系统之间的其他固有差异。商业用户对这些伪数据仓库的可用性和性能并不满意，因为它们没有认识到用户的需求与运营系统用户有很大不同。

2. 数据仓库与商业智能的目标

在深入了解维度建模的细节之前，有必要明确数据仓库与商业智能的基本目标。这些目标