DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系ZT

在此大概用口水话简单叙述一下他们几个概念&＃xff1a;

&＃xff08;1&＃xff09;DB/Database/数据库——这里一般指的就是OLTP数据库&＃xff0c;在线事物数据库&＃xff0c;用来支持生产的&＃xff0c;比如超市的买卖系统。DB保留的是数据信息的最新状态&＃xff0c;只有一个状态&＃xff01;比如&＃xff0c;每天早上起床洗脸照镜子&＃xff0c;看到的就是当时的状态&＃xff0c;至于之前的每天的状态&＃xff0c;不会出现的你的眼前&＃xff0c;这个眼前就是db。

&＃xff08;2&＃xff09;DW/Data Warehouse/数据仓库——这里保存的是DB中的不同时间点的状态&＃xff0c;比如&＃xff0c;每天早上洗完照镜子时&＃xff0c;都拍一张照片&＃xff0c;天天这样&＃xff0c;这些照片放入到一个相册中&＃xff0c;之后就可以查看每一天的状态了&＃xff0c;这个相册就是数据仓库&＃xff0c;他保存的是数据在不同时间点的状态&＃xff0c;对同一个数据信息&＃xff0c;保留不同时间点的状态&＃xff0c;就便于我们做统计分析了。

&＃xff08;3&＃xff09;ETL/Extraction-Transformation-Loading——用于完成DB到DW的数据转存&＃xff0c;它将DB中的某一个时间点的状态&＃xff0c;“抽取”出来&＃xff0c;根据DW的存储模型要求&＃xff0c;“转换”一下数据格式&＃xff0c;然后再“加载”到DW的一个过程&＃xff0c;这里需要强调的是&＃xff0c;DB的模型是ER模型&＃xff0c;遵从范式化设计原则&＃xff0c;而DW的数据模型是雪花型结构或者星型结构&＃xff0c;用的是面向主题&＃xff0c;面向问题的设计思路&＃xff0c;所以DB和DW的模型结构不同&＃xff0c;需要进行转换。 

&＃xff08;4&＃xff09;OLAP——在线分析系统&＃xff0c;简单说就是报表系统&＃xff0c;销售报表&＃xff0c;统计报表&＃xff0c;等等&＃xff0c;这个大家都熟悉&＃xff0c;当然&＃xff0c;OLAP的统计要更复杂更丰富一些&＃xff0c;比如切面&＃xff0c;钻取等等。 

&＃xff08;5&＃xff09;DM/Data Mining/数据挖掘——这个挖掘&＃xff0c;不是简单的统计了&＃xff0c;他是根据概率论的或者其他的统计学原理&＃xff0c;将DW中的大数据量进行分析&＃xff0c;找出我们不能直观发现的规律&＃xff0c;比如&＃xff0c;如果我们每天早上照相&＃xff0c;量身材的时候&＃xff0c;还记录下头一天吃的东西&＃xff0c;黄瓜&＃xff0c;猪腿&＃xff0c;烤鸭&＃xff0c;以及心情&＃xff0c;如果记录上10年&＃xff0c;形成了3650天的相貌和饮食心情的数据&＃xff0c;我们每个人都记录&＃xff0c;有20万人记录了&＃xff0c;那么&＃xff0c;我们也许通过这些记录&＃xff0c;可以分析出&＃xff0c;身材相貌和饮食的客观规律&＃xff1b;再说一个典型的实例&＃xff0c;就是英国的超市&＃xff0c;在积累了大量数据之后&＃xff0c;对数据分析挖掘之后&＃xff0c;得到了一个规律&＃xff1a;将小孩的尿布和啤酒放在一起&＃xff0c;销量会更好——业务专家在得到该结论之后&＃xff0c;仔细分析&＃xff0c;知道了原因&＃xff0c;因为英国男人喜欢看足球的多&＃xff0c;老婆把小孩介绍男人看管&＃xff0c;小孩尿尿需要尿布&＃xff0c;而男人看足球喜欢喝酒&＃xff0c;所以两样商品有密切的关系&＃xff0c;放在一起销售会更好&＃xff01;

&＃xff08;6&＃xff09;BI/Business Intelligence/商业智能——领导&＃xff0c;决策者&＃xff0c;在获取了OLAP的统计信息&＃xff0c;和DM得到的科学规律之后&＃xff0c;对生产进行适当的调整&＃xff0c;比如&＃xff0c;命令超市人员将啤酒喝尿布放在一起销售&＃xff0c;这就反作用于DB修改存货数据了——这就是整个BI的作用&＃xff01;

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看完了才发现&＃xff0c;我连DW都没搞过。不过还好&＃xff0c;专业的事情交给专业的公司去做&＃xff0c;比如拿着Wyn Enterprise&＃xff0c;连ETL是个啥都不太懂的我们也可以愉快的做BI&＃xff0c;还是基于浏览器使用的自助式BI哦。

“赋能开发者”&＃xff0c;葡萄城还真不是闹着玩的。