每個數據工程師都應該了解的數據倉庫的 4 大特徵

隨著組織發展成為更重要的機構和公司，它們不斷地在地域和社會上將自己與所處理的業務部門和客戶隔離開來。 讓我們以迪士尼為例。 它是一家美國公司，但在亞洲、歐洲和大洋洲也有重要的影響力和適當的業務。 有來自不同領域的數千個這樣的例子。

這些組織產生了大量的信息，這些信息以前是作為副產品保存的。 但隨著越來越多可用工具的興起，他們開始專注於以更簡單的形式更改和管理數據，以用於操作和科學目的。 為了處理和存儲這麼多數據，我們需要一個數據倉庫。

我們可以將數據倉庫定義為可從各種來源獲取的信息的保險庫。 前端應用程序被用作附件，以使這些龐大的數據變得有意義。 從零售商到銀行，每個組織都了解收集和利用數據的重要性。

以下是人們應該注意的重要數據倉庫特徵的列表：

1. 以學科為導向
2. 時變
3. 非易失性
4. 融合的

1. 面向主題

數據倉庫的設計方式不需要強調日常發生的事情。 數據倉庫的主要任務主要圍繞數據建模，然後針對可能影響公司日常工作以及製定長期計劃的不同決策過程進行分析。

它還負責以簡單但有效的方式呈現數據，以便針對任何特定主題，員工可以毫不費力地做出決定。

眾所周知，數據倉庫提供有關一般背景的數據，而不是組織正在進行的項目。 因此，據說它是面向主題的，因為它處理的是基於主題的主題，而不是當前發生的事情。 在這種情況下，一些主題示例可以是銷售、營銷、分銷等等。

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2. 時變

當我們繼續將數據倉庫與其他數據管理系統進行比較時，它以其提供的時間範圍的靈活性而脫穎而出。 每當在數據倉庫中收集任何數據時，它還會存儲相關時間，這有助於我們分析歷史數據趨勢，並可以有效地參考過去的事件或數據點。

在大多數情況下，數據倉庫將時間範圍的信息存儲在記錄鍵的結構中。 我們可以在幾乎每個記錄鍵中找到對時間範圍內某些信息的顯式或隱式提及。 與時間相關的數據點可以是時間、週、年等等。 此時間數據點的一個重要特徵是，一旦創建並與密鑰關聯，就無法更改或刪除它。

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3. 非揮發性

每當任何新數據點存儲在數據倉庫中時，以前的數據都不會被刪除或以任何方式受到影響。 數據倉庫的這一特性使其具有非易失性。

每個數據點都會以特定的時間間隔刷新，並以僅查看的形式呈現。 數據倉庫的非易失性行為使其能夠輕鬆訪問歷史數據並使其具有時間變化性。 這消除了對任何同步事務管理或失敗進程的任何協調的使用。

由於這種非易失性的性質，沒有像刪除、更新等通常包含在其他架構中的編輯操作。 簡而言之，在數據倉庫系統中，只有兩種類型的操作——

1. 數據訪問
2. 數據加載

4.綜合

在數據倉庫中，有多個數據源導致不同的數據庫集和類型。 但是數據倉庫確保為了測量數據，它保持一個恆定的測量單位。 最重要的是，數據倉庫還保留了通用術語和所有存儲數據的編碼。

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結論

我們相信本文中的信息有助於您理解數據倉庫的特徵。 如需更多信息，請聯繫 upGrad 的專家。

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