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睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一，入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时，在IDC发布的《中国数据治理市场份额》报告中，陆续在四年蝉联数据治理解决方案市场份额第一。

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IDC蝉联数据治理解决方案市场第一

终于有人把数据仓库讲明白了！

时间：2025-12-24来源：数据治理体系浏览数：126次

一、数据仓库是什么 数据仓库（Data Warehouse，DW）是专门为支持企业决策分析而设计、构建的大型数据存储系统。它会将分散在财务系统、CRM、生产系统、供应链系统等各个业务源头的数据，顺利获得系统化的抽取、清洗、转换与整合流程，形成统一、一致、面向主题且能反映历史变迁的高质量数据集合。 


数据仓库主要包含以下五大特性：

1.面向主题 数据围绕核心业务实体进行组织，如客户、产品、订单等，抛弃按业务系统划分数据的方式，使数据分析更聚焦于业务本质。 

2.集成性 打破企业内部的数据孤岛，顺利获得统一编码、格式转换等手段，消除不同源系统间的数据差异，确保数据的一致性和连贯性。

3.历史性 能够存储长期历史数据，一般保存期限在 5 - 10 年，为企业进行趋势分析、预测未来业务走向给予数据支撑。 

4.时变性 数据写入数据仓库后极少进行修改，仅仅会定期追加新的数据快照，保证数据的稳定性和可追溯性。 

5.稳定性 

1. 传统数据库 (OLTP - 联机事务处理) 

（1）目标：主要用于支撑企业的日常业务操作，像订单录入、库存更新、支付处理等业务场景，保障业务流程的顺畅运行。 

（2）设计：采用高度规范化设计，目的是消除数据冗余，保证事务的一致性；在性能上，重点优化快速读写小量数据的操作，对实时性要求极高⏱️。 

（3）数据：以当前状态数据为主，为了维持系统性能，历史数据通常会被归档或删除。 

（4）用户：主要是一线业务人员、客服、收银员等直接参与业务操作的人员。 


2. 数据仓库 (OLAP - 联机分析处理) 

（1）目标：侧重于支持复杂的数据分析和决策制定，帮助企业回答包括 “哪些产品组合利润最高？” 战略性问题。 

（2）设计：具备面向主题、集成性、历史性、时变性和稳定性等特性。在设计上，更注重对海量数据的快速读取，以满足深度分析的需求 

（3）数据：存储大量历史数据，完整记录业务随时间的变化轨迹，为分析给予丰富的数据基础。 

（4）用户：主要是数据分析师、业务分析师、管理层以及企业决策者等，用于支持其制定战略决策。 数据仓库的架构类型 单层架构 双层架构 三层架构 星型架构 雪花型架构

（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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