什么是不同类型的数据仓库工具？(the different types of data warehousing tools?)
标准软件包中包含的数据仓库工具可分为四个主要类别：数据提取、表管理、查询管理和数据完整性。数据仓库是大型事务数据集的存储库，根据组织的规程和重点，这些数据集可能会有很大的差异。例如，许多科学研究项目收集大量数据进行分析和审查。数据仓库可能是管理和存储此信息的最佳技术。
需要注意的是，所有使用数据仓库工具的员工都需要特定的技能。这类技术需要接受统计学、高等数学、处理逻辑、关系数据库和高级计算机技能方面的培训。这个领域的许多人都是从统计学或计算机科学开始他们的职业生涯的。用于创建和管理数据流的概念非常复杂，需要花费大量时间和精力来掌握。
数据仓库需要一种向其中添加数据的方法，提取、转换和加载（ETL）工具通常用于此目的。该工具本身是一个软件程序，用于根据用户的标准正确识别来自另一个计算机系统的适当信息。为了保持一致性或与仓库数据库结构相匹配，可能需要对这些数据进行规范化或修改。加载数据是至关重要的，因为必须维护与其他数据库的所有关系和连接，以确保数据库的完整性，以便可以与其他工具一起使用。
每个数据仓库都包含大量的数据库表，这些表以逻辑、系统的方式组织起来，以便彼此协作。这些表的维护对于数据仓库的持续运行和准确性至关重要。使用关系数据库的概念，必须定期对其进行维护和验证，因为任何故障或故障都会导致报告不准确。
查询只是一个编程问题或报告请求，围绕着数据仓库查询的创建有一个完整的业务流程。这个过程需要对业务需求以及数据仓库中的数据结构有深入的了解和理解。商业智能专家是经过培训的专业人员，他们具备创建和管理多个定制查询所需的技能和培训。
数据完整性功能是大多数仓库工具的标准功能。这些模块的使用通常非常复杂，有多种可用的选项和功能，但它们对于创建和维护一个功能正常、有用的数据仓库来说是绝对必要的。数据完整性工具检查数据内的一致性、数据库之间的准确连接以及干净的编程逻辑。数据完整性差将导致数据仓库提供不准确的报告，从而导致糟糕的业务决策。
- 发表于 2021-12-08 19:32
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