
大数据在整个系统中处于何等地位
大数据时代,政府或者企业对于数据的驾驭,从最基本到最终能力的建立比以往任何时候都尤为重要。而数据的核心就是发现价值,而驾驭数据的核心是分析。随着数据资产成为企业的核心资产,数据分析(数据分析师)也正在成为企业建立核心竞争力的关键途径。
有业内人士表示:“在大数据时代,企业要想用数据制胜,就必须尽早建立数据资产管理策略。只有拥有战略性视野和专业技术,才能更好地获得商业洞察力,才能将数据资产转换成战略资产和竞争力。”而面对企业内部传统数据的快速增长,以及各种非结构化、多结构化大数据源的指数型增长,如何发挥数据资产的价值正在成为考验企业的重大挑战。
数据仓库在未来整个系统中处于何等地位
在这当中,技术并不是那么重要,最重要的是如何使用数据(数据分析师培训)。如果拥有数据仓库,但这个数据仓库不能满足数据实时分析的需求,那这个数据仓库的作用就很有限。未来的数据包括结构化和非结构化数据,但将要求数据仓库能够支持,而且能够提供实时数据分析,这将是未来的趋势。
数据仓库的四个特点:
面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
它集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新,数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。
反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据,而数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。
数据仓库并非一个静态的概念,它只是把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用(数据分析师认证),信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。因此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个工程,亦是一个过程。
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