DB,ETL,DW,OLAP,DM,BI关系的结构图

2019-03-19 05:49  来自: 互联网

DB,ETL,DW,OLAP,DM,BI关系的结构图
以下是关于他们在唾液方面的概念的一些话:
(1)数据库/数据库/数据库通常是指OLTP数据库,即在线交易数据库,用于支持超市交易系统的生产等。
DB保存数据信息的最后状态。只有一个州。
例如,每天早上醒来,洗脸,看镜子。这是当下的状态。前一天的状况不会出现在你面前。这是db。
(2)DW / DataWarehouse / Data Warehouse这是数据库中各个点的情况。例如,每天早上洗镜子时拍照。每天,这些照片都被组织成一张专辑,然后您可以查看每日情况。这张专辑是一个数据仓库。在不同时间保存数据的状态。相同的数据信息对于统计分析是有用的,因为保留了不同的时间点。
(3)ETL / Extract-Transform-Load用于完成从DB到DW的数据传输。需要强调的是,DB模型是以下ER模型,以便从DB中的特定点提取状态,根据DW存储模型的要求转换数据格式并将其加载到DW过程中有。范式设计原则,DW数据模型是雪花或星形结构,采用面向问题和面向问题的设计。由于DW具有不同的模型结构,因此需要进行转换。
(4)OLAP在线分析系统,只需报告,销售报告,统计报告等系统。这是众所周知的。当然,OLAP统计数据必须更加复杂和丰富。小平面,拟像等
(5)DM / DataMining / Data Mining这种挖掘不是一个简单的统计。根据概率论或其他统计原理分析DW中的大量数据,并发现直观无法找到的规则。例如,如果您每天早上拍照来测量身体,请记录下来。我们吃的第一天,黄瓜,猪腿,烤鸭和心情。经过10年的记录,已形成3650天的外观数据和营养状况,所有记录都有20万条记录,使用这些记录分析身体的外观和饮食的客观规律我可以。在积累了大量数据后,在英国超市分析数据分析后,我得到了规则:将孩子的面包和啤酒放在一起以提高销量。在得出结论后,业务专业人员会仔细分析并知道原因。这是因为英国男人喜欢介绍足球,妻子,儿童或男人。孩子需要pa吗?小便和看足球的人都喜欢喝酒,所以与这两种商品有着密切的关系,最好把它放在一起!
(6)BI,商业智能/商业智能领导者,在获得DM获得的OLAP统计信息和科学方法后,指导超市人员如下并对生产进行适当调整。把啤酒出售这与更改库存数据库相反。这是所有BI的功能。
经过近20年的信息技术发展,许多行业积累了大量有价值的数据。大数据的真实时代已经到来,DB-ETL-DW-OLAP-DM-BI的重要性逐渐体现,了解这个大数据时代的价值,抓住机遇,共创美好未来你可以!