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2022-08-14   阅读量: 631

数据分析师

DB、DW、DM、ODS、OLAP、OLTP和BI的概念

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1、DB(DataBase):数据库,一般指的就是OLTP数据库,在线事物数据库,用来支持生产的。DB保留的是数据信息的最新状态,只有一个状态!

2、DW(Data Warehouse):数据仓库,保存的是数据在不同时间点的状态,对同一个数据信息,保留不同时间点的状态,便于我们做统计分析.

3、关于DM,目前网上有两种说法,一说数据集市(Data Mart);一说数据挖掘(Data Mining),百度百科给出的是数据挖掘的概念,这里将这两种说法都做了解释:

DM(Data Mart):数据集市,以某个业务应用为出发点而建立的局部DW,DW只关心自己需要的数据,不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用,每个应用有自己的DM。

DM(Data Mining):数据挖掘,又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

4、ODS(Operating Data Store):操作性数据仓库,最早的数据仓库模型。特点是数据模型采取了贴源设计,业务系统的数据结构是怎样的,ODS数据库的结构就是怎样的。所不同的是ODS数据库可以提供数据变化的历史,所以ODS数据库中每张表都会增加一个日期类型,表示数据的时间点,将每天数据的变化情况都存下来,这样有利于数据的分析。

5、OLTP(on-line transaction processing):联机事务处理,OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。

6、OLAP(On-Line Analytical Processing):联机分析处理,OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

7、BI(Business Intelligence):商业智能,领导,决策者,在获取了OLAP的统计信息,和DM得到的科学规律之后,对生产进行适当的调整,比如,命令超市人员将啤酒喝尿布放在一起销售,这就反作用于DB修改存货数据了——这就是整个BI的作用.



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