本篇文章给大家谈谈实时数据仓库必备技术，以及实时数据仓库意味着源数据对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
数据仓库的关键技术是
问题管理：能够有效地跟踪和管理问题，使用适当的工具来记录、分配和解决问题。时间管理：合理安排时间，高效地完成任务，确保项目进度符合预期。
把这些分散的、不一致的、凌乱的信息资源加以利用，即更多地参与数据分析和决策支持，由此出现了一种用于数据分析处理和决策支持的数据存储和组织技术，即数据仓库技术。
数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要，基于数据库系统技术发展而来，并逐步独立的一系列新的应用技术。
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
分布式计算，非结构化数据库，分类、聚类等算法。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
数据仓库与数据挖掘技术—特点及元数据
1、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。
2、数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
3、数据仓库与数据挖掘的差别 (1)数据仓库是一种数据存储和数据组织技术，提供数据源。(2)数据挖掘是一种数据分析技术，可针对数据仓库中的数据进行分析。数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。
4、元数据（Meta Data）是关于数据的数据，当人们描述现实世界的现象时，就会产生抽象信息，这些抽象信息便可以看作是元数据，元数据主要用来描述数据的上下文信息。
5、作为商业智能BI软件的核心技术，OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行，充分发挥OLAP的联机分析的功能和特性。
6、但这项特性是数据挖掘无法被OLAP取代的。(3)数据挖掘与数据仓库的关系：尽管数据挖掘技术扎根于计算科学和数学，但两者的结合能给数据挖掘带来各种便利和功能。
数据仓库的数据追加常用的技术和方法
离线搜集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。
数据集成 数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
为了实现这些目标，数据仓库通常采用以下技术和方法：数据集成技术：采用数据仓库管理平台和ETL（抽取、转换和加载）工具，将分散的数据源中的数据整合到数据仓库中。
实时数据仓库必备技术的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于实时数据仓库意味着源数据、实时数据仓库必备技术的信息别忘了在本站进行查找喔。
