数据仓库的数据时效性，可以理解为数据从业务系统到达仓库之后可用于分析的时间。小编记得刚毕业那会子给政府做数据仓库，最重要的工作就是往数据库录数据，那时分析用的数据根本谈不上时效性，如果非要加一个期限的话，最起码是一周。。。

13 数据有结构化和非结构化两种 13 企业内容管理（ECM）--非结构化数据 14 数据集成、数据仓库和主数据管理 14 业务智能展现 16 LOTUS 17 IBM Lotus Notes and

场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月， TDWI（数据仓库学院） 发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI 会通

Web Services（AWS）团队发布了 亚马逊 Redshift 的有限预览版，这个基于云的数据仓库，在成本和功能上正准备对行业造成冲击。另外，AWS 还透漏了两种新型的大规模计算实例，以及一个叫做

1、通过SQL Server自带的数据采集器实现多服务器的性能采集 2、利用SQL Server数据采集数据仓库（DW）形成运维报表 3、通过灵活性的配置方式，实现不同服务器不同采集点的数据收集 <1>基础配置

1. Hive 2. hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点

(Business Intelligence ，简称： BI) ，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 国内 BI 系统提供奥为软件曾发表观点表示，把商业智能

这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：

储型的数据库，特别是像infobright那样的为数据仓库而设计的列存储数据库。 由于mongodb不支持事务操作，所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。 mongodb占用空间过大的原

高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。 2.传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。

高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。 l 传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。

高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。 2.传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。

Greenplum技术浅析 说起Greenplum这个产品，最早是SUN来推他们的数据仓库产品DWA时接触到的，对这个由PgSQL堆叠出来的数据库产品还不是很了解，当时的焦点还在DWA本身的硬件上，当然不可否认，DWA还是有一些特点的。

International Conference on Data Engineering）会议上介绍了数据仓库Hive。Hive存储海量数据在Hadoop系统中，提供了一套类数据库的数据存储和处理机制。它采

(Y_tao) Oracle10g安装图解 (Y_tao) 通用：用于混合工作负荷环境（OLTP和数据仓库）的数据库 事务处理：是一种适合OLTP（On-Line Transaction Process

indexes、Multi-column indexes、sequences、money data type (当前美国多家银行使用)、GEQO (GEnetic Query Optimizer 基因查询优化算法)、支持 JDBC、支持触发器、支持存储过程语言

构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个

的结果远大于实际数据体积，所以关键在于你对数据有切实的了解。 2） 数据的增长速度 你可能在数据仓库或者其它的数据源中存有数TB数据，然而在建立Hadoop集群前有一个必须考虑的因素就是数据的增长速度。

取数据，转换并 导入数据仓库以满足企业的需要。ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成， 最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联

《××项目OLAP系统设计说明书》 一、引言 1．编写目的 这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及其使用数据仓库技术实现的业务目标。 2．背景 这部分是项目背景描述。 3．参考资料 这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。