数据仓库是企业智能化决策的重要工具，它可以汇集自不同数据源而来的数据，并将这些数据转换为可用于分析和报告的统一格式。在这篇文章中，我会分享有关数据仓库的三层体系结构、数据仓库的特性以及如何建设数据仓库的内容。同时，我也会推荐一下我常用的搜索式BI工具DataFocus以及他在数据仓库方面的功能。
三层体系结构
数据仓库的体系结构通常被划分为三个层次，分别是基础架构层、逻辑集成层和数据访问层：
1. 基础架构层：包括硬件、数据库管理系统、操作系统等基础设备和软件。该层提供了存储、处理和维护数据的基本环境，例如磁盘实现数据存储，内存实现数据计算等。
2. 逻辑集成层：也称为数据举例层，是数据仓库最核心的部分。在这一层中，ETL工具进行数据抽取、转换和加载，转换结果被存储到数据仓库中。数据举例也负责元数据管理、数据血缘、数据质量管理等工作。
3. 数据访问层：也称为前端报表层或者业务展示层，提供给用户方便的查询和分析界面。其中包括BI报表、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）等。
数据仓库的特征
在了解数据仓库的三层体系结构后，接下来向新手介绍数据仓库的特点：
1. 面向主题：数据仓库是以企业需要的主题进行设计和组织，这些主题可能涉及将不同源自的取消进行整合、转换和分析。
2. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储就不能够被修改、删除。这种特点可以保证数据的完整性和一致性，同时减少了丢失数据的风险。
3. 时间序列集成：数据仓库中的数据的时间序列是连续的，能够支持高效的历史趋势分析，提升决策质量。
4. 数据抽象：数据仓库引入多级抽象并对原始数据进行分层。这样可以让用户更方便地使用数据，同时也有利于更好地管理和维护数据。
建设数据仓库
下一步，我将会与大家分享如何建立一个成功的数据仓库平台：
1. 确定需求：在开始建设数据仓库之前，需要先确定企业所需的决策信息。数据仓库应该是能够支持做出更客观、更全面的决策。
2. 实施规划：对数据和处理流程进行分析，制定一张详细的数据建设计划。这一计划应该包含具体步骤和可验证性目标。
3. 强调元数据管理：元数据管理在数据仓库平台中非常重要，需要确保数据流过来后，同时将各个数据源的元数据集成到数据仓库中，并通过数据血缘等技术手段保证数据质量。
4. 建设适合业务需求的数据架构：数据架构通常被分为星型架构、雪花架构、基于群组委员会架构等，需要根据业务特点选择框架。高效的数据架构可以有效提升数据搜索速度。
5. 采用高效的ETL工具：一个高效的ETL工具是成功建立数据仓库平台所必须的条件之一。该工具不仅要能够从多个源头中获取数据，还要能够保持数据格式的稳定。
DataFocus数仓
最后我想推荐我常用的搜索式BI工具DataFocus。它能轻松连接成千上万的数据源，通过柔性方法快速访问数据仓库，具有多种函数和算法，使用直观。数据仓库的功能在DataFocus中得到了充分的体现，能够进行数据接入、中间表处理、元数据管理和数据血缘管理、数据资产管理、API管理等常用数仓功能。
DataFocus支持各种主流数据库链接器，并且可以扩展更多类型的数据源。通过优化列式存储方式，DataFocus实现了高效率的海量数据秒级响应，还为用户提供了弹性伸缩的内存计算能力，以便亿级别的数据分析和处理。同时，DataFocus也具备自动管理权限、可拓展性以及其他一系列重要功能。总而言之，DataFocus能够让建立和管理数据仓库的过程变得简单易行！
