作为一个数据仓库工程师，你需要对数据仓库系统的组成部分以及传统数据仓库所面临的问题有一定了解。在此，我将会为刚入行的从业者分享一下相关知识，并推荐我常用的搜索式BI工具DataFocus及其在数据仓库方面的功能。
数据仓库系统的组成部分
一个典型的数据仓库系统通常由以下组成部分构成：
1. 数据源：包括各类的数据库、文件和应用程序等。
2. 数据抽取：将数据源中的数据取出到仓库中进行抽取操作。
3. 数据变换：包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤，以确保数据质量和一致性。
4. 数据加载：将处理后的数据装载到数据仓库中。
5. 数据存储：采用列式数据存储技术，提高查询效率和响应速度。
6. 数据访问：通过特定的表结构和访问方式，使用户能够轻松访问数据仓库，并进行灵活的数据探索和分析。
传统数据仓库面临的问题
虽然数据仓库系统可以帮助企业管理大量复杂的数据，但也存在许多挑战和问题，包括：
1. 数据质量问题：由于数据来自多个数据源，数据质量可能存在差异，需要进行清洗和修复。
2. 数据量大、更新频繁：企业生产的数据量不断增长，并经常更新，传统数据仓库难以快速适应这些变化。
3. 建模复杂：在数据抽象和处理方面，需要专业的建模技能，而不是普通的开发技能。
4. 可扩展性问题：无法轻易扩展或修改数据架构、数据存储和查询过程。
5. 高昂的成本：数据仓库需要大量时间、精力和资源来构建和维护。
DataFocus作为搜索式BI工具在数据仓库中的功能
DataFocus是一款基于搜索引擎思想的BI工具，用于数据探索和分析。它具备以下在数据仓库方面的功能：
1. 数据接入：支持多种主流数据库链接器，并且可以扩展更多，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
2. 数据存储：采用高效的列式数据存储技术，压缩存储。
3. 数据血缘：提供详细的数据血缘关系图，条分缕析，使得用户可以快速追踪数据源和数据变化历史。
4. 中间表：支持多种方式创建中间表，包括使用SQL语句创建数据视图，以支持更复杂的数据处理需求。
5. 数据表API：提供RESTful API接口，对外提供数据服务，使得用户可以轻松地利用数据仓库进行应用或系统开发。
6. 数据资产盘点：提供简洁明了的数据资产看板，数仓资产所见即所得，方便企业管理各类数据资产。
7. 权限管理：提供精确到字段的数据权限管理，以支持大型企业集团内复杂的数据权限需求。
8. 内存计算：支持弹性伸缩的内存计算能力，亿级数据秒级响应，保证数据探索和分析的速度和效率。
总体来说，DataFocus作为搜索式BI工具在数据仓库中具备不错的功能和优势，可以加速企业数据分析的效率。
