整個安全數據倉庫系統包含以下四個體系結構:
數據源:這是數據倉庫系統的基礎,是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放于RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等。
數據的存儲與管理:這是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫,同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心,則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據,進行抽取、清理,并有效集成,按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫(通常稱為數據集市)。
OLAP服務器:對分析需要的數據進行有效集成,按多維模型予以組織,以便進行多角度、多層次的分析,并發現趨勢。其具體實現可以分為:ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中;HOLAP基本數據存放于RDBMS之中,聚合數據存放于多維數據庫中。
前端工具:主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中,數據分析工具主要針對OLAP服務器,報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
回答所涉及的環境:聯想天逸510S、Windows 10。
整個安全數據倉庫系統包含以下四個體系結構:
數據源:這是數據倉庫系統的基礎,是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放于RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等。
數據的存儲與管理:這是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫,同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心,則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據,進行抽取、清理,并有效集成,按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫(通常稱為數據集市)。
OLAP服務器:對分析需要的數據進行有效集成,按多維模型予以組織,以便進行多角度、多層次的分析,并發現趨勢。其具體實現可以分為:ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中;HOLAP基本數據存放于RDBMS之中,聚合數據存放于多維數據庫中。
前端工具:主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中,數據分析工具主要針對OLAP服務器,報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
回答所涉及的環境:聯想天逸510S、Windows 10。