数据仓库的最终目的是什么（数据仓库的最终目的是为用户和业务部门提供决策支持）

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本文目录一览：

• 1、为什么要建立数据仓库
• 2、数据库技术的主要目的是什么？包括什么
• 3、数据仓库的最终目的是（）。
• 4、数据仓库的最终目的是辅助决策吗
• 5、数据仓库的目的是什么？
• 6、数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)

为什么要建立数据仓库

数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

数据仓库的特点是：

(1)数据仓库是面向主题的.

(2)数据仓库是集成的

(3)数据仓库具有时间相关性.

(4)数据仓库的数据是相对稳定的.

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数据库技术的主要目的是什么？包括什么

数据库技术的主要目的是研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。包括：信息，数据，数据处理，数据库，数据库管理系统以及数据库系统等。

数据库技术是信息系统的一个核心技术。是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论态野和实现方法，并利用这些理论来实慧咐现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。

数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括：信息，数据，数据处理，数据库，数据库管理系统以及数据库系统等。

地位：

数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和前闭纯存储的问题。

在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。数据库技术的根本目标是要解决数据的共享问题。

数据仓库的最终目的是（）。

数据宴桥仓库哗祥雀的最终目的是（）。

A.收集业务需求

B.建立数据仓库逻辑模型

C.开发数据仓库的应用分析

D.为用户和业务部门提供决乱早策支持

正确答案：为用户和业务部门提供决策支持

数据仓库的最终目的是辅助决策吗

数历州据仓库的最终目的是辅助决策，数据仓库的最终目肢拆蔽的是开发数据仓库的应用分析御此 ,收集业务需求,建立数据仓库 逻辑模型 ,为用户和业务部门提供决策支持。

数据仓库的目的是什么？

数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。

数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据冲虚中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

扩展资料：

数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，迹判山查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不姿中是效益。

之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)

区别：

1、目的不同：

数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测陵孝慎性的、分析性的信息，多用来预测。

2、阶段不同：

数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

3、处理方式不同：

数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。

联系：

1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。

2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。

扩展资料：

数据仓库与数据挖掘的发展历程：

关系数据库是20世纪70年代初提出来，经过数据库专家几十年的努力，理论和实践都取得了显著成果，标志着数据库技术的日益成熟。

但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析，不能很好地支持决策，因此在80年代，产生了数据仓库的思想，90年代，数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。

主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C / S结构和图形界面，一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放，用人力已经不能解决，那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。

数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关慎察，是一门综合性的技术学科。

参考资料：

百度百科-数据挖掘

百度百尺敬科-数据仓库

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