构建企业数据仓库使用Oracle EDW发挥更大作用（oracle edw）

构建企业数据仓库 — 使用Oracle EDW发挥更大作用

随着企业规模不断扩大，数据量也越来越大，海量数据的处理和分析变得异常重要。这时候，企业数据仓库便应运而生。企业数据仓库是一种以主题为导向、集成数据为基础、面向分析需求的数据存储系统，它将分布在不同业务系统中的数据进行集成、清洗、加工，为企业提供决策支持。而Oracle EDW（Enterprise Data Warehouse）作为Oracle公司的重量级产品，更是一种广泛运用的数据仓库解决方案。

使用Oracle EDW搭建企业数据仓库需要一些前置条件，比如熟悉Oracle数据库管理、数据挖掘、数据中心搭建等。以下将介绍一些搭建Oracle EDW的步骤：

第一步：数据需求分析

在搭建数据仓库之前，需要明确要汇集哪些数据、以及哪些业务系统需要使用这些数据。同时，需要提出一些基础数据需求，如：客户、产品和销售等，以及一些不同业务部门相关变量。这些都是确定数据结构和建立数据模型的重要基础。

第二步：数据采集和清洗

采集和清洗是构建数据仓库的关键。数据可能来自多个系统，格式、类型、精度都不尽相同，需要进行清洗以使数据规范、准确、有用。Oracle EDW提供了ETL工具，可以自动化地从不同来源获取数据、完成数据清洗、转换和加载（ETL），确保被抽取的数据是准确、全面、一致且具备应用价值。

第三步：数据建模

建立数据模型是构建企业数据仓库的核心。数据模型是数据仓库的蓝图，是为了方便数据管理和快速查询而设计的。与传统的关系数据库模型不同，数据仓库采用了一种Dimensional Modeling技术，旨在简化查询和展现。Dimensional Modeling 把数据按照不同角度进行切片，形成星型和雪花型的结构，而不是传统的归一化模式。

第四步：元数据管理

元数据是关于数据的数据，是管理企业数据的基础。Oracle EDW提供了一套元数据管理工具，可以帮助企业管理元数据、记录完整的数据仓库信息，方便管理、查询和分析。它的主要作用是支持数据模型维护、数据资源管理、数据质量控制以及企业指标分析等内容。

第五步：数据分析

通过数据分析，极大地拓展了数据的应用场景。Oracle EDW提供了强大的分析功能，可以支持多维分析、数据挖掘、复合指标度量等功能。这些功能可以帮助企业分析数据和掌握业务，更快地作出决策和优化。

如何确保Oracle EDW的高可用性？关键在于数据库监控和管理。Oracle EDW需要对关键性能指标进行监控，如响应时间、吞吐量、空间利用率、取得总结等等，这样可以及时发现问题，增加机器资源，以确保Oracle EDW的高可用性。

在现代企业中，数据进入了一个完全不同的阶段。企业数据仓库是企业存储海量数据、提高数据应用价值、提升工作效率的重要工具。通过搭建Oracle EDW，企业可以更好地管理数据、分析数据、利用数据，助力企业决策和发展。