大数据和数据仓库

如何将大的数据工具与原有的数据 仓库工具整合在一起，应该不会破坏现有的数据仓库。数据 仓库，Da 数据关联整合的第一步是在数据 仓库和Da 数据平台之间，Big 数据和云计算数据 仓库和数据有什么区别和联系库有什么用？数据 library和数据-1/的本质区别如下:\x0d\x0a1，逻辑层次/概念层次:数据 library和-0。

什么是大数据 Big 数据有很多相关的技术和工具，为企业提供了很多选择。未来新的技术和工具还会不断出现，比如Hadoop发行版，下一代数据 仓库，等等。，这也是数据领域的创新热点。但什么是大数据很多人可能觉得数据大数量就是大数据，其实并不是所谓的大数据结合数据数 单。

如何保证我们的系统或者软件能够摆脱big 数据？你可能知道，TDWI(数据仓库Institute)对现有的大部分技术和工具进行了调查，并将其分为两个维度:现在和未来三年的企业接受度和增长率。这些技术和工具可以分为四类。从分析中得出结论，企业需要更加重视第一类中的技术和工具，这些技术和工具最有可能成为最佳的实施工具。很多人认为这代表了大数据技术的发展方向。

首先，我在努力理解你的问题。你应该问的是基于数据的决策和基于数据之前的少量业务的决策有什么区别？区别很大。之前的业务数据很少，很多都是结果数据，也就是我可以告诉你结果，但是不知道结果为什么好或者不好，因为你不知道过程大数据有一个优势，就是用户在整个过程中。然后解决问题。

使用分布式文件系统。根据查询到的相关公开资料，“大数据”时代不包括使用分布式文件系统、数据 仓库、relations 数据等。存储和管理技术包括利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析。

Da 数据数据仓库的性能优化主要集中在以下四个方面:在数据 仓库的构建过程中，我们不可避免的会进行数据任务，那么如何配置这些任务呢？如果任务调度配置出现问题，会导致瓶颈任务，或者不能及时提供业务所需的数据。这时候就需要先从调度方面考虑。有些任务的调度时间是否不合理？还是有些任务的优先级设置不合理？

3NF建模方法或者实体建模方法的应用会差一些，很多情况下性能会差一些，但是3NF会避免数据的冗余，扩展性会更好。维度建模会有一定的冗余度数据，冗余度会很高，但是对于上层用户来说，其可用性会好很多，查询性能也会好很多。虽然牺牲了一些扩展性，但还是在可以接受的范围内。之所以推荐在大型数据框架下进行维度建模，是因为建模产生的数据对于大型数据离线数据仓库来说冗余度不高，因为都属于SATA磁盘存储，所以存储成本很低。

数据 library与数据 仓库的本质区别如下:\x0d\x0a1，逻辑层面/概念层面:数据 library与。都是由某个数据库软件，基于某个数据模型组织管理的。但是数据库通常更注重业务事务处理(OLTP)，而数据 仓库更注重数据分析级(OLAP)，导致- \x0d\x0a2、数据库通常追求事务的速度、事务的完整性、/的一致性，并且主要遵循正常模式(1NF，2NF，3NF等。)上数据库模型，从而尽可能减少/的。

large 数据需要分析数据 仓库？在企业信息化建设过程中，为了提高企业的日常工作效率，提高企业的市场适应能力，大多数企业都会根据市场、客户和企业自身建立不同的业务系统来满足需求。而市场需求、设计理念、建设时间、平台选择等因素的不一致，往往导致系统独立、信息分散的特点，从而形成信息孤岛。为了解决上述问题，企业需要一种有效的技术来整合信息，通过整合不同的系统信息，为企业提供统一的决策分析平台，帮助企业解决实际的业务问题(如如何提高客户满意度和忠诚度，降低成本，提高利润，合理配置资源)

8、 数据 仓库和 数据库分别有什么用处?

数据 library:传统关系型数据library的主要应用主要是基本的、日常的事务处理，比如银行事务。数据仓库:数据仓库系统的主要应用是OLAP(联机分析处理)，支持复杂的分析操作，侧重于决策支持，提供直观易懂的查询结果。基本上每个家电公司都会经历从只要求业务数据库到要求数据-1/的阶段。电子商务非常容易起步早，进入门槛低。

large 数据工具不应该破坏现有的数据 仓库环境。虽然大量低成本甚至零成本的工具降低了进入门槛，但它们构成了Hadoop的生态系统，支撑了其存储和管理大量数据集的能力。很多原本处于商业智能和分析系统中心的企业数据 仓库受到冲击。但是企业在数据 仓库投入了大量的资金、资源和时间来建立和完善数据 仓库的查询、报表和分析功能。企业不希望这一切付之东流。

通常这种转型是以牺牲服务质量甚至业务中断为代价的。因此，大多数企业会选择一种集成的方式，使新旧系统技术协同工作，比如将基于Hadoop的客户分析应用与现有客户数据 仓库结合起来。来自数据 仓库/的客户可以放入Hadoop应用进行分析，分析结果返回给数据仓库，数据的关联集成第一步是在数据 仓库和数据平台之间建立关联。