数据集市和数据仓库的区别与联系，什么是数据集市,其具有什么功能-华宇考试网

本文主要针对数据集市和数据仓库的区别与联系，什么是数据集市,其具有什么功能和数据仓库数据集市区别等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对数据集市和数据仓库的区别与联系有一个初步认识，对于今年数据还未公布且时效性较强或政策频繁变动的内容，也可以通过阅览本文做一个参考了解，希望本篇文章能对你有所帮助。

数据集市和数据仓库的区别与联系？

1. 数据集市和数据仓库既有区别又有联系。2. 区别：数据集市是一个面向特定业务需求的数据存储和分析平台，它主要特别注意的是数据的应用和分析；而数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各自不同的数据的中心化数据存储系统，它主要特别注意的是数据的整合和存储。3. 联系：数据集市可以从数据仓库中获取数据，通过数据仓库提供的数据集成和存储功能，为数据集市提供数据支持；同时，数据集市的分析多得出的结论也可反馈给数据仓库，用于数据仓库的数据更新和优化。因为这个原因，数据集市和数据仓库在数据的流动和共享方面存在联系。除开这点数据集市和数据仓库都也是为了提供决策支持和业务分析而存在的，它们的目标都也是为了帮企业更好地利用数据进行决策和分析。

区别与联系请看下方具体内容：

数据仓库:是一个集成的面向主题的数据集合,设计的目标是支持DSS(决策支持系统)的功能,在数据仓库里,每个数据单元都和特定时间有关。数据仓库涵盖原子级别的数据和轻度汇总的数据。数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不一样时间)的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。不可以将数据仓库简单地理解成一套软件,数据仓库是重建企业数据流和信息流的过程, 在这个途中,构造企业的决策支持环境,以区别原来的业务系统所构建的操作型环境。数据仓库的价值并非你在仓库中所存储的数据量的多少,而重要在于从仓库中可以取得的信息和分析多得出的结论的质量。

数据集市:是一个小型的部门或工作组级别的数据仓库。有两种类型的数据集市-独立型和从属型。独立型数据集市直接从操作型环境获取数据。

数据集市概念在实质上工业届使用的很少，大多数情况下用数据仓库，有的时候，候会把他们等同。我大多数情况下是把数据集市看做是数据仓库的上层，例如紧跟一部分主题的数据，当做数据集市。

什么是数据集市？

也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，根据多维的方法进行存储，涵盖定义维度、需计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，还有易用方面。数据中心的用户期望数据是由他们熟悉的术语表现的。

什么是对数据进行洞察的过程？

步骤1：多个数据流 –信息来自各种来源和格式。用于分析的数据可能来自数据仓库，数据集市，数据湖，甚至物联网（IoT）传感器，在某些情况下，数据可以是来自生产系统（比如电子商务应用程序）的摘录，现目前机器学习项目标数据更多地来自各自不同的来源，涵盖非结构化来源，比如社交媒体。

步骤2：预处理 –一般被觉得是早期数据整理阶段的一些，此步骤涉及将原始数据重新格式化为更合适机器学习的形式。

步骤3：转换 –在项目标早期很重要，以清理和转换数据并故将他转换为对要处理的机器学习问题有意义的形式，给定某些企业数据的状态（脏，不完全一样，缺乏值等），此步骤可能会花费非常多时间和精力。

步骤4：分析 -有的时候，称为“探索性数据分析”这是当您使用统计方式和数据可视化来发现数据中有趣的特点和模式时，有的时候，简单的原始数据图可以揭示很重要的见解，这将有助于指示项目标方向或者至少提供重要的见解，这些见解在解释机器学习项目标结果时很有用。

步骤5：建模 -您应该选择合适要处理的问题的机器学习模型，在这里阶段您需对将要使用的机器学习类型做出承诺，您是要进行定量预测，定性分类还是只是为了让用聚类技术进行探索？“从原始数据到洞察力的7个步骤-具体的机器学习过程” ”信息图提供了具体的工作流程，它足以涵盖基本上全部数据科学项目。”

步骤6：验证 –重要的是评估针对任何给定的数据集哪种方式出现最好结果，在实践中选择最好方式可能是机器学习最具挑战性的部分之一，因为这个原因模型的性能评估针对项目标成功至关重要。您需测量其预测与实质上数据的匹配程度。

步骤7：以数据为依据的决策 –这最后一步是您进行“数据故事讲述”以传达项目标最后结果时，一般可以通过精心制作的可视化效果最好地理解机器学习项目标最后结果，这些可视化效果可以捕捉模型告诉您相关数据的实质。

技术元数据与业务元数据区别？

元数据大多数情况下可以划分为三类元数据：技术元数据、业务元数据和管理元数据。这三种元数据的详细描述请看下方具体内容：

1、技术元数据技术元数据是描述数据系统中技术领域有关概念、关系和规则的数据，主要涵盖对数据结构、数据处理方面的特点描述，覆盖数据源接口、数据仓库与数据集市存储、ETL、OLAP、数据封装和前端展现等都数据处理环节；

2、业务元数据业务元数据是描述数据系统中业务领域有关概念、关系和规则的数据，主要涵盖业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等信息；

3、管理元数据管理元数据是描述数据系统中管理领域有关概念、关系和规则的数据，主要涵盖人员角色、岗位职责和管理流程等信息。

数据仓库分类及开发模式？

数据仓库的开发策略主要有自顶向下、自底向上和这两种策略的联合使用。自顶向下策略在实质上应用中比较困难，因为数据仓库的功能是一种决策支持功能。这样的功能在企业战略的应用范围中经常是超级难确定的，因为数据仓库的应用机会时常超过企业现目前的实质上业务范围，而且，在开发前就确定目标，会在达到预定目标后就不可以再追求新的应用是数据仓库丧失更有战略意义的应用。因为该策略在开发前完全就能够给出数据仓库的达到范围，可以了解地向决策者和企业描述系统的收益情况和达到目标，因为这个原因是一种有效的数据仓库开发策略。该方式使耗费时长需开发人员具有丰富的自顶向下开发系统的经验，企业决策层和管理人员完全清楚数据仓库的预定目标还了解数据仓库可以在那些决策中发挥作用。自底向上策略大多数情况下从某个数据仓库原型启动，选择一部分特定的为企业管理人员所熟知的管理问题作为数据仓库开发的对象，在这里基础上进行数据仓库的开发。因为这个原因，该策略经常用于一个数据集市、一个经理系统或一个部门的数据仓库开发。该策略的优点在于企业可以以较小的投入，取得非常高的数据仓库应用收益。在开发途中，人员投入较少，也容易取得成效。假设某个项目标开发失败可能导致企业整个数据仓库系统开发的推后。该策略大多数情况下用于企业洗碗对数据仓库的技术进行评价，来最终确定该技术的应用方法、地址位置和时间，或期望了解达到和运行数据仓库所需的各自不同的费用，或在数据仓库的应用目标并非显而易见时，数据仓库对决策过程影响不是显而易见时使用。在自顶向下的开发策略中可以采取结构化或面向对象的方式，根据数据仓库的规划、需求确定、系统分析、系统设计、系统集成、系统测试和系统试运行的阶段完成数据仓库的开发。而在自底向上的开发中，则可以采取螺旋式的原型开发方式，使用户可以按照新的需求对试运行的系统进行更改。螺旋式的原型开发方式要求在较短时间内迅速的生成可以持续性增多功能的数据仓库系统，这样的开发方式主要合适于这样一部分场合：在企业的市场动向和需求没办法预测，市场的时候机是达到产品的重要组成部分，持续性地改进对与企业的市场调节是必需的；持久的竞争优势来自连续持续性地改进，系统地改进是根据用户在使用中的持续性发现。自顶向下和自底向上策略的联合使用具有两种策略的优点，既能迅速的完成数据仓库的开发与应用，还可建立具有长远价值的数据仓库方案。但是在实践中时常很难操作，一般需可以建立、应用和维护企业模型、数据模型和技术结构的、具有丰富经验的开发人员，可以熟练的从详细（如业务系统中的元数据）转移到抽象（只根据业务性质而不是根据达到系统技术的逻辑模型）；企业需拥有由最后用户和信息系统人员组成的有经验的开发小组，可以了解地指出数据仓库在企业战略决策支持中的应用。