數(shù)據(jù)倉庫（DW），是為企業(yè)所有級別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是單個數(shù)據(jù)存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創(chuàng)建。

一、數(shù)據(jù)倉庫的定義
數(shù)據(jù)倉庫（DW），是為企業(yè)所有級別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是單個數(shù)據(jù)存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創(chuàng)建。 為需要業(yè)務智能的企業(yè)，提供指導業(yè)務流程改進、監(jiān)視時間、成本、質量以及控制。它是一個面向主題的、集成的、非易失的、隨著時間變化的，用于支持管理人員決策的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)倉庫包含粒度化的企業(yè)數(shù)據(jù)，在不同的粒度級別上對數(shù)據(jù)進行聚合，這樣，數(shù)據(jù)倉庫中就存在最細節(jié)的原始數(shù)據(jù)、輕度聚合數(shù)據(jù)、高度聚合數(shù)據(jù)。
二、數(shù)據(jù)倉庫的特點
集成性：數(shù)據(jù)倉庫需要將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存到一起，但是這些數(shù)據(jù)以前的存儲方式不同，所以需要經(jīng)過抽取、清洗、轉換的過程。
主題性：數(shù)據(jù)倉庫是針對某個主題來進行組織，比如滴滴出行，司機行為分析就是一個主題，所以可以將多種不同的數(shù)據(jù)源進行整合。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要針對某個項目而言，數(shù)據(jù)相對分散和孤立。
時變性：會定期接收到新的數(shù)據(jù)，反應出最新的數(shù)據(jù)變化。
穩(wěn)定性：保存的數(shù)據(jù)是一系列歷史快照，不允許修改，只能分析。
三、數(shù)據(jù)倉庫的價值
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，面對爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)，如何將這些數(shù)據(jù)有序、有結構的分類和組織存儲是我們面臨的一個挑戰(zhàn)。而數(shù)據(jù)倉庫理論可以將數(shù)據(jù)有序的組織和存儲起來之后（即模型）。而優(yōu)秀的數(shù)據(jù)倉庫價值主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
成本：實現(xiàn)公共數(shù)據(jù)的共享，提升復用能力，降低大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的存儲和計算成本；
性能：良好的數(shù)據(jù)模型以及適當?shù)臄?shù)據(jù)冗余和維度退化以提升查詢分析速度，減少數(shù)據(jù)獲取的成本；
效率：良好的數(shù)據(jù)模型極大的改善用戶使用數(shù)據(jù)的體驗，提高使用數(shù)據(jù)的效率；
質量：實現(xiàn)應用與源數(shù)據(jù)的解耦，降低源數(shù)據(jù)變動對應用的影響，提升應用的健壯性，同時減少數(shù)據(jù)計算錯誤的可能性。
四、數(shù)據(jù)倉庫如何實現(xiàn)
數(shù)據(jù)倉庫分為4層：ODS層（原始數(shù)據(jù)層）、DWD層（明細數(shù)據(jù)層）、DWS層（服務數(shù)據(jù)層）、ADS層（數(shù)據(jù)應用層）。
ODS層（原始數(shù)據(jù)層）：存放原始數(shù)據(jù)，直接加載原始日志、數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)保存原貌不做處理；
DWD層（明細數(shù)據(jù)層）：結構與粒度原始表保持一致，對ODS層數(shù)據(jù)進行清洗（去除空值、臟數(shù)據(jù)、超過極限范圍的數(shù)據(jù)）；
DWS層 （服務數(shù)據(jù)層）：以DWD為基礎，進行輕度匯總；
ADS層 （數(shù)據(jù)應用層）：為各種統(tǒng)計報表提供數(shù)據(jù)。

五、主流數(shù)據(jù)倉庫平臺
數(shù)據(jù)倉庫平臺PetaBase-V作為Vertica基于億信分析產(chǎn)品的定制版，提供面向海量數(shù)據(jù)的秒級分析服務，采用無共享大規(guī)模并行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數(shù)據(jù)處理容量，基于列式數(shù)據(jù)庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數(shù)據(jù)查詢等性能問題，實時數(shù)據(jù)倉庫平臺主要面向結構化實時存儲的應用場景，適合保險，金融等電子化依賴程度高的行業(yè)。

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