数据仓库系统及特点

也称为生产系统，它是事件驱动、面向需求的，比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP在使用过程中积累了大量的数据。
关系数据库概念提出之后，联机事务处理一直是数据库应用的主流。

OLTP的特点是：
1）对相应时间要求非常高；
2）用户数量非常庞大，主要是操作人员；
3）数据库的各种操作基于索引进行，每次操作数据量很小。

是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分，它是数据驱动、面向分析的。OLAP系统是跨部门、面向主题的。

OLAP的特点：
1）基础数据来源于生产系统的操作数据；
2）对系统的相应时间合理；
3）用户数量相对较少，其用户主要是业务决策人员与管理人员。

1）该行业有较为成熟的联机事务处理系统，它为数据仓库提供业务分析的客观条件和数据来源（也就是说这个行业要有大量的数据）；

2）该行业面临市场竞争的压力，需要通过数据分析服务业务，它为数据仓库的建立提供外在的动力；

3）该行业为数据密集型行业，比如金融，供应链等。

所谓主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：客户、产品、财务、事件、服务使用、资源、客户服务、地域等；
所谓面向主题是指数据仓库内的信息是按照主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的；
分析和明确企业所涵盖的业务范围，并且对企业业务进行高度概括性的描述，把密切相关业务对象进行归类，它没有统一的标准，
主要根据设计这的经验。不同的行业有不同的主题域划分方式。（常用方法：谁在什么时间什么地点做了什么事）

指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，必须消除源数据中的不一致性，
因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

各个业务系统可能由不同的厂家独立承建，他们的数据模型设计、编码规则等都是不同的，这些数据加载到数据仓库之后，需要进行一个加工转换的过程。
BOSS系统中，拿地方的编码来说：451、452等，那么在数据仓库中，需要将各个业务系统中相同含义的数据通过规则映射为同一个编码。

指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的信息，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。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；
业务系统只记录当前的最新状态，数据仓库中可以反应一个用户的状态变化过程以及分析变化的原因。

指一旦某个数据进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多的是对信息进行查询操作，通常只需要进行定期的加载和刷新。

数据仓库中几乎很少对历史数据进行修改，比如6月2日用户单停，那么在天这个粒度上的数据就是本日的最终单停的这个状态；
而对于业务系统中，它总是最新的状态，所以业务系统中的数据总是不断变化的。

（若出现业务审核情况造成的数据有效性加载，或者业务在审核过后指标才会出现，这种情况通常需要和客户进行确认，指标
到底是计算在制单日还是审核日，我们应该尽量避免对进入数据仓库的数据进行UPDATE操作，同时在设计这种UPDATE操作
的时候，我们也要想好可能的回退方案，一旦数据出错要能够恢复到更新前的数据。）