Data warehouse (original) (raw)
Datový sklad (anglicky Data Warehouse, případně DWH) je zvláštní typ relační databáze, která umožňuje řešit úlohy zaměřené převážně na analytické dotazování nad rozsáhlými soubory dat.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Datový sklad (anglicky Data Warehouse, případně DWH) je zvláštní typ relační databáze, která umožňuje řešit úlohy zaměřené převážně na analytické dotazování nad rozsáhlými soubory dat. (cs) Un magatzem de dades (de l'anglès data warehouse) és una base de dades amb la informació històrica d'una organització dissenyada i estructurada per a realitzar-hi consultes eficientment. Les dades d'aquests magatzems provenen dels sistemes d'informació transaccionals de les organitzacions (per exemple d'un ERP). El magatzem realitza una funció d'integració de dades, ja que periòdicament es poden realitzar processos de càrrega (i refresc) d'informació des dels sistemes transaccionals fins al magatzem de dades. En aquests processos es pot realitzar una transformació o neteja de les dades i conceptualment es realitza una integració de dades de diverses fonts. Les operacions realitzades sobre un magatzem de dades i els programes que les realitzen poden ser de diversos tipus. Les eines anomenades OLAP (online analytical processing) consisteixen a fer consultes, anàlisis, estadístiques i realitzar informes, d'una manera gràfica, multidimensional i amb operadors específics, facilitant, per tant, les consultes complexes (especialment les agregades) respecte a les eines d'informes tradicionals (generalment basades en SQL). Un altre tipus d'eines que solen anar associades al magatzem de dades són les eines de mineria de dades. Els magatzems de dades allotgen grans quantitats de dades que poden ser agrupades en unitats conceptuals anomenades datamarts. (ca) مستودع البيانات ( Data-Warehouse )هو نوع من قواعد البيانات التي تحوي كماً هائلاً من البيانات الموجهة للمساعدة في إتخاد القرارات داخل المؤسسة. يتميز هذا النوع من قواعد البيانات بتطابق بنيته الداخلية مع ما يحتاجه المستخدم من مؤشرات ومحاور التحليل في ما يعرف بالنموذج النجمي (star schema)، ومن تطبيقاته: نظم دعم القرارات والتنقيب في البيانات. تحتوي مستودعات البيانات عادة بيانات تاريخية تم اشتقاقها واستخراجها من البيانات الموجودة في قواعد البيانات العادية المستخدمة في التطبيقات والتي تحدث عليها الكثير من عمليات الإدخال والتحديث، كما ويمكن أن تحتوي مستودعات البيانات على بيانات من مصادر أخرى كالملفات النصية والوثائق الأخرى. وتتسم مستودعات البيانات بالسمات التالية: 1. * البيانات موجهة حسب الموضوع Subject Oriented 2. * متكاملة Integrated 3. * مستقرة Nonvolatile 4. * تابعة للوقت (متغيرة حسب الوقت) 1. * طبقات مستودع البيانات : 1- طبقة قواعد البيانات الخارجية والتشغيلية2-طبقة الوصول للمعلومات3-طبقة الوصول للبيانات4-طبقة وصف البيانات5-طبقة إدارة العمليات6-طبقة تطبيقات الرسائل7-طبقة مستودع البيانات الملموسه(المادية أو الفيزيائية)8-طبقة تمثيل البيانات تقنيات مستودع البيانات: 1-مستودع البيانات الافتراضي -هو يتيح للمستخدم الوصول إلى البيانات لاستخدام بعض الأدوات عن طريق طبقة الوصول إلى البيانات 2-مستودع البيانات المركزية-يحتوي على مصادر بيانات من مصادر وظيفيه معينه 3-مستودع البيانات الموزعه-توزيع قواعد البيانات الفيزيائية (ar) Ein Data Warehouse (kurz DWH oder DW; wörtlich „Datenlager“, im Deutschen dominiert die englische Schreibweise, die Schreibweise Datawarehouse wird jedoch auch verwendet) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Der Begriff stammt aus dem Informationsmanagement in der Wirtschaftsinformatik. Vollständige Daten zum Beispiel eines Unternehmens oder eines größeren Projekts, die in der Regel als Rohdaten vorliegen und nicht bereits nach bestimmten Vorgaben verarbeitet oder ausgewählt wurden, werden hingegen in Data Lakes vorgehalten. (de) Στην επιστήμη των υπολογιστών, μια αποθήκη δεδομένων (DW) είναι μια βάση δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αναφορά και ανάλυση. Τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στην αποθήκη φορτώνονται από το λειτουργικό σύστημα. Τα δεδομένα μπορεί να περάσουν μέσα από ένα λειτουργικό χώρο αποθήκευσης δεδομένων για τις πρόσθετες εργασίες πριν χρησιμοποιηθούν στις αποθήκες δεδομένων για την υποβολή εκθέσεων. Μία αποθήκη δεδομένων διατηρεί τις λειτουργίες της σε τρία στρώματα: σταδιοποίηση, την ένταξη και την πρόσβαση. Η σταδιοποίηση χρησιμοποιείται για την αποθήκευση πρώτων δεδομένων με σκοπό τη χρήση τους από προγραμματιστές. Η ένταξη δεδομένων χρησιμοποιείται για την ενσωμάτωση δεδομένων ώστε να έχουν ένα επίπεδο αφαίρεσης από τους χρήστες. Το στρώμα πρόσβασης είναι για να εξάγουν τα επιθυμητά δεδομένα για τους χρήστες. Οι αποθήκες δεδομένων μπορούν να υποδιαιρεθούν σε εξειδικευμένα υποσύνολα δεδομένων, τα λεγόμενα data marts. Τα data marts εφοδιάζουν επιμέρους υποσύνολα δεδομένων από μια αποθήκη. Ο ορισμός της αποθήκης δεδομένων εστιάζει στην αποθήκευση δεδομένων. Η κύρια πηγή των δεδομένων ξεδιαλύνεται, μεταμορφώνεται, κατηγοριοποιείται και διατίθεται για χρήση από τους διαχειριστές και άλλους επαγγελματίες για την εξόρυξη δεδομένων, διαδικτυακής αναλυτικής επεξεργασίας, έρευνα αγοράς και υποστήριξης αποφάσεων. Ωστόσο, τα μέσα για την ανάκτηση και την ανάλυση δεδομένων, την εξαγωγή, μετατροπή και φόρτωση των δεδομένων, καθώς και η διαχείριση του λεξικού δεδομένων θεωρούνται επίσης ουσιώδεις συνιστώσες ενός συστήματος αποθήκευσης δεδομένων. Πολλές αναφορές για την αποθήκευση δεδομένων χρησιμοποιούν αυτό το ευρύτερο πλαίσιο. Έτσι, ένας γενικός ορισμός για την αποθήκευση δεδομένων περιλαμβάνει εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας, εργαλεία για την εξαγωγή, μετατροπή και φόρτωση δεδομένων στο χώρο αποθήκευσης, καθώς και τα εργαλεία για τη διαχείριση και ανάκτηση των μεταδεδομένων. (el) In computing, a data warehouse (DW or DWH), also known as an enterprise data warehouse (EDW), is a system used for reporting and data analysis and is considered a core component of business intelligence. DWs are central repositories of integrated data from one or more disparate sources. They store current and historical data in one single place that are used for creating analytical reports for workers throughout the enterprise. The data stored in the warehouse is uploaded from the operational systems (such as marketing or sales). The data may pass through an operational data store and may require data cleansing for additional operations to ensure data quality before it is used in the DW for reporting. Extract, transform, load (ETL) and extract, load, transform (ELT) are the two main approaches used to build a data warehouse system. (en) En el contexto de la informática, un almacén de datos o repositorio de datos (del inglés data warehouse) es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se usa para realizar informes (reports) y análisis de datos y se considera un componente fundamental de la inteligencia empresarial. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sea necesario. (es) Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. (fr) Gudang data (Bahasa Inggris: data warehouse) adalah suatu sistem komputer untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis suatu organisasi seperti data penjualan, gaji, dan informasi lain dari operasi harian. Pada umumnya suatu organisasi menyalin informasi dari sistem operasionalnya (seperti penjualan dan SDM) ke gudang data menurut jadwal teratur, misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu, manajemen dapat melakukan kueri kompleks dan analisis (contohnya penambangan data, data mining) terhadap informasi tersebut tanpa membebani sistem yang operasional (in) データウェアハウスとは、直訳すれば「データの倉庫」である。利用者により定義範囲は異なるが、一般に時系列に整理された大量の統合業務データ、もしくはその管理システムを指す。 (ja) In informatica, all'interno dei sistemi informativi, nella pratica della business intelligence per data warehouse (dall'inglese letteralmente magazzino dati, abbreviato DW) si intende in generale una collezione o aggregazione di dati strutturati, provenienti da fonti interne operazionali (DBMS) ed esterne al sistema informativo aziendale, utili ad analisi e rapporti informativi, prima adattati tramite strumenti appositi di trasformazione dei dati di tipo ETL, e poi analizzati tramite strumenti di analisi di tipo OLAP (query multidimensionali) o data mining, tipicamente ad uso strategico aziendale nei processi decisionali di impresa. Può essere visto come una grande banca dati in sola lettura (schema on read), utile quindi ad analisi storiche, ovvero senza le usuali operazioni di CRUD tipiche delle banche dati relazionali operazionali (schema on write). Nell'ambito dell'analisi multidimensionale OLAP il sottoinsieme del DW è detto invece data mart. (it) Een datawarehouse (vaak afgekort tot DWH) is een gegevensverzameling die in een dusdanige vorm is gebracht dat terugkerende en ad-hocvragen in relatief korte tijd beantwoord kunnen worden zonder dat de bronsystemen zelf daardoor overmatig belast worden. Hierin onderscheidt een datawarehouse zich van een standaard database. De betreffende gegevens zijn afkomstig van en worden op geautomatiseerde wijze onttrokken aan de bronsystemen. Gegevens kunnen in een datawarehouse niet worden ingevoerd of aangepast door gebruikers zelf. Als aanpassing van gegevens nodig is dan dient dit òf in de bronsystemen òf in het ETL proces (door aanpassing van de daarin vastgelegde regels) plaats te vinden. Een datawarehouse kent de volgende kenmerken: * thematisch ingericht * geïntegreerd * geordend in de tijd * bevroren (nl) 데이터 웨어하우스(data warehouse)란 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여 기간시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환해서 관리하는 데이터베이스를 말한다. 줄여서 DW로도 불린다. (ko) Armazém de dados, ou ainda depósito de dados, é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e a previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, ou seja, eles não mudam, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados. A ferramenta mais popular para exploração de um data warehouse é a Online Analytical Processing OLAP ou Processo Analítico em Tempo Real, mas muitas outras podem ser usadas. Os data warehouse surgiram como conceito acadêmico na década de 80. Com o amadurecimento dos sistemas de informação empresariais, as necessidades de análise dos dados cresceram paralelamente. Os sistemas OLTP não conseguiam cumprir a tarefa de análise com a simples geração de relatórios. Nesse contexto, a implementação do data warehouse passou a se tornar realidade nas grandes corporações. O mercado de ferramentas de data warehouse, que faz parte do mercado de Business Intelligence, cresceu então, e ferramentas melhores e mais sofisticadas foram desenvolvidas para apoiar a estrutura do data warehouse e sua utilização. Atualmente, por sua capacidade de sumarizar e analisar grandes volumes de dados,o data warehouse é o núcleo dos sistemas de informações gerenciais e apoio à decisão das principais soluções de business intelligence do mercado. Data Warehouse, pode ser definido como um Banco de Dados especializado, o qual gerencia o fluxo de informações a partir dos bancos de dados corporativos e fontes de dados externas à empresa. Ele é construído para que os dados possam ser armazenados e acessados de forma que não seja limitados por tabelas e linhas, sua função é tornar as informações acessíveis para o seu entendimento, gerenciamento e uso. (pt) Hurtownia danych (ang. data warehouse) – rodzaj bazy danych, która jest zorganizowana i zoptymalizowana pod kątem pewnego wycinka rzeczywistości. (pl) Ett data warehouse, även kallat informationslager eller datalager, är en sammanställning av information från flera källor, utförd på ett sådant sätt att det underlättar en avancerad analys av informationen. Sammanställningen har dessutom en sådan struktur, och är försedd med sådana hjälpmedel, att analysen kan utföras utan mera djupgående IT-kunskaper. Tekniker för sökbara datalager är en del av det vidare begreppet big data, som också innefattar datautvinning, det vill säga statistisk dataanalys. (sv) Сховище даних (англ. data warehouse) — предметно орієнтований, інтегрований, незмінний набір даних, що підтримує хронологію і здатний бути комплексним джерелом достовірної інформації для оперативного аналізу та прийняття рішень. В основі концепції сховища даних (СД) лежить розподіл інформації, що використовують в системах оперативної обробки даних (OLTP) і в системах підтримки прийняття рішень (СППР). Такий розподіл дозволяє оптимізувати як структури даних оперативного зберігання для виконання операцій введення, модифікації, знищення та пошуку, так і структури даних, що використовуються для аналізу. В СППР ці два типи даних називаються відповідно оперативними джерелами даних (ОДД) та сховищем даних. Перші статті, присвячені сховищам даних з'явилися в 1988 році, їх авторами були Девлін та Мерфі. В 1992 році Уільман Г. Інмон детально описав дану концепцію в своїй монографії «Побудова сховищ даних». (uk) Храни́лище да́нных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения. Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы при построении отчётов и OLAP-анализе не использовались ресурсы транзакционной системы и не нарушалась её стабильность. Есть два варианта обновления данных в хранилище: * полное обновление данных в хранилище. Сначала старые данные удаляются, потом происходит загрузка новых данных. Процесс происходит с определённой периодичностью, при этом актуальность данных может несколько отставать от OLTP-системы; * инкрементальное обновление — обновляются только те данные, которые изменились в OLTP-системе. (ru) 在计算机领域，数据仓库（英語：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。 数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，用于为整个企业的员工创建分析报告。 存储在仓库中的数据从运行系统（例如营销或销售）上傳。这些数据可能会通过一个ODS数据库，并且可能需要进行额外操作的数据清理，以确保，然后才能在数据仓库中用于报告。 典型的基于提取、转换、加载（ETL）的数据仓库使用分级、数据集成和访问层来存放其关键功能。分级层或分级数据库存储从每个不同的源数据系统中提取的原始数据。集成层通过转换来自分级层的数据，将不同的数据集合在一起，通常将转换后的数据存储在ODS数据库中。然后将集成的数据转移到另一个数据库（通常称为数据仓库数据库），在这个数据库中，数据被分为层次组（通常称为维度），并被分成事实和聚合事实。事实和维度的组合有时被称为。访问层帮助用户检索数据。 数据的主要来源被清理、转换、分类，并提供给管理人员和其他商业专业人员用于数据挖掘、線上分析處理、市场研究和决策支持。 然而，检索和分析数据、提取、转换和装载数据以及管理数据字典的方法也被认为是数据仓库系统的基本组成部分。许多数据仓库的文献都使用了这个更广泛的语境。因此，数据仓库的扩展定义包括、提取、转换和加载数据到存储库的工具，以及管理和检索元数据的工具。 (zh) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Data_Warehouse_Feeding_Data_Mart.jpg?width=300 |
| dbo:wikiPageID | 7990 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 37445 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1124807964 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Provenance dbr:Enterprise_resource_planning dbr:Entity-relationship_model dbr:Extract_transform_load dbr:Customer_relationship_management dbr:DBC_1012 dbr:Upload dbr:Business_intelligence_tools dbr:David_Liddle dbr:Decision_support_system dbr:Online_analytical_processing dbr:Operational_data_store dbr:Entropy_(information_theory) dbr:General_Mills dbr:Thomas_H._Davenport dbr:Column-oriented_DBMS dbr:Common_data_model dbr:Computing dbr:Pattern_recognition dbr:Predictive_analytics dbr:Staging_(data) dbr:Third_normal_form dbr:Business_reporting dbc:Data_warehousing dbr:Data_analysis dbr:Data_cleansing dbr:Data_cube dbr:Data_dictionary dbr:Data_element dbr:Data_integration dbr:Data_integrity dbr:Data_mart dbr:Data_mesh dbr:Data_mining dbr:Data_model dbr:Data_quality dbr:Data_redundancy dbr:Data_structure dbr:Data_vault_modeling dbr:Data_virtualization dbr:Database_normalization dbr:Dartmouth_College dbr:Data_Mining dbr:Base_transceiver_station dbr:Dimension_(data_warehouse) dbr:Fourth-generation_programming_language dbr:Legacy_system dbr:Prediction dbr:Relational_database dbr:Repository_(version_control) dbr:ACNielsen dbr:Teradata dbc:Business_intelligence dbc:Data_management dbr:Bill_Inmon dbr:Codd's_12_rules dbr:Transaction_processing dbr:Business_intelligence dbr:Business_intelligence_software dbr:Business_process dbr:Metadata dbr:Metaphor_Computer_Systems dbr:MAPPER dbr:Market_research dbr:Master_data_management dbr:Hub_and_spokes_architecture dbr:Extract,_load,_transform dbr:Extract,_transform,_load dbr:Star_schema dbr:Online_transaction_processing dbr:Operational_system dbr:Ralph_Kimball dbr:Transaction_data dbr:Virtual_Database_Manager dbr:OLAP dbr:VDM_Verlag dbr:Decision_support dbr:Sperry_Univac dbr:File:Data_warehouse_architecture.jpg dbr:Robert_Hillard_(writer) dbr:Dan_Linstedt dbr:Facts_(data_warehouse) dbr:File:Data_Warehouse_Feeding_Data_Mart.jpg dbr:File:ELT_Diagram.png |
| dbp:date | March 2017 (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Data dbt:= dbt:Authority_control dbt:Citation_needed dbt:Clarify dbt:Code dbt:ISBN dbt:Refimprove_section dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Data_warehouse |
| dct:subject | dbc:Data_warehousing dbc:Business_intelligence dbc:Data_management |
| gold:hypernym | dbr:System |
| rdf:type | owl:Thing yago:Artifact100021939 yago:Assistant109815790 yago:CausalAgent100007347 yago:DataSystem103164344 yago:Instrumentality103575240 yago:LivingThing100004258 yago:Model110324560 yago:Object100002684 yago:Organism100004475 yago:Person100007846 yago:PhysicalEntity100001930 yago:WikicatGeographicInformationSystems yago:Worker109632518 yago:YagoLegalActor yago:YagoLegalActorGeo yago:System104377057 yago:Whole100003553 yago:WikicatDatabaseModels |
| rdfs:comment | Datový sklad (anglicky Data Warehouse, případně DWH) je zvláštní typ relační databáze, která umožňuje řešit úlohy zaměřené převážně na analytické dotazování nad rozsáhlými soubory dat. (cs) Ein Data Warehouse (kurz DWH oder DW; wörtlich „Datenlager“, im Deutschen dominiert die englische Schreibweise, die Schreibweise Datawarehouse wird jedoch auch verwendet) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Der Begriff stammt aus dem Informationsmanagement in der Wirtschaftsinformatik. Vollständige Daten zum Beispiel eines Unternehmens oder eines größeren Projekts, die in der Regel als Rohdaten vorliegen und nicht bereits nach bestimmten Vorgaben verarbeitet oder ausgewählt wurden, werden hingegen in Data Lakes vorgehalten. (de) Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. (fr) Gudang data (Bahasa Inggris: data warehouse) adalah suatu sistem komputer untuk mengarsipkan dan menganalisis data historis suatu organisasi seperti data penjualan, gaji, dan informasi lain dari operasi harian. Pada umumnya suatu organisasi menyalin informasi dari sistem operasionalnya (seperti penjualan dan SDM) ke gudang data menurut jadwal teratur, misalnya setiap malam atau setiap akhir minggu. Setelah itu, manajemen dapat melakukan kueri kompleks dan analisis (contohnya penambangan data, data mining) terhadap informasi tersebut tanpa membebani sistem yang operasional (in) データウェアハウスとは、直訳すれば「データの倉庫」である。利用者により定義範囲は異なるが、一般に時系列に整理された大量の統合業務データ、もしくはその管理システムを指す。 (ja) 데이터 웨어하우스(data warehouse)란 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여 기간시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환해서 관리하는 데이터베이스를 말한다. 줄여서 DW로도 불린다. (ko) Hurtownia danych (ang. data warehouse) – rodzaj bazy danych, która jest zorganizowana i zoptymalizowana pod kątem pewnego wycinka rzeczywistości. (pl) Ett data warehouse, även kallat informationslager eller datalager, är en sammanställning av information från flera källor, utförd på ett sådant sätt att det underlättar en avancerad analys av informationen. Sammanställningen har dessutom en sådan struktur, och är försedd med sådana hjälpmedel, att analysen kan utföras utan mera djupgående IT-kunskaper. Tekniker för sökbara datalager är en del av det vidare begreppet big data, som också innefattar datautvinning, det vill säga statistisk dataanalys. (sv) مستودع البيانات ( Data-Warehouse )هو نوع من قواعد البيانات التي تحوي كماً هائلاً من البيانات الموجهة للمساعدة في إتخاد القرارات داخل المؤسسة. يتميز هذا النوع من قواعد البيانات بتطابق بنيته الداخلية مع ما يحتاجه المستخدم من مؤشرات ومحاور التحليل في ما يعرف بالنموذج النجمي (star schema)، ومن تطبيقاته: نظم دعم القرارات والتنقيب في البيانات. 1. * البيانات موجهة حسب الموضوع Subject Oriented 2. * متكاملة Integrated 3. * مستقرة Nonvolatile 4. * تابعة للوقت (متغيرة حسب الوقت) 1. * طبقات مستودع البيانات : تقنيات مستودع البيانات: 3-مستودع البيانات الموزعه-توزيع قواعد البيانات الفيزيائية (ar) Un magatzem de dades (de l'anglès data warehouse) és una base de dades amb la informació històrica d'una organització dissenyada i estructurada per a realitzar-hi consultes eficientment. Les dades d'aquests magatzems provenen dels sistemes d'informació transaccionals de les organitzacions (per exemple d'un ERP). El magatzem realitza una funció d'integració de dades, ja que periòdicament es poden realitzar processos de càrrega (i refresc) d'informació des dels sistemes transaccionals fins al magatzem de dades. En aquests processos es pot realitzar una transformació o neteja de les dades i conceptualment es realitza una integració de dades de diverses fonts. (ca) Στην επιστήμη των υπολογιστών, μια αποθήκη δεδομένων (DW) είναι μια βάση δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αναφορά και ανάλυση. Τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στην αποθήκη φορτώνονται από το λειτουργικό σύστημα. Τα δεδομένα μπορεί να περάσουν μέσα από ένα λειτουργικό χώρο αποθήκευσης δεδομένων για τις πρόσθετες εργασίες πριν χρησιμοποιηθούν στις αποθήκες δεδομένων για την υποβολή εκθέσεων. Οι αποθήκες δεδομένων μπορούν να υποδιαιρεθούν σε εξειδικευμένα υποσύνολα δεδομένων, τα λεγόμενα data marts. Τα data marts εφοδιάζουν επιμέρους υποσύνολα δεδομένων από μια αποθήκη. (el) In computing, a data warehouse (DW or DWH), also known as an enterprise data warehouse (EDW), is a system used for reporting and data analysis and is considered a core component of business intelligence. DWs are central repositories of integrated data from one or more disparate sources. They store current and historical data in one single place that are used for creating analytical reports for workers throughout the enterprise. Extract, transform, load (ETL) and extract, load, transform (ELT) are the two main approaches used to build a data warehouse system. (en) En el contexto de la informática, un almacén de datos o repositorio de datos (del inglés data warehouse) es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se usa para realizar informes (reports) y análisis de datos y se considera un componente fundamental de la inteligencia empresarial. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actu (es) In informatica, all'interno dei sistemi informativi, nella pratica della business intelligence per data warehouse (dall'inglese letteralmente magazzino dati, abbreviato DW) si intende in generale una collezione o aggregazione di dati strutturati, provenienti da fonti interne operazionali (DBMS) ed esterne al sistema informativo aziendale, utili ad analisi e rapporti informativi, prima adattati tramite strumenti appositi di trasformazione dei dati di tipo ETL, e poi analizzati tramite strumenti di analisi di tipo OLAP (query multidimensionali) o data mining, tipicamente ad uso strategico aziendale nei processi decisionali di impresa. (it) Een datawarehouse (vaak afgekort tot DWH) is een gegevensverzameling die in een dusdanige vorm is gebracht dat terugkerende en ad-hocvragen in relatief korte tijd beantwoord kunnen worden zonder dat de bronsystemen zelf daardoor overmatig belast worden. Hierin onderscheidt een datawarehouse zich van een standaard database. De betreffende gegevens zijn afkomstig van en worden op geautomatiseerde wijze onttrokken aan de bronsystemen. Gegevens kunnen in een datawarehouse niet worden ingevoerd of aangepast door gebruikers zelf. Als aanpassing van gegevens nodig is dan dient dit òf in de bronsystemen òf in het ETL proces (door aanpassing van de daarin vastgelegde regels) plaats te vinden. (nl) Armazém de dados, ou ainda depósito de dados, é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. A ferramenta mais popular para exploração de um data warehouse é a Online Analytical Processing OLAP ou Processo Analítico em Tempo Real, mas muitas outras podem ser usadas. (pt) Храни́лище да́нных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения. (ru) Сховище даних (англ. data warehouse) — предметно орієнтований, інтегрований, незмінний набір даних, що підтримує хронологію і здатний бути комплексним джерелом достовірної інформації для оперативного аналізу та прийняття рішень. В основі концепції сховища даних (СД) лежить розподіл інформації, що використовують в системах оперативної обробки даних (OLTP) і в системах підтримки прийняття рішень (СППР). Такий розподіл дозволяє оптимізувати як структури даних оперативного зберігання для виконання операцій введення, модифікації, знищення та пошуку, так і структури даних, що використовуються для аналізу. В СППР ці два типи даних називаються відповідно оперативними джерелами даних (ОДД) та сховищем даних. (uk) 在计算机领域，数据仓库（英語：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。 数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，用于为整个企业的员工创建分析报告。 存储在仓库中的数据从运行系统（例如营销或销售）上傳。这些数据可能会通过一个ODS数据库，并且可能需要进行额外操作的数据清理，以确保，然后才能在数据仓库中用于报告。 典型的基于提取、转换、加载（ETL）的数据仓库使用分级、数据集成和访问层来存放其关键功能。分级层或分级数据库存储从每个不同的源数据系统中提取的原始数据。集成层通过转换来自分级层的数据，将不同的数据集合在一起，通常将转换后的数据存储在ODS数据库中。然后将集成的数据转移到另一个数据库（通常称为数据仓库数据库），在这个数据库中，数据被分为层次组（通常称为维度），并被分成事实和聚合事实。事实和维度的组合有时被称为。访问层帮助用户检索数据。 (zh) |
| rdfs:label | مستودع البيانات (ar) Magatzem de dades (ca) Datový sklad (cs) Data Warehouse (de) Αποθήκη δεδομένων (el) Almacén de datos (es) Data warehouse (en) Entrepôt de données (fr) Gudang data (in) Data warehouse (it) 데이터 웨어하우스 (ko) データウェアハウス (ja) Datawarehouse (nl) Hurtownia danych (pl) Armazém de dados (pt) Data warehouse (sv) Хранилище данных (ru) 資料倉儲 (zh) Сховище даних (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Data warehouse yago-res:Data warehouse wikidata:Data warehouse dbpedia-ar:Data warehouse http://ast.dbpedia.org/resource/Almacén_de_datos dbpedia-az:Data warehouse dbpedia-bg:Data warehouse dbpedia-ca:Data warehouse dbpedia-cs:Data warehouse dbpedia-da:Data warehouse dbpedia-de:Data warehouse dbpedia-el:Data warehouse dbpedia-es:Data warehouse dbpedia-fa:Data warehouse dbpedia-fr:Data warehouse dbpedia-gl:Data warehouse dbpedia-he:Data warehouse dbpedia-hr:Data warehouse dbpedia-hu:Data warehouse dbpedia-id:Data warehouse dbpedia-it:Data warehouse dbpedia-ja:Data warehouse dbpedia-ko:Data warehouse dbpedia-lmo:Data warehouse http://lt.dbpedia.org/resource/Duomenų_saugykla http://lv.dbpedia.org/resource/Datu_noliktava http://ml.dbpedia.org/resource/ഡേറ്റാ_വെയർഹൗസ് dbpedia-ms:Data warehouse http://my.dbpedia.org/resource/ဒေတာ_ဝဲဟောက်စ် dbpedia-nl:Data warehouse dbpedia-no:Data warehouse dbpedia-pl:Data warehouse dbpedia-pt:Data warehouse dbpedia-ro:Data warehouse dbpedia-ru:Data warehouse dbpedia-sk:Data warehouse dbpedia-sr:Data warehouse dbpedia-sv:Data warehouse http://ta.dbpedia.org/resource/தரவுக்_கிடங்கு dbpedia-th:Data warehouse dbpedia-tr:Data warehouse dbpedia-uk:Data warehouse dbpedia-vi:Data warehouse dbpedia-zh:Data warehouse https://global.dbpedia.org/id/rNin |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Data_warehouse?oldid=1124807964&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Data_Warehouse_Feeding_Data_Mart.jpg wiki-commons:Special:FilePath/Data_warehouse_architecture.jpg wiki-commons:Special:FilePath/ELT_Diagram.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Data_warehouse |
| is dbo:genre of | dbr:Presto_(SQL_query_engine) dbr:SAP_IQ dbr:Apache_Hive dbr:Apache_Iceberg dbr:TranSMART |
| is dbo:industry of | dbr:Actian |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:DW |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Fact_(data_warehouse) dbr:History_of_data_warehousing dbr:Data_Warehousing dbr:Data_warehouse_architectures dbr:Data_warehouses dbr:Data_Warehouse dbr:Data_warehouse_design dbr:Data_warehousing dbr:Dimensional_database dbr:Enterprise_data_warehouse dbr:DataWarehouse dbr:Data_Warehouses dbr:Dataware_Housing dbr:Datawarehouse dbr:Datawarehousing dbr:Enterprise_Data_Warehouse dbr:Fact_Data_Warehousing dbr:Integration_warehouse dbr:Electronic_data_processing_datawarehouse dbr:Information_warehouse |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:PowerDesigner dbr:Presto_(SQL_query_engine) dbr:PureSystems dbr:Enigma_(company) dbr:Enterprise_information_integration dbr:Enterprise_planning_system dbr:Enterprise_software dbr:Entity–attribute–value_model dbr:Entity–relationship_model dbr:Fact_(data_warehouse) dbr:Metadata_discovery dbr:BigQuery dbr:Blackboard_Inc. dbr:Demand_signal_repository dbr:Allocation_(oil_and_gas) dbr:Architectural_pattern dbr:History_of_data_warehousing dbr:Renaissance_Technologies dbr:Customer_analytics dbr:Customer_data_management dbr:Customer_data_platform dbr:Customer_relationship_management dbr:DATAllegro dbr:DW_Practice dbr:Vertica dbr:Decision_support_system dbr:Degenerate_dimension dbr:EScholar dbr:Index_of_genetics_articles dbr:Information_Framework dbr:Innovative_Routines_International dbr:Intelligence_engine dbr:JANUS_clinical_trial_data_repository dbr:GOLD dbr:Analytica_(company) dbr:Anchor_modeling dbr:SAND_CDBMS dbr:SAP_IQ dbr:SAP_NetWeaver_Business_Warehouse dbr:SQL dbr:Object-role_modeling dbr:Ontario_College_Application_Service dbr:Operational_data_store dbr:Oracle_Warehouse_Builder dbr:Clinical_Data_Interchange_Standards_Consortium dbr:Collaborative_decision-making_software dbr:Electronic_discovery dbr:Enterprise_content_management dbr:Glossary_of_artificial_intelligence dbr:Google_Cloud_Platform dbr:Configuration_management_database dbr:Crime_information_center dbr:Cross-industry_standard_process_for_data_mining dbr:Operational_database dbr:Apache_Hadoop dbr:Apache_Hive dbr:Apache_Iceberg dbr:Sixth_normal_form dbr:Starschema dbr:Column-oriented_DBMS dbr:Common_data_model dbr:Common_warehouse_metamodel dbr:Data_Warehousing dbr:Data_warehouse_architectures dbr:Data_warehouses dbr:PANGAEA_(data_library) dbr:Pivot_table dbr:Staging_(data) dbr:Staging_area dbr:Transaction_processing_system dbr:Marketing_information_system dbr:Match_report dbr:Business_intelligence_deployment dbr:Business_performance_management dbr:Business_reporting dbr:Business–IT_alignment dbr:COSMIC_functional_size_measurement dbr:Aggregate_(data_warehouse) dbr:Aggregate_data dbr:Toad_Data_Modeler dbr:Traffic_analysis dbr:TranSMART dbr:Tricentis_Tosca dbr:Data dbr:Data-intensive_computing dbr:Data_Reference_Model dbr:Data_and_information_visualization dbr:Data_architecture dbr:Data_as_a_service dbr:Data_at_rest dbr:Data_blending dbr:Data_cleansing dbr:Data_engineering dbr:Data_hub dbr:Data_integration dbr:Data_lineage dbr:Data_management dbr:Data_management_platform dbr:Data_mart dbr:Data_mesh dbr:Data_mining dbr:Data_profiling dbr:Data_vault_modeling dbr:Data_virtualization dbr:Data_warehouse_appliance dbr:Data_warehouse_automation dbr:Data_wrangling dbr:Database_administration dbr:Database_design dbr:Database_marketing dbr:Database_model dbr:Database_storage_structures dbr:Document_warehouse dbr:DDS dbr:DW dbr:DWH dbr:Joe_Caserta dbr:Join_(SQL) dbr:Lamplight_Analytics dbr:ModelRight dbr:ADVISE dbr:Actian dbr:Amazon_Redshift dbr:DataMirror dbr:Data_Transformation_Services dbr:Data_Warehouse dbr:Data_build_tool dbr:Data_culture dbr:Data_warehouse_design dbr:Data_warehousing dbr:Database dbr:Databricks dbr:Dataupia dbr:ER/Studio dbr:Essbase dbr:Evolutionary_Technologies_International dbr:Fifth_normal_form dbr:NonStop_(server_computers) dbr:Otus_(education) dbr:Digital_Consulting_Institute dbr:Digital_project_twin dbr:Dimension_(data_warehouse) dbr:Dimensional_database dbr:Dimensional_modeling dbr:Hancock_(programming_language) dbr:Knowledge_extraction dbr:Legacy_system dbr:OLAP_cube dbr:Enterprise_data_warehouse dbr:Relational_database dbr:Resources,_Events,_Agents dbr:JADE_(programming_language) dbr:Hybrid_transactional/analytical_processing dbr:Real-time_business_intelligence dbr:Web_intelligence dbr:Jim_Gray_(computer_scientist) dbr:Big_data dbr:Bill_Inmon dbr:High-performance_computing dbr:Trino_(SQL_query_engine) dbr:MarkLogic dbr:Marketing.xml dbr:BusinessObjects_Data_Integrator dbr:Business_Intelligence_2.0 dbr:Business_analysis dbr:Business_intelligence dbr:Business_intelligence_software dbr:PostgreSQL dbr:Sohaib_Abbasi dbr:DataWarehouse dbr:Data_Warehouses dbr:Dataware_Housing dbr:Datawarehouse dbr:Datawarehousing dbr:Enterprise_Data_Warehouse dbr:Fact_Data_Warehousing dbr:IBM_Information_Management_System dbr:IBM_Informix dbr:Informatica dbr:Information_technology dbr:Integrated_criminal_justice_information_system dbr:Metadata dbr:Microsoft_Power_BI dbr:Microsoft_SQL_Server dbr:National_University_of_Sciences_&_Technology dbr:NetSuite dbr:OVirt dbr:Oracle_Database dbr:RTTS dbr:Change_data_capture dbr:Semantic_warehousing dbr:Yahoo!_Inc._(1995–2017) dbr:Yahoo!_Search dbr:Yellowbrick_Data dbr:MyISAM dbr:Market_intelligence dbr:Master_of_Science_in_Business_Analytics dbr:Measure_(data_warehouse) dbr:Telecommunications_mediation dbr:Regional_Health_Information_Organization dbr:SQL_Server_Integration_Services dbr:Single_source_of_truth dbr:Managed_services dbr:Set_operations_(SQL) dbr:Snowflake_schema dbr:View_(SQL) dbr:Virtual_resource_partitioning dbr:WID dbr:Warehouse dbr:Truviso dbr:European_DataWarehouse dbr:Extract,_transform,_load dbr:In-memory_processing dbr:LucidDB dbr:Star_schema dbr:The_Kimball_Lifecycle dbr:Translational_bioinformatics dbr:Self-service dbr:Multistate_Anti-Terrorism_Information_Exchange dbr:Operational_system dbr:Single_customer_view dbr:Oracle_Streams dbr:Outline_of_computing dbr:Outline_of_databases dbr:Transaction_data dbr:Integration_warehouse dbr:Sensage dbr:Virtual_Database_Manager dbr:Electronic_data_processing_datawarehouse dbr:Spreadmart dbr:Information_warehouse |
| is dbp:genre of | dbr:Presto_(SQL_query_engine) dbr:SAP_IQ dbr:Apache_Hive dbr:Apache_Iceberg dbr:TranSMART |
| is dbp:type of | dbr:BigQuery |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Data_warehouse |
