新或修改数据时丢失数据

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示例包括关系数据库、云、结构化数据、半结构化数据、元数据和其他数据源。 现在，凭借其集成特性，数据仓库能够以一致且有效的方式存储所有数据。因此，数据使用者无需怀疑数据的可信度。 有了可信的数据，数据仓库用户在分析来自不同来源的不同类型的数据时就不必担心了。 3. 基于时间 通过数据仓库进行的分析仍然时不时地关注数据的变化。因此，可以轻松跟踪数据更改的跟踪记录。 时间跨度也不同，如每周、每月、每年等。因此，如果在特定时间保存数据，则与该时间相关的信息将自动保存。 这种特性当然可以帮助数据科学家进行基于历史视角的分析。 4.稳定一致 您无需担心在更。

因为存储在数据仓库中的数据将被永久存储。 这就是为什么数据仓库被称为稳定和一致的原因，因为它里面的数据会一直存在。因此，如果更新数据，旧数据不会被删除，新数据将存储在不同的记录中。 除了有助于进行历史分析外，数据科学 马来西亚中文电话号码表 家还可以轻松比较数据以发现随时间变化的模式或趋势变化。 另请阅读：沃尔玛案例研究：借助大数据增加销售额 数据仓库的组成部分是什么？ 数据仓库能够正常运行，是因为它有几个重要的组件支持。因此，这里有一些您需要了解的数据仓库组件： 1.中央数据库 中央数据库是数据仓库的基础。因此，没有中央数据库，就无法形成数据仓库生态系统。 中央数据库一般采用RDBMS（Relational Database Management System）技术。



事实上，RDBMS 系统更常用于执行事务性数据库处理。 因此，为了更优化地用于数据仓库，通常将中央数据库设置为并行执行其功能。单独使用的数据库类型是并行关系数据库或多维数据库。 2.ETL工具 ETL 工具是用于检索、汇总并将接收到的数据转换为相同格式的工具。ETL 本身代表提取、转换和加载。 ETL工具提供了多种功能，如删除数据仓库中需要的数据、固定入库数据的名称和定义、消除重复数据等。 您可以尝试的一些 ETL 工具示例包括 MarkLogic、Oracle 和 Amazon RedShift。 亚马逊红移标志 3. 元数据 元数据是关于您拥有的数据的数据。示例包括数据源、数据值以及数据中的特征。