行业背景
数据整合方案是数据整合的研究重点，而数据仓库整合方案是其中较为成熟的一种方案。随着数据整合技术的发展，数据整合逐渐从单一的技术模式向流程、规则、方法等的综合模式演进，并且还衍生出了多种综合类型数据整合方案。今天主要给大家介绍下仓库整合解决方案，下面一起来看看吧。
数据仓库整合方案
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。从数据仓库的建立过程来看，数据仓库是一种面向主题的整合方案，因此 首页先应该根据具体的主题进行建模，然后根据数据模型和需求从多个数据源加载数据。由于不同数据源的数据结构可能不同，因而在加载数据之前要进行数据转换和数据整合，使得加载的数据统一到需要的数据模型下，即根据匹配、留存等规则，实现多种数据类型的关联。这种方式的主要问题是当数据更新频繁时会导致数据的不同步，即使定时运行转换程序也只能达到短期同步，这种整合方案不适用于数据更新频繁并且实时性要求很高的场合。
数据仓库整合有哪些好处？
1.底层数据结构的透明：为数据访问（消费应用）提供了统一的接口，消 费应用无需知道：数据在哪里保存；源数据库支持那种方式的访问（XQuery，SQL）；数据的物理结构；网络协议等。
2.性能和扩展性：数据整合把数据集成和数据访问分成了两个过程，因此 访问时数据已经处于准备好的状态. 3.提供真正的单一数据视图，数据视图data view这个概念大家很容易理解， 数据整合（Data Consolidation）的优势是经过了数据校验和数据清理，你看到的数据更加真实，准确，可靠
4.可重用性好：由于有了实际的物理存储，数据可以为各种应用提供可重 用的数据视图，而不用担心底层实际的数据源的可用性。
5.数据管控能力加强： 管控是SOA里面重要的概念。数据整合（Data Consolidation）的优势是数据规则可以在数据加载，转换中实施，保证了数据管控。
版权所有 (©) 2015 珠海市易网信息科技有限公司 粤ICP备08000052号 
