传统数据仓库

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传统数据仓库

简介

数据仓库是一种用于存储和管理企业的大量数据的系统。它为企业提供了一种集成、整理和分析数据的方式，以支持决策和业务需求。传统的数据仓库是基于关系型数据库的，它采用了一种称为ETL（抽取、转换、加载）的过程来将数据从各个源系统中抽取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中。

数据仓库架构

传统数据仓库的架构通常由以下几个主要组成部分组成：

源系统

源系统是指企业中产生数据的各个应用系统，如销售系统、人力资源系统等。这些源系统通常使用不同的数据模型和存储技术，数据的格式和质量也可能各不相同。

ETL过程

ETL是传统数据仓库中的一个核心过程，它包括以下三个步骤：

抽取（Extraction）：从源系统中抽取需要的数据。这可以通过查询数据库、调用API接口或者读取日志文件等方式来实现。

# 示例代码：从数据库中抽取数据
query = "SELECT * FROM sales"
result = db.query(query)

转换（Transformation）：对抽取的数据进行清洗、整理和转换。这包括数据格式的转换、数据合并和去重、数据过滤等操作。

# 示例代码：对抽取的数据进行清洗和转换
cleaned_data = []
for row in result:
    if row['amount'] > 0:
        cleaned_data.append(row)

加载（Loading）：将转换后的数据加载到数据仓库中。这可以通过向数据库中插入数据、写入文件或者调用API接口等方式来实现。

# 示例代码：将转换后的数据加载到数据库中
for row in cleaned_data:
    db.insert(row)

数据仓库

数据仓库是一个专门用于存储和管理企业数据的数据库。它采用了关系型数据库的模型，将数据组织成表格形式，并使用SQL语言来查询和分析数据。

-- 示例代码：查询销售额最高的产品类别
SELECT category, SUM(amount) AS total_amount
FROM sales
GROUP BY category
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 5

数据分析和报表

数据仓库中的数据可以供企业内部的分析师、管理人员和决策者使用。他们可以使用BI工具（如Tableau、Power BI等）或者编程语言（如Python、R等）来进行数据分析和报表制作。

# 示例代码：使用Python进行数据分析和报表制作
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 从数据仓库中查询数据
query = "SELECT * FROM sales"
df = pd.read_sql(query, db)

# 统计每个月的销售额
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = df['date'].dt.month
monthly_sales = df.groupby('month')['amount'].sum()

# 生成饼状图
plt.pie(monthly_sales, labels=monthly_sales.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()