DW是什么表

DW是数据仓库（Data Warehouse）的简称，是一种具有历史数据、主题导向、集成性和稳定性的面向主题的数据存储集合，用于支持管理决策过程。DW通常用于大型企业、组织和政府部门，用于存储和管理包括营销、销售、供应链、财务等在内的各种数据。

DW的特征

DW与传统的操作性数据库不同，它具有以下几个特征：

历史数据：DW存储的数据是历史数据，而不是实时数据，可以用于分析趋势、预测未来等决策需要；

主题导向：DW以主题为中心，将数据分组存储，而不是以应用为中心；

集成性：DW集成了不同来源和不同格式的数据，通过ETL等技术将数据转换为一致的格式，可以更好地支持决策需求；

稳定性：DW是一个长期的数据存储系统，需要具备高可靠性和稳定性，可以保障数据完整性和一致性。

DW的架构

DW的架构通常包括以下几层：

数据源层：包括内部数据源、外部数据源等，通过ETL等技术将数据导入DW中；

数据仓库层：包括数据仓库、数据存储、元数据管理等，负责数据的存储、管理和查询；

商业智能层：包括数据分析、数据挖掘、报表等，用于支持决策需求；

应用层：包括各种应用系统，通过DW提供的数据支持企业的业务活动。

DW的应用

DW可以应用于各种领域，例如：

销售：分析销售趋势、预测市场需求、制定销售策略等；

供应链：分析供应链数据、提高效率、降低成本等；

金融：分析财务数据、管理风险、制定投资策略等。

DW的优劣势

DW与传统的操作性数据库相比，具有以下几个优势：

横向扩展：可以通过增加服务器、增加存储等方式扩展存储容量和处理能力；

支持复杂查询：DW支持复杂查询、数据挖掘等功能，可以满足企业更复杂的决策需求；

支持历史数据：DW存储历史数据，可以回溯、分析历史信息，支持制定更好的战略决策。

DW也存在一些劣势，例如：

高成本：DW建设需要大量的人力、物力和财力投入，需要一定的预算；

时间成本：DW建设需要一定的时间，需要更长的时间来启动和部署；

技术要求高：DW需要使用ETL等技术进行数据转换和载入，对开发人员的技术水平有一定要求。

结语

DW是一种具有历史数据、主题导向、集成性和稳定性的面向主题的数据存储集合，可以用于支持管理决策过程。DW架构包括数据源层、数据仓库层、商业智能层和应用层，可以应用于销售、供应链、金融等各种领域。虽然DW存在一些劣势，但是其优势仍然非常明显。在建设DW时，需要注意投入预算、时间和人力，以及技术要求。DW的建设过程需要持续的投入和维护，以保证其稳定性和高效性。