前言
無論你是否專門從事大數據開發，作為一個開發人員，應該都聽說過數據倉庫的概念，那你知道為什麼會出現數據倉庫？數據倉庫究竟是幹嘛的嗎？有什麼價值和意義呢？那麼本文就帶到入門，揭開數據倉庫的面紗。
數據倉庫的由來
數據倉庫為何而來，主要解決什麼問題的？
先下結論：為了分析數據而來，分析結果為企業決策提供支撐。舉個簡單的例子，比如你們公司要要判斷明年是否要進入生產口罩，那麼就需要數據支撐，比如口罩市場的需求、飽和率、利潤等等，然後藉由分析結果，去做判斷決策，而不是拍腦袋，不然大概率就是虧本的。
下面再以一個中國人壽保險公司發展為例，詳細闡述數據倉庫為何而來？
（1）OLTP系統處理業務數據
中國人壽保險（集團）公司下轄多條業務線，包括：人壽險、財險、車險，養老險等。各業務線的業務正常運營需要記錄維護包括客戶、保單、收付費、核保、理賠等信息。這麼多業務數據存儲在哪裡呢？
這些通用的業務行為一般是發在聯機事務處理系統（OLTP）, 其主要任務是執行聯機事務處理，前台接收的用戶數據可以立即傳送到後台進行處理，並在很短的時間內給出處理結果。
通常來說，這些業務數據最終都是落在關係型資料庫中的，關係型資料庫（RDBMS）是OLTP典型應用，比如：Oracle、MySQL、SQL Server等
這只是最基礎的業務，但是隨著業務規模的不斷發展，衍生出了更多的數據分析型需求，用OLTP可行嗎？
（2）分析型決策需求衍生
隨著集團業務的持續運營，業務數據將會越來越多。由此也產生出許多運營相關的需求問題：
- 能夠確定哪些險種正在惡化或已成為不良險種？
- 能夠用有效的方式制定新增和續保的政策嗎？
- 理賠過程有欺詐的可能嗎？
- 現在得到的報表是否只是某條業務線的？集團整體層面數據如何？
......
為了能夠正確認識這些問題，制定相關的解決措施，瞎拍桌子是肯定不行的。最穩妥辦法就是：基於業務數據開展數據分析，基於分析的結果給決策提供支撐。也就是所謂的數據驅動決策的制定。
OLTP環境開展分析可行嗎？
可以，但是沒必要。OLTP系統的核心是面向業務，支持業務，支持事務。所有的業務操作可以分為讀、寫兩種操作，一般來說讀的壓力明顯大於寫的壓力。如果在OLTP環境直接開展各種分析，有以下問題需要考慮：
- 數據分析也是對數據進行讀取操作，會讓讀取壓力倍增；
- OLTP僅存儲數周或數月的數據；
- 數據分散在不同系統不同表中，欄位類型屬性不統一；
（3）數據倉庫面世
當分析所涉及數據規模較小的時候，在業務低峰期時可以在OLTP系統上開展直接分析。但為了更好的進行各種規模的數據分析，同時也不影響OLTP系統運行，此時需要構建一個集成統一的數據分析平台。該平台的目的很簡單：面向分析，支持分析，並且和OLTP系統解耦合。基於這種需求，數據倉庫的雛形開始在企業中出現了。
數據倉庫是一個用於存儲、分析、報告的數據系統，目的是構建面向分析的集成化數據環境。我們把這種面向分析、支持分析的系統稱之為OLAP（聯機分析處理）系統。當然，數據倉庫是OLAP系統的一種實現。
- 中國人壽保險公司就可以基於分析決策需求，構建數倉平台。
數據倉庫介紹
數據倉庫（英語：Data Warehouse，簡稱數倉、DW）,是一個用於存儲、分析、報告的數據系統，主要目的是構建面向分析的集成化數據環境，分析結果為企業提供決策支持（Decision Support）。
- 數據倉庫本身並不「生產」任何數據，其數據來源於不同外部系統；
- 同時數據倉庫自身也不需要「消費」任何的數據，其結果開放給各個外部應用使用；
- 這也是為什麼叫「倉庫」，而不叫「工廠」的原因。
數倉四大特徵
那麼數據倉庫都有什麼特點呢？
- 面向主題性（Subject-Oriented）
- 主題是一個抽象的概念，是較高層次上企業信息系統中的數據綜合、歸類並進行分析利用的抽象。在邏輯意義上，它是對應企業中某一宏觀分析領域所涉及的分析對象。
- 傳統OLTP系統對數據的劃分並不適用於決策分析。而基於主題組織的數據則不同，它們被劃分為各自獨立的領域，每個領域有各自的邏輯內涵但互不交叉，在抽象層次上對數據進行完整、一致和準確的描述。
- 集成性
主題相關的數據通常會分布在多個操作型系統中，彼此分散、獨立、異構。
- 因此在數據進入數據倉庫之前，必然要經過統一與綜合，對數據進行抽取、清理、轉換和匯總，這一步是數據倉庫建設中最關鍵、最複雜的一步，所要完成的工作有：
- 要統一源數據中所有矛盾之處。如欄位的同名異義、異名同義、單位不統一、字長不一致等等。
- 進行數據綜合和計算。數據倉庫中的數據綜合工作可以在從原有資料庫抽取數據時生成，但許多是在數據倉庫內部生成的，即進入數據倉庫以後進行綜合生成的。
下圖說明了保險公司綜合數據的簡單處理過程，其中數據倉庫中與「承保」主題有關的數據來自於多個不同的操作型系統。
- 非易失性、非異變性
- 數據倉庫是分析數據的平台，而不是創造數據的平台。我們是通過數倉去分析數據中的規律，而不是去創造修改其中的規律。因此數據進入數據倉庫後，它便穩定且不會改變。
- 數據倉庫的數據反映的是一段相當長的時間內歷史數據的內容，數據倉庫的用戶對數據的操作大多是數據查詢或比較複雜的挖掘，一旦數據進入數據倉庫以後，一般情況下被較長時間保留。
- 數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少。
- 時變性
- 數據倉庫包含各種粒度的歷史數據，數據可能與某個特定日期、星期、月份、季度或者年份有關。
- 當業務變化後會失去時效性。因此數據倉庫的數據需要隨著時間更新，以適應決策的需要。
- 從這個角度講，數據倉庫建設是一個項目，更是一個過程 。
數據倉庫架構
通常情況下，為了把一個複雜的工作拆成了多個簡單的工作，一般將數據倉庫架構分為三層，即數據操作層、數據倉庫層和應用數據層（數據集市層）。
- ODS（Operation Data Store 數據準備區）
數據倉庫源頭系統的數據表通常會原封不動的存儲一份，這稱為ODS層，也稱為準備區。它們是後續數據倉庫層加工數據的來源。ODS層數據的主要來源是業務資料庫、埋點日誌、其他數據源。
- 業務資料庫：可使用DataX、Sqoop等工具來抽取，每天定時抽取一次；在實時應用中，可用Canal監聽MySQL的 Binlog，實時接入變更的數據。
- 埋點日誌：線上系統會打入各種日誌，這些日誌一般以文件的形式保存，可以用 Flume 定時抽取。
- 其他數據源：從第三方購買的數據、或是網絡爬蟲抓取的數據。
- DW（Data Warehouse 數據倉庫層）
該層包含DWD、DWS、DIM層，由ODS層數據加工而成，主要是完成數據加工與整合，建立一致性的維度，構建可復用的面向分析和統計的明細事實表，以及匯總公共粒度的指標。
- DWD（Data Warehouse Detail 細節數據層），是業務層與數據倉庫的隔離層。以業務過程作為建模驅動，基於每個具體的業務過程特點，構建細粒度的明細層事實表。可以結合企業的數據使用特點，將明細事實表的某些重要維度屬性欄位做適當冗餘，也即寬表化處理。
- DWS（Data Warehouse Service 服務數據層），基於DWD的基礎數據，整合匯總成分析某一個主題域的服務數據。以分析的主題為建模驅動，基於上層的應用和產品的指標需求，構建公共粒度的匯總指標事實表。
- DIM（公共維度層 ），基於維度建模理念思想，建立一致性維度。
- TMP層 ：臨時層，存放計算過程中臨時產生的數據。
- ADS（Application Data Store 應用數據層）
該層是基於DW層的數據，整合匯總成主題域的服務數據，用於提供後續的業務查詢等。
數據倉庫開發語言
數倉作為面向分析的數據平台，其主職工作就是對存儲在其中的數據開展分析，那麼如何讀取數據分析呢？
理論上來說，任何一款程式語言只要具備讀寫數據、處理數據的能力，都可以用於數倉的開發。比如大家耳熟能詳的C、java、Python等。但是這些編程一員的學習成本和開發效率都不是十分友好，在數據分析領域中，SQL語言功能很強，十分簡潔，用戶也容易學習和使用，是主流的語言。比如比較常用的數據倉庫工具Hive就是支持SQL的語法。
總結
本文通過例子講清楚了數據倉庫的來源，以及在企業應用中的必要性，主要是為了構建一個面向分析的集成化數據環境，分析結果可以為企業提供決策支持，真正實現數據驅動決策的目的。實際上數據倉庫的建設遠比上面提到的複雜，需要花費很大的成本，因此需要考慮清楚。