然时不时地关注数据的变化

abidur0638

数据用户还可以做出更具体的决定。因为与主题无关的数据不会被分析。这样数据处理的结果会更加准确。 2.综合 数据仓库必须存储来自多个来源的数据。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。

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 马来西亚电话号码表 新或修改数据时丢失数据。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。

nihaolai

好好好好好好好好好好好好好好好好好顶