多维数据模型与大数据应用

在传统的应用场景下，企业都是利用关系型数据库来存储和管理业务数据，并建立相应的应用系统来支持日常的业务运作。但是随着信息社会的发展，如何从大数据中提取出对企业决策分析有用的信息，这成为企业决策管理人员所面临的重要难题。应用于决策支持的数据属于统计、概括性数据，而非细节性的数据。传统的OLTP系统中，存储的都是细节性的数据，已经无法应用于大数据场景下的决策支持。于是，OLAP(联机分析处理)应运而成，OLAP基于多维数据库和多维分析，存储的主要是信息数据，以基于大数据实现支持管理分析为主要目的。
OLAP是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型（维指的是用户的分析角度）。多维数据模型围绕中心主题组织，该主题用事实表表示，事实是以数值进行度量。数据立方体允许以多维数据建模和观察，它由维和事实定义。多维数据模型可以是星型模式、雪花模式、或事实星座模式的形式存在。传统关系数据库模型中提取信息时，需对大量二维表格进行分析，但在多维数据模型中，数据立方体可以较为方便我们对多维数据进行理解。此时数据分析的对象就是相应逻辑概念上的数据立方体。多维数据模型最大的优点是基于分析优化的数据组织和存储模式，缺点是与关系模型相比其灵活性不够，一旦模型构建就很难进行更改。
基于多维数据模型的OLAP,是数据仓库的核心。而数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息。随着大数据时代的到来，OLAP的多维数据模型比传统意义关系数据模型更具优势。实际上数据仓库（DW）、联机分析处理（OLTP）和数据挖掘（DM）是作为三种独立的信息处理技术出现的。数据仓库用于数据的存储和组织，OLTP集中于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现。由于这三种技术内在的联系性和互补性，将他们结合起来就成为了一种新的决策支持系统架构，成为BI的三个支柱。这一架构以数据库中的大量数据为基础：
1.在底层的数据库中保存了大量事务级的细节数据。
2.数据仓库对底层数据库中的事务级数据进行集成、转换、综合和重新组织，为决策支持系统提供数据存储和组织的基础。
联机分析处理从数据仓库中的集成数据出发，构建面向分析的多维数据模型，再使用多维分析方法从多个不同的视角对多维数据进行分析和比较。

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