⑴ 數據倉庫中的數據來源是什麼
數據倉庫中的數據來源於各業務應用系統。
業務系統中數據形態多樣，包含關系資料庫如Oracle、MySQL、SQL Server中的結構化數據，文本、CSV等平面文件及Word、Excel文檔中的非結構化數據，以及HTML、XML等半結構化數據。這些業務數據通過數據抽取、轉換、清洗，最終以統一格式裝入數據倉庫。
數據倉庫內的數據作為分析資源，支持即席查詢、分析統、數據集市、報表系統、數據挖掘系統等操作。從存儲角度來看，數據倉庫中數據實際上已存在於業務應用系統中。但為何不直接使用業務系統數據進行分析，而是使用數據倉庫？這源於數據倉庫技術出現前的失敗案例，表明直接訪問方式難以有效進行分析。
直接訪問業務系統數據無法順利運行的原因有以下幾點：
1. 數據格式不統一。業務系統數據存儲格式多樣，直接訪問會導致數據處理復雜，難以整合分析。
2. 數據質量參差不齊。業務系統中數據可能存在錯誤、遺漏等問題，直接訪問可能影響分析結果准確性。
3. 數據更新頻率不一致。業務系統更新頻率不一，直接訪問可能導致數據時效性問題，無法支持實時分析。
4. 數據安全與許可權管理。數據倉庫集中管理，提供更嚴格的安全控制與用戶許可權管理，保障數據分析的合法與安全。
綜上所述，數據倉庫通過統一數據格式、提高數據質量、確保數據時效性、強化安全控制等優勢，為數據分析提供更高效、可靠的平台。直接訪問業務系統數據雖有其便利性，但在處理復雜分析需求時，數據倉庫更能滿足要求。