关于大数据时代的数据仓库建设探讨
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摘要：大数据时代下数据仓库的建立是必然趋势，在大数据技术不断发展的今天，数据的存储成为了重要的问题，建立数据仓库不但能够解决数据存储问题，同时还能够缓解数据存储矛盾.从目前数据仓库的建立来看，需要对仓库的整体架构进行合理设计，需要应用关键技术支撑数据仓库的建立和运行，同时，需要掌握正确的数据存储方式并积极解决数据存储过程当中存在的多种问题。该文结合大数据技术，认真分析了数据仓库建立过程当中的注意事项及技术应用，为数据仓库的建立提供了方法支持。
关键词：大数据;数据仓库;建设方法
中图分类号：TP399 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）10-0010-03
目前数据仓库的建立是大数据发展到特定阶段下的重要任务，同时也是解决数据存储问题和缓解数据存储矛盾的必然选择。对于大数据技术而言，大数据技术应用之后产生了海量的数据信息需要进行存储，在存储过程当中，数据仓库的价值凸显出来，数据仓库的建立不但关系到数据的存储，还关系到数据的调用。因此，对数据仓库的建立进行深入分析，不但对数据仓库的建立有着重要意义，同时也能够推动数据仓库的技术升级和迭代，对数据仓库建立和功能完善具有重要作用。
1数据仓库的分类
1.1狭义数据仓库
数据仓库主要的功能是存储数据，数据的来源主要与数据的应用过程有直接关系。数据的类别相对较杂，数据的数量较多，在存储过程当中不但要对数据进行有效存储，同时还要保证数据在调用过程当中能够满足调用要求，只有达到这些标准，才能够符合数据仓库的功能要求。在数据仓库的建立过程当中，狭义的数据仓库主要是指存储数据的数据库，其功能相对单一，主要是对数据进行保存，方便数据在应用中随时调用，最大限度的保障数据的安全性，避免数据因黑客攻击发生泄漏。
狭义数据仓库的概念主要是聚焦了数据仓库的数据存储功能，对数据的存储有着明确的要求，在数据存储和调用过程当中，需要按照相应的标准予以运行，对整个数据的处理和数据的保管有着明确的规定。在数据的存储过程当中，需要保证数据的安全性和稳定性，避免数据在调用过程当中出现数据丢失和数据失真的问题。从这一点来看，狭义数据库是目前数据仓库分类的基本类别，在实际应用过程当中，我们应当掌握狭义数据仓库这一分类方式，在数据仓库的定义以及数据仓库的应用过程当中了解其特点。
1.2广义数据仓库
广义数据仓库除了涵盖现有的存储数据的数据库之外，同时也泛指其他具有数据存储功能的服务器、电脑终端等小型的数据库。广义数据仓库并不针对单一的数据库进行定义，而是将所有具有存储数据功能的硬件系统都称之为数据仓库。除了硬件系统之外，例如云端等网络数据存储系统也可以称为广义的数据仓库，在广义数据仓库中定义较为宽泛，对数据仓库的认定比较直接，能够成为数据仓库定义的重要类别，按照广义数据仓库去定义符合要求的数据仓库，无论是数量还是规模都是相对较大的。
广义数据仓库主要是与狭义数据仓库相区分，广义数据仓库关注的是数据的存储以及数据的存储方式，没有按照狭义数据仓库的定义去严格的区分数据仓库的专属性，对数据仓库的划分类别较为宽泛。在实际应用过程当中广义数据仓库的应用较多，在理解难度上相对较低，对于整个数据仓库的构建和数据仓库的应用具有重要意义。了解广义数据仓库的定义，能够帮助我们做好数据仓库的构建，对于数据仓库的建立和发展具有重要作用。
2大数据时代数据仓库的架构
2.1系统处理架构
大数据时代数据仓库的架构对系统处理要求较高，在数据仓库架构过程当中，首先进行的就是系统处理的架构。系统处理既关系到数据存储的速率，同时也关系到数据存储的安全性和数据调用过程当中是否能够达到快速性标准。按照这些要求构建的系统处理架构，在架构的科学性和完善性上相对较高，对于数据的处理能够满足基本处理要求，能够解决数据处理过程当中存在的突出问题，对数据处理的有效性和数据处理的快速性有着重要帮助，在数据仓库的架构过程中系统处理架构是关键。
在实际的数据处理架构设计中，应当保证数据处理的有效性，将数据处理的要求涵盖在系统处理架构设计标准中，按照系统处理的要求以及数据处理和调用的要求设计系统处理架构。这样的架构在科学性和完善性上才能够满足使用要求，才能够解决数据处理中存在的多种问题。因此，我们应当认识到系统处理架构的重要性及系统处理架构在设计中需要考虑的问题，便于提高系统处理架构设计质量。
2.2集群架构
数据仓库在建立中，除了要做好系统处理架构之外，集群的架构也十分关键。数据在数据仓库中的存储并不是以单一数据体现的，而是以数据群或者数据集群的方式体现。这种方式的数据集约程度较高，存储效果较好，无论是在数据存储的安全性，还是数据调用的便捷性方面都能够满足实际需要，在实施过程当中能够解决数据处理存在的实际问题。从这一点来看，集群数据处理决定了在数据仓库建立中需要对集群进行有效的架构，按照集群的方式和集群的特点进行架构，提高架构的合理性。
对于数据仓库而言，集群架构能够将集群进行合理分类，并且按照集群的类别进行模块化的处理，能够使数据仓库在集群模块上具有较强的针对性，能够解决数据存储中集群类别不清晰和集群混乱的问题。通过集群架构的设计，能够使集群的科学性和合理性得以体现，满足数据存储需要。因此，做好集群架构是数据仓库建立中的重要方式，对数据仓库的建立和数据的分类存储有着重要意义。
2.3存储方式
数据仓库在建立中存储方式的选择至关重要，存储方式既关系到数据存储的安全性和稳定性，同时也关系到数据的存储和调用速度是否能够满足实际需要。目前在数据存储中，有集中式存储和分布式存储这两种方式，在实际选择中应当按照数据的类别和数据的特点进行合理选择，结合数据仓库的实际特点以及数据仓库在建立过程当中需要考虑的因素，分布式存储是目前主流的存储方式，既能够保证数据的安全性，同时也能够防止数据被恶意篡改，最大限度地保证了數据的原始性和准确性。 分布式存储对于提高数据存储的安全稳定性和维护数据的原始性和准确性具有重要意义，在实际应用过程当中有着广阔的应用前景，能够实现数据的安全稳定运行和存储，保证了数据存储的整体效果。从这一点来看，我们应当认识到数据存储的重要性以及存储方式对数据仓库的重要影响，在数据仓库选择时倾向于分布式存储的选择和设定。通过分布式存储有效解决数据存储过程当中面临的安全风险和威胁。因此，分布式存储对于数据仓库的建立而言就有重要意义，应当在存储方式选择上予以有效倾斜。
3大数据时代数据仓库的关键技术分析
3.1节点优化技术
大数据时代数据仓库的建立需要用到多种关键技术，在实际的技术运营过程当中，应当以数据仓库的需求为准，既要使关键技术能够支撑数据仓库的建立和运行，同时也要保证关键技术在稳定性上能够更好地满足使用要求。其中在数据仓库建立中，节点优化技术是重要的支撑技术，在应用当中能够为数据仓库建立多个控制节点。通过控制节点的运行，能够对相应的功能模块进行控制，起到提纲起领的作用。节点优化技术不但能够帮助数据仓库合理设定管控节点，同时还能够提高节点的管控效果。
通过节点优化技术，能够保证数据仓库的数据存储模块能够在实际运用当中提高数据存储的安全性和稳定性，保证数据存储的整体效果满足实际要求，同时还能够在数据运用当中，通过节点优化技术提高数据调用效率，保证数据在调用中能够符合使用要求。节点优化技术是目前大数据技术中相对成熟的技术体系，在数据仓库的运营中能够起到良好的节点优化作用，对于数据仓库的建立和数据仓库功能的完善具有重要意义。
3.2数据分布技术
数据分布技术与数据的存储有着直接的关系，通过数据分布技术能够使同一类别的数据进行有效的存储，并且分成多个存储的模块，既实现了数据的备份，同时又解决了数据在存储过程当中面临的安全威胁。通过数据分布技术，能够建立分布式存储的模块和分布式存储的数据单元，保证数据在存储和调用过程当中最大限度地维持数据的原始性和安全性，利用数据分布技术，也实现了数据防篡改，避免了数据在存储和调用过程当中发生恶意篡改的情况。
从当前数据分布技术来看，数据分布技术的应用对于数据仓库的建立有着直接的帮助，既解决了数据仓库建立过程当中存在的数据存储问题，同时也保证了数据存储的安全l生和稳定性，推动了数据存储方式的升级和迭代，对于数据分布而言具有重要作用。从这点来看，我们应当认识到数据分布技术的优势以及数据分析技术在数据仓库应用当中的优势，做好数据分布技术的全面应用。
3.3索引技术
数据仓库在建立中应当为数据的存储和数据调用提供便捷的技术支持，其中索引技术是保证数据仓库中的数据模块和数据存储位置能够清晰的关键技术。通过索引技术能够为每一个数据单体和数据模块提供准确的位置信息，方便在存储和调用过程当中清楚数据的具体位置，能够在应用当中提高数据的应用效果。在当前数据应用当中，索引技术是关键的支持技术，能够帮助数据仓库为每一个数据模块和数据单体划分存储区域，并按照存储位置对信息进行存储和调用。
从这一点来看，数据仓库对索引技术有较高的要求，既需要索引技术能够指引清楚具体的数据存储位置，同时也需要索引技术能够对数据的存储位置进行标记，保证数据的存储满足使用需要。结合当前数据仓库的建立实际，索引技术已经得到了有效的应用，并且在应用过程当中取得了积极效果，对于数据仓库来建立和数据仓库的数据存储调用具有重要意义。因此，我们应当认识到索引技术的重要性，在数据仓库建立过程当中予以有效地应用。
4大数据时代数据仓库的分布式存储形式分析
目前来看，数据仓库的存储形式分为集中存储和分布式存储。与集中存储相比，分布式存储的优势相对明显，分布式存储不但能够解决数据的完整性和原始性问题，同时分布式存储还能够解决数据的防篡改问题，使数据的存储优势进一步扩大，能够满足数据仓库的实际需要。同时，分布式存储也能够实现存储基础的升级，对数据存储的安全性、数据存储的稳定性具有重要影响。目前分布式存储已经应用在了数据仓库中，成了数据存储的重要形式，并且分布式存储已经从数据存储的领域向其他的数据处理领域发展，对整个數据仓库的建设有着重要影响。
大数据时代数据的存储和数据的管理对于数据的安全性而言至关重要，数据要想实现防篡改，提高数据的原始性，就将应用有效的存储方式予以解决。其中，分布式存储是重要的存储方式，在实际应用过程当中解决了数据的原始性问题。通过分布式存储也能够增加数据备份的数量，使数据的存储方式发生了变化，由传统的整体数据存储变成分散式存储，存储效率更高，对于数据存储的安全性和稳定性而言具有较强的优势。
5大数据时代数据仓库应用存在的问题
5.1容量扩容压力增大
从目前数据存储过程来看，数据在存储中，数据的量会迅速增加。随着数据仓库的持续应用，数据仓库中的数据量呈几何倍数增加，对数据仓库的容量提出了较高的要求，需要数据仓库在容量方面不断地扩大，才能够满足数据存储需要。这一现实的需求导致了数据仓库在建立过程中应当合理考虑仓库的扩容问题，并且采用模块化的方式进行扩容，才能够降低仓库扩容对数据存储的影响。通过模块化的扩容，也能够提高仓库的扩容效率和扩容效果，保证数据存储不受影响。目前数据仓库的初始容量与原来相比发生了较大的变化，需要数据仓库在整体容量方面予以有效地增加。
5.2数据仓库能力有限
数据仓库的容量即使进行扩大和增加，但是在数据仓库的整体存储能力方面也是有一定限制的。数据仓库的存储能力不可能无限制增加，因为数据仓库不但需要对数据进行存储和管理，同时还需要完成数据调用。数据仓库的规模越大，数据的调用速度越慢，即使采用关键技术支撑，数据仓库的数据管理能力也是有限的。因此，数据仓库在建立过程当中，应当对数据仓库的数据保管能力、数据调用能力和数据的未来发展规模和发展瓶颈有正确认识，避免数据仓库无限制扩张，给数据的保管和调用带来不利影响。因此，掌握数据仓库的发展瓶颈，了解数据仓库的存储限制，对于数据仓库的建立而言至关重要。
6结论
通过本文的分析可知，大数据时代下的数据仓库建立既是必然趋势，同时也是大数据技术发展到特定阶段的必然选择。为了保证数据仓库的建立和运用当中能够满足实际需要，应当保证数据仓库的应用技术达标，既要提高数据仓库的先进性，同时也要运用成熟的数据存储技术实现数据的有效存储和调用，保证数据在存储过程当中能够满足使用需要，最大限度地提高数据的安全性和稳定性，使整个数据仓库在建立和运行当中能够达到使用要求。
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