实时数据仓库，数据仓库
分享一个我们做的实时数据仓库的例子。客户是地市级烟草公司，需要实时的卷烟销售数据分析，每天的数据量约10万条，集中在4个小时内发生。
我们的处理办法是：
1、维表信息每晚处理好（客户在当天定烟的过程中，是不会去维护基础档案的内容的）；
2、历史事实表数据也是每晚处理好；
3、当天的定烟数据，做一个查询业务系统数据的视图，只查询当天的数据（查询一次的时间约2-3秒）；
4、将历史数据和当天数据的视图再合成一个视图，用于展现数据；
5、某些需要计算的内容（例如销售毛利）在前端工具中实现。
传统数据仓库往往都有数据的使用延迟, 最常见的是T+1
即数据从产生到使用需要经过一个日终跑批, 数据汇总得到的结果最多也只能是日报.
实时数据仓库, 从技术上解决了数据使用的延迟, 任何时点均可以得到当前最精确的分析结果
以航空公司为例, 可根据有关顾客偏好和需求的实时信息来创造价值定位, 并使用这些信息来提供具有针对性的服务.
随着信息技术的发展，数据仓库技术得到了广泛应用，并且产生了巨大的经济效益。传统数据仓库系统中，通过对历史数据的聚合及分析，可以为企业提供如明年将采用何种营销策略等战略型决策支持。但是随着客户需求的不断发展，企业越来越希望数据仓库在支持战略决策的同时，也能够为市场一线人员提供实时的战术决策(tactical decision)服务，如实时营销、个性化服务等。这种既服务于战略决策又服务于战术决策的数据仓库即称之为实时主动数据仓库(real-time active data warehouse，RTADW)。
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