基于 Infobright 的 CentOS 数据仓库方案

2011数据库技术大会资料显示，爱可生公司的杨涛介绍了基于MySQL的开源数据仓库解决方案。

数据仓库ETL优化方案 元数据驱动ETL 利用元数据配置驱动ETL流程，实现灵活且可扩展的ETL过程。 通过元数据管理，简化ETL设计，降低维护难度。 数据质量校验与ETL调度 将数据质量校验机制整合到ETL调度中，确保数据质量可靠性。 通过自动化调度，提高ETL效率，减少人工干预。 预期收益 提升ETL流程的敏捷性与可维护性。 保障数据质量，增强数据可靠性。 实现ETL过程自动化，提高工作效率。

随着数据管理需求的增长，Oracle数据仓库解决方案在业界备受关注。该方案不仅提供了强大的数据管理功能，还支持业务智能需求的高效实现。

Oracle Warehouse Builder（OWB）是Oracle公司于1998年推出的一个集成工具，专注于帮助企业构建数据仓库。OWB整合了之前分散的产品功能，包括数据模型设计、数据提取、移动和装载（ETT）、元数据管理、分析工具整合以及数据仓库管理。它提供了一个框架，将关系数据库服务器、多维数据库服务器和前端分析工具紧密结合，形成了全面的数据仓库和商业智能（BIS）解决方案。

油田开发的数据真不是一般多，几十年下来，各种井的信息堆成山，想做个都得翻资料翻半天。还好，现在有了数据仓库，搞这套效率直接翻倍。油田企业网的中心数据库把各采油厂的数据都聚在一起，像单井基础信息、钻井地质、井史数据这些通通拉进来，省得你满系统找数据。数据源一整合，后面开发就方便多了。数据抽取和转换这块，挺考验功底的。用Oracle Warehouse Builder，一套 ETL 流程搞定：抽数据、转换格式、按映射规则塞进仓库。像小层数据、水井井史这些表，格式都不一样，一转统一了，做的时候顺手多了。仓库的逻辑模型是星形模式，你要是之前玩过 BI 工具，一定不陌生。4 个维表、8 个事实表，加 7

随着数据管理需求的增长，IBM数据仓库解决方案提供了可靠的解决方案。该解决方案结合了先进的技术和卓越的数据处理能力，帮助企业高效管理和分析海量数据。

数据仓库建设的挑战并非来自设计阶段，而是在业务扩张、数据规模激增后的数据治理环节。数据治理涵盖数据本身的管理、安全、质量以及成本等诸多方面。其中，数据质量治理尤为关键，它是数据分析结果可靠性和准确性的基石。 保障数据质量，确保数据的可用性是数据仓库建设中不可或缺的一环。

在信息时代，伴随着Internet技术的蓬勃发展，全世界范围内的各个企业都在经历一场深刻的变革。各企业都在利用Web无所不达的特性来扩展自己将商品和服务推向市场的能力，但同时由于Internet的存在，客户的期望也是水涨船高。客户需要即时访问各类信息，并不断比较您和您的竞争对手的情况。因此，在Internet时代，谁能在正确的时间以正确的价格交付正确的产品，谁就是赢家。 那么，企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，它关系到企业在未来的发展命运。有远见的公司都会意识到，只有将自己建成能够对客户作出迅速反应的公司才能获得诸多收获，这些收获包括收入、

随着技术的进步，Oracle 9iAS Java应用程序或Applet Servlet PDA Mobile Phone PC Browser Oracle 9i OLAP服务数据仓库BI Beans库的部署方案已经得到广泛应用。