ORACLE与IBM数据仓库的综合对比

比较和分析两大数据仓库解决方案——Oracle和IBM的DB2。它为北京市***局项目提供决策支持，以选取最适合其需求的平台。文档详述了数据仓库、ETL工具、OLAP和数据可视化工具的基本介绍和性能对比。通过比较两者在功能、开发过程和应用性能等方面的优劣，帮助项目团队做出最佳选型决策。

传统数据库与数据仓库对比 | 比较项目 | 传统数据库 | 数据仓库 ||---|---|---|| 总体特征 | 围绕高效的事务处理 | 以提供决策为目标 || 存储内容 | 以当前数据为主 | 历史、存档、归纳 || 面向用户 | 普通业务处理人员 | 高级决策管理人员 || 功能目标 | 面向业务操作，注重实时 | 面向主题，注重分析汇总 || 情况 | 原始数据 | 多层次汇总，数据细节损失 || 数据结构 | 结构化程度高，适合运算 | 结构化程度适中 |

以下数据展示了不同数据库在不同硬件环境下，应用于数据仓库时的性能表现。

详细比较了Oracle和SQL Server两种数据库管理系统在性能、安全性、可扩展性和用户界面等多个方面的差异和优劣。

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。

本幻灯片演示详细阐述了使用 Oracle 设计和部署数据仓库的方法。

数据仓库项目的技术细节挺多，《Wiley - IBM Data Warehousing》这本书就像老司机带你走一遍流程，从概念讲到实战，写得还挺系统的。基础概念讲得比较透，像信息危机、云计算这些热门话题也都有提到，适合边学边思考。是讲到为什么传统数据库扛不住现在的数据量，听着就有共鸣。技术选型部分挺细，像数据采集软件、数据管理、BI 工具这些都有拆开讲，分类清晰但不啰嗦，还给了不少实用建议。要是你正卡在选工具阶段，这部分值得仔细看。最有意思的是案例，讲了几个不同行业的真实项目，怎么建仓库、踩过什么坑，都说得实在。感觉比看理论管用多了，有点像经验贴。整本书的节奏不急不躁，适合刚入门又想搞清楚门道

数据仓库的特点包括面向特定应用的集成，每个数据库针对特定应用，彼此独立。数据仓库中的数据面向企业级的分析处理，已经实现了数据的集成，从而消除了数据不一致性。与操作型数据库相比，数据仓库具有显著的集成优势。

优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。