《数据仓库》

《数据仓库》（Building the Data Warehouse），W.H.Inmon 著，机械工业出版社出版。

数据仓库是数据挖掘和 OLAP 的基础，是实现一对一服务的必经之路，是目前对于企业最有战略价值的技术。

w.H.Inmon 就是“数据仓库之父”。

Dlee 先来讲讲OLAP和OLTP的概念吧，我只了解OLTP，对OLAP不懂。

洗耳恭听，看样子dlee在data mining and data warehouse上是行家。

呵呵，我也是刚刚开始转向这个方面。因为有一个机会要做一个真正的数据仓库项目，算是赶鸭子上架了。现在正在恶补数据仓库、OLAP 方面的知识。一些概念还是有些模糊，等过一段时间积累了一些经验后再做比较系统的介绍。数据仓库不是某种具体的技术，而是一个完整的体系结构，确实不是一两句话甚至一两篇文章能够描述清楚的。

我的想法是，一个好的 Java 程序员研究清楚某方面的技术，比如 Hibernate 是不成问题的。但是如果研究清楚了数据仓库、数据挖掘要达到的目的以及设计和实现的方法，那么思考的层面就接近于企业的商务人员甚至管理者了。技术的最终目的还是要解决企业所面临的问题。软件企业的核心竞争力也正在于能否为企业量身定制，提供全面综合的解决方案。

关于 OLTP 与 OLAP 的区别，我来节选一段《数据挖掘》第2章“数据仓库和数据挖掘的 OLAP 技术”中的描述：

2.1.1 操作数据库系统与数据仓库的区别
由于大多数人都熟悉商用关系数据库系统，将数据仓库与之比较，就容易理解什么是数据仓库。
联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。这种系统称为联机事务处理（OLTP）系统。它们涵盖了一个组织的大部分日常操作，如购买、库存、制造、银行、工资、注册、记帐等。另一方面，数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务。这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以便满足不同用户的形形色色需求。这种系统称为联机分析处理（OLAP）系统。
OLTP 和 OLAP 的主要区别概述如下。
用户和系统的面向性：OLTP 是面向顾客的，用于办事员、客户和信息技术专业人员的事务和查询处理。OLAP 是面向市场的，用于知识工人（包括经理、主管和分析人员）的数据分析。
数据内容：OLTP 系统管理当前数据。通常，这种数据太琐碎，难以用于决策。OLAP 系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和管理信息。这些特点使得数据容易用于见多识广的决策。
数据库设计：通常，OLTP 系统采用实体-联系（ER）模型和面向应用的数据库设计。而 OLAP 系统通常采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。
视图：OLTP 系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而不涉及历史数据或不同组织的数据。相比之下，由于组织的变化，OLAP 系统常常跨越数据库模式的多个版本。
OLAP 系统也处理来自于不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP 数据也存放在多个存储介质上。
访问模式：OLTP 系统的访问主要由短的原子事务组成。这种系统需要并行控制和恢复机制。然而，对 OLAP 系统的访问大部分是只读操作（由于大部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据），尽管许多可能是复杂的查询。
OLTP 和 OLAP 的其它区别包括数据库大小、操作的频繁程度、性能度量等。这些都概括在表2-1中。
......

《数据挖掘——概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques），Jiawei Han & Micheline Kamber 著，机械工业出版社出版。
这本书最好与《数据仓库》一起读。数据仓库提供了 OLAP 的基础，而如何更好地做 OLAP，则是数据挖掘技术所要讨论的。

韩家炜教授是我们的同胞，是国际著名的数据挖掘专家。

在国外，这个技术已经发展了好多年了，4年前接受过一次为期一个星期的培训，是基于Cognos的产品讲的，对他的对数据旋转、切片和钻取功能留下了很深的印象，好像还有个概念，叫BI还是什么来着的，不过在后来的实践中没用到就逐渐的忘了，也不知道现在这个公司发展的如何了，dlee可不可以介绍一下这个行业的现状呢

我的看法是无论 BO、BI、OLAP 或者 Data Mart（数据集市）的前提都是建立在 EDW（企业数据仓库）的基础之上的。没有一个规整的 EDW 的支持，在操作型数据库基础上进行各种分析是不可想象的。

我对这个领域也是新手。这里有一个各家数据仓库产品的评估，老了点，01 年的文章。
http://www.china-pub.com/computers/emook/1137/info.htm

还有这篇。
http://seekjob.myrice.com/dw-6.htm

九大数据仓库方案特点比较 

IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。


IBM