大数据仓库 Data Warehouse
大数据仓库
大数据仓库并不是传统意义上的数据库，是一套完整的的面向大数据库的数据集成体系。
全面
较高层次上的组织信息系统的数据综合分析利用，多角度划分，对应多个分析领域
集成
来源、属性不同的数据，在数据仓库中要保持一致性、完整性、有效性、准确性
稳定
非常好的可用性，无论从哪个时间段来看，都保持不变，非常好的读取与查询效率
变化
在稳定的同时，数据记录历史行为数据，并可反应出历史变化，可供分析
与传统数据库对比
大数据仓库
不频繁、大批量、高吞吐、有延迟
允许冗余，或大量冗余，以空间换时间
可以添加，无删除、无变更，强调历史变化
面向数据分析
完整反应可变化的历史
数据处理
设计理念
数据变化
应用层面
数据范围
传统数据库
频繁、小批量、高并发、低延迟
数控库设计范式，强调读写性能，避免冗余
关注当前业务，允许频繁的增删改操作
面向业务处理
业务当前需求的范围
CCD帮助您建立数据仓库体系
面向大数据的架构设计
打造自上而下的、全新的顶层架构设计，更加合理的、具有前瞻性的信息系统布局。
业务系统间的数据集成
基于现有业务流程的数据集成，打通不同系统间的数据壁垒，组织更加合页的数据集合。
分析用海量数据治理
根据数据分析需求，提供海量数据的清洗、降噪、语义分析等处理，为分析提供可用的海量数据。
数据分析与可视化
提供强大易用的数据可视化平台，亦可根据顾客的需求，定制符合业务需求的数据分析与可视化工具。
数据仓库覆盖范围
ERP系统
电商平台
OA系统
财务系统
智能硬件平台
LBS平台
生产制造平台
其它业务平台
系统构架
