数据仓库中的数据存储

广州政府数据治理公司指出，源数据通过ETL的日常任务调度导出，转换后以特征的形式存储在数据仓库中。事实上，在这个过程中一直存在着很大的争议，即数据仓库是否需要存储详细的数据。一方认为数据仓库是面向分析的，只要存储特定需求的多维分析模型;另一方的观点是，数据仓库应该首先建立和维护详细数据，然后根据需求对详细数据进行聚合和处理，生成具体的分析模型。

（1）为什么要保存详细数据?详细的数据是必要的。数据仓库的分析需求会不时地发生变化，有了详细的数据，我们就可以用不变性来响应变化。但是，如果我们只存储根据某些需求构建的数据模型，很明显，我们会对频繁变化的需求感到不知所措;

（2）为什么要以主题为导向?广州政府数据治理公司指出，面向主题是数据仓库的第一个特点，主要是指对数据进行合理的组织以实现分析。对于源数据，数据组织形式是多样的。例如，点击流的数据格式没有优化，前台数据库的数据基于OLTP操作进行了优化。这些可能不适合分析，但分类成面向主题的组织形式确实有利于分析，如将点击流日志分类成页面、访问或会话三个主题供访问者使用，这样可以显著提高分析效率。