摘要：本文主要描述了数据仓库的演进过程，介绍主动数据仓库、实时数据仓库、以及ODS等概念。希望各位读者能够从本文了解到数据仓库技术在国外应用的新趋势。

1、主动数据仓库

1.1、问题的提出

客户拨打呼叫中心，对某个产品或服务表现出关心，你的客户代表能否主动的和客户沟通，提高客户保持率？

如果你的网站能够及时的给客户返回信息，并且客户每访问3次后就给10％的折扣，将能增加多少的客户忠诚度？

如果供应商能够预测到假期每个商品会增加多少的销售量，并及时补充商品，将会增加多少的销售额？

今天，成功的商业关系，无论是客户、合作伙伴或者供应商，都越来越依靠集成了企业所有数据的数据仓库，分析出有价值的信息，并把信息分发给每天做决策的人员。主动数据仓库转变传统数据仓库解决方法的策略，使企业在维系客户上变得更加主动和有效。

1.2、变革经济环境下的全新解决方案

新经济环境下，有着新的客户期望值、新的客户关系和新的商业机会，企业需要具有主动的决策支持能力。今天，数据仓库的数据正在发生演变，数据仓库负担着客户关系管理、一对一营销和及时制定决策等效用，进而成为具有控制和影响市场能力的工具。

数据仓库的初始阶段，是面向查询批处理的决策支持应用。数据仓库的初始目的是收集、清理和集成组织内的数据，这些数据用来产生报表和查询，以支持决策的制定。

随着数据仓库技术的成熟和应用普及，越来越多的企业利用数据仓库技术的特性，以支持预测分析以驱动商业决策。数据仓库技术在更大范围内得到应用，从分析市场将要发生什么变化，到分析市场正在发生什么变化，到基于事件触发、控制市场朝着自己想要的方向去发展。

1.3、主动数据仓库的优势

主动数据仓库在市场快速变化和实时企业管理决策要求下出现的，是数据仓库技术的新的分支。利用主动数据仓库建立应用，企业可以改进与客户的及时沟通能力，使分支机构或者呼叫中心更好的与客户进行联络。下面的这些应用在传统数据仓库中是难以实现的，但主动数据仓库提供了可能：

        利用呼叫中心，进行自动的、直接的客户营销；

        在信用卡业务处理过程中，及时进行欺诈检测；

        飞机满座率低时，可以在飞机起飞前，让更多的乘客坐上飞机；

        基于当前的客户贡献度和价值度，给客户灵活的综合定价和折扣；

        及时决定运行中卡车的最优线路，降低货物运送时延，并实现对不同客户的不同服务承诺；

        基于客户近期的信用卡交易情况、结合他们长期的购买行为，优化即将要送给客户的交叉销售购物券；

表1：传统数据仓库与主动数据仓库的能力比较

显然，主动数据仓库扩展了传统数据仓库的能力：

        外部人员可以访问数据仓库，如合作伙伴、供应商和客户。

        企业的所有成员都可以直接的访问数据仓库，包括普通的雇员、呼叫中心的客户代表等等。

        集成、多主题，交叉渠道的执行可以帮助企业更快更有效的行动，拓展商业机会。

主动数据仓库支持战略和战术的市场决策。意味着企业的战略分析结果可以转化为具体、详细的条件约束和操作事务下的行动。这样，发挥了日常战术决策的效用，提高了数据仓库信息的效率。最终，对于企业来说，一致性的数据使职员和合作伙伴更好做出符合事实的、精确的和有见地的决策。

建立主动数据仓库帮助你更接近你的客户、优化供应链、提高制造质量和精准地跟踪商品流动，计划和管理成功的商业活动，达成销售自动化，使得企业具备新竞争环境下的及时商业分析能力。

主动数据仓库需要一个可扩展的、高性能的数据仓库解决方案，需要实时数据仓库的支持。

2、实时数据仓库和ODS

很多数据仓库设计者认为不可能把现有的24小时运行周期的ETL改为15分钟的周期。因为即使将数据清理的步骤并行处理，最大的事实表和维表的增量加载也不一定能在这么短的时间内完成。

2.1、ODS的引入

规划数据仓库时，可以在常规的、静态的数据仓库之外，建立一个实时的分区，这个特别的分区在物理上和管理上独立于传统的数据仓库。事实上，实时分区通常并不是数据库概念上的表分区，而是由一些独立的可以在其上进行更新和查询操作的表构成。。

存储实时分区的系统就是ODS（Operational Data Store）。ODS和实时分区是两大数据仓库流派的不同名词定义而已，我们姑且将ODS理解为存储和管理实时分区的系统。ODS处于业务系统和数据仓库之间，具有实时的、常变的、当前的、临时的等特点。引入ODS，DW的体系结构变为：源数据→ODS→DW→OLAP。增加ODS，还需要前端工具的支持，才能够进行无缝查询。

实时分区必须满足如下的一些苛刻要求：

        在静态数据仓库更新前，承担所有的查询操作；

        在粒度和内容上与静态数据仓库的事实表能够吻合链接；

        支持大量并发的查询响应。

2.2、实事分区（ODS）的应用

在维度模型中，主要有三类粒度的事实表：交易粒度（Transaction Grain），周期性快照粒度（Periodic Snapshot Grain），增量快照粒度（Accumulating Snapshot Grain）。实时分区在3种类型的粒度上有不同的结构。

2.2.1交易

静态数据仓库的事实表就是交易粒度的，它包括源系统中的交易记录。如果在某时间周期内源系统没有新的交易，则没有新的记录。相反的，如果交易很多很频繁，就会产生大量的记录。实时分区具有与静态事实表维度关联的数据模型结构。

实时分区一般完全没有索引，因为必须不断的维护新加载的数据，并且实时分区只存储当天的数据，也不必在此上建立预聚合计算。

有了实时分区，应用必须能够从静态数据仓库表钻取到实时分区。做时间上的聚合计算时（如当月的销售量），必须向两个表发出相同的查询。

在一个大型零售商场，每天有1000万笔交易，静态数据仓库表中将会有很多记录。假设每个交易记录为40字节，每天增加的数据量大约为400MB，一年增加150GB。这样的事实表必然有庞大的索引，并支持聚合计算。但实时分区不要有索引（但可以有主键），以支持快速插入。实时分区也不要有预先聚合，实时分区需要支持快速的数据插入，同时实现高性能的查询。

2.2.2周期快照

如果静态数据仓库事实表在时间维度上保存高粒度的数据（如月份），那么实时分区能够查看当前月的明细数据。假如一家有1500万个帐号的银行，静态事实表的粒度是每个帐号每月的记录。事实表上保存36个月的数据，这将达到5亿4000万条记录。实时分区存储当月的数据，每月进行一次更新。假如包括4个维度和4个指标，实时分区大约需要480MB的存储，可以考虑把它常住内存。

这里，应用从静态事实表查询钻取到实时分区钻取时，与交易粒度结构下的情况有些不同。虽然很多指标能够在表之间直接钻取，但整个当月的数据必须聚合到月份层次，以保持查询结果的规整。

最后，在每月的最后一天，实时分区数据加载到静态数据仓库，然后把实时分区清空。

2.2.3增量快照

此类维度模型用于短周期的处理，如定单的生命周期。定单和运输管理中，每个项目产生一条记录。在事实表中，这些记录需要根据活动的变化进行更新。比如，客户下定单时，增加一条记录；货物开始装载运输时，更新该记录；货物到达目的地时，再次更新记录；然后付款、订单完成都要更新记录。

 这个案例中，事实表将被迫不断的更新数据。为了性能上的考虑，这些更新将在夜间完成。这里，实时分区只包括今天更新的记录。晚上，实时分区的数据正好可以写到主事实表中，可能是插入新记录到主事实表，或者，根据唯一索引覆盖已存在的记录。

 在很多定单和运输的解决方案中，实时分区的数据量远没有上面的前2个案例那么大。比如，全美专营猫狗食品的制造商每月大约有60,000个发货单。每张发货单平均有20条记录。每个发货单平均代表2个月的供货期，这个时间段内要更新数据5次，那么每个工作日将有7,500行数据需要更新。即使事实表上每个记录有80个字节，实时分区也只要600KB的数据量，完全可以把它常驻内存，且不需要在此表上加索引和进行预先的聚合。

 查询每个定单的情况，需要读取事实表和实时分区，可以在两个表上做外联结操作，或在两个表上做并集，这样就可以查询到新加入的记录，并体现在报表上。

 在电信等行业，客户投诉处理过程的情形也很类似，一个投诉要经过提交、复核、派单、处理和反馈等过程，进行多次更新操作。

参考文献

1、  Active Data Warehousing with Teradata，http://www.teradata.com/t/page/85048/

2、  Realtime Partitions，http://www.intelligententerprise.com//020201/503warehouse1_1.jhtml

3、  Data Warehouse, ODS And Data Marts,www.dkms.com/papers/dwdmed.pdf