数据管理基础知识摘要

一 结构化数据与非结构化数据

结构化数据具有特定格式，易于在数据库表等结构中组织。非结构化数据没有预定义的模式，如电子邮件、音频或视频文件，更灵活但组织起来更复杂。两者各有优缺点，且在当今数据管理中都非常重要。

二 数据仓库

数据仓库是集中存储大量结构化数据的系统，它允许将来自不同来源的数据转换并集成，支持决策。数据仓库需要清理和验证流程来保证数据质量，但维护成本高。数据集市和Data Vault是数据仓库的重要组成部分，后者由中心、链接和卫星组成，有助于数据审计和新数据集成。

三 数据湖

数据湖是存储大量原始格式数据的中心化系统，无需预定义模式。其灵活性适合执行高级分析，且可存储不同格式的数据。数据湖通过多个层次（原始层、一致层、清洁层、表示层和沙盒层）和创建文件夹结构来改善数据的组织和可访问性。还需实施审计和完整性控制，以确保数据在传输中的安全性。

四 OLAP 和 OLTP

OLAP专注于快速高效地分析大量数据，优化存储和处理技术，提供交互式数据探索工具。OLTP用于实时事务处理，优化以支持大量交易及其完整性和并发性。两者满足特定且互补的需求，对数据进行不同类型的处理。

五 ETL/ELT

ETL和ELT是数据处理方法，关键区别在于转换数据的时间和顺序。ETL在数据加载前进行转换，而ELT将原始数据直接加载后进行转换。ETL适用于数据仓库，ELT适用于数据湖。这些方法有助于将原始数据转换为有价值的信息，支持组织决策。

结论

文章回顾了数据管理基础知识，包括数据仓库和数据湖的技术及其最佳实践，强调了OLAP和OLTP之间的区别，以及ETL/ELT流程的相关性和应用示例。

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查看原文：数据管理基础：从结构化到数据湖

文章来源：

数据驱动智能

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