数据仓库与企业档案工作的对比

Posted 2021-04-24 企业数字档案与数据治理

小编在上一篇的交流中抛开了企业档案概念的“各种定语”。今天小编结合具体工作来聊一聊数据仓库与企业档案工作的联系。

先来介绍下数据仓库，它是企业数据治理中的核心且必须交付的成果之一，英文名称为Data Warehouse（可缩写为DW，小编在交流计划中提到的DW其实就是数据仓库缩写），它被定义为面向主题的、集成的、随时间变化的、一个支持企业决策管理的数据集合。典型的数据仓库模型如下（图片来源自网络）：

Tips：OLAP中文名为联机分析处理,主要负责数据分析与挖掘，特点实时性要求不高、数据量比较大，查询复杂。典型的应用场景例如包括归回分析、用户画像、模式预测等等；与其对应的OLTP中文名为联机事务处理，主要负责数据日常的增删改查，实时性要求高、数据量小、高并发，典型的应用场景例如公文流转，项目管理，订单管理等等。一般企业运行的业务系统属于OLTP。

数据仓库并非全新的技术，它差不多已有10多年的历史，随着技术的不断进步它在理念与架构上不断扩展，数据仓库的特点、工作模式与企业档案工作共性分析如下：

从上面的对比分析来看，小编认为数据仓库的相关理念与企业档案工作有许许多多的共性，两者都是在企业级层面对信息（或数据）进行收集、管理，最终目的都是为发挥信息（或数据）的价值，可预见的是企业数字档案馆（室）的构建在技术实现层面将趋近企业数据仓库建设，数据仓库技术是实现企业数字档案管理的有效手段。在后面的交流中小编会分享《DAMA数据管理知识体系指南》更多内容，相信从中小伙伴们能够更多找到数字档案与数据治理之间的联系，欢迎大家持续关注，多多留言。

由于跟今天的话题相关，小编在文稿最后附一张京东万象数据集市的截图，小编在思考企业间是否能达成商业联盟，通过统一技术平台与标准将企业一些数据共享出来（例如供应商服务评价、产品与设备性能评价等等），从而更好地发挥数据价值。截图也希望能够对各位小伙伴思考如何发挥企业数字档案及数据价值提供一些帮助与启发，欢迎交流。

温馨提示