数据仓库面试题及答案（数据仓库面试题解析）

数据仓库面试题解析

问题一：介绍一下数据仓库概念并说明其作用

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。它是通过数据抽取、转换和加载从多个来源获得数据然后进行集成、加工、存储、管理，最终形成一种面向主题且历史可追溯的数据集合。数据仓库的作用主要体现在以下几个方面：- 提供一种面向主题的数据视图，方便决策者查找和分析。- 集成不同来源及不同格式的数据，提供一致性的数据视图和决策基础数据。- 历史数据可追溯，便于分析长期趋势和历史变化。- 支持决策者分析，通过建立不同维度的数据模型和统计分析，帮助决策者发现问题和机会。

问题二：数据仓库与数据湖有何不同？如何选择？

数据仓库和数据湖是两种不同的数据管理概念。数据仓库是针对企业决策制定的，集中式、清洗后、主题化管理的数据存储方式，面向结构化数据；而数据湖是为数据科学家理解企业数据并发现新框架的一种集大成的数据存储方式，面向海量数据，数据松散结构化。在数据集成和数据应用两个方面，数据仓库和数据湖也有所不同。从集成方面来说，数据应用和业务驱动是数据仓库集成的最终目的，因此需要极高的数据质量、可信度和结构化要求；而数据湖更注重数据存储和数据处理，数据信息可以进行深度挖掘和分析，无需遵从任何预定义的结构。选择数据仓库还是数据湖，企业首先要明确其数据处理的目标。如果企业需要快速迭代并能够快速响应数据的实时变化，数据湖可能更为适用；如果企业需要对数据进行定期分析和决策制定，而且数据数量不是非常大，数据仓库则可能更为适用。

问题三：如何进行数据仓库设计？设计中有哪些需要考虑的因素？

数据仓库设计需要遵循一定的设计原则和流程。首先要明确业务需求，理解决策者需要哪些数据查询和分析，以及需要哪些数据模型等。其次，需要进行数据建模，包括维度模型和事实模型的设计；接着，根据数据建模结果设计数据仓库架构，采用何种技术实现数据存储、数据获取以及数据处理，如何进行数据清洗和数据整合；最后，设计数据仓库运维和数据管理流程，确保数据的安全性和数据质量。在设计数据仓库的过程中，需要考虑如下因素：- 确定数据源，包括外部数据源和内部数据源，建立从各种数据源抽取数据的机制；- 考虑数据质量问题，对数据进行清洗和校验；- 设计数据仓库结构，包括数据模型和数据组织架构等；- 设计维度模型和事实模型，按照业务需求和数据特征组织数据模型；- 设计决策支持系统，通过BI工具和分析工具展示和分析数据；- 管理数据的粒度和分类，保证数据能够支持各类查询需求；- 采用安全措施保障数据的安全性和可靠性，包括身份验证、数据加密、备份与纠错等。总的来说，数据仓库设计的目标是建立高效且可靠的数据处理流程，确保数据的一致性、完整性和可靠性，同时充分考虑企业需求和数据特征，帮助企业决策者更好地分析数据和做出决策。