一文读懂数据架构的进化史

[原文来自：www.11jj.com]

近期看到很多企业在设计自己的数据..，以及选型一些数据分析工具，正好拜读了数据仓库之父的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，有些许感触，就来聊一下个人思考吧。

[好文分享：www.11jj.com]

首先从企业信息化发展阶段时，数据..结构的程度来看。个人依照企业信息化，将数据..阶段划分为：只有业务数据库——>中间库——>完善数据仓库（DW）——>数据集市（Data Mart），顺序与阶段并不绝对正确，可能有组合，可能所在阶段不完全一致。以下先看各个数据..阶段特点，再看对应阶段数据分析工具选型的考虑吧。

1.业务数据库

一个企业IT信息化建设最初的阶段，业务库中数据量不大，要分析展示下数据情况啦，不慌，问题不大，这时候OLTP结构下也可以写写SQL快速展现，随便玩玩office工具也没问题。

但是随着时间的推移，各种问题开始出现：

（1）查询和写入频率越来越高，高频write和和长时间read冲突越来越严重。而数据分析要耗费大量计算资源，，不能动不动挂业务系统吧。

（2）数据量越来越大，历史业务数据啦，新业务数据激增啦，第一要务就是要解决业务应用效率问题了，谁管数据分析里的问题呢。

（3）业务越来越多，表结构越来越复杂。业务系统数量的越来越多，导致数据孤岛开始形成。