简介：数据仓库分类及开发模式?
数据仓库分类及开发模式?
数据仓库是企业数据的重要组成部分，它可以为企业的决策支持提供高效、可靠的数据基础。在数据仓库的建设中，分类是一个非常重要的环节，它可以帮助我们将不同的数据类型、数据来源以及数据存储方式进行分类，以便更好地进行数据管理和分析。此外，数据仓库的开发模式也是建设过程中的另一个关键点，正确选择开发模式可以有效地提高数据仓库的建设效率和质量。
一、数据仓库分类
数据仓库中的数据可以根据其来源和用途分为多种类型，主要包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化数据是指存储在数据库中的数据，可以进行查询和分析；非结构化数据是指没有固定结构的数据，如图片、视频、音频等；半结构化数据是指具有一定的结构，但又不完全规范的数据，如XML、JSON等。
数据仓库中的数据也可以根据其来源分为多种类型，主要包括企业内部数据、外部数据和公共数据。企业内部数据是指企业内部的业务数据，如客户信息、订单信息等；外部数据是指企业外部的数据，如天气数据、市场数据等；公共数据是指所有人都可以使用的数据，如新闻、政府公开信息等。
数据仓库中的数据还可以根据其存储方式分为多种类型，主要包括关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统。关系型数据库是指采用关系模型存储数据的数据库，如MySQL、Oracle等；非关系型数据库是指采用其他模型存储数据的数据库，如MongoDB、Cassandra等；分布式文件系统是指将数据存储在多个服务器上，通过网络共同提供服务的系统，如Hadoop、Spark等。
二、数据仓库开发模式
迭代开发模式是将整个数据仓库的建设划分为多个迭代阶段，每个阶段都有明确的目标和时间节点，通过不断地迭代来逐步完善数据仓库的建设。在迭代开发模式中，每个阶段都需要进行需求分析、设计、开发、测试等多个环节，以确保该阶段的目标能够按时完成。迭代开发模式可以有效提高数据仓库的建设效率和和质量，但也需要在人力、物力和时间上投入更多的资源。
敏捷开发模式是一种轻量级的方法，它可以将整个数据仓库的建设划分为多个小项目，每个项目都有明确的需求和时间节点，通过不断地迭代来逐步完善数据仓库的建设。在敏捷开发模式中，每个项目都需要进行需求分析、设计、开发、测试等多个环节，以确保该项目的目标能够按时完成。敏捷开发模式可以快速响应需求变化和市场变化，但在人力、物力和时间上也需要投入一定的资源。
混合开发模式是将迭代开发模式和敏捷开发模式结合起来的一种开发模式。在混合开发模式中，可以根据数据仓库建设的实际情况，将整个建设过程划分为不同的阶段，每个阶段采用不同的开发模式。例如，在前期可以采用敏捷开发模式，以快速响应需求变化和市场变化；在后期可以采用迭代开发模式，以提高建设效率和和质量。混合开发模式可以充分发挥两种开发模式的优势，但也需要在人力、物力和时间上投入更多的资源。
总之，在数据仓库的建设中，分类是一个非常重要的环节，它可以帮助我们将不同的数据类型、数据来源以及数据存储方式进行分类，以便更好地进行数据管理和分析。在数据仓库的开发模式中，迭代开发模式、敏捷开发模式和混合开发模式都是常见的开发模式，正确选择开发模式可以有效地提高数据仓库的建设效率和质量。