解密数据库和数据仓库的数据来源：从何而来？ (数据库和数据仓库的数据来源)

数据库和数据仓库是现代企业管理中不可或缺的重要工具。数据库是用于存储、管理和处理有组织数据的应用程序，它们在企业中扮演着数据管理的核心角色。数据仓库则是一个用于集成、处理和存储企业级数据的中央存储库，可帮助企业进行更深入、更全面的数据分析和业务决策。这些工具的成功依赖于它们所收集的数据的质量和完整性。那么，数据库和数据仓库的数据来源是什么呢？本文将深入探讨。

1. 数据来源

数据库和数据仓库的数据来源是多样化的，包括以下几种类型：

1.1 内部数据

企业内部的数据是数据库和数据仓库最重要的数据来源之一。这包括来自各个部门、业务场景的交易记录、订单信息、客户数据、企业资产等等。内部数据主要来源于企业内部系统，比如ERP、CRM等。

1.2 第三方来源

除了企业内部，外部数据也是数据库和数据仓库的一个重要来源。第三方数据包括数据供应商提供的市场数据、社交媒体数据、经济指标等等。这些数据能够帮助企业更好地了解自己以及周围的市场和环境。

1.3 互联网

互联网是另一个重要的数据来源。企业可以从网站和社交媒体平台获得数据。这些数据包括用户行为、搜索记录、讨论话题等等，这些数据有助于企业更好地了解其目标客户以及市场需求。

1.4 传感器和物联网

随着物联网的发展，各种类型的设备都开始与互联网相连，它们能够收集各种实时数据，如温度、湿度、 GPS定位等等。这些数据可以通过传感器和物联网设备收集到，作为企业数据库和数据仓库的重要数据来源之一。

2. 数据收集

为了从不同来源获得数据，需要进行数据收集。数据收集的目标是将数据移动到中央存储，以确保数据安全和质量。这可以通过以下几种方式实现：

2.1 ETL

ETL（抽取、转换、加载）是最常用的数据集成方法之一，它将散布在不同系统和应用程序中的数据收集起来，并将其转换为统一的格式。这个格式通常是企业库或数据仓库所需的。

2.2 ELT

相对于ETL，ELT的工作流程是将数据提取到中央数据存储区，然后将一些转换操作在存储区中执行。这种方法有助于企业更快地获取数据，更精细地处理数据，提高数据质量等。

2.3 数据库插件

一些数据源提供插件来直接将数据存储在数据库或数据仓库中。这些插件允许用户在本地环境中直接收集和存储数据，可以极大地减少数据收集的复杂性。

3. 数据质量

正确的数据质量是数据分析和决策制定的基石，而错误的数据质量会给企业带来许多风险。因此，在向数据库或数据仓库收集和整合数据之前，必须识别数据质量问题。数据质量包括以下几个方面：

3.1 精确性

数据精确性是指数据的准确性。精确性问题可能来自于收集数据过程中的错误，如拼写错误、输入错误、数据格式错误等。

3.2 完整性

数据完整性是指数据是否完整。收集到的数据必须是完整的，否则分析和决策过程会受到很大的影响。

3.3 时效性

时效性是指数据的及时性。数据可能因为最新标准、更改和技术的更新而过时，因此需要定期更新和验证。

4.

综上所述，成千上万的数据来源是数据库和数据仓库的基础。企业需要识别各种数据类型和质量问题，以便在完整、准确和及时的数据上进行数据分析和业务决策。有效的数据收集、整合和管理是高质量数据的必要组成部分。