解析OpenDataPlatform的数据仓库：如何确保数据的准确性和可靠性？

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

互联网公司在实现业务需求时，一般会选择一种数据源作为基础数据，在数据处理过程需要对基础数据进行清洗、计算等加工操作。这些处理后的结果可以提供给公司内部各个部门、业务线使用，同时也方便了公司将数据用于分析报表或做决策，提高效率。但随着互联网平台规模的扩大，单一的基础数据可能无法满足需求，于是，多种异构数据源便产生了。那么如何从多个异构数据源中获取统一的数据，将其转换成公司需要的格式并存储起来呢？这个问题就需要数据仓库（Data Warehouse）的作用来解决。

数据仓库又称为企业数据中心，主要功能是集中存储、整合和分析企业所需的各种信息，包括来自内部交易系统、客户关系管理系统、ERP、CRM等业务系统的信息。数据仓库的价值不仅在于分析出更加有意义的业务数据，而且能够减少信息重复建设、提升企业整体竞争力。除此之外，数据仓库还为分析人员提供了方便快捷的分析工具、优化查询方式，且能够有效降低数据的安全风险。因此，数据仓库应用广泛，对数据质量、数据的安全性、数据的可用性及数据的使用效率都有非常重要的影响。

通常来说，数据仓库是一个独立的系统，它由结构化和非结构化数据源汇总而来，再经过清洗、转换、重组、聚合等过程，形成企业最易操作的结构化数据。然而，由于众多不同公司或组织拥有自己的IT系统和数据库，使得构建数据仓库变得异常复杂。为了解决这个难题，出现了许多开源的工具或商业软件解决方案，例如：