这些天在读两本书《Building the data warehouse》和《DW2.0：The Architecture for the Next Generation of Data Warehouse》，这两本书都是数据库之父Bill Immon的大作。写得通俗易懂，且又是数据仓库方面公认的“圣经”，只可惜英文不好，只是看了这两本书的中文版。
通过看着两本书，发现还是要尽量看原版书籍，这两本书插图很多，让人很愿意看下去。现在第二本《DW2.0》只看到第三章，决定做一些读书笔记。这次一定要坚持下去。下面是第一章的读书笔记：数据仓库简史及第一代数据仓库
一、信息系统的演化过程：
信息系统的演化过程，可以从两个角度描述，一个是技术角度，一个是企业角度。
1.技术角度的演化
2.企业角度的演化
重复性工作-->简单的自动化-->记录大量的数据，产生主文件-->联机数据库（计算机开始进入商业活动的核心）-->企业网络
二、数据仓库环境
数据仓库代表了IT专业人员思维的重大变化。在数据仓库出现之前，人们认为数据库应该是一种能够满足所有数据需求的东西。但是随着数据仓库的出现，对多种不同种类数据库的需求变得明朗起来。
下面为企业从蜘蛛网环境到数据仓库环境的转变
三、什么是数据仓库：
数据仓库是信息处理的一个基础。它被定义为：面向对象的、整合的、永久的、随时间变化的、一个支持管理决策的数据的集合
数据仓库的优点：整合、粒度、历史
数据仓库的缺点：
整合数据非常痛苦，但是这值得去做，会产生更大的价值
数据的量非常大：历史数据有很大的价值，值得这样去做
构建数据仓库的方法：构建数据仓库很难完成。需要迭代构建，而不可以“激进”一次构建。原因：1.一般来说一个数据仓库的项目非常大 2.需求并不总是明确的
四、数据仓库架构的发展过程：
数据仓库中包含着各种组件，这些组件开始不被人们认可，后来慢慢被熟知。下图为数据仓库的发展过程。
五、关于数据仓库的其他概念：
随着发展，数据仓库出现了一些变体，虽然这些变体和真正的数据仓库有一些相似，但是在数据仓库和它的这些变体检仍存在一些较大的区别，并且每种变体都有一些较大的缺陷。
“主动”数据仓库
“联合”数据仓库
“星状”数据仓库
“数据集市”数据仓库
第一代数据仓库已经变得包含从粒状的、历史的、整合的数据仓库的原始应用中得到的训练有素的数据ETL。随着数据仓库的流行，也出现了很多挑战----数据量、空间开发方法、启发性等，随着数据仓库的演变的继续，一些数据仓库的变体也出现了，这些变体都各有优点，但也各有许多新的、明显的缺点，这导致了下一代数据仓库时间的来临。
六、数据仓库演变到DW2.0环境的因素：
对于更多不同技术的使用需求。
联机处理。只要对数据的访问被限制在一段非常短的时间，商业人士就可以利用电脑来做很多事情。但是联机处理一旦成为可能，商业或都就会使交互使用日常商业活动中的信息成为可能。
对于整合的企业数据的渴望。
对于混合地包含非结构化的文本数据的需要。
容量。容量是一个常见的制约条件。
经济效应：成本和经济效益