歷史學家和數據倉庫之間有什麼區別？

Question

我正在開展一個實施歷史學家的項目。 我無法真正發現歷史學家和數據倉庫之間的區別。

任何細節將是有用的。

Answer 1

數據歷史

數據歷史學家存儲有關的處理或信息系統的歷史信息的數據庫中的表的基團。

數據歷史學家被用來保存有關製造系統的歷史數據。這些數據可以是數據點狀態，當前值和這些點的彙總數據的變化。通常這些數據來自自動化系統，如PLC，DCS或其他過程控制系統。但是一些歷史數據可以是人類輸入的。

有幾個歷史學家可用於商業用途。然而，最常見的歷史學家之一往往是定製開發的。商業版本將是OsiSoft的PI或GE的Data Historian等產品。

，可以被存儲在數據歷史數據的一些例子是項目（或標籤）等： - 用於在一個特定的船員移創建 馬達的 - 當前溫度當天 - 總缺陷製造的產品的總生產線 - 由另一個標籤監控的最大允許值的設置點 - 傳送帶的當前速度 - 泵在一段時間內的最大流速 - 顯示手動事件發生的人工輸入標記 -Total添加到罐中的化學物質的量

這些項目a回顧一些可能被捕獲的重要數據標籤。但是，一旦被捕獲，下一步就是展示或報告該數據。這是分析工作非常重要的地方。一個標籤的數據/時間戳可以與另一個/其他標籤具有巨大的相關性。仔細將其存儲在歷史數據庫中對於良好的報告至關重要。

存儲在數據歷史記錄中的數據的檢索是要實現的系統中最慢的部分。許多公司在將數據放入歷史記錄方面做得非常好，但是不要返回並檢索任何數據。很多時候，這位作者進入一個網站，聲稱只有歷史學家發現數據「存在某處」，但從未有過針對數據的報告來驗證數據的準確性。

經驗法則應該是在存儲到歷史記錄後儘快提供有關任何輸入標記的反饋。報告新添加的標籤的前幾個條目很重要，但持續的審查也很重要。一旦將數據併入詳細清單和彙總清單，操作人員可定期檢查數據的準確性。

由操作人員定期審查過程是非常重要的。最好的數據收集系統可能歷史上存儲數百萬個數據點對於任何人來說都沒有多大價值，如果這些信息的專家沒有對數據進行準確的評估。

數據倉庫

數據倉庫從多個，通常是變化的，源的數據組合成一個全面和容易地操縱數據庫。公司或組織可以使用不同的方法來訪問這些數據以實現廣泛的目的。可以執行分析以確定隨時間變化的趨勢並根據此信息制定計劃。較小的公司通常使用更有限的格式來分析更精確或更小的數據集，但倉儲也可以使用這些方法。

通過倉儲訪問數據

用於訪問數據倉庫的系統常用的方法包括查詢，報告和分析。因爲倉庫創建一個數據庫，所以如果系統可以處理卷，則源的數量幾乎是無限的。但最終結果是同質數據，可以更容易地操縱。系統查詢用於從倉庫獲取信息，並創建分析報告。

用於數據倉庫

公司通常使用數據倉庫來分析長期趨勢。他們可能會用它來查看日常操作，但其主要功能往往是基於長期數據概覽的戰略規劃。從這些報告中，公司制定商業模型，預測和其他預測。通常情況下，因爲存儲在數據倉庫中的數據旨在提供更多概覽式報告，所以數據是隻讀的。