Data Warehouse（以下簡稱 DWH）這一塊目前仍然是百家爭鳴的狀態，應用架構與功能實際上沒有一個共通的業界標準。前一篇談到 DWH 時，歸類為儲存結構化資料，但是多研究一些，你就會發現仍有人認為 DWH 應該儲存非結構資料。此外，有些人甚至認為 DWH 只是一個抽象概念，並非必為一個獨立資訊系統，可能由多個 Databases、雲端與地端 Databases 所組成，甚至包含獨立 Storage。

我個人認同之 DWH 範疇：

1. 可由多個 Databases 所組成，不限雲端與地端 Databases。
2. 不能包含獨立 Storage，以儲存與提供結構化資料為限，否則就會跟 Data Lake 開始混淆。

因為相關知識體系仍在發展中，知識部分大家可以參考 Wiki 或是本文的來源資料，本文分享我的一些觀察。
相關詞彙說明請見最後一小節。

短命的 Data Mart

多年來推廣 Hadoop, 經常都是被當作 DWH 的 Offload 方案，因而看過許多 DWH。我發現 DWH 建置之初通常都是為了 Data Mart，但是幾年後當時的 Data Mart 主題幾乎都退役光了。這可能是因為資料充滿變異性，Data Mart 可能要隨之修改，更可能因為當時回答的商業問題已經改變。

部門被稱為 ODS

坦白說，如果是我會很不開心…，部門名稱被貶低為一個系統功能。還是說這是指 Organization Data Service? 但是這個部門通常不管理其他關連式資料庫。為何不命名為「資料倉儲科」或是「資料平台科」？

雖然有 EDW 還是以拋檔方式提供資料給業務單位

一開始的時候，我真的很驚訝，為何不放業務單位進來查詢？後來才明白這是最佳解，因為業務單位不見得人人有 SQL 語法或是程式開發能力，拋檔案保留了人工作業的可能性。而且拋檔可以留一個明確的交接點，在此處完成驗貨作業。如果以資料庫連線方式取資料，後續驗證可能會演變成協同程式除錯。若是這個資料庫連線方式取資料的程式是委外廠商開發，而跟這個廠商已經無合約關係存續，將求助無門。

有 EDW 沒有資料目錄

如字面意義。組織內有哪些資料靠口耳相傳。

資料倉儲領域必知的詞彙

EDW, Enterprise Data Warehouse：與單純接來源資料的 usual data warehouse 相對，EDW 應該有統一的使用者入口與操作方式，面向企業不同單位。我們可以說，EDW 是最應該優先實踐企業資料治理政策管理好資料，如果連 EDW 都不能把資料管理做好，難以擴散到整個企業。

DWH, Data Warehouse：或簡稱 DW。有人認為包含 Data Mart, 有人認為不包含 Data Mart。資料結構上從 1 層到 3 層，都有人主張。

ODS, Operational Data Store：有人認為 DWH 應該包含 ODS, 有人不認同。但是，大家基本都認同 ODS 是比較靠近資料來源系統的一層資料結構，Data Mart 是比較靠近資料使用者的一層資料結構。

Data Mart：有人說 Data Mart 是主題式的，但是也有人主張 ODS 也應該是主題式的。共通處是大家都認同 Data Mart 是以各部門或業務主題做區分。
Staging Area：也稱 Staging Layer。

暫存區不提供使用者查詢服務，它是一個工作平台、一個臨時資料庫或區域用來從資料源提取資料暫時存儲，以用於清理、轉換、修改、集成、組合、標準化和重新格式化資料，準備輸出載入到 ODS、DW 和 DM。
袁君雄(2016)，淺談資料倉儲 (Data Warehouse)，2015年10月8日，取自：https://pk-group.weebly.com/uploads/6/1/2/6/61266765/2015-10-08_data_warehouse.pdf

OLAP Server：3 層式設計 DWH 會多出這一層，以增加供應端的資料維度（豐富程度）。

圖片來源：https://www.slideteam.net/data-warehouse-it-three-tier-data-warehouse-architecture-ppt-styles-example-file.html

EDW 是一面鏡子

其實 OLTP 的系統最終都越長越像，但是 OLAP 系統永遠都有各自的模樣。

即使是在完全相同市場中拼搏的競爭企業之間，會發現他們 EDW 很不一樣，甚至越是競爭，就長得越來越不一樣。資料是企業營運活動的軌跡，資料是企業的記憶。

我的業界觀察是：以 EDW 為核心，可以觀察出一個企業的 DNA。