申論題

將資料倉儲系統與營運系統分離的原因如下：

將資料倉儲系統（Data Warehousing System）與營運系統（Operational Systems）分離的原因主要包括以下幾個方面：

1. 性能與效能考量

營運系統（Operational Systems）：

• 營運系統是支持日常業務操作的系統，如訂單處理系統、客戶管理系統等。
• 這些系統需要高效的讀寫性能來支持實時的交易處理和業務操作。

資料倉儲系統（Data Warehousing System）：

• 資料倉儲系統是為了支持決策制定、數據分析和報告的系統。
• 分析和報告通常涉及大量數據的讀取和複雜的查詢操作，這些操作對性能要求高，且可能佔用大量資源。

分離原因：

• 如果分析查詢和業務操作在同一系統上進行，會導致資源競爭，影響系統的整體性能和效能。
• 將兩者分離可以確保營運系統的交易處理不受影響，同時提供高效的數據分析能力。

2. 資料結構與存儲需求不同

營運系統：

• 營運系統中的數據結構通常是高度正規化的，以消除數據冗餘，確保數據一致性和完整性。
• 這些系統主要關注數據的實時性和準確性。

資料倉儲系統：

• 資料倉儲系統中的數據通常是非正規化或部分正規化的，以優化查詢性能。
• 這些系統關注數據的歷史性和完整性，需要存儲大量的歷史數據進行趨勢分析和歷史查詢。

分離原因：

• 不同的數據結構和存儲需求意味著適合營運系統的數據模型和存儲方式可能不適合資料倉儲系統。
• 分離兩者可以根據各自的需求選擇最佳的數據結構和存儲方案。

3. 數據整合與轉換需求

資料倉儲系統：

• 資料倉儲需要從多個營運系統中提取數據，進行清洗、轉換和整合，以形成統一的數據視圖。
• ETL（Extract, Transform, Load）過程包括數據抽取、轉換和加載，需要處理數據質量問題，進行數據聚合和計算。

分離原因：

• ETL 過程是資源密集型的操作，可能會佔用大量計算和存儲資源。
• 將資料倉儲系統與營運系統分離，可以確保 ETL 過程不會影響營運系統的正常運行，並且可以專門優化 ETL 流程。

4. 安全性與數據治理

營運系統：

• 營運系統中的數據往往涉及企業的核心業務操作和敏感信息，需要高度的安全性和數據保護措施。

資料倉儲系統：

• 資料倉儲系統通常涉及跨部門的數據整合和分析，對數據治理、數據訪問控制和數據隱私保護有不同的要求。

分離原因：

• 將資料倉儲系統與營運系統分離，可以更好地管理和控制數據的安全性和隱私，制定不同的數據治理策略。
• 分離後，可以根據資料倉儲的需求設置適當的數據訪問權限和安全措施，確保數據的合規性。

5. 技術與架構需求不同

營運系統：

• 營運系統通常使用關聯式資料庫管理系統（RDBMS），強調即時交易處理（OLTP）。
• 這些系統需要高可用性、低延遲和高吞吐量。

資料倉儲系統：

• 資料倉儲系統通常使用專門的資料倉儲技術和架構，支持聯機分析處理（OLAP）。
• 這些系統需要高效的查詢處理能力，支持多維度分析和大規模數據處理。

分離原因：

• 不同的技術和架構需求意味著營運系統和資料倉儲系統需要不同的設計和優化策略。
• 分離兩者可以選擇最佳的技術和架構來滿足各自的需求，確保系統的高效運行。

將資料倉儲系統與營運系統分離的主要原因在於性能和效能考量、資料結構和存儲需求不同、數據整合和轉換需求、安全性和數據治理，以及技術和架構需求的差異。分離這兩個系統可以確保營運系統的穩定運行，提供高效的數據分析能力，並且更好地管理和控制數據，滿足企業的多方面需求。