智慧医院的基础一定是基于大数据分析的，而大数据分析的根本其实是数据仓库生产库是你医院业务运行的库。随着医院业务的不同也会有多个，但是大数据分析是要把医院中所有的业务汇总。包括病例，病人资料。财务等等的信息全部融合，这就需要将多个业务部门的生产数据库通过ETL汇...

值得提出的是，如果想系统越可靠，相应的系统架构的复杂性会越高。系统可靠性问题应该从存储、服务器、数据库、应用等多个层面去统筹考虑。楼主数据库是sqlserver，得看数据库版本，首先建议先将数据库升级到sqlserver2014等较为稳定的版本，然后可以使用sqlserver可用性组等双机...

简单说说我的想法，---- 直接回答题干 ----如果说现有Hive作为数仓，那么性能肯定不能满足查询的，替代方案可以选择MPP数据库，但是由于MPP数据库目前看来还是有软硬件+人员能力限制条件的，基本上也要搞成一个团体作战项目才能摸索出来。你提到的多表关联倒不是什么障碍，建设数...

这两种方式可以从性能以及价格等方面进行考虑，如oracle数据库一体机产品，从选择的2种方式就价格及性能等方面进行考虑，若一体机的话产品选择面比较窄，可供选择的厂家不多，若采用全闪存储的话可以从多家厂商中进行选择，特别是对于招投标越来越严的形式下也是比较好的一种方式。...

这是一个很好的问题，不止数据中台，很多涉及历史数据查询的场景都会遇到。数据内容分层和数据组件分级是可以总结出一套明确方法论来指导实践的。笔者在之前的文章中曾经系统的分享过，各位架构师可以查询阅读。这里抛砖引玉，以金融业常见的客户交易明细查询场景为例，说明方法论...

完全没问题先把主数据提取出来，构建数据服务，各个集市都会用得到。每个集市就相当于一个业务应用，有新的集市就可以复用这些主数据服务来构建，实现敏捷，提升效率当然具体业务需要具体分析，一般原则可以这么理解...

多看，多练，多问

工具只是实现的一部分我觉得元数据规范还是要定义好定义元数据--管理元数据--使用元数据

在处理非结构化数据的技术方面，区别较大，数据仓库主要面向结构化数据

两者的侧重点完全不一样（1）传统的数据仓库，做的是数据的聚集，将几个数据孤岛的数据汇总起来，做一定维度上的聚集和提炼；（2）数据中台，其实是做数据的标准化，也就是做数据治理、数据管控，使得数据资产化，可以供各个业务所使用。所以，数据中台的概念是包含数据仓库的，可以理解为数据仓库升...