第三章数据仓库管理技术

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数据仓库的建立与管理

数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。

数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。

在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。

一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。

首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。

数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。

其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。

作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。

最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。

通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。

下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。

1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。

数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。

概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。

数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。

2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。

数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。

数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。

3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。

数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。

数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。

4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。

数据仓库技术概述

数据仓库技术概述数据仓库技术随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，不管是利用早期的RDB、Dbase，依旧后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业差不多积存了大量的数据，这些数据信息为企业的开展提供了客瞧依据。

毫无疑咨询，在竞争剧烈的商业环境下，信息将是取胜的要害因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访咨询企业数据，才能有效地做出方案和决策。

在这种需求牵引下，形成了数据仓库〔DataWarehouse〕的新概念、新技术。

1数据仓库的概念数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速开展为根底，是解决信息技术〔IT〕在开展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。

数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中心数据仓库。

它为企业决策支持系统〔DSS〕和经理信息系统〔EIS〕提供所需的信息。

它是一种信息治理技术，为推测利润、风险分析、市场分析以及加强客户效劳与营销活动等治理决策提供支持的新技术。

数据仓库技术对大量分散、独立的数据库通过、平衡、协调和编辑后，向治理决策者提供辅助决策信息，发扬大量数据的作用和价值。

概括地讲，数据仓库是面向主题的〔Subject-Oriented〕、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时刻的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营治理中决策制订过程。

数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。

主题是一个在较高层次上将数据回类的标准，每一个主题对应一个宏瞧的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进进数据仓库之前，必须通过数据加工和集成，这是建立数据仓库的要害步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进进数据仓库后是极少或全然不修改的；数据仓库是不同时刻的数据集合，它要求数据仓库中的数据保持时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。

数据仓库建设管理制度范本

第一章总则第一条为规范数据仓库的建设与管理，确保数据仓库的稳定运行和数据质量，提高数据利用率，根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，结合本单位的实际情况，制定本制度。

第二条本制度适用于本单位数据仓库的建设、运维、管理和使用。

第三条数据仓库的建设和管理应遵循以下原则：（一）统一规划，分步实施；（二）安全可靠，保障数据安全；（三）高效运行，提高数据利用率；（四）持续优化，提升服务质量。

第二章数据仓库建设第四条数据仓库建设应遵循以下流程：（一）需求分析：明确数据仓库建设的目标、功能、性能等要求；（二）方案设计：制定数据仓库建设方案，包括数据源、数据模型、技术架构等；（三）系统开发：根据设计方案进行系统开发，包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等；（四）系统测试：对数据仓库系统进行测试，确保系统稳定运行；（五）系统部署：将数据仓库系统部署到生产环境，进行试运行；（六）系统验收：根据验收标准对数据仓库系统进行验收。

第五条数据仓库建设应遵循以下要求：（一）数据源：选择具有权威性、准确性和可靠性的数据源；（二）数据模型：根据业务需求设计合理的数据模型，确保数据的一致性和完整性；（三）技术架构：采用成熟、稳定的技术架构，提高系统性能和可扩展性；（四）数据质量：对数据进行清洗、转换、融合等处理，确保数据质量。

第三章数据仓库运维管理第六条数据仓库运维管理应遵循以下要求：（一）系统监控：实时监控数据仓库系统的运行状态，确保系统稳定运行；（二）数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失；（三）故障处理：对系统故障进行及时处理，确保系统正常运行；（四）性能优化：根据业务需求，对系统进行性能优化，提高数据访问速度。

第七条数据仓库运维管理应设立以下岗位：（一）数据仓库管理员：负责数据仓库系统的日常运维管理；（二）数据分析师：负责数据仓库系统的数据分析和挖掘；（三）数据安全员：负责数据仓库系统的数据安全管理工作。

大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库

大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。

本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。

一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。

数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。

数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。

例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。

2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。

3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。

数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。

2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。

3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。

二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。

云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。

云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。

2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。

数据仓库构建与管理

数据仓库构建与管理随着现代信息技术的快速发展和应用，数据的产生量和存储量越来越大，同时人们对数据分析和处理的需求也越来越迫切。

数据仓库作为一种专用于数据管理、分析和挖掘的存储系统，已成为现代企业信息化管理的重要手段。

数据仓库的构建与管理关系到企业信息化建设的全局思路和目标实现，下面我将结合自己的实践经验，从数据仓库的构建、架构设计、数据集成与清洗、数据挖掘与分析以及数据仓库管理等方面，详细介绍数据仓库的构建与管理。

一、数据仓库的构建数据仓库的构建是一个非常复杂的过程，直接关系到数据仓库后续的使用效果和管理效率。

数据仓库的构建可以分为以下几个步骤：1.需求分析：在数据仓库的构建之前，首先需要进行需求分析，分析企业的业务和信息化建设目标，明确数据仓库的建设目标和应用场景。

明确数据仓库的专业术语、数据模型、数据源、操作维度、查询场景等。

2.数据源的选择和清洗：数据仓库的建设离不开数据源，数据源的选择和清洗关系到数据质量和数据集成效果。

在数据源的选择上，需要根据实际情况和需求，选择合适的数据源。

在数据源的清洗上，要对数据进行抽取、转化和加载等处理，剔除重复、缺失、错误或者不规范的数据。

3.数据建模：数据仓库的成功架构是基于良好的数据模型。

数据建模设计相当于建立数据仓库的蓝图，其目的是为了定义数据仓库的架构、操作维度和操作层次，以实现数据的快速查询和详细分析。

在数据建模上，需要考虑的元素包括：数据仓库设计模型、ETL（抽取、转化和加载）过程、操作数据模型、接口数据模型、物理存储模式和用户组件模型。

4.集成和测试：在数据仓库构建之后，需要运用各种工具对系统进行集成、测试和优化，保证系统的稳定性和数据仓库的使用效果。

集成和测试过程中，需要注意的事项包括：测试过程、测试方案、测试标准、测试方法、测试工具、测试数据、测试时间和测试人员等。

二、数据仓库的架构设计数据仓库的架构设计是数据仓库构建的基础和关键，数据仓库架构的设计不仅要考虑系统的效能和安全性，还需要满足企业业务的需求和管理要求。

数据仓库数据安全管理制度

第一章总则第一条为确保公司数据仓库数据的安全、完整和可用，防止数据泄露、篡改、丢失等风险，特制定本制度。

第二条本制度适用于公司所有涉及数据仓库的数据收集、存储、使用、处理、传输、销毁等活动。

第三条本制度遵循以下原则：1. 隐私保护原则：对个人隐私数据进行严格保护，未经授权不得泄露。

2. 完整性原则：确保数据仓库数据的准确性和一致性。

3. 可用性原则：确保数据仓库数据在需要时能够及时、准确地提供。

4. 安全性原则：采取有效措施，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。

第二章数据分类与分级第四条公司数据仓库数据分为以下几类：1. 公开数据：指对内对外公开的数据，如公司年报、产品介绍等。

2. 内部数据：指公司内部使用的数据，如员工信息、财务数据等。

3. 高级内部数据：指涉及公司核心业务、技术秘密的数据。

第五条公司数据仓库数据分级如下：1. 一级数据：涉及公司核心业务、技术秘密，对数据安全要求极高的数据。

2. 二级数据：涉及公司内部使用的数据，对数据安全要求较高的数据。

3. 三级数据：涉及公司公开数据，对数据安全要求较低的数据。

第三章数据安全责任第六条公司董事会对数据安全负有最终责任。

第七条公司高层管理人员对数据安全方针和政策负责，并由数据安全团队负责执行与管理数据安全。

第八条数据安全团队工作职责：1. 制定与颁布数据安全政策和规程。

2. 定期开展数据安全教育和训练。

3. 监测和识别数据安全风险。

4. 负责数据安全事件的调查和处理。

第九条所有公司员工应遵守数据安全制度，将数据安全作为工作的重中之重。

第四章数据收集与存储第十条数据收集应遵循以下原则：1. 合法性原则：收集数据应合法合规，不得侵犯他人合法权益。

2. 诚信原则：收集数据应诚实守信，不得虚构、篡改数据。

第十一条数据存储应遵循以下要求：1. 选用安全可靠的数据存储设备。

2. 对数据进行加密存储，防止数据泄露。

3. 定期对数据进行备份，确保数据安全。

第五章数据使用与处理第十二条数据使用应遵循以下原则：1. 依法使用原则：使用数据应符合法律法规的要求。

数据仓库与数据分析-第一-至第三章

数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型：1、操作型处理：操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。

2、分析型处理：分析型处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由中高级管理人员完成。

操作型数据处理：二、联机事务处理系统（OLTP）的主要功能：对事务进行处理，快速地响应客户的服务要求，使企业的业务处理自动化。

其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多越好。

三、dbms：数据库管理系统。

Dwms:数据仓库管理系统。

OLAP：联机分析处理。

Oltp基于db,olap基于dw。

四、事务：用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做、要么全不做，是一个不可分割的工作单元。

在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。

五、事务的ACID性质：1、原子性：事务是一个逻辑工作单元，是一个整体，是不可分割的。

2、一致性：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。

3、隔离性：事务并发执行也能保持原子性和一致性，则是事务的隔离性。

4、持久性：一旦事务成功完成，该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。

六、决策支持系统（DSS）：分析型数据处理的典型。

决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型，对数据进行统计分析，得出有用的信息作为决策的依据和基础。

DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。

分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据，甚至是竞争对手的数据。

七：操作型数据和分析型数据的区别：操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的当前数据历史数据可更新（可以update）不更新（不可update，但可insert）操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC（软件开发生命周期）对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大，计算复杂一次操作数据量小，计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因：1、事务处理应用的分散：OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据，没有包括企业范围内的集成应用。

数据仓库设计与构建实践

数据仓库设计与构建实践第一章：引言在信息化时代，数据的积累和分析已经成为企业决策的重要依据。

为了更好地管理和利用海量的数据，数据仓库技术应运而生。

本文将探讨数据仓库的设计与构建实践，从数据仓库的概念、架构到实际应用进行详细介绍。

第二章：数据仓库概念与特点2.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史的、非易失性的数据集合，用于支持企业决策。

2.2 数据仓库的特点数据仓库具有主题性、集成性、非易失性、时间性、稳定性和查询性能等特点，为企业的决策提供了强有力的基础。

第三章：数据仓库架构设计3.1 三层架构设计模型数据仓库的架构通常包括数据源层、数据仓库层和OLAP（联机分析处理）层。

介绍了三层架构的设计原则和各层的功能。

3.2 数据仓库的数据模型数据仓库一般采用星型或雪花型数据模型，对模型的设计进行了详细说明，包括维度表的设计、事实表的设计等。

3.3 元数据管理元数据是数据仓库的重要组成部分，介绍了元数据管理的意义和实践方法，包括元数据存储、元数据管理工具等。

第四章：数据仓库构建实践4.1 数据清洗与集成数据清洗和集成是数据仓库构建的首要任务，介绍了数据清洗的流程和方法，包括数据去重、数据格式转换等技术。

4.2 数据加载与转换数据加载和转换是将清洗后的数据导入数据仓库的过程，介绍了数据加载和转换的方法，包括ETL（抽取、转换和加载）工具的使用。

4.3 数据建模与优化数据建模是数据仓库构建过程中的关键环节，介绍了数据建模的原则和方法，如维度建模和星型模型等。

同时，还介绍了数据仓库的性能优化技术，如索引的设计和查询优化等。

第五章：数据仓库应用与管理5.1 数据仓库的查询与分析数据仓库的价值在于支持企业的决策分析，介绍了数据仓库的查询与分析工具，如OLAP工具和数据挖掘工具等。

5.2 数据安全与权限控制数据安全与权限控制是数据仓库管理的重要内容，介绍了数据仓库的安全性设计和权限控制的方法。

5.3 数据仓库的维护与监控数据仓库的维护与监控是保障数据仓库稳定运行的重要工作，介绍了数据仓库的维护策略和监控手段。

数据库管理与数据仓库

数据库管理与数据仓库简介：数据库管理与数据仓库是现代信息管理和决策支持的基石。

数据库管理涉及对数据的组织、存储和维护，确保数据的完整性、安全性和可用性。

而数据仓库则是建立在数据库基础上，通过整合和分析数据，提供决策支持和业务洞察。

一、数据库管理数据库管理是指对数据库中的数据进行管理和维护，保证数据的完整性和安全性，提供高效的访问和操作手段。

1. 数据库结构设计数据库结构设计是数据库管理的基础，需要根据业务需求设计出合理的数据库结构。

常用的数据库模型有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。

其中，关系模型是最常用的数据库模型，使用表格和行列的形式来存储数据。

2. 数据库操作语言（DML与DDL）数据库操作语言分为数据操作语言（Data Manipulation Language，简称DML）和数据定义语言（Data Definition Language，简称DDL）。

DML用于执行数据的查询和操作，包括选择、插入、更新和删除等操作。

DDL用于定义数据库的结构，包括创建表格、定义索引、设置约束等。

3. 数据库事务管理数据库事务管理确保对数据库的操作是原子性、一致性、隔离性和持久性的。

事务是指一系列的数据库操作，要么全部执行成功，要么全部回滚。

保持数据的一致性和完整性是数据库管理的重要任务。

4. 数据库备份与恢复数据库备份与恢复是为了应对意外情况，保障数据不丢失和数据可恢复性。

常用的备份方式有完全备份、增量备份和差异备份等。

恢复操作可以将数据库恢复到某个时间点的状态，或者从备份中恢复数据。

二、数据仓库数据仓库是指用于支持决策分析和经营管理的大规模数据集合，通过集成、转换和汇总，提供数据的决策支持、分析和查询。

1. 数据仓库架构数据仓库的架构包括基本架构和扩展架构。

基本架构包括数据提取、转换和加载（Extract, Transform, Load，简称ETL）过程，将来自各个业务系统的数据转化为适合分析和查询的格式。

数据仓库的技术要求

数据仓库的技术要求
x
数据仓库的技术要求
一、基础技术
1、硬件要求：数据库存储服务器应采用高性能的服务器，具有足够的内存容量和IO性能；
2、存储层：采用磁盘阵列等存储技术，支持高容量的数据存储、高IO性能等；
3、数据库层：采用Oracle、MySQL等主流数据库，支持多用户访问；
4、数据交换技术：支持从关系型数据库、文件系统、外部数据源进行数据传输，以满足数据采集、清洗等功能的需要；
5、数据挖掘技术：支持关联规则挖掘、分类、回归、聚类等算法，帮助分析系统挖掘出数据仓库中隐藏的关联及模式；
二、数据仓库技术
1、数据模型：支持多维结构的数据模型，通过分层存储、元数据管理、维度管理等技术，实现高效的数据分析及查询；
2、数据集成技术：支持多数据源的集成，实现对不同数据源的快速访问，支持多种格式的数据转换及ETL技术；
3、查询及分析技术：支持OLAP、SQL等多种查询及分析技术，满足用户的复杂分析需要；
4、数据可视化技术：采用数据可视化技术，更直观的将复杂的
数据模型及分析结果展现出来，便于用户阅读；
5、安全技术：采用数据加密、数据审计、灾难恢复等技术保障数据安全，支持多级用户权限管理；
6、元数据管理：支持元数据的抽取分析，帮助用户更快的完成数据集成及元数据的管理。

数据仓库建设管理制度范本

第一章总则第一条为规范数据仓库建设管理，确保数据仓库的高效、安全运行，提高数据质量，保障数据资源的安全和合理利用，特制定本制度。

第二条本制度适用于本单位内部数据仓库的建设、维护、使用和管理。

第三条数据仓库建设管理应遵循以下原则：（一）统一规划，分步实施；（二）数据质量优先，确保数据准确性；（三）安全保密，严格权限控制；（四）高效共享，促进数据资源利用；（五）持续改进，适应业务发展需求。

第二章组织与管理第四条成立数据仓库建设与管理领导小组，负责数据仓库建设管理的统筹规划、组织协调和监督检查。

第五条数据仓库建设与管理领导小组下设办公室，负责具体实施数据仓库的建设、维护、使用和管理等工作。

第六条各部门应指定专人负责本部门数据仓库的建设和维护工作，确保数据质量和数据安全。

第三章数据资源规划第七条数据仓库建设前，应进行数据资源规划，明确数据仓库的建设目标、功能、数据范围、数据质量要求等。

第八条数据资源规划应包括以下内容：（一）数据需求分析：明确各部门、各业务系统的数据需求；（二）数据模型设计：设计数据仓库的数据模型，包括实体、属性、关系等；（三）数据源选择：确定数据源，包括内部系统和外部系统；（四）数据质量标准：制定数据质量标准，确保数据准确性、完整性和一致性。

第四章数据采集与整合第九条数据采集应遵循以下原则：（一）数据来源可靠，确保数据真实性；（二）数据采集频率合理，满足业务需求；（三）数据采集方式多样，适应不同数据类型。

第十条数据整合应包括以下内容：（一）数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除无效、错误和重复数据；（二）数据转换：将不同数据源的数据转换为统一格式；（三）数据融合：将来自不同数据源的数据进行融合，形成完整的数据视图。

第五章数据存储与管理第十一条数据仓库应采用高可用、高性能的存储设备，确保数据安全、可靠。

第十二条数据仓库应建立数据备份和恢复机制，定期进行数据备份，确保数据安全。

第十三条数据访问权限管理：（一）根据用户角色和职责，设置不同的数据访问权限；（二）严格控制数据访问，防止数据泄露和滥用。

数据仓库技术架构及方案

数据仓库技术架构及方案数据仓库技术架构及方案是指一种将企业的各种数据进行集成、转换和存储的技术架构及解决方案。

在数据仓库技术架构及方案中，数据从多个不同的源进行提取、转换和加载，最后存储在一起以供查询和分析。

本文将介绍数据仓库技术架构及方案的关键组成部分和流程。

一、数据仓库技术架构的关键组成部分：1.数据源：数据仓库的数据可以来自于多种不同的源，如企业内部系统、外部数据供应商和第三方数据等。

2.数据抽取：将数据从源系统中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的存储和分析需求。

3.数据加载：将经过处理的数据加载到数据仓库中的存储层，通常包括数据仓库数据库、数据仓库服务器等。

4.元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括对数据的描述、定义和分析，以支持数据仓库的查询和分析需求。

5.数据查询和分析：通过数据仓库中的分析工具和查询语言，使用者可以对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作。

6.数据治理：数据仓库需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理等，以保障数据仓库的可靠性和安全性。

二、数据仓库技术架构及方案的关键流程：1.数据需求分析：根据企业的业务需求，确定数据仓库的基本数据模型和存储需求，包括事实表、维度表、指标等。

2.数据抽取和清洗：根据数据需求，将数据从源系统中提取出来，并进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的存储和分析需求。

3.数据加载和转换：将经过处理的数据加载到数据仓库中的存储层，同时进行数据的转换和集成，以确保数据的一致性和准确性。

4.元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括对数据的描述、定义和分析，以支持数据仓库的查询和分析需求。

5.数据查询和分析：通过数据仓库中的分析工具和查询语言，使用者可以对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作，支持企业决策和业务分析。

6.数据治理：数据仓库需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理等，以保障数据仓库的可靠性和安全性。

数据仓库技术

⑥Surf－Aid
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义，设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性，但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更高层次上被综合。

大数据应用开发与数据管理规范

大数据应用开发与数据管理规范第一章引言 (2)1.1 大数据应用开发概述 (2)1.2 数据管理规范概述 (3)第二章大数据技术架构 (3)2.1 数据采集与存储 (3)2.1.1 数据来源 (4)2.1.2 数据采集方式 (4)2.1.3 数据存储策略 (4)2.2 数据处理与分析 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据转换 (5)2.2.3 数据计算与分析 (5)2.3 数据挖掘与可视化 (5)2.3.1 数据挖掘 (5)2.3.2 数据可视化 (5)第三章数据源管理 (5)3.1 数据源分类与评估 (6)3.2 数据源接入与维护 (6)3.3 数据源质量监控 (7)第四章数据质量管理 (7)4.1 数据质量评估 (7)4.2 数据清洗与转换 (8)4.3 数据质量监控与改进 (8)第五章数据仓库建设 (9)5.1 数据仓库设计 (9)5.2 数据仓库建模 (9)5.3 数据仓库管理与维护 (10)第六章数据集成与交换 (10)6.1 数据集成策略 (10)6.2 数据交换协议 (11)6.3 数据交换平台建设 (11)第七章数据安全与隐私保护 (12)7.1 数据安全策略 (12)7.2 数据加密与解密 (12)7.3 数据隐私保护 (13)第八章大数据开发工具与框架 (13)8.1 开发工具选型 (13)8.2 开发框架应用 (14)8.3 开发环境配置 (14)第九章大数据应用开发流程 (15)9.1 需求分析 (15)9.1.1 确定项目目标 (15)9.1.2 收集与整理需求 (15)9.1.3 需求文档撰写 (15)9.2 设计与实现 (15)9.2.1 系统架构设计 (15)9.2.2 数据库设计 (15)9.2.3 功能模块实现 (16)9.2.4 界面设计 (16)9.3 测试与部署 (16)9.3.1 单元测试 (16)9.3.2 集成测试 (16)9.3.3 系统测试 (16)9.3.4 部署与上线 (16)9.3.5 后期维护 (16)第十章数据分析与决策支持 (16)10.1 数据分析方法 (16)10.2 决策支持系统 (17)10.3 数据可视化 (17)第十一章大数据项目管理 (18)11.1 项目策划与管理 (18)11.1.1 项目目标确立 (18)11.1.2 资源整合 (18)11.1.3 进度控制 (19)11.2 项目风险管理 (19)11.2.1 风险识别 (19)11.2.2 风险评估 (19)11.2.3 风险应对 (19)11.3 项目评估与改进 (20)11.3.1 项目评估 (20)11.3.2 改进措施 (20)第十二章数据管理规范与标准 (20)12.1 数据管理规范制定 (20)12.2 数据管理标准实施 (21)12.3 数据管理培训与宣传 (22)第一章引言信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动社会进步的重要力量。

数据仓库管理系统的设计与实现

数据仓库管理系统的设计与实现一、绪论数据仓库是指将企业的数据以主题为单位集中存储，为企业决策提供多维度的信息和分析手段，是实现商业智能的重要手段。

数据仓库管理系统是保证数据仓库质量、管理数据仓库的核心平台。

本文主要介绍数据仓库管理系统的设计与实现。

二、数据仓库管理系统的功能模块设计1. 元数据管理模块元数据是数据仓库管理的重要一环，包括数据仓库的结构、数据来源、数据质量、字典等信息。

元数据的管理包括元数据的定义、录入和维护等工作，同时，还需要考虑安全保密等问题。

2. 数据抽取模块数据抽取是数据仓库管理的关键步骤。

该模块主要实现从各个数据源抽取数据到数据仓库中。

需要考虑数据源的异构性和可靠性，同时还需要考虑数据的粒度和周期等问题。

3. 数据清洗和转换模块数据清洗和转换模块的主要任务是对抽取的数据进行清洗、去重、转化和校验等处理。

该模块需要保证数据的一致性、完整性和准确性，同时保障数据的安全性和保密性。

4. 数据加工模块数据加工模块是数据仓库中数据挖掘和预测分析的基础，主要包括数据的聚合、分组、计算和统计等操作。

该模块需要实现灵活的查询和分析功能，同时实现高效的数据复合处理能力。

5. 数据质量管理模块数据质量管理是保证数据仓库数据质量和管理的重要环节，主要包括数据质量检验、数据异常处理和数据质量报告等功能。

该模块需要实现自动化的数据质量检测和数据异常处理，同时为用户提供直观的数据质量报告功能。

6. 数据安全管理模块数据安全管理是数据仓库管理的重要方面，主要包括身份认证、权限管理、数据加密等功能。

该模块需要实现基于用户角色和权限的数据访问控制机制，同时保证数据加密和安全传输，确保数据的安全性和保密性。

三、数据仓库管理系统的技术实现数据仓库管理系统需要使用多种技术来保证其有效性和实用性。

主要包括：1. 数据库管理技术数据仓库管理系统需要使用数据库管理技术来保证数据的存储和管理。

主要包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。

数据仓库——精选推荐

数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。

数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。

数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。

第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。

信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。

数据仓库是信息技术长期发展的产物。

下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。

各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。

联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。

其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。

关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。

2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。

由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。

最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。

也就是所谓的数据驱动决策的制定。

然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。

数据仓库的使用方法

数据仓库的使用方法数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。

它有助于组织和分析企业内部和外部的数据，帮助企业做出更明智的决策。

下面是数据仓库的使用方法。

1. 数据收集与整理：首先，收集各个部门或业务领域的数据并将其整合到数据仓库中。

这包括来自各种数据库、文件和其他数据源的结构化和非结构化数据。

然后，对数据进行清洗、转换和整理，以确保其一致性和可用性。

2. 数据存储与组织：将数据存储在数据仓库中，并按照特定的结构进行组织和分类。

常见的组织方式包括维度模型和星型模型。

维度模型基于事实表和多个维度表，用于描述业务过程中的事实和维度关系。

星型模型则将事实表与维度表直接连接，构成一个星型结构。

3. 数据提取与加载：从源系统中提取数据，并将其加载到数据仓库中。

这可以通过批处理或实时处理来实现。

批处理通常在特定时间点对数据进行提取和加载，而实时处理则会实时捕捉或传输数据并将其加载到数据仓库中。

4. 数据转换与清洗：在提取和加载数据到数据仓库之前，需要对数据进行转换和清洗。

这包括对数据进行清洗、处理缺失值和错误数据、进行数据结构转换和标准化等操作。

此步骤是确保数据质量的重要环节。

5. 数据分析与报告：一旦数据加载到数据仓库中，就可以使用各种商业智能工具和数据分析技术来分析和挖掘数据。

这些工具和技术可以帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察，并生成各种类型的报表、仪表盘和数据可视化。

6. 数据保护与安全：在使用数据仓库时，必须确保数据的保护和安全。

这包括对数据进行备份和恢复，实施访问控制和权限管理，监控数据访问和使用等。

此外，还需要遵守相关的数据隐私和安全法规。

7. 数据维护与更新：数据仓库是一个动态的存储系统，需要定期进行数据的维护和更新。

这包括对数据的清理、删除过期数据、更新维度和事实表等操作，以确保数据的准确性和完整性。

总之，数据仓库是一个有助于企业进行数据分析和决策支持的重要工具。

通过正确的使用方法，可以充分发挥数据仓库的优势，提高企业的决策效率和竞争力。

公开数据仓库管理制度

第一章总则第一条为规范公开数据仓库的管理，确保数据质量、安全与合规，提高数据利用率，根据国家有关法律法规和行业标准，结合本地区实际情况，特制定本制度。

第二条本制度适用于本地区所有公开数据仓库的建设、维护、使用和管理。

第三条公开数据仓库应遵循以下原则：1. 合法性：数据收集、存储和使用必须符合国家法律法规。

2. 安全性：确保数据安全，防止数据泄露、篡改和破坏。

3. 完整性：保证数据真实、准确、完整。

4. 可用性：确保数据易于获取、查询和使用。

5. 可维护性：便于数据仓库的更新、升级和维护。

第二章数据收集与存储第四条数据收集：1. 收集数据应遵循合法性、必要性、最小化原则。

2. 收集数据应明确数据来源、收集目的、数据范围和数据处理方式。

3. 收集数据应经数据提供方同意，并签订数据共享协议。

第五条数据存储：1. 数据存储应选择符合国家标准的存储设备和技术。

2. 数据存储应保证数据安全，防止数据泄露、篡改和破坏。

3. 数据存储应按照数据类型、数据来源、数据时效等属性进行分类管理。

第三章数据治理与维护第六条数据治理：1. 建立数据治理组织，明确各部门职责，制定数据治理策略。

2. 制定数据质量标准，对数据进行定期检查和评估。

3. 对数据进行清洗、转换、整合，确保数据质量。

第七条数据维护：1. 定期检查数据仓库运行状态，确保系统稳定、可靠。

2. 及时更新数据，确保数据时效性。

3. 定期备份数据，防止数据丢失。

第四章数据开放与共享第八条数据开放：1. 对符合开放条件的数据，按照国家规定进行公开。

2. 公开数据应确保数据真实、准确、完整。

3. 公开数据应便于用户查询、下载和使用。

第九条数据共享：1. 建立数据共享机制，明确共享范围、共享方式和共享责任。

2. 数据共享应遵循合法性、必要性、最小化原则。

3. 数据共享应签订数据共享协议，明确双方权利和义务。

第五章安全与保密第十条安全保障：1. 建立数据安全管理制度，明确数据安全责任。

第三章 数据仓库管理技术

数据仓库的建立与管理

数据仓库技术概述

数据仓库建设管理制度范本

大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库

数据仓库构建与管理

数据仓库数据安全管理制度

数据仓库与数据分析-第一-至第三章

数据仓库设计与构建实践

数据库管理与数据仓库

数据仓库的技术要求

数据仓库建设管理制度范本

数据仓库技术架构及方案

数据仓库技术

大数据应用开发与数据管理规范

数据仓库管理系统的设计与实现

数据仓库——精选推荐

数据仓库的使用方法

公开数据仓库管理制度

第三章数据仓库管理技术