数据仓库概念与关键技术分析
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
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数据仓库与传统数据库的区别
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OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
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元数据
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据仓库的概念和体系结构概述
数据仓库的概念和体系结构概述数据仓库是指将企业各个部门和业务系统产生的大量数据进行整合、清洗、集成和存储，以满足企业决策分析和业务需求的信息系统。
数据仓库的设计和建设需要考虑到数据的整合、一致性、稳定性、易用性和安全性等方面的需求。
它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、可供企业管理者和决策者使用的数据集合。
1.数据源层：数据仓库的数据源可以来自企业内部的各个部门和业务系统，也可以来自外部的合作伙伴和第三方数据提供商。
数据源的选择和集成是数据仓库建设的关键环节，需要确定数据的提取方式、频率、粒度和格式等。
2.数据提取层：数据提取层负责从各个数据源中提取数据，并进行初步的清洗和转换。
数据提取可以通过批量处理、定时任务或实时流数据处理等方式进行。
在数据提取过程中，需要解决数据一致性、完整性和准确性等问题。
3. 数据集成层：数据集成层是将从各个数据源提取的数据进行整合和合并的地方。
这里的数据整合包括数据清洗、数据转换和数据聚合等操作。
数据集成层可以使用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据的清洗和转换。
在数据集成层，还需要对数据进行一致性校验和冲突解决。
4.数据存储层：数据存储层是数据仓库最核心的组成部分，它负责存储整合后的数据。
数据存储层可以采用关系数据库、数据仓库等不同的技术来进行存储。
在设计数据存储层时，需要考虑到数据的存储结构、索引方式、数据分区和冗余备份等问题。
6. 数据访问层：数据访问层是用户直接访问数据仓库的接口，它提供了用户对数据仓库的查询、分析和报表生成等功能。
数据访问层可以使用OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据挖掘工具和BI（Business Intelligence）平台等进行实现。
7.数据安全层：数据安全是数据仓库设计和建设过程中必须要考虑的问题之一、数据安全层负责保护数据仓库中的数据不受未经授权的访问、修改和破坏。
数据仓库的描述
数据仓库的描述数据仓库是一种技术性的建模工具，它可以为企业提供有用的信息，有助于实现组织的商业目标。
近年来，由于企业对数据分析的日益重视，数据仓库的需求也在不断增长。
这里，我将介绍数据仓库的概念、特征以及建造方法。
一、念数据仓库是一种特殊的数据库，它用于存储和管理组织的历史数据，有助于组织实现其商业目标。
它是一个集中的，统一的，完整的数据存储库，它被设计成可以满足决策支持系统的要求。
数据仓库通常包括一个大型的数据库，用于存储组织数据。
这些数据可以是历史数据、实时数据、混合数据或经过处理的数据。
它们可以从不同的数据源中提取，例如企业资源计划系统（ERP）、交易处理系统（TPS）、会计系统等。
二、特征数据仓库具有以下特点：（1）集中：数据仓库可以把企业的数据集中存放在一起，减少数据的冗余，提高数据的准确性。
（2）统一：数据仓库可以将来自不同数据源的数据统一进行分类和管理，提高数据的一致性和可比性。
（3）完整：数据仓库在存储数据时，可以把企业的所有历史数据都存储起来，从而支持更好地决策分析。
（4）可靠：数据仓库可以提供可靠和弹性的数据存储，可以不受客观环境的影响，充分保护企业数据的安全。
（5）可扩展性：数据仓库可以根据企业业务的发展情况，对数据存储进行扩容，以满足企业对数据存储的需求。
（6）可分析性：数据仓库可以支持复杂的数据分析，例如商业智能、数据挖掘和机器学习等，可以提供企业更有效的决策分析支持。
三、建造方法建造数据仓库通常需要经过以下步骤：（1）数据收集：收集并清洗企业信息，将企业的业务数据以结构化的形式存储在数据仓库中。
（2）数据整合：将企业的来自不同部门的数据进行整合，以满足数据仓库的需求。
（3）数据质量：定义数据的质量指标，对数据仓库中的数据进行检查，以确保数据的准确性。
（4）数据建模：根据组织的业务需求，使用结构化概念技术（SDT）来建模数据，以便于后续数据分析。
（5）数据应用：利用数据仓库中的数据，以及运用数据挖掘和机器学习等技术，为企业提供决策支持。
数据仓库的概念和运用
数据仓库的概念和运用一、引言在当今信息高速迭代的时代，数字化的世界已经成为我们生活的一部分。
面对海量的数据，如何能够从其中提取有意义的信息，已经成为各行业的重要问题。
本文将从数据仓库的概念入手，探讨其在数据分析和决策方面的应用。
二、数据仓库的概念数据仓库是用于分析和支持决策的数据集合。
它是一个集中的、主题导向的、稳定的、可变的存储库，可用于支持管理决策的过程。
数据仓库主要包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载、数据查询、数据报表等模块。
三、数据仓库的特点1、主题导向性数据仓库主要面向某一特定主题和业务。
例如，每个企业中都有各自的业务领域，如销售、采购、财务等，这些领域都需要进行数据挖掘分析，根据特定的主题建立数据仓库。
2、集成性数据仓库是一个集成了多种数据类型的系统，它的数据来源包括来自不同部门、不同系统、不同数据库的数据。
3、历史性数据仓库不仅包含当前的数据信息，还包括历史数据。
以便于对比和分析，及时发现数据变化以及趋势。
4、面向决策支持数据仓库是为决策支持服务的，它能够帮助企业通过对数据的挖掘分析，发现潜在的问题，提出有效的解决方案，从而优化企业的决策。
四、数据仓库的运用1、提升数据分析速度数据仓库可以减少数据分析的重复工作量，缩短数据处理时间，提高数据分析的速度。
通过数据仓库可以进行针对性的分析和优化，使得企业在发现趋势和机会时能够抢先一步。
2、定制和设计报表通过数据仓库，企业可以设计和定制各种需求的报表，使得数据更加符合企业的实际需求，这对企业的管理和决策是非常有意义的。
3、帮助决策企业的管理决策需要数据的支持，数据仓库可以让领导者更好地理解和分析公司的运营情况，以便于更好地进行决策。
4、提高客户满意度通过数据仓库可以使企业更好地分析顾客需求，从而优化企业的产品和服务，增加客户的满意度。
五、总结数据仓库是以主题为中心，集成多种数据类型，以历史数据为基础的数据仓库。
它的存在可以提升企业的决策速度，帮助企业优化产品和服务，提高客户满意度。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。
为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。
本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。
二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。
其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。
三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。
2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。
3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。
4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。
5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。
四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。
2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。
3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。
5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。
6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。
五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。
2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。
关于大数据时代的数据仓库建设探讨
关于大数据时代的数据仓库建设探讨【摘要】本文深入探讨了大数据时代数据仓库建设的重要性和挑战，从数据仓库的发展历程到架构探讨，再到关键成功因素的分析。
文章指出，在面对日益增长的数据量和复杂性的挑战下，数据仓库建设需要不断创新和优化。
结合未来发展趋势和展望，文章对数据仓库建设提出了一些建议和思考。
通过本文的研究，读者可以更全面地了解大数据时代数据仓库的现状和未来发展方向。
数据仓库作为企业决策和战略的重要支撑，对于提高数据处理效率和整合性具有重要意义。
随着技术的不断发展和应用，数据仓库的建设将会迎来更多挑战和机遇。
【关键词】大数据时代、数据仓库、建设、探讨、发展历程、重要性、架构、挑战、成功因素、发展趋势、展望、总结1. 引言1.1 大数据时代背景在大数据时代背景下，数据处理和管理面临着前所未有的挑战和机遇。
随着互联网的快速发展、传感器技术的普及、社交媒体的盛行以及移动互联网的普及，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。
据统计，全球每年产生的数据量已经达到了几十亿TB。
这些数据不仅来源于传统的企业信息系统，还包括了海量的社交媒体数据、移动设备数据、传感器数据等大数据源。
在如此庞大的数据量面前，传统的数据处理和管理方法已无法满足需求，因此数据仓库的建设显得尤为重要。
大数据时代的背景下，数据仓库不再只是用来进行报表查询和统计分析，它更多地扮演着数据集成、数据清洗、数据挖掘等重要角色，为企业决策提供更多的支持和依据。
数据仓库还能帮助企业发现潜在的商机和问题，并提供更加精细化的用户服务。
在大数据时代，数据仓库建设成为了企业信息化的核心工程之一，对企业的发展至关重要。
1.2 数据仓库概念介绍数据仓库是一个集成的、主题导向的、稳定的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库将组织的各种数据源集成到一个统一的存储库中，以便用户可以轻松地访问和分析数据。
数据仓库的主要目的是提供数据一致性和易于访问的环境，以支持企业管理层的决策。
数据仓库 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
数据仓库名词解释
数据仓库名词解释数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、直接面向最终用户的数据集合，用于支持企业决策制定、分析和决策支持系统。
数据仓库是一个独立的数据存储和管理系统，其目标是针对企业中各个部门的数据进行整合、清洗、加工和建模，从而提供一套一致、可信、易于访问和理解的数据，帮助用户进行数据分析和企业决策。
以下是一些与数据仓库相关的重要概念和名词的解释：1. 数据集成：将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中，包括内部和外部数据源。
2. 数据清洗：数据清洗是指通过一系列的操作，消除数据中的错误、重复、缺失和不一致的部分，提高数据的质量。
3. 数据加工：对数据进行转换、聚合、计算和抽取，以满足用户的特定需求和分析目的。
4. 主题：数据仓库的主题是指根据企业的业务需求而组织起来的数据类别或领域，例如销售、人力资源、供应链等。
5. 元数据：元数据是描述数据的数据，包括数据的源头、结构、定义、关系等。
元数据对于数据仓库的管理和使用非常重要。
6. 维度：维度是数据仓库中描述主题的属性，如时间、地理位置、产品、客户等，用于分析和查询。
7. 度量：度量是数据仓库中可以计量和比较的数据，如销售额、利润、客户数量等。
8. 星型模式：星型模式是一种常见的数据仓库建模技术，其中一个中心表（事实表）围绕着多个维度表进行关联。
9. 粒度：粒度是指数据仓库中所记录的事实的详细程度，如日销售额、月销售额、年销售额等。
10. OLAP（联机分析处理）：OLAP是一种针对多维数据进行快速查询和分析的技术，通过透视表、图表和报表等方式展现数据。
11. ETL（抽取、转换和加载）：ETL是数据仓库中的核心过程，用于从源系统中抽取数据，通过转换和加工后加载到数据仓库中。
12. 决策支持系统：决策支持系统是通过利用数据仓库中的数据和分析工具，辅助管理层做出决策的信息系统。
数据仓库在企业中扮演着重要的角色，它能够提供一致、准确的数据，帮助企业决策者进行数据分析和制定决策。
数据库与数据仓库的设计与构建
数据库与数据仓库的设计与构建随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据管理和数据分析越来越受到重视。
数据库与数据仓库的设计与构建成为了企业和组织中不可或缺的一项技术。
本文将介绍数据库与数据仓库的基本概念，以及设计与构建的关键要素和步骤。
一、数据库与数据仓库的基本概念1. 数据库数据库是一个有组织的、存储大量相关数据的集合。
它能够被多个用户共享，提供了数据存储、查询和管理的功能。
数据库通常采用关系模型，使用SQL查询语言。
2. 数据仓库数据仓库是从多个来源获取的、经过清理和转换的、可查询和用于分析的数据集合。
数据仓库的设计旨在满足分析与决策支持的需求，它采用维度模型和多维分析技术。
二、数据库与数据仓库的设计与构建要素1. 数据建模数据建模是数据库与数据仓库设计的基础，它确定了如何组织和存储数据。
数据建模采用实体关系图（ER图）来表示各种实体、关系和属性，帮助开发人员理解数据之间的关系。
2. 数据规范化数据规范化是数据库设计中的重要步骤，它通过消除数据冗余和保持数据一致性，提高数据库的性能和可维护性。
常用的数据规范化范式包括第一范式、第二范式和第三范式。
3. 查询优化查询优化是为了提高数据库性能而进行的工作。
它涉及索引的设计和使用、查询语句的优化、数据库统计信息的维护等方面。
良好的查询优化能够提高查询的执行速度和效率。
4. 数据备份与恢复数据库的备份与恢复是为了应对数据丢失和灾难恢复的需求。
通过定期备份数据和事务日志，以及实施合适的灾难恢复计划，可以保护数据库的完整性和可用性。
5. 数据安全与权限管理数据安全和权限管理是保护数据库免受非法访问和数据泄漏的关键措施。
采用合适的身份验证和访问控制机制，以及实施加密和监控策略，能够确保数据库的安全和隐私。
三、数据库与数据仓库的设计与构建步骤1. 需求分析与数据收集在设计与构建数据库与数据仓库之前，需要对需求进行全面的分析，明确数据的来源、目标和用途。
通过与业务用户的沟通和数据收集工作，可以获取所需的数据和数据模型。
数据仓库的概念
数据仓库与操作型数据库的区别
操作型数据库主要用于日常业务处理，如订单处理、库存管理等；而数据 仓库主要用于数据分析、报表生成和决策支持等。
操作型数据库通常需要快速响应和实时处理能力；而数据仓库则更注重数 据质量和完整性。
EDI的应用可以帮助企业更好地管理和利用数据资源， 提高企业的数据处理能力和数据价值，促进企业的数 字化转型和升级。
06
数据仓库的发展趋势和 挑战
大数据时代的挑战
数据量的快速增长
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，对数据存储和处 理能力提出了更高的要求。
数据多样性的增加
数据来源和类型越来越多样化， 包括结构化、半结构化和非结构 化数据，需要更灵活的数据处理 和分析方法。
数据实时性的需求
随着业务对数据处理速度的要求 提高，数据仓库需要具备实时数 据处理的能力。
数据仓库技术的发展趋势
分布式存储与计算
利用分布式技术提高数据仓库的 存储和计算能力，满足大数据时
代的需求。
内存计算技术
利用内存计算技术提高数据处理速 度，实现更快速的分析和响应。
云计算技术
通过云计算技术实现数据仓库的弹 性扩展和按需服务，降低运维成本。
数据源的质量
在选择数据源时，需要考虑数据的质量、准确性和完整性，以确保数据仓库中的数据是 可靠的。
数据清洗和转换
数据清洗
数据清洗是去除重复、无效或错误数据 的过程，以确保数据的准确性和一致性 。
VS
数据转换
数据转换是将数据从其原始格式或结构转 换为数据仓库所需格式的过程，以满足数 据仓库的设计和规范。
性能优化
随着数据的增长和变化，需要定期对数据仓 库进行性能优化，以提高查询速度和响应时 间。
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。
随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。
为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。
本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。
第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。
它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。
数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。
H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。
数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。
数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。
数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。
H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。
数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。
数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。
第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。
2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。
3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。
4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。
数据仓库技术
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。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它是企业级数据中心的核心，是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。
数据仓库的设计基于业务需求，是为支持企业决策而构建的。
它集中存储企业各个方面的数据，并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。
数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集，从而为企业决策提供最好的支持。
数据仓库具有以下基本特征：1. 面向主题：数据仓库是面向业务主题的，而不是面向应用或部门，它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。
2. 集成性：数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据，通过ETL过程，实现数据的提取、转换和加载，从而产生一个一致、标准、统一的数据集。
3. 时间可变性：数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的，它记录了数据的历史变化情况，存储了历史数据版本，方便用户进行历史数据的回溯和分析。
4. 非易失性：数据仓库中的数据是不易失的，它要求有一定的容错机制和备份策略，以保证数据的安全性和可靠性。
5. 决策支持：数据仓库是为了支持决策而构建的，它提供了各种查询、统计和分析功能，方便用户进行数据的挖掘和分析，支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。
数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。
在需求分析阶段，要明确业务目标和业务需求，确定数据仓库的主题和范围。
在数据建模阶段，要根据需求分析结果，进行数据建模和数据字典的设计，构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。
在ETL开发阶段，要开发ETL过程，进行数据提取、转换和加载。
在实现和维护阶段，要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。
在数据仓库的实现过程中，还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段，增强数据仓库的功能和应用价值。
综上所述，数据仓库是企业重要的决策支持工具，是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。
数据仓库的基本概念
本
概
…….
念
主题域的特征：独立性，完备性
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15
1.主题是抽象的。即在较高层次上将企业信息系统中的 数据综合、归类并进行分析利用的抽象。是对应企业中 某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
面向主题的数据组织方式：是在较高层次上对分析对象 数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各 个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联 系。 2.DM中的数据是面向主题进行组织的。
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13
数据仓库的基本结构（续）
４．可视化用户界面(Visualization) 可视化前端服务：需求的分析结果 显示给用 户。 前端服务的主要内容：用户指定分析主题，确 定分析粒度与维度，对DW中的主题数据进一 步汇总集成，以同步数据表、分析报告、折线 图、直方图、雷达图、圆饼图等方式将分析结 果 用户。
较低 几秒—几十分钟
念
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10
1-3 数据仓库的基本结构
操作型事物处理系统设计目的：简单检 索（少量记录的日常操作）
复杂的分析型数据仓库设计目的：复杂 查询（大量数据汇总和分类）
技术人人使用角度分：体系结构 用户使用角度分：
数据仓库的基本结构由四部分组成：
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11
数据仓库的基本结构（续）
的
（2）维层次级别的确定
基
如：地区维的级别关系是国家地区省城市四个层次。
本
注意：数据综合时，要在同一维层次上进行求和操作。
概
念
编辑ppt
20
第
数据立方体：
一
章
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
数
或更多个维来描述或者分类的数据。
数据仓库解决方案
数据仓库解决方案引言随着大数据时代的到来，越来越多的组织意识到数据的重要性，并开始关注数据管理和分析的需求。
数据仓库解决方案应运而生，它提供了一种有效的方式来集成、存储和分析组织的数据。
本文将介绍数据仓库解决方案的基本概念、架构以及实施过程。
什么是数据仓库？数据仓库是一个用于存储和管理组织数据的系统。
它是一个集成的、主题导向的、稳定的、历史数据存储库，用于支持组织的决策制定和分析。
数据仓库通常由一个或多个数据源组成，数据源可以是内部的业务系统，也可以是外部的数据服务提供商。
与传统的数据库系统不同，数据仓库设计和优化更注重数据的查询和分析效率，而不是事务的处理速度。
数据仓库通常采用多维数据模型，以支持复杂的数据分析和报告需求。
数据仓库解决方案的架构ETL 进程数据仓库解决方案的第一步是将数据从各个源系统中提取出来，并经过清洗、转换和加载（ETL）处理。
ETL 进程负责将原始数据转换为符合数据仓库结构的格式，并将其加载到数据仓库中。
ETL 进程通常包括以下几个步骤：1.提取（Extract）：从源系统中提取数据，可以是数据库、文件、API等。
2.清洗（Cleanse）：对提取的数据进行清洗，去除重复数据、校验数据的完整性等。
3.转换（Transform）：对清洗后的数据进行转换，包括格式转换、数据合并、数据计算等。
4.加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用批处理或增量加载的方式。
数据仓库模型数据仓库模型是数据仓库中数据的组织方式。
常用的数据仓库模型有维度模型和星型模型。
•维度模型：维度模型主要基于主题进行建模，通过将数据划分为事实表和维度表来组织数据。
事实表包含了与业务过程相关的数值指标，而维度表包含了用于描述业务过程的各种维度属性。
维度模型通常采用星型模型或雪花模型的形式。
•星型模型：星型模型是一种简单的维度模型，由一个中心事实表和多个与之相关的维度表构成。
中心事实表包含了各种业务指标，而维度表包含了与业务指标相关的维度属性。
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。
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。
本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。
它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。
1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。
数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。
（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。
数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。
（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。
这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。
（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。
这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。
1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。
通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。
二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。
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未来 发 展作 出较 完整 、 理 、 确 的 分析 和预 测 。 合 准 数据 仓 库 作 为服 务 于企 业 级 的 应 用 ， 括 说来 有 以 下 四 个 概 方 面 的优 越 性 ：． 轻 系统 负 担 、 化 日常 维 护 和 管 理 ；ｂ 改 进 ａ减 简 ． 数据 的完 整 性 、 容 性 和有 效 性 ；ｃ 提 高 了数 据 存 取 的效 率 ； 兼 ． ｄ 提 供简 单 一 的查 询 和 报 表机 制 。 ． 统
然。
时 点 的信 息 ， 是 系 统记 录 了企 业 从 过 去 某 一 时 点 到 目前 的各 而
个 阶 段 的信 息 ， 过 这些 信 息可 以对 企 业 的 发 展 历 程 和未 来 趋 通 势 作 出定 量 分 析 和预 测 。 把信 息 加 以 整 理归 纳 ， 及 时 提 供 给 并 相 应 的管 理 决策 人 员 ， 数据 仓 库 的根 本 任 务 。 仓 库 是 来 自多 是 个 源 的数 据 的存 储 库 ， 可 通 过 Ｉｔ ｎｔ 不 同 的数 据 库 连 接 它 ｎｅ ｅ 将 ｒ 起 来 ， 将 数 据 全部 或 部 分 复 制到 一 个 数 据 存 储 中心 。数 据 仓 并 库倾 向于一 个 逻 辑 的 概 念 ， 建 立 在 一 定 数 量 的数 据 库 之 上 ， 它 这些 数 据库 在 物 理 上 可 以 是 分 开 的 ， 至 可 以 属 于 不 同 的 国 甚 家 。数 据 仓 库 通 过 Ｉ ｔ ｎ ｔ 破 地 域 界 限 ， 它 们合 成 一 个 逻 ｎｅ ｅ 打 ｒ 将
据 仓 库 的基 础 上进 行 数据 挖 掘 ， 可 以 针对 整个 企 业 的状 况 和 就
家 ｗ・ ［ ｏ 博士于 ２ Ｈ・ ｉ ｎ ｎ ｎ Ｏ世 纪 ９ Ｏ年代 在 《 建立 数据 仓 库 》 书 一 中提 出 ： 数 据 仓 库 （ ａａｗ ｒｈ ｕｅ 是 一 个 面 向 主 题 的 、 成 “ ｄ ｔ ａｅ ｏ ｓ） 集 的、 稳定 的 、 含 历史 数 据 的数 据 集 合 ， 用 于 支 持 经 营管 理 中 包 它 的决 策 制定 过 程 。在 此 ， ” 主题 是指 用 户 使 用 数 据 仓 库进 行 决 策 时所 关 心 的重 点 方面 ； 向主 题是 指 数 据 仓 库 内 的信 息 是 按 主 面 题进 行 组织 的 ， 按 主 题 进 行 决 策 的过 程 提 供 信 息 ； 成 是 指 为 集 数据 仓 库 中 的信 息 不 是 从 各 个 业 务 处 理 系 统 中简 单 抽 取 出 来 的 ， 经 过 系统 加 工 、 总 和整 理 ， 证 数 据 仓 库 内 的信 息 是 关 是 汇 保 于整 个企 业 的一 致 的全 局信 息 ； 定 是 指 一 旦 某 个 数 据 进 入 数 稳 据 仓 库 以后 ， 般 情 况 下 将 被 长 期 保 留 ， 就 是 数 据 仓 库 中一 一 也 般 有 大量 的插 入 和 查 询操 作 ， 修 改 和 删 除操 作 很 少 ； 含 历 但 包
维普资讯
数据 仓库概 念 与关键 技术 分析
Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｎ ｅ ｔａ ｄ Ｋ ｅ ｃ ｏ ｏ ｙ ａ ｙ ｉ ｆＤａ ａ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅＣｏ ｃ ｐ ｎ ｙ Ｔｅ ｈｎ ｌ ｇ
王 建 平
（ 安 建 筑 科 技 大 学 西 安 西 ７０５ ） １０ ５
摘
要
在 讨 论 数 据 仓 库 概 念 和 作 用 的 基 础 上 对 数 据仓 库 的 组 成 与发 展 、 据 仓 库 的 结 构 以及 数 据 仓 库 的 关 键 技 术 数
做 了详 细 的 分 析 ， 并提 供 了数 据 仓 库 开发 的 方 法 。
关 键 词 数 据 仓 库 数 据 结构 数 据 挖 掘
２ 数据 仓库 的组 成与发 展
２ １ 数 据仓 库 的组 成 传 统 的数 据 库技 术 是 以单 一 的数 据 ． 资 源 ， 数据 库 为 中心 ， 行 事 务 处 理 、 处 理 、 策 分 析 等 各 即 进 批 决 种 数 据处 理 工作 。主 要划 分 为 两 大 类 ： 作 型 处 理 和 分 析 型 处 操 理 （ 信 息型 处 理 ） 或 。操 作 型 处 理也 叫 事 务 处 理 ， 指 对 数 据 库 是 联 机 的 日常 操作 ， 常 是 对 一 个 或 一 组 纪 录 的 查 询 和 修 改 ， 通 主 要 为企 业 的 特定 应 用 服 务 ， 重 响 应 时 间 、 据 的安 全 性 和 完 注 数 整 性 ； 析型 处 理 则 用 于 管 理人 员 的决 策 分 析 ， 常 要 访 问 大 分 经 量 的历 史 数 据 。传 统 数 据 库 系 统 精 于 企业 的 日常 事 务处 理 工 作 ， 难 于实 现 对 数 据 分 析 处 理 要 求 ， 经 无 法 满 足 数 据处 理 而 已 多 样 化的 要 求 。因 此 ， 作型 处 理 和 分 析 型 处 理 的分 离 成 为必 操
１ 数 据仓 库的 概念 与作 用
１ １ 数 据 仓 库 的概 念 ． 数 据 仓 库 的 概念 由美 国著 名 工 程 学
对不 同阶段 的 数据 进 行 纵 向或 横 向 比较 ， 在 决 策过 程 中非 常 这 有用 。第三 ， 数据 仓 库 是 数 据 挖 掘 技 术 的 关 键 基 础 ， 据 挖 掘 数 技术 要 在 已有 数据 中识 别数 据 的模 式 ， 帮 助 用 户 理解 现有 的 以 信 息 ， 在 已有 信 息 的基 础 上 ， 未 来 的状 况 作 出预 测 在 数 并 对