数据仓库 概述
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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THANKS
大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
数据仓库方案
contents
目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库的架构 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的建立 • 数据仓库的使用和维护 • 数据仓库的发展趋势和未来展望
01
CATALOGUE
数据仓库概述
数据仓库的定义
数据仓库是一个大型、集中式存储系 统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
它是一个面向主题的、集成的、非易 失的数据集合，支持管理决策制定。
根据业务需求，设计出符合逻辑 的数据视图，以便进行数据查询 和报表生成。
物理设计
选择存储方案
根据数据量、数据特点 和使用频率等因素，选 择合适的存储方案，如 关系型数据库、 NoSQL 数据库等。
设计索引
根据查询需求，设计出 高效的索引方案，以提 高查询速度和性能。
设计数据分区
根据数据量和查询特点， 将数据进行分区存储， 以提高查询性能和数据 管理效率。
T ( Transform)
对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等 操作，使其满足数据仓库的需求。
L ( Load)
将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
存储层
星型模型
以事实表为中心，周围关联多个维度表，形 成星型结构。
雪花模型
将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
星座模型
将多个星型模型关联起来，形成一个更大型 的模型。
数据仓库的发展趋势
云端化
随着云计算技术的普及，越来越多的企业选择将数据仓库 部署在云端，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。
大数据集成
数据仓库在处理大数据方面发挥着越来越重要的作用，通 过高效的数据集成和数据处理技术，满足企业对大数据分 析的需求。
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）
18
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）。
25
元数据
数据仓库和大数据的关系
数据量大：数 据量级从TB到
PB甚至EB
速度快：处理 速度非常快
多样化：数据 类型多样，包 括结构化数据、 半结构化数据 和非结构化数
据
价值密度低： 虽然数据量大， 但有用的信息 可能较少，需 要更高级别的 数据处理和分 析技术来提取 有价值的信息
20世纪90年代，美国政府开始收集并分析大量数据 21世纪初，互联网的发展使得大数据迅速增长 2005年，麦肯锡公司提出大数据概念 2009年，大数据成为互联网信息技术行业的热词
数据仓库和大数据的融合 云计算和大数据的结合 物联网和大数据的关联 大数据在各行各业的应用拓展
客户行为分析 市场趋势预测 风险控制 决策支持
医疗：病历数据挖掘，疾病 预测与防治
金融：实时风险评估，投资 策略分析
交通：交通流量分析，智能 交通规划与管理
电商：用户行为分析，个性 化推荐与营销
金融行业：数据 仓库和大数据在 金融风控、投资 策略等方面的应 用
数据量大 多样化
产生速度快 低价值密度
数据仓库是大数据技术的重要基 础
数据仓库和大数据技术相辅相成， 共同推动企业信息化建设
添加标题
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添加标题
添加标题
数据仓库为大数据分析提供数据 存储和数据处理能力
数据仓库和大数据技术都为企业 的决策支持提供有力支持
数据量：数据仓 库的数据量相对 较小，而大数据 的数据量更大
a click to unlimited possibilities
01 数 据 仓 库 概 述 02 大 数 据 概 述 03 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 关 系 04 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 应 用 场 景 05 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 技 术 发 展 06 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 挑 战 与 问 题
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。
数据仓库的架构设计与实现
数据仓库的架构设计与实现第一章数据仓库的概述数据仓库（Data Warehouse）是指为了支持决策制定过程而构建的面向主题的、集成的、只读的数据集合。
数据仓库不仅包括数据的存储，还包括数据清洗、转换和整合等步骤，从而使企业决策者能够从中获得所需的数据，并进行分析和决策。
数据仓库系统从业务需求出发，将各个业务系统的数据进行集成，再进行数据建模和数据存储，最终提供标准的数据报表和数据分析服务，满足企业的需求。
第二章数据仓库的架构设计数据仓库架构包括ETL（提取、转化、加载）层、存储层、元数据层、查询和报表层等部分。
2.1 ETL层ETL层是将数据从各个业务系统中提取出来、进行数据清洗、转换和整合，并将处理后的数据载入数据仓库中的一系列过程。
ETL系统的设计需要考虑到高性能、高可用、易维护和数据质量等方面。
2.2 存储层存储层是指存储数据的物理存储介质，包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
2.3 元数据层元数据层是指用来描述数据仓库中各个组件的数据。
元数据可以包含各种信息，例如数据模式、数据定义、数据字典等。
2.4 查询和报表层查询和报表层为数据仓库用户提供了方便和快速地访问存储在数据仓库中的数据的方式。
报表和分析工具可以通过对数据进行分析和可视化，帮助用户更好地理解数据。
第三章数据仓库的实现构建一个成熟的数据仓库需要考虑到数据来源的稳定性、数据完整性、数据质量、数据一致性、数据安全等各方面问题。
因此，在实现过程中需要关注以下几个方面：3.1 数据质量在ETL过程中，需要对数据进行清洗、整合和转换。
清洗过程可以消除数据中的噪声和冗余，整合过程可以将来源不同的数据进行统一和规范化，转换过程可以将业务需求翻译成具体的数据操作。
数据质量的好坏对数据仓库的后续应用和数据分析结果的准确性等方面都有着至关重要的影响。
3.2 数据一致性数据一致性是指在数据仓库中，不同数据维度和不同指标的定义在逻辑上是一致的。
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。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库
7
LOGO
实施数据仓库的条件
数据积累已达到一定规模 面临激烈的市场竞争 在IT方面的资金能得到保障
8
LOGO
数据仓库(Data Warehouse)
A warehouse is a subject-oriented,integrated,time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process. ——Bill Inmon 1990 A data warehouse is a copy of transaction data，specially restructured for queries and analysis.
数据挖掘 解决的业务问题
OLAP 分析
业务人员
数据挖掘
访问工具 投资组合分析 投资组合分 析 /KPI 平衡计分卡 平衡记分卡
利润成本分析 利润成本分 析
资产分析
营销分析
LOGO
数据仓库流程
LOGO
BW基本原理
LOGO
LOGO
数据仓库系统的组成（1）
数据仓库系统的组成（1） 源数据：数据仓库中的数据来源于多个数据源， 它不仅可以是企业内部的关系型数据库，还包括 非传统数据，如文件、HTML文档等。 数据仓库管理系统：
元数据库及元数据管理部件：元数据库用来存储由定义 部件生成的关于源数据、目标数据、提取规则、转换规 则以及源数据与数据仓库之间的映射信息等。 数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来，依 定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓 库的数据格式并装载进数据仓库。 数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各源 数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义的数 据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。 数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数据， 备份、恢复数据以及管理数据的安全权限问题。
数据仓库概述PPT(共 57张)
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是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。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
27
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
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。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构引言概述：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它可以匡助企业更好地理解和分析数据，从而支持决策和业务发展。
数据仓库的基本架构是构建数据仓库的基础，了解数据仓库的基本架构对于设计和维护数据仓库至关重要。
一、数据仓库的概念1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它包含了来自不同数据源的数据，并经过清洗、转换和加载等过程，用于支持企业的决策和分析需求。
1.2 数据仓库的特点：数据仓库具有数据集中、主题导向、面向主管和决策者、时间一致性等特点，能够提供高质量、一致性和易于访问的数据。
1.3 数据仓库的作用：数据仓库可以匡助企业更好地理解和分析数据，支持决策和业务发展，提高企业的竞争力和效率。
二、数据仓库的架构2.1 数据源层：数据仓库的数据源层包括了来自不同业务系统、数据库、文件等数据源的数据，这些数据需要经过抽取、清洗和转换等过程后才干加载到数据仓库中。
2.2 数据存储层：数据仓库的数据存储层包括了数据仓库数据库或者数据仓库服务器，用于存储经过处理和清洗后的数据，并提供数据访问和查询功能。
2.3 数据访问层：数据仓库的数据访问层包括了报表、查询工具、OLAP工具等，用于匡助用户访问和分析数据，支持决策和业务发展。
三、数据仓库的建模3.1 维度建模：维度建模是数据仓库中常用的建模方法，通过定义维度和事实表来描述业务过程和数据关系，匡助用户更好地理解和分析数据。
3.2 星型模式：星型模式是一种常用的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和维度表以星型结构进行组织，便于查询和分析数据。
3.3 雪花模式：雪花模式是星型模式的一种扩展，它将维度表进一步规范化，使数据仓库的结构更加灵便和规范。
四、数据仓库的ETL过程4.1 抽取（Extract）：抽取是ETL过程的第一步，它从数据源中提取需要的数据，进行数据清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
4.2 转换（Transform）：转换是ETL过程的第二步，它对抽取的数据进行清洗、转换和整合等处理，以确保数据的质量和一致性。
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。
数据仓库实验报告
一、实验目的1. 理解数据仓库的基本概念和结构；2. 掌握数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程；3. 熟悉数据仓库的查询和分析方法；4. 学习使用SQL Server等工具进行数据仓库的搭建和操作。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 数据库：SQL Server 2012；3. 开发工具：VS2017（SSDT）。
三、实验内容1. 数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间不断变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库的主要特点是面向主题、集成、稳定、变化和随时间不断变化。
2. ETL过程ETL是数据仓库中提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的缩写，它描述了将数据从源系统提取出来，进行必要的转换后，加载到目标系统中的过程。
（1）提取：从源系统中提取所需的数据，可以是数据库、文件或其他数据源。
（2）转换：对提取出来的数据进行清洗、格式化、合并等操作，使其符合数据仓库的要求。
（3）加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，可以是数据库表、文件或其他数据存储。
3. 数据仓库查询和分析（1）SQL查询：使用SQL语言进行数据仓库的查询，包括简单查询、连接查询、子查询等。
（2）OLAP分析：使用OLAP（在线分析处理）工具进行数据仓库的分析，包括切片、切块、钻取、旋转等操作。
4. 使用SQL Server搭建数据仓库（1）创建数据库：使用SQL Server Management Studio创建一个新的数据库，用于存储数据仓库的数据。
（2）创建表：根据数据仓库的结构，创建相应的表，包括事实表、维度表等。
（3）数据加载：使用SQL Server Data Tools将数据加载到数据仓库的表中。
四、实验步骤1. 创建数据库（1）打开SQL Server Management Studio，连接到本地SQL Server实例。
（2）在对象资源管理器中，右键单击“数据库”，选择“新建数据库”。
数仓项目概述
数仓（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP，数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业提供数据支持，构建商业智能。
数仓通常用于对大量数据进行快速查询和分析，以支持管理决策过程。
它是一个庞大的数据存储和处理的系统，通常包括数据源、ETL（提取、转换、加载）过程、数据仓库、OLAP（联机分析处理）等部分。
数仓的特点包括：面向主题：根据业务需求，将数据按照主题进行分类，如销售、库存、财务等。
集成性：数仓集成了多个数据源的数据，经过ETL处理后，统一标准进行存储。
非易失性：数仓中的数据一般不允许被修改，只允许查询和分析。
时变性：数仓会定期接收新的数据，以反映数据的最新变化。
与数据库相比，数仓是面向主题设计的，主要用于批量读写操作，关注数据整合和分析处理性能，会有意引入冗余。
数据库则是面向事物设计的，主要用于随机读写操作，在设计时避免冗余。
在数仓项目中，通常包括以下步骤：需求分析：明确数仓的建设目标、数据来源和数据分析需求等。
数据模型设计：根据需求分析结果，设计合适的数据模型，包括事实表、维度表等。
ETL过程：从数据源中提取数据，经过转换和加载过程，将数据加载到数仓中。
数据仓库管理：对数仓中的数据进行查询、分析和管理。
报表和可视化：根据业务需求，生成报表并采用可视化方式展示数据，以支持决策。
维护和优化：对数仓进行维护和优化，保证系统的稳定性和性能。
总之，数仓是一个用于支持决策的数据仓库系统，通过对大量数据进行集成、存储和分析，为管理者和企业提供数据支持和商业智能构建。
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引子
• 如今的管理人员都了解，无论他们的核心业务是什么，他们 都从事着“ 信息业务”。他们所作出的决策对其结果有直接 的影响。高效利用信息去管理和影响决策过程的企业将获得 巨大的竞争优势 。 • 面向事务处理的强大信息系统已十分常见，它们使全球各地 的企业拉开了档次,如果企业需要在行业中领先，他们就需要 能够重新发现和应用现有信息的分析型系统 。 …… • 分析系统可以深入分析当前浩如烟海的数据，寻找基于事 实， 有意义而且可行的信息 。
概述
• NCR公司为WalMart建立了第一个数据仓库 • 加拿大的IDC公司调查了多家实现了数据仓库的欧美企业， 结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。 • IBM的实验室在数据仓库方面已经进行了10多年的研究， 并将研究成果发展成为商用产品。 • 其他数据库厂商在数据仓库领域也纷纷提出了各自的解决 方案。
数据仓库
• 教学方式
– 以课堂教学为主，以电子教案的内容为主线 – 课外阅读指定的参考文献并利用网上资源，加 深对教学内容的理解 – 上机实习
数据仓库
• 考核方式及要求
– 撰写课程论文一篇
• 课程论文的内容不仅包括数据仓库与数据挖掘的综 述，而且应包括对某一方面深入的分析、独立的见 解或实际应用。 • 课程论文的格式按照正式发表学术论文的要求，篇 幅一般可大于正式发表的论文。
– 上机实习 – 笔试
数据仓库
• 教材及参考书
– 《Building the Data Warehouse》， W. H. Inmon，机械工业出版社（Fourth Edition） – 数据仓库基础 【美】Paulraj Ponniah 电子工 业出版社 – 因特网上有关参考资料和文献 – 学术刊物上有关论文
概述
• 数据仓库在我国的发展
– 前景：随着计算机技术的发展，尤其是分布式 技术的发展，数据仓库在我国有着广阔的发展 空间和良好的发展前景。例如：
• 由于银行商业化的步伐正在加大，各大中型银行在 入世的机遇和挑战下，开始重新考虑自身的业务， 特别是信贷风险管理方面特别注意，因而有关信贷 风险管理和风险规章的基于数据仓库的决策支持系 统的需求逐渐增多； • 由于电子商务的迅速发展，越来越多的电子商务网 站，开始考虑如何将数据仓库应用于商品销售分析、 顾客的诚信度分析等，为客户提供更进一步的个性 化服务； • 如移动通信等各大型企业也开始考虑着手进行决策 支持以及数据仓库规划。
• 据IDC调查，使用数据仓库的投资汇报率平均超过400％， 尤其是从小型数据仓库开始实施的平均汇报率超过500％。 • 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定 的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的 数据集合，用于支持管理决策。
– 充分发掘您数据资产的价 值 。 – 将信息转化为知识 ,将知识转化为竞争优势 。 – 它必须象最宝贵的业务资产一样管理 。 – 信息就是策略资产,数据就是金钱 。 – 象管理金钱一样管理数据,您必须用不同的方式管理 。
引子
• 信息系统领域是一个“不成熟”的领域。(TPS、MIS、DSS)
– 数据缺乏可信性（数据无时基，数据算法上的差异，抽取的多层次， 外部数据问题，无起始公共数据源）。 – 生产率(或者说生产率低)是不可预测的。 – 数据转化为信息的不可行性，数据时标性。
• White Collar：KM • Problem：信息泛滥，知识贫乏 • DSS：By Data、Information、 Knowledge • Solution：DB，DW，DM DSS • 知讯者生存 • 黄金有价，信息无价 几乎所有的数据厂商都推出了自己 的数据仓库解决方案 ：IBM，
引子
• 一个数据仓库也许会在一个数据库当中实 现，但数据仓库与数据库仍然是两个不同 的概念。 • 成功的数据仓库都是使用数据库管理系统 来实现的。 • 实现数据仓库不一定非得有数据库系统的 存在。 • 一个数据仓库就是一个具有某种特性的数 据集合。
引子
数据仓库（Data Warehouse）是一个：
– – – – Sybase Oracle MS Inf发展
– 现状：数据仓库的概念已经被国内用户接受多年，但在应用方面 的收效仍很有限。 – 原因：
• 尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库 标准； • 现有的数据库系统不健全，数据积累还不够，无法 提出决策支持需求； • 缺乏能够担负规划、设计、构建和维护数据仓库的 重任的复合型人才； • 缺乏数据仓库前端工具（如OLAP工具、数据挖掘 工具等）； • 由于国内外文化的差异，一些用于构建数据仓库的 知名产品无法处理一些难以预料的问题，使得建立 数据仓库的困难加大。
面向主题的（Subject Oriented） 集成的（Integrate） 相对稳定的（Non-Volatile） 反映历史变化（Time Variant） 的数据集合 用于支持管理决策。
数据仓库
• 教学内容
– – – – – – – – – 数据仓库的现状、发展 数据仓库的体系结构 元数据 维度建模 ETCL OLAP 数据仓库与Web 数据挖掘基础 数据仓库的部署
概述
• 数据挖掘的发展
–数据挖掘是与数据仓库密切相关的一个信息技 术新领域，它是信息技术自然演化的结果。 –随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系 统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，但 缺乏挖掘数据中隐藏的知识的手段，导致了 “数据爆炸但知识贫乏的”现象。 –自80年代后期以来，联机分析处理（OLAP） 和数据挖掘技术应运而生。
数据仓库
引子
• 计算机渗透: All aspects of our life • 计算机：Tools，Definition • 市场与技术：没有市场技术等于零
– – – – – – – – CRM PDM PCM MRP，MRPII，ERP E－Government EC EPM ……
为决策服务
引子