BI数据仓库需求文档

数仓开发岗位 kpi

数仓开发岗位kpi
数仓开发岗位的KPI（关键绩效指标）可以根据具体的业务需求和团队目标来设定。

以下是一些常见的数仓开发岗位KPI：
1. 数据仓库设计文档编写：考核数据仓库设计的规范性、完整性和准确性，包括概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计等文档的编写质量和数量。

2. 数据表开发与优化：考核开发的数据表是否满足业务需求，如数据表的结构、字段命名、数据类型、索引优化等，以及优化现有数据表的性能，如SQL查询优化等。

3. 数据质量保障：考核数据清洗、数据转换、数据加载等过程中的数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

4. 业务需求响应速度：考核对业务需求的响应速度和处理效率，包括与业务部门的沟通协作、需求理解和分析能力、开发进度把控等。

5. 系统稳定性与性能：考核数据仓库系统的稳定性和性能，如系统的可用性、容错性、扩展性、并发处理能力等。

6. 数据安全与合规性：考核数据的安全性和合规性，包括数据的加密、备份、恢复、审计等安全措施，以及遵守相关法律法规和公司政策。

7. 团队协作与沟通：考核团队协作能力和沟通能力，包括与团队成员的协作、跨部门沟通、问题解决能力等。

数据仓库-系统设计说明书

归一大数据平台数据仓库系统设计说明书受控不受控修改变更记录：目录1引言 (5)1.1文档编制目的 (5)1.2背景 (6)1.3词汇表 (6)1.4参考资料 (6)2总体设计 (7)2.1软件体系结构 (7)2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。

2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。

2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。

2.3系统物理结构 (7)2.4技术路线 (8)3系统接口设计 (8)3.1用户接口 (8)4子系统/模块设计 (8)4.1数据仓库 (8)4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8)4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10)4.1.3IDL(宽表)层设计 (11)4.1.4PDL(应用)层设计 (12)4.1.5PUB(维度)层设计 (15)4.1.6数据导出设计 (16)5数据结构与数据库设计 (17)6外部存储结构设计 (17)7故障处理说明 (17)8尚需解决的问题 (18)编写指南：本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。

描述系统整体情况。

如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不适用”；如果需要对本模板的个别章节详细描述，也可将其形成单独的文档，成为本文档附件。

若文档中的某个章节已经在其他项目文档中加以描述，可保留标题，注明“参见（文档编号）（文档名称）（条款）”。

形成正式文档后须删除斜体字内容。

0 报告编制要求这里列出本系统设计报告编制的经验性要求，须由系统设计人员参照其进行裁剪以确定本次报告编制的相关规定。

需求规格说明文档

需求规格说明文档需求规格是针对系统的需要和用户需求的详细描述。

它描述了系统的输入、输出、数据处理和用户界面，为软件开发提供了指导。

本文将详细介绍需求规格说明文档的相关内容。

1.文档概述需求规格说明文档的目的是描述系统的需求，以便开发人员能够理解和开发出满足用户需求的软件。

该文档包括系统的功能需求、数据需求、性能需求、质量需求、安全需求、界面需求等，也可以包括其他重要的信息，如特定的用户需求、可用性要求、可靠性需求和可维护性需求等。

2.详细描述系统概述部分包含以下内容：（1）系统名称和版本号。

（2）系统开发团队的名称、联系方式和职责。

（3）系统的目标和范围。

（4）用户对象和用户需求。

（5）系统的开发环境和运行环境要求。

2.2功能需求在功能需求部分中，需要描述系统的输入、输出、数据处理和功能性需求等。

（1）输入：系统的输入涵盖了所有从外部环境（如用户）传入的数据、信息和命令等。

此部分应该描述这些输入的类型、格式和限制。

（3）数据处理：数据处理部分包括了所有输入和输出的中间处理过程，应该描述数据的存储、转换和计算等过程。

（4）功能性需求：该部分描述了系统所需的各种功能，应该从用户与系统的角度描述，包括其对交互和操作的要求、其需求的流程和规则、故障恢复要求以及其他相关功能要求。

2.3数据需求在数据需求部分中，需要描述系统所使用的所有数据和数据结构。

（1）数据存储：此部分描述了应用程序中存储的所有数据。

此包括所有数据库、文件系统及其他数据存储方式。

描述应用程序的数据结构和数据格式。

（2）数据流：数据流部分描述了系统如何处理输入数据，并将其与输出数据结合起来，形成具有意义的输出。

（3）数据处理：数据处理包括所有与数据存储和数据流有关的额外处理过程。

例如，数据仓库和数据挖掘技术，以及其他相关处理。

性能需求部分描述了系统在执行过程中所需的性能要求。

该部分应涵盖处理速度、容量和可扩展性等方面的要求，或许还包括平台的适应性和可移植性等。

BIEE入门超级好的文档

BIEE入门超级好的文档/honestyzeng/article/details/5608550 BIEE 项目迁移部署ü在目标服务器上安装Oracle BIEE并备份Repository、Catalog 及XML Publisher报表；üRepository存放在~/OracleBI/server/Repository文件目录下，复制.rpd 文件；üCatalog存放在~/OracleBIData/web/catalog，复制root文件夹；üPublisher报表存放在~/OracleBI/xmlp/XMLP/Reports文件目录下,复制Reports文件夹ü迁移过程：先停所有BIEE Server，将备份的文件复制到相应的BIEE安装目录；ü修改配置文件中的参数。

ü完成后启动BIEE服务，如果不发生报错即迁移成功BIEE入门篇之一 BIEE的安装最早拿到的安装文件的时候，其实是Siebel7.8，安装界面如下：安装也比较麻烦，安装了Siebel之后，还需要安装tomcat，当然没装jdk，那还得首先装jdk才行。

由于不是免费产品，所以在安装前需要获得一个授权文件，这个文件一般不掏钱是拿不到的。

登录界面如下：当时觉得Siebel不愧是CRM领域的专家，其产品在可用性上做的还是不错，起码效果很足，可以在Web界面上随意的托拽，图形、曲线、图表功能强大，界面美观。

后来拿到的是Oracle经过初步整合的产品，正式名字叫Oracle BIEE(Oracle商务智能企业版)，安装文件可以在Oracle网站上下载到，Windows 下的安装文件名是 biee_windows_x86_101330_disk1.zip，大小约1.3GB。

解压后，会有三个文件夹，如下图：其中Client_Ancillary文件夹中有Briefing Book Reader(BIEE提供报表快照的保存，快照文件使用该Reader工具来打开)和开放接口的安装文件。

finebi操作手册

finebi操作手册一、简介Finebi是一款功能强大的商业智能软件，旨在协助企业实现数据可视化和智能分析。

本操作手册将向您介绍Finebi的基本功能和操作方法，帮助您快速上手并充分利用Finebi的优势。

二、安装与登录1. 下载Finebi软件并进行安装。

2. 启动Finebi软件，进入登录界面。

3. 输入用户名和密码，点击登录按钮进行登录。

三、界面概述1. 导航栏：提供快速访问各个功能模块的入口。

2. 工作区：展示数据报表和分析结果的显示区域。

3. 工具栏：提供常用操作按钮，如保存、打印、导出等。

4. 数据源树：展示数据仓库中的数据表和字段信息。

5. 属性栏：显示当前选择的组件或元素的属性。

四、数据连接与导入1. 新建数据连接：点击导航栏中的“数据源管理”，选择新建数据源，根据指引填写连接信息。

2. 导入数据：在数据源树中选择数据表，右键点击选择“导入数据”，选择数据文件并进行导入。

五、报表设计与绘制1. 新建报表：点击导航栏中的“报表设计器”，选择新建报表，选择所需的数据表和字段。

2. 设计报表页面：拖拽相应组件到工作区，如表格、图表、文本框等，通过调整组件属性设定展示效果。

3. 进行数据绘制：选中需要绘制数据的组件，选择对应的数据字段进行绑定，点击运行按钮生成报表。

六、数据分析与计算1. 数据透视：在报表设计中，选择表格组件，通过右键点击选择“生成交叉表”，设置行列和数值字段，生成数据透视表。

2. 图表分析：在报表设计中，选择图表组件，通过右键点击选择“生成图表”，选择合适的图形类型，设定图表的数据和样式。

3. 数据过滤与排序：通过选中表格组件，点击属性栏中的“过滤”或“排序”按钮，设定数据过滤和排序方式。

4. 数据计算：在报表设计中，通过选择相应组件，点击属性栏中的“计算”按钮，设定数据的计算方式和条件。

七、报表发布与分享1. 报表保存：在工具栏中点击保存按钮，将报表保存到指定位置。

2. 报表导出：在工具栏中点击导出按钮，选择导出格式，将报表导出为Excel、PDF等格式。

数仓设计文档模版

数仓设计文档模版数仓设计文档模版1. 引言：数仓设计文档旨在提供一个全面、一致、可靠的指导，用于规划、设计和实施一个高效的数据仓库解决方案。

本文档将详细阐述数据仓库的结构、组件和运作方式，并提供一系列最佳实践和建议，以帮助项目团队成功地建立和管理数据仓库。

2. 背景：本章节介绍项目的背景和目标，阐述为什么需要建立一个数据仓库，以及数据仓库所期望达到的业务和技术目标。

3. 数据需求分析：在本章节中，对业务需求进行详细的分析和梳理。

首先，列出项目中所涉及的所有业务部门和相关业务过程。

然后，对每个业务过程进行进一步的分解，识别需要收集和分析的数据。

4. 数据模型设计：在本章节中，描述数据仓库的逻辑和物理结构。

首先，设计维度模型，识别业务事实和维度，构造星型或雪花模型。

然后，定义事实表和维度表之间的关联关系和层级结构。

5. 数据抽取和转换设计：本章节详细描述数据仓库的数据抽取、清洗和转换过程。

首先，定义数据抽取的来源和频率，选择适当的数据抽取工具和技术。

然后，设计数据清洗和转换规则，确保数据的一致性和完整性。

6. 数据加载和管理：在本章节中，描述数据从数据源到数据仓库的加载和管理过程。

包括数据加载的时间频率、增量加载和全量加载的策略。

还需要定义数据质量的标准和度量，并实施数据监控和校验机制。

7. 数据访问和报表设计：本章节介绍数据仓库的数据访问和报表设计。

首先，定义用户需求和访问权限。

然后，设计适当的报表和分析工具，满足用户需求。

8. 项目计划和风险管理：本章节详细描述项目的计划和风险管理。

包括项目的时间安排、资源分配和沟通策略。

还需要评估项目的风险，并提供相应的风险处理计划。

9. 总结和建议：本章节对整个设计文档进行总结，并提供进一步的建议和指导。

需要强调数据仓库的重要性和潜在的业务价值，并提供后续维护和优化的建议。

总结：本文档提供了一个全面、一致、可靠的指导，用于规划、设计和实施数据仓库解决方案。

通过遵循本文档中的最佳实践和建议，项目团队可以成功地建立和管理一个高效的数据仓库，为业务决策提供有力支持。

数据建库方案

数据建库方案第1篇数据建库方案一、项目背景随着信息化建设的不断深入，数据已经成为企业、政府及各类组织的重要资产。

为充分发挥数据价值，提高管理效率，降低运营成本，本项目旨在建立一套完善的数据建库体系，以满足各类业务需求。

二、项目目标1. 建立一套标准化、规范化的数据建库流程。

2. 构建高质量、易维护的数据仓库，确保数据的准确性、完整性和一致性。

3. 提供高效、灵活的数据查询、统计和分析功能，满足业务需求。

4. 确保数据安全，遵循相关法律法规，保护个人隐私。

三、数据建库原则1. 合法合规：遵循国家相关法律法规，确保数据采集、存储、使用等环节的合法性。

2. 实用性：以满足业务需求为导向，确保数据建库的实用性和可操作性。

3. 标准化：采用统一的数据标准，规范数据采集、存储、处理等环节。

4. 安全性：加强数据安全防护，确保数据不被非法访问、泄露或篡改。

5. 可扩展性：预留足够的扩展空间，满足未来发展需求。

四、数据建库流程1. 数据采集（1）明确数据来源，确保数据真实、准确、完整。

（2）根据业务需求，确定数据采集范围和频率。

（3）采用技术手段，实现数据的自动采集、清洗和转换。

2. 数据存储（1）选择合适的数据库系统，如关系型数据库、非关系型数据库等。

（2）建立数据存储结构，设计合理的表结构、字段和索引。

（3）确保数据存储的安全性、可靠性和可扩展性。

3. 数据处理（1）对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据质量。

（2）根据业务需求，对数据进行整合、加工、分析等处理。

（3）建立数据更新机制，定期检查和更新数据。

4. 数据查询与分析（1）提供多维度、多角度的数据查询功能，满足不同业务需求。

（2）利用数据分析工具，对数据进行统计、分析和可视化展示。

（3）根据业务需求，定制化开发数据分析模型。

5. 数据安全与合规（1）遵循国家相关法律法规，确保数据合规性。

（2）加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改等风险。

（3）定期进行数据备份，确保数据可恢复。

BI应用中的三大矛

因为近期工作的变更，一直在忙一些杂七杂八的东西，工作交接、离职手续及对新工作的思路整理，目前还处在这个阶段，所以可能近期没有比较新的内容跟大家分享，最近的几篇文章会以一些总结的内容为主，主要是对之前的工作中的一些感想。

但相信之后会有更加丰富的数据分析相关的内容向大家呈上，因为我相信我要去的新公司是一个朝气蓬勃、充满创意和挑战的地方，而最重要的是他们对数据的重视和理解。

看到文章标题，相信大家已经知道这篇文章还是关于BI方面的，其实这是我刚进现在所在公司的时候所写的一篇文章，现在回头看来即使一直努力地在协调好这些矛盾，但说实话最终没有一个是真正完完全全的解决了的。

我相信如果其他公司也是自己搭建BI系统的话，多多少少也会遇到这些问题，可能其中的一两个矛盾现在也正困扰着大家，我这里提供了我的解决方案，至于可行性和效果，有待大家去验证。

矛盾一：业务部门对数据的理解与数据部门对需求的理解把它放在第一位是因为这个直接影响着数据所能发挥的效用，或者说这个矛盾没协调好的话，数据所能创造的价值将大打折扣。

造成这个矛盾的原因就是业务部门无法了解数据的获取、处理、计算整个流程，从而对数据的含义和用处产生了自己的理解；同时数据部门无法真正了解业务需求，不清楚数据到底用于何处，为了监控或评估产品的哪个方面，于是无法提供最优或最有效的数据。

解决方案：建立业务部门与数据部门间的接口。

这个接口包括规范的流程、详细的文档、合理的数据展现，而最重要的还是能够衔接起业务和数据之间的人。

首先是数据需求流程的规范化，也就是需求一般由业务部门提起，通过数据部门对数据的获取和计算将结果返回给业务部门，这个流程中业务部门不仅要提供数据的规则，同时应该对获取数据的目的、指标的定义、用处和价值做出详细的描述；而数据部门不仅要给出最终数据，同时需要对指标的获取途径、计算方法作出解释，最终的目的都是为了使双方在理解上能够达成一致。

其次是详细的文档。

这个其实就是上面所说的流程中必然会产生的两类文档：数据需求文档和数据解释文档（在数据仓库里面是元数据的重要组成部分，关于数据仓库的元数据一直想整理一篇文章出来，希望在之后尽快贴上来），文档的内容基本就是包含上面流程中提到的那些内容。

数据仓库系统设计说明书

归一大数据平台数据库房系统设计说明书件控制受控不受控档编号版本号分册名称第册/共册总页数正文附录编制审批奏效日期改正改正记录：改正条款及内容改正人审批人更他日期创立文档阎飞谢益武2015-11-5目录1前言 . .....................................................错误 ! 不决义书签。

文档编制目的 . .....................................错误 ! 不决义书签。

背景 . .............................................错误 ! 不决义书签。

词汇表 . ...........................................错误 ! 不决义书签。

参照资料 . .........................................错误 ! 不决义书签。

2整体设计 . .................................................错误 ! 不决义书签。

软件系统构造 . .....................................错误 ! 不决义书签。

系统运转系统 . .....................................错误 ! 不决义书签。

运转系统图 . ...................................错误 ! 不决义书签。

程序 / 模块对应表 . ..............................错误 ! 不决义书签。

系统物理构造 . .....................................错误 ! 不决义书签。

技术路线 . .........................................错误 ! 不决义书签。

bi项目的整体流程

bi项目的整体流程
BI项目的整体流程如下：
1. 项目启动会：与用户企业确定项目的时间表和实施项目的方法。

2. 商业需求分析/整理：理解、收集和确认客户的主要业务需求，根据企业
信息化现状，找出可以改进的报表体系、分析模式并设计报表体系、分析模式。

3. 商业需求确认/修正：对比规划的商业需求满足现有业务需求的程度，通
过对比，修正并确认用户对BI的需求。

4. 数据仓库建模：建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。

5. 数据抽取：将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，并在抽取的过程中进行数据的转换和清洗，以适应分析的需要。

6. 建立商业智能分析报表：基于前期确定的商业需求和数据仓库建模的结果，设计和建立商业智能分析报表。

7. 系统上线支持和保证：根据签署的维护合同，从系统上线时起提供一年的保证和一个月的应用支持。

上线支持的提供/使用将根据保证和支持的章节
进行。

8. 文档移交：文档化系统参数设置和系统配置，以及系统用户权限设置等。

以上信息仅供参考，具体流程可能因项目需求和企业实际情况有所不同。

游戏BI系统需求文档

XX游戏平台2.0BI系统需求说明书V0.3 ————————————————————————————撰写人：XX适用开发版本：2.0.0修订记录：目录XX游戏平台2.0 (1)BI系统需求说明书V0.1 (1)1概述 (3)1.1目的 (3)1.2范围 (3)1.3定义与约束 (3)1.4参考资料 (3)1.5缩略语 (3)2BI规划和结构说明 (3)2.1基础指标报表和统计分析部分 (4)2.2数据挖掘部分（待定） (4)2.3BI系统结构 (5)3业务流程和结构化指标体系 (6)3.1用户获取 (7)3.2用户活跃 (7)3.3用户转化 (7)3.4用户流失 (7)4BI系统标准化指标 (8)4.1用户获取（推广数据） (8)4.1.1渠道广告URL生成工具*（URL Builder） (8)4.1.2广告URL点击次数（Clicks） (9)4.1.3访问次数（Visits）[GA统计] (9)4.1.4着陆页面跳出率（Bounce Rate%）[GA统计] (10)4.1.5注册目标到达数（Goal Transactions）[GA统计] (10)4.1.6注册用户数（RU） (10)4.1.7注册用户留存数和留存率 (10)4.2用户活跃 (11)4.2.1日活跃数据 (11)4.2.2周活跃数据 (11)4.2.3月活跃数据 (11)4.2.4活跃天数分布 (12)4.2.5平均同时在线 (12)4.2.6最高同时在线 (12)4.3用户转化 (13)4.3.1每日充值收入 (13)4.3.2历史充值总收入 (13)4.3.3每日付费用户数 (13)4.3.4历史付费总用户数 (14)4.3.5每日付费新用户数 (14)4.3.6单笔订单金额 (15)4.3.7 (15)1概述1.1目的本说明书是为了详细描述BI系统规划、各业务模块的各项指标的具体含义和统计算法而写，阐述指标体系方案，明确开发需求和指标含义。

数据仓库元数据管理系统

数据仓库元数据管理系统概述：数据仓库元数据管理系统是一种用于管理数据仓库中的元数据的软件系统。

它提供了对数据仓库中各种数据对象的定义、描述和管理功能，包括数据表、列、索引、视图、存储过程等。

通过数据仓库元数据管理系统，用户可以方便地查找、理解和使用数据仓库中的数据，提高数据仓库的管理效率和数据质量。

功能要求：1. 元数据定义与管理：系统应支持对数据仓库中的各种元数据进行定义和管理，包括数据表、列、索引、视图、存储过程等。

用户可以通过系统界面方便地创建、修改、删除和查询元数据定义。

2. 元数据描述与文档化：系统应支持对元数据进行详细描述和文档化，包括元数据的含义、用途、来源、格式、规则等。

用户可以通过系统界面方便地查看和编辑元数据的描述信息，以便更好地理解和使用数据仓库中的数据。

3. 元数据关联与血缘分析：系统应支持对元数据之间的关联关系进行管理和分析，包括数据表之间的关系、列与索引之间的关系等。

用户可以通过系统界面方便地查看和分析元数据之间的关联关系，以便更好地理解和利用数据仓库中的数据。

4. 元数据权限与安全管理：系统应支持对元数据的权限和安全进行管理，包括对不同用户和角色的访问权限控制、元数据的保密性和完整性保护等。

用户可以通过系统界面方便地设置和管理元数据的权限和安全策略，以确保数据仓库的安全性和合规性。

5. 元数据版本控制与追踪：系统应支持对元数据的版本控制和追踪，包括对元数据的修改历史记录、版本比较和回滚等功能。

用户可以通过系统界面方便地查看和管理元数据的版本信息，以便追踪和管理元数据的变更过程。

6. 元数据搜索与查询：系统应支持对元数据进行全文搜索和高级查询，包括对元数据的名称、描述、属性等进行搜索和过滤。

用户可以通过系统界面方便地查找和定位所需的元数据信息，提高数据仓库的检索效率和使用便利性。

7. 元数据导入与导出：系统应支持将外部数据源中的元数据导入到数据仓库中，以及将数据仓库中的元数据导出到外部数据源中。

数据仓库岗位职责(16篇)

数据仓库岗位职责(16篇)数据仓库岗位职责篇一1、参与数据仓库建立，负责数据仓库模型设计;2、开发高质量可扩展的底层数据仓库体系;3、负责数据仓库系统与业务系统的接口设计和确认工作;4、负责数据平台相关的管理工作，如数据研发标准、数据质量及稳定性保证等建立;5、参与公司各个业务线bi、数据产品与应用的数据研发，觉察数据潜在价值。

岗位要求：1.大学本科及以上学历，计算机、经济、金融、数学专业背景，有3年以上工作经历;2.熟悉数据仓库建模理论，以及数仓数据层级关系，具备大型数仓逻辑模型和物理模型设计经历;3.熟悉一种etl开发工具(sqoop，datax等)，熟悉etl开发施行流程和原理;4.掌握cdh版的hadoop环境，掌握hiveql，有调优经历;5.有一定的编程语言根底，不限制于java，python，shell等;6.有元数据管理、数据质量管理工作经历的优先考虑;7.工作认真，负责，仔细，有良好的团队合作精神。

数据仓库岗位职责篇二职责：1、负责数据仓库(hadoop)etl工作以及数据运营;2、负责数据产品的业务需求梳理、数据开发以及维护;3、负责数据仓库的维度建模以及设计相关的脚本调度;4、负责维度模型的数据处理的脚本开发，程序开发以及接口对接。

职位要求：1. 本科以上学历，信息管理、计算机相关专业，两年以上etl、数据仓库和大数据相关经历;2. 熟悉数据仓库架构，理解hadoop等大数据平台;3. 有oracle\db2等大型的数据仓库的开发经历;4. 可以用hive的sql，hadoop的mapreduce和spark去处理数据;5. 熟悉关系数据库，并有hive的sql的开发经历;6. 熟悉linux的shell编程;7. 有银行和运营商相关的大数据或者数据仓库相关经历的优先8. 热爱技术工作，具有较强的团队协作意识，数据平安意识;9. 工作严谨、责任心强，能承受工作压力。

数据仓库岗位职责篇三职责:1、学习并理解励步云学业务及系统，根据业务部门需求对公司各项业务数据进展统计分析，出具相关报表;2、进展数据仓库设计、模型开发、数据质量校验，报表开发;3、进展数据差异分析，找出统计口径、数据错误、操作错误等造成的差异原因;4、进展数据查询优化，解决跑数性能问题。

BW、BI简介

警报
ALERTS
4
回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？
示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。
警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。
统计分析
STATISTICAL ANALYSIS
5
回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？
在主数据表中的信息对象 ( “销售大区” 的值 “华东大区”... ) 特殊类型的特性: 时间特性与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar year”, ... 单位特性国际通用的单位 “Local currency” or “0Unit

Key figures: 数量或者金额 (“销售收入” and “销售数量”)
2
回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？
示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。
即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。
多维分析
OLAP
3
回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？
示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。
通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。
SAP BW整体架构
SAP BW体系架构
浏览器
非SAP OLAP 客户端
分析器
企业资源管理器
管理员工作平台计划程序
OLAP 处理器元数据资源库元数据管理器分段传输引擎 BAPI/ALE 抽取器非SAP系统抽取器 SAP系统 SAP系统数据管理器信息立方体 ODS PSA

(商务智能)省级BI规范元数据管理规范

（商务智能)省级BI规范元数据管理规范中国移动通信集团公司经营分析系统元数据管理规范Ｖ１.０(讨论稿)二○○三年十月目录1总则11.1概述11.2目标21.3适用范围21.4包含附件内容21.5起草单位31.6解释权32元数据管理规范总体说明42.1规范涉及的元数据标准42.2元数据基本框架62.3省级（包括一级经营分析系统）元数据管理架构72.4中央元数据库管理架构82.5元数据管理系统拓扑图103经营分析系统核心元数据123.1概述123.2经营分析系统基础层元数据123.2.1概述123.2.2对象模型元数据133.2.3基础元数据163.2.3.1概述163.2.3.2业务信息173.2.3.3数据类型193.2.3.4表达式193.2.3.5主键和索引203.2.3.6系统部署213.2.3.7类型映射233.3经营分析系统数据获取层元数据243.3.1概述243.3.2ETL元数据253.4经营分析系统数据存储层元数据303.4.1概述303.4.2数据仓库元数据313.4.2.1关系模型元数据313.4.3数据仓库管理元数据333.4.3.1仓库过程元数据333.4.3.2仓库操作元数据363.5经营分析系统数据访问层元数据383.5.1概述383.5.2OLAP元数据393.5.3数据挖掘元数据413.5.4信息可视化433.6其他可选元数据454经营分析系统元数据库存储标准47 4.1概述474.2元数据库存储标准474.3备份要求484.3.1省级元数据备份要求484.3.2中央元数据备份要求505省级与集团公司元数据接口规范53 5.1概述535.2集团公司职责535.3各省公司职责535.4各省元数据提交范围545.5各省元数据提交规定545.6接口文件传输要求555.7省级与集团公司元数据接口文件和描述文件命名方式555.8省级元数据接口文件描述文件格式标准575.9省级－中央元数据库CORBA IDL接口575.10省级－中央元数据库XMI接口595.11校验原则616经营分析系统元数据库接口规范646.1省级元数据库接口646.1.1概述646.1.2集团公司职责656.1.3各省公司职责656.1.4各省元数据接口管理范围656.1.5各省元数据XMI接口抽取规定666.1.6省级元数据库XMI文件命名规则666.1.7省级元数据接口文件描述文件格式标准686.1.8省级元数据库省级经营分析系统XMI接口内容与格式要求686.1.9省级元数据库CORBA IDL接口706.2一级经营分析系统元数据库接口726.2.1概述726.2.2集团公司职责736.2.3一级经营分析系统元数据提交范围736.2.4一级经营分析系统元数据提交规定746.2.5接口文件传输要求746.2.6一级与集团公司元数据接口文件和描述文件命名方式756.2.7一级元数据接口文件描述文件格式标准756.2.8一级元数据接口文件内容格式标准766.2.9一级元数据库CORBA IDL接口776.3中央元数据库接口806.3.1概述806.3.2中央元数据接口管理范围806.3.3中央元数据库与经营分析系统XMI接口内容与格式要求816.3.4中央元数据库CORBA IDL接口827经营分析系统元数据管理规定857.1元数据质量要求857.1.1概述857.1.2本地元数据质量规定857.1.3接口文件数据质量规定867.1.4传输过程元数据质量规定877.2元数据管理平台功能说明877.2.1元数据获取887.2.2元数据检索和浏览897.2.3元数据分析917.2.4元数据维护937.2.5权限管理947.2.6版本控制957.2.7中央元数据管理平台特殊要求96 7.3经营分析系统元数据管理系统应用举例97 7.3.1数据时效性探察977.3.2指标和报表元素血缘分析987.3.3元数据相关性分析991总则1.1概述为使中国移动通信集团公司（以下简称中国移动）适应日趋激烈的市场竞争环境，有效并准确的使用经营分析系统提供的资源，从而对信息进行智能化加工处理，并最终为各级市场决策管理者提供及时、准确、科学的辅助决策依据，指导中国移动经营分析系统的元数据管理系统发展，依据《中国移动经营分析系统技术规范》和OMG组织的CWM国际标准与相关标准，并参考《中国移动一级经营分析系统需求说明书》、《二级经营分析系统需求说明书》、特制定《中国移动经营分析系统元数据管理规范》。

数据仓库的源数据类型

数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和分析大量结构化和非结构化数据的系统。

在构建数据仓库时，源数据类型是非常重要的考虑因素之一。

不同的源数据类型需要不同的处理和存储方式，以确保数据仓库的高效性和可靠性。

以下是常见的数据仓库源数据类型及其标准格式的详细描述。

1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和明确定义的数据，通常以表格形式存储。

常见的结构化数据源包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）、电子表格和CSV文件。

标准格式的描述如下：- 数据库表格：包含列名和数据类型的表格，每行表示一个记录。

- 电子表格：包含多个工作表，每一个工作表包含多个列和行，每行表示一个记录。

- CSV文件：以逗号分隔的文本文件，每行表示一个记录，每一个字段用逗号分隔。

2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系数据库的表格格式的数据。

常见的半结构化数据源包括XML、JSON和日志文件。

标准格式的描述如下：- XML文件：包含标签和值的文本文件，标签用于描述数据的结构，值表示具体的数据。

- JSON文件：以键值对的形式存储数据，支持嵌套和数组结构。

- 日志文件：包含时间戳、事件描述和其他相关信息的文本文件，用于记录系统或者应用程序的活动。

3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构的数据，通常是以文本形式存在的数据。

常见的非结构化数据源包括文档、图象和音频文件。

标准格式的描述如下：- 文档：包括文本文档（如TXT、DOC、PDF等）和网页文档（如HTML）。

- 图象文件：包括照片、图标、绘画等图象形式的文件。

- 音频文件：包括音乐、语音记录等声音形式的文件。

在数据仓库中处理和存储不同类型的源数据时，需要采取相应的技术和工具。

例如，对于结构化数据，可以使用SQL语言进行查询和操作；对于半结构化数据，可以使用XPath或者JSONPath进行数据提取；对于非结构化数据，可以使用自然语言处理或者图象处理技术进行数据分析。

dwps表格

DWPS（Data Warehouse Planning System）表格是一种用于数据仓库规划的表格，通常用于企业级的数据管理。

DWPS表格包括多个工作表，每个工作表包含一系列数据元素和指标，这些元素和指标用于描述和评估数据仓库的性能、质量和完整性。

DWPS表格通常包括以下工作表：
1.数据源表：列出数据仓库所依赖的所有外部数据源，包括数据库、文件、API等。

2.业务需求表：描述业务部门对数据仓库的需求，包括需要的数据元素、数据质量要求、数据更新
频率等。

3.数据模型表：描述数据仓库的逻辑模型和物理模型，包括表、列、键、关系等。

4.ETL过程表：描述数据抽取、转换和加载（ETL）的过程，包括数据源、目标表、转换规则、加
载频率等。

5.数据质量表：描述数据的质量要求和校验规则，包括数据完整性、准确性、一致性等方面的要求。

6.数据安全表：描述数据仓库的安全控制策略，包括用户访问权限、数据加密、备份恢复等方面的
要求。

7.性能监控表：描述数据仓库的性能监控指标和报警规则，包括查询响应时间、数据量、系统资源
利用率等。

8.文档资料表：记录数据仓库的文档资料，包括设计文档、操作手册、维护记录等。

通过使用DWPS表格，企业可以更好地规划和管理数据仓库的建设和维护过程，确保数据仓库能够满足业务需求，提高数据质量和管理效率。

数据仓库建设规范（文档版）

数据仓库建设规范（⽂档版）1 概述本⽂档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规范（⽤户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引、序列等）、数据库编程规范，JAVA编程规范为系统设计和开发⼯作提供统⼀的命名标准，提⾼系统的规整性和代码的可读性，减轻维护⼯作量，提⾼⼯作效率。

2 数据库对象命名规范2.1 层次划分序号模型层次⽤途1ODS存放来⾃各个系统的原始数据；2DW根据业务分析需求，对主题域内的数据进⾏轻度汇总；3DM建⽴跨域的业务主题模型；4DIM统⼀服务于数据中⼼的参数表；5APP应⽤层，⽤于⽣成报表6XX XX数据层级按照⾃⼰数据仓库规划的命名即可~2.2 表、视图、存储过程、函数命名规范<对象类型><_模型层次><_主题><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]说明：<> 尖括号中的内容为必须项，适⽤于所有⽤户层对象，[] ⽅括号中的内容为可选项，会因⽤户层及对象的不同⽽不同命名约束：数据库对象命名可能受最⼤长度限制,因此在实际命名中如果按照规范约定的命名⽅式存在超长的现象，需要开发⼈员灵活控制。

2.2.1 对象类型<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]。

适⽤范围：所有⽤户层对象。

对象类型对象说明TB TABLE表VW VIEW视图………………2.2.2 模型层次<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]说明：对象属性⼀般为对象归属⽤户的简写。

适⽤范围：所有⽤户层对象。

可以参照⾃⼰的对象属性命名规范，对此不要求统⼀。

模型层次说明ODS获取层，存放从各个源系统接收的原始数据；DW 根据业务分析需求，对数据进⾏汇总，应⽤分析原则优先访问DW层，其次DWD层，不允许访问ODS层；DM建⽴跨域的业务主题模型；DIM维表APP报表层，根据DM模型数据⽣成报表。

数据仓库_精品文档

一、选择题1、数据仓库是随时间变化的，下面的描述不正确的是：A、数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。

B、捕捉到的新数据会覆盖原来的快照。

C、数据仓库随时间变化不断删去旧的数据内容。

D、数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合。

答案： B2、关于基本数据的元数据是指：A、基本元数据包括与数据源、数据仓库、数据集市和应用程序等结构相关的信息。

B、基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息。

C、基本元数据包括日志文件和建立执行处理的时序调度信息。

D、基本元数据包括关于装载和更新处理、分析处理以及管理方面的信息。

答案： A3、下面有关数据粒度的描述不正确的是：A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别。

B、数据越详细，粒度就越小，级别也就越高。

C、数据综合度越高，粒度就越大，级别也就越高。

D、粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量。

答案： B4、有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是：A、数据仓库开发要从数据出发。

B、数据仓库使用的需求在开发出去就要明确。

C、数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发。

D、在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流，数据仓库中数据的分析和处理更灵活，且没有固定的模式。

答案： B5、RAID技术具有容错能力，能够满足对存储能力、性能和可靠性不断提高的要求。

其实，实现原理是将数据写入多张磁盘中，如果—张磁盘发生故障，就从其他存放冗余数据的磁盘上访问数据。

有关RAID不同级别的描述不正确的是:A、在RAID 0这一级别上，数据记录通过在多组驱动器的扇区上交错地分布着实现，没有奇偶校验，不提供任何冗余。

B、RAID 1称为镜像。

在这一级别上，数据被冗余地写入成对的驱动器中，可以独立地从每个驱动器提取该数据。

这种方法没有什么缺点，是备份时候经常用到的技术。

C、RAID 3数据记录在成组驱动器上，位交错，只有一个驱动器仍有奇偶校验信息。