第七章 数据仓库的建立与维护
数据仓库搭建流程
数据仓库搭建流程数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、面向分析的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它将组织的各类数据进行整合和转换，为企业的决策者提供一致、准确、全面和及时的数据信息，从而支持企业的战略决策和业务分析。
搭建一个高效的数据仓库对企业的发展至关重要，下面将介绍数据仓库的搭建流程。
1.需求分析在搭建数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
与业务部门和决策者沟通，了解他们的需求和期望，明确数据仓库的目标和功能。
根据需求分析结果，确定数据仓库的范围、数据源、数据维度和指标等。
2.数据清洗和整合数据仓库的建设离不开数据清洗和整合。
通过ETL（抽取、转换和加载）工具，从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和整合。
清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
整合则是将来自不同数据源的数据进行统一，建立一致的数据模型。
3.数据建模数据建模是数据仓库搭建的核心环节。
在数据建模过程中，需要根据需求分析的结果，设计数据模型。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，维度表围绕事实表构建；雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
4.数据存储和管理数据存储和管理是数据仓库的基础。
根据数据模型的设计，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。
常用的数据库有关系型数据库如Oracle、MySQL等，也可以选择列式数据库如Greenplum、Vertica等。
此外，还需要考虑数据的备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
5.指标定义和计算数据仓库的一个重要功能是支持指标的定义和计算。
根据需求分析的结果，明确需要计算的指标，并进行指标的定义。
指标的计算可以通过SQL语句、OLAP（联机分析处理）工具等方式进行，确保指标的准确性和一致性。
6.数据访问和可视化数据仓库的价值在于提供给决策者和分析师一个直观、易于理解的数据视图。
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。
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
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。
数据工程师助理的工作职责
数据工程师助理的工作职责数据工程师助理是指在数据工程师的指导下，协助完成数据分析、数据清洗、数据仓库的构建以及大数据平台的运营等相关工作。
下面将详细介绍数据工程师助理的工作职责。
一、数据收集与整理数据工程师助理的主要职责之一是负责收集和整理各类数据。
他们需要与不同部门和团队沟通，了解数据需求，并协助设计和执行数据收集计划。
在数据收集过程中，数据工程师助理需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的数据分析和处理。
二、数据清洗与预处理数据采集回来后，常常会存在一些异常值、缺失值或者无效数据。
数据工程师助理需要进行数据清洗和预处理，确保数据的质量。
他们需要使用一些数据清洗工具和技术，如Python、SQL等，对数据进行清洗、去重、转换和标准化等处理。
同时，他们还需要对数据进行初步的统计分析，以便更好地理解和利用数据。
三、数据分析与挖掘作为数据工程师助理，他们需要运用各种数据分析方法和技术，对收集到的数据进行分析和挖掘。
他们需要运用统计学、机器学习和数据挖掘等手段，发现数据中的规律和趋势，并提取有价值的信息。
通过数据分析，他们可以帮助公司做出更加准确和科学的决策。
四、数据仓库的构建与维护在数据工程师的指导下，数据工程师助理参与数据仓库的构建和维护工作。
他们需要根据需求设计和优化数据模型，并负责ETL（提取、转换和加载）过程的实施。
他们还需根据业务需求定期更新和维护数据仓库，确保数据的及时性和准确性。
五、大数据平台的运营与维护数据工程师助理还需要参与大数据平台的运营和维护。
他们需要熟悉并掌握常见的大数据技术栈，如Hadoop、Spark等。
他们需要监控和管理大数据平台的运行状态，及时处理平台故障和问题。
此外，他们还需要定期进行性能优化和容量规划，以保证大数据平台的有效运行。
六、团队协作与沟通作为数据工程师助理，良好的团队协作和沟通能力是非常重要的。
他们需要与数据工程师、数据科学家以及其他相关部门和团队紧密合作，共同完成数据相关的工作。
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。
计算机数据库的构建和维护管理研究
【 关键词 】计算机 数据 库 构 建 维护
风 险进行监控 ， 有可能对 于突发状 况束手无策 。
随着 时间的推移 ，网络 安全 问题对 于系统 的影 除了要 注重数据 的备份 和恢 复，数据 库管理员
响就 会 逐 渐 显 现 。
根 据 不完 全统 计，我 国很 多企 业都 采用
注重数据的管理和备份。在 日常工作中数据库
使得机 器有了潜在风险。很多用户虽然在电脑 中有问题也是常有的。一旦数据库出了问题 ， 中都安装了基 本的防病毒软件 ，但 是这些只是 整个企业就会 受到很大影响。所以，对于数据 能解决 一般 的安全问题 。不 能对系 统中所有 的 库的备份 要每 天进行，这样才 能保证 数据库 和 整个计算机顺利运行 。 在 日常的管理和 维护中，
信 息化办公， 已经是非常的普遍 了。并且基本
都 实现了计算机对于 日常工作的管理 。大部分
既便于管理 ， 又 方便 了办理程序 。但 同在使用 计算机数据 构建的同时， 也存在着许多 的问题 。 这对 于维护 和管理都是 有着详细 的要求 的。
的企业也根据 员工的情况建立 了数据库 ， 这样 渐完整 ，但是仍然会在 很多细节存在着 问题 ，
管理和 维护， 这样才能解决系统 中的很多 问题 。 但是有很多用户忽略了网络 的利用率 ， 性能 以，
３ ． ３加 强对 于数据库 的备份和恢复
在 日常 的工 作 中，企业 对于 计算 机 的工 要对于数据库 的管理设立专门的科室，并且要
如果用户可 以很好地利用网络资源，重视网络 作 依赖 是非常大的，用量也是非常大的。企业
问题 累 计 下 来 。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则数据仓库（Data Warehouse）指的是将企业的各种分散的数据源进行整合和汇总，以便于进行数据分析和决策支持的技术和体系结构。
在数据仓库建设过程中，有一些重要的原则需要遵循，以保证数据仓库的稳定性、可用性和可扩展性。
1.需求驱动原则：在数据仓库建设之初，需求分析是非常重要的一步。
仅有清晰明确的业务需求，才能够确保数据仓库的建设方向和目标，以及所需的数据和分析功能。
数据仓库项目的需求要经过和业务部门的充分沟通，了解他们的具体需求，并将之转化为明确的数据仓库设计和实施方案。
2.数据质量原则：数据质量是数据仓库建设的核心问题之一，也是保证数据仓库可用性和有效性的基础。
在数据仓库建设中，需要对源数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
同时，也需要建立数据质量管理机制和监测体系，及时发现和解决数据质量问题。
3.数据一致性原则：数据仓库的数据来自于各种不同的数据源，这些数据源具有不同的数据格式、数据结构和数据语义。
为了确保数据仓库中的数据一致，需要进行数据标准化、整合和转换。
在数据仓库建设中，需要设计和实施一致的数据模型和数据整合规则，以确保数据仓库中的数据一致、可比和可扩展。
4.可扩展性原则：随着业务的发展，数据仓库中的数据量和用户数量都会逐渐增加。
因此，在数据仓库的建设过程中，需要考虑到数据的可扩展性，即数据仓库能够容纳大量的数据，并能够支持更多的用户和访问请求。
为了实现数据仓库的可扩展性，可以采用分布式存储和计算技术，将数据仓库分布在多个节点上，以提高数据的并发处理能力。
5.安全性原则：数据仓库中存储着企业的核心数据，这些数据可能包含敏感的商业机密和客户隐私信息。
为了确保数据的安全性，需要在数据仓库建设中加强访问控制和权限管理，只有被授权的用户才能够访问到数据仓库中的数据。
此外，还需要采取数据加密和备份等技术手段，以保护数据的机密性和完整性。
6.高性能原则：数据仓库的建设旨在提供高效、快速和准确的数据分析和决策支持。
数据仓库建设规划
项目管理强化措施
明确项目范围和目标，制定 详细的项目计划和进度表， 合理分配资源和预算，确保 项目按时按质完成。
持续改进方向
数据治理体系完善
建立数据治理组织，制定数据管理制度和流程， 推动数据质量的持续提升。
安全防护能力增强
加强网络安全、应用安全和数据安全等方面的防 护能力，提高系统整体的安全性。
应对措施制定
数据质量保障措施
建立数据质量标准和检测机 制，对源数据进行清洗、转 换和验证，确保数据的准确 性、完整性和一致性。
技术架构优化措施
采用成熟的技术架构和解决 方案，进行充分的性能测试 和压力测试，确保系统的稳 定性、扩展性和高性能。
数据安全保障措施
建立完善的数据安全管理制 度和技术防护措施，对数据 进行加密、备份和恢复，防 止数据泄露、篡改和损坏。
性能测试 模拟多用户并发操作，测试数据 仓库的性能指标，如响应时间、 吞吐量、资源利用率等，确保系 统性能满足要求。
兼容性测试 测试数据仓库在不同硬件、软件 和网络环境下的兼容性，确保系 统在各种环境下都能正常运行。
验收标准
数据准确性
验收时需要对数据仓库中的数据进行 抽样检查，确保数据的准确性和完整 性。
数据流设计
明确数据在各层之间的流动和处理过程，包括数 据的抽取、清洗、转换、加载和存储等环节。
3
技术选型
根据业务需求和技术趋势，选择合适的数据仓库 技术和工具，如分布式数据库、大数据处理框架 等。
数据库设计
数据模型设计
根据业务需求和数据特点，设计合理的数据模型，包括星型模型、 雪花模型等，以支持高效的数据查询和分析。
将数据仓库系统部署到生产环境 ，并进行后续的维护和优化。
数据仓库构建实施方法及步骤
数据仓库构建实施方法及步骤数据仓库是一个采用数据抽取、转换和加载（ETL）技术，将来自不同数据源的大量数据集成到一个统一的存储库中的系统。
数据仓库的构建实施方法和步骤有以下几个方面：1.设定目标和需求：在构建数据仓库之前，需要明确目标和需求，包括业务目标、数据需求、分析需求等。
这些需求将指导整个构建过程。
2.数据建模：数据建模是构建数据仓库的重要步骤。
数据建模包括确定维度模型和事实表，设计维度属性和决策支持指标。
通过对业务过程和数据的分析，建立数据模型，定义维度和事实，并建立模型文档。
3.数据源分析和选择：分析企业的数据源，并选择适合的数据源。
数据源可以来自关系型数据库、文件、日志、传感器等各种源头。
需要评估数据源的可用性、数据量以及数据质量。
4. ETL设计与开发：ETL（Extract-Transform-Load）是构建数据仓库的核心过程。
在设计和开发ETL流程之前，需要定义数据源抽取、数据转换和数据加载的规则，以确保数据的一致性和准确性。
ETL开发阶段包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。
5.数据质量管理：数据质量管理是数据仓库构建的关键环节。
数据质量管理包括数据清洗、数据去重、数据校验等步骤，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
6.数据仓库架构设计：在数据仓库的构建过程中，需要设计合适的架构，包括物理架构和逻辑架构。
物理架构涉及到硬件和软件的选择，逻辑架构涉及到数据仓库的组织结构和数据流程。
7.数据仓库的实施与部署：在数据仓库构建完成后，需要进行实施和部署。
这一步骤包括数据仓库的部署环境搭建、数据仓库软件的安装和数据仓库的初始化。
在实施和部署过程中需要进行有效的沟通和配合，确保整个过程的顺利进行。
8.数据仓库的测试和验证：数据仓库的测试和验证是确保数据仓库的质量和可靠性的重要步骤。
通过测试和验证，可以验证数据仓库是否满足需求，是否达到预期的目标。
9.数据仓库的维护和优化：数据仓库的维护和优化是数据仓库构建实施的持续过程。
《数据仓库技术》课程思政教案
主题：数据仓库技术一、课程简介数据仓库技术是一门涉及信息管理、数据分析和决策支持的重要课程，旨在培养学生对大数据处理和管理的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握数据仓库的概念、架构、设计和实现方法，并了解数据挖掘、商业智能和决策支持系统的相关知识。
二、教学目标1.理论与实践相结合，使学生能够全面掌握数据仓库技术的基本原理和应用方法。
2.培养学生对于数据分析和决策支持的能力，提高他们的信息化素养和实际工作能力。
3.引导学生运用数据仓库技术进行综合实践，培养其团队协作和问题解决能力。
三、教学内容1.数据仓库基本概念（1）数据仓库和数据集市的定义和特点（2）数据仓库的架构和组成2.数据仓库设计和建模（1）数据仓库的设计原则（2）星型模型与雪花模型（3）ETL(Extract, Transform, Load)过程3.商业智能和数据挖掘（1）商业智能和数据挖掘的基本概念（2）常用的数据挖掘算法和技术4.数据仓库的应用和实践（1）数据仓库在企业管理决策中的应用（2）数据仓库的建设和维护（3）数据仓库的性能优化和监控四、教学方法1.理论讲解与案例分析相结合，以案例为导向，让学生理论联系实际。
2.课堂互动和小组讨论，引导学生主动参与，培养团队合作能力。
3.实践教学，通过数据仓库软件的操作和设计，让学生提高实际应用能力。
五、教学评价和考核1.平时成绩包括课堂表现、作业和小组讨论等，占总成绩的30。
2.期末考核以闭卷考试和实际操作项目为主，占总成绩的70。
3.教师将根据学生的全面表现，对学生进行综合评价和考核，以此来评定学生的学业成绩。
六、教学参考1.书籍：《数据仓库与数据挖掘》、《数据仓库与商务智能》2.全球信息湾：国内外相关学术机构和企业官方全球信息湾3.案例：企业数据仓库建设案例和商业智能应用案例七、结语通过本课程的学习，学生将能够全面了解数据仓库技术的基本概念和应用方法，掌握数据分析和决策支持的相关技能，为其未来从事信息管理和数据分析工作打下良好的基础。
建立数据仓库的步骤
建立数据仓库的步骤数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的集中式数据库系统。
它可以帮助企业组织和分析大量的数据，从而支持决策和业务发展。
建立数据仓库需要经过一系列的步骤，下面将详细介绍。
1.明确需求和目标在建立数据仓库之前，首先需要明确需求和目标，了解企业的业务需求和数据分析的目标。
这包括确定要分析的数据类型、数据来源、分析的维度和指标等。
通过明确需求和目标，可以为后续的数据仓库设计和建设提供指导。
2.设计数据模型数据模型是数据仓库的核心，它描述了数据仓库中数据的组织结构和关系。
在设计数据模型时，需要考虑数据的维度、事实和粒度。
维度是描述数据的属性，事实是描述数据的度量，粒度是描述数据的详细程度。
通过合理的数据模型设计，可以提高数据仓库的查询效率和数据分析的准确性。
3.选择合适的ETL工具ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中数据集成的关键环节。
在选择ETL工具时，需要考虑数据的来源和格式、数据的清洗和转换需求、数据的加载和更新频率等因素。
常用的ETL工具包括Informatica、DataStage、Talend等。
选择合适的ETL工具可以提高数据仓库的数据质量和数据集成的效率。
4.建设物理架构物理架构是数据仓库的基础设施，包括硬件设备、操作系统、数据库管理系统等。
在建设物理架构时，需要考虑数据仓库的规模、性能要求和可扩展性。
常见的物理架构包括单机架构、集群架构和云架构等。
选择合适的物理架构可以提高数据仓库的性能和可靠性。
5.实施ETL过程ETL过程是将源系统中的数据抽取、清洗、转换和加载到数据仓库的过程。
在实施ETL过程时，需要编写ETL脚本或使用ETL工具，按照预定的规则和流程进行数据的抽取、清洗和加载。
同时，需要监控和管理ETL过程的运行状态，及时处理异常情况。
有效的ETL 过程可以保证数据仓库中的数据准确和及时。
6.构建元数据管理系统元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据的定义、来源、加工规则等信息。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则
一、完整性
数据仓库应保证数据的完整性，确保所有需要的数据都能够在数据仓库中获取。
数据的完整性不仅包括数据的准确性，还涉及到数据的完整性和一致性。
二、规范性
数据仓库的建设应遵循一定的规范，包括数据格式、数据命名、数据分类等方面的规范。
规范化的数据结构有助于提高数据的可读性和可维护性，同时也有助于提高数据的质量和准确性。
三、易用性
数据仓库应具有易用性，能够方便用户查询和使用数据。
易用性包括数据查询的简便性、数据可视化的清晰度、用户界面的友好程度等方面。
四、安全性
数据仓库应具有安全性，能够保护数据不被未经授权的人员访问或篡改。
安全性包括数据的加密、访问控制、备份恢复等方面的措施。
五、可扩展性
数据仓库应具有可扩展性，能够随着业务的发展和数据量的增加而扩展。
可扩展性包括数据库的性能、存储空间、数据处理能力等方面的扩展。
六、稳定性
数据仓库应具有稳定性，能够保证数据的稳定性和可靠性。
稳定
性包括数据的备份恢复、容错处理、故障恢复等方面的措施。
七、高效性
数据仓库应具有高效性，能够快速地处理和分析大量数据。
高效性包括数据库的性能优化、数据处理速度、查询速度等方面的提升。
八、可维护性
数据仓库应具有可维护性，能够方便地进行数据的维护和管理。
可维护性包括数据的备份恢复、数据的清理和整理、数据库的监控和维护等方面的措施。
以上是数据仓库建设的八大原则，这些原则有助于确保数据仓库的建设质量和效果，提高数据的利用价值和管理效率。
数据仓库的建立与数据治理
数据仓库的建立与数据治理随着科技的发展以及互联网的普及，数据的重要性越来越受到人们的关注。
数据对于企业的决策制定以及业务发展都具有至关重要的作用。
数据仓库则是一个能够满足企业数据需求的专门设计的存储设施，它能够提供丰富的分析、报告、决策支持和信息共享服务，实现对之前数据的查询和分析。
在建立数据仓库前，需要进行前期准备工作，包括数据管理、数据分析、数据设计以及数据模型等。
而数据治理则是快速发展的企业发展所必需的管理实践。
数据治理可以确保企业数据分析和数据挖掘的可靠性、精度和完整性。
其他使用数据的组织和部门可以依此监管数据的质量，提供更好的数据分析和互通的基础。
数据治理中极为重要的一个要素就是数据质量管理。
数据质量管理需要确保所用数据的合法性、时效性、准确性和相关性。
企业合理地控制这些数据可以避免返工和调整，有助于提高其生产效率和竞争能力。
数据仓库的建立不仅仅是一项技术工作，产品和服务的使用经验以及数据培训也是至关重要的。
企业需要进行不断的学习和掌握新技术，将这些技术用于企业的业务实践中，不断提升企业的绩效水平。
在实施数据治理和数据仓库建设的过程中，企业需要积极参与全局性的咨询和决策。
通过启动数据治理计划和数据仓库项目，企业可以提高数据的质量和准确性，获得更好的数据安全和数据分析的性能表现。
值得注意的是，数据仓库并不是一个独立的单体，而是一个体系结构，包括数据源、数据存储、数据访问和数据集成等多个方面。
数据仓库的设计和实施要深入了解企业的业务需求和数据资源，确保数据资源得到适当的管理或更新，从而提供企业所需的数据分析和业务支持服务。
在企业实施数据治理和数据仓库项目的同时，还需要考虑工作流程设计，建立业务角色和数据模型，并且对数据加密、数据备份和数据恢复等问题进行适当的安全性保障。
通过这些措施，可以可靠地保证数据资源的有效管理和安全性。
数据仓库建设的关键是要坚持以业务需求为导向，将数据与业务相结合，实现数据资源的充分利用和价值创造。
Oracle数据仓库
Oracle数据仓库具有高性能、可扩展 性、可靠性和安全性等特点，能够支 持大规模数据处理和复杂分析查询， 为企业提供决策支持。
数据仓库的重要性
数据整合
01
数据仓库能够整合来自不同数据源的数据，消除数据孤岛，提
供统一的数据视图。
数据质量
02
数据仓库通过数据清洗、验证和整合，提高数据质量，确保数
零售业的数据仓库应用
总结词
提升销售业绩、优化库存管理、客户行为分析
详细描述
Oracle数据仓库可以帮助零售企业整合多渠道销售数据，分析消费者行为，从 而制定更精准的市场营销策略。此外，通过实时监控库存情况，可以优化库存 管理，减少断货和积压现象，提高整体销售业绩。
金融业的数据仓库应用
总结词
风险管理、信贷评估、投资决策支持
多维分析的步骤
多维分析的步骤包括确定分析维度、选择聚合函数和计算度量值等。 这些步骤是构建多维分析模型的关键。
多维分析的应用场景
多维分析的应用场景包括市场分析、销售分析、财务分析和生产分析 等。这些场景都需要对数据进行多维度的分析和可视化。
报表生成
报表生成的概念
报表生成是指将OLAP分析的 结果以表格、图表等形式呈 现出来，以便更好地理解和 展示数据的内在关系和趋势 。
未来趋势
随着大数据、云计算和人工智能 等技术的不断发展，数据仓库将 朝着更加智能化、自动化和高效 化的方向发展。
02 Oracle数据仓库的架构与 技术
架构概述
1 2
星型架构
Oracle数据仓库通常采用星型架构，包括一个中 心表和多个事实表，以及与事实表相关联的维度 表。
数据分层
数据仓库中的数据按照层级进行组织，从细节层 到汇总层，方便不同层次的数据分析和查询。
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。
简述利用数据仓库整合的步骤
简述利用数据仓库整合的步骤数据仓库是一个集成、主题导向、非易失的数据存储，用于支持企业决策和分析。
利用数据仓库整合数据，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而提升业务效率和决策准确性。
以下是利用数据仓库整合数据的一般步骤。
1. 确定业务需求和目标需要明确业务需求和目标，确定整合数据的目的是为了什么。
例如，是为了提升销售业绩、改进市场营销策略还是优化供应链管理等。
明确了业务需求和目标后，可以更有针对性地进行数据整合。
2. 确定数据源在数据仓库整合的过程中，需要确定需要整合的数据源。
数据源可以包括企业内部的各个系统，如ERP系统、CRM系统、生产管理系统等，也可以包括外部数据源，如市场调研数据、行业数据等。
确定数据源后，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
3. 设计数据模型在数据仓库整合过程中，需要设计数据模型，以便更好地组织和管理数据。
数据模型可以采用维度建模或者星型模型，根据实际情况选择最合适的模型。
数据模型的设计需要考虑业务需求和目标，以及数据的组织结构和关系。
4. 抽取、转换和加载数据数据仓库整合的核心步骤是抽取、转换和加载数据，通常被称为ETL（Extract, Transform and Load）过程。
在这个过程中，需要从数据源中抽取数据，并进行清洗、转换和整合，然后将数据加载到数据仓库中。
这个过程中需要使用ETL工具来实现数据的抽取、转换和加载。
5. 建立数据仓库在整合数据之前，需要先建立数据仓库。
数据仓库的建立包括确定数据仓库的结构和架构，以及选择适合的技术和工具。
建立数据仓库需要考虑数据的存储和管理，以及数据的查询和分析需求。
6. 数据验证和质量控制在整合数据之后，需要对数据进行验证和质量控制。
数据验证是指检查数据的准确性和一致性，确保数据的质量符合要求。
质量控制是指监控数据的质量，及时发现和解决数据质量问题。
数据验证和质量控制是数据仓库整合过程中重要的环节，可以提高数据的可靠性和可用性。
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主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
第二步：阶段规划／主题选取 《 数 据 仓 库 技 术 》
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
第二步：阶段规划／主题选取 《 数 据 仓 库 技 术 》
在进行阶段规划后，首先必须为第一阶段 的任务选择合适的主题，主题选择的原则包括： (1)优先实施管理者目前最迫切需求、最关心 的主题； (2)优先选择能够在较短时间内发生效益的决 策主题； (3)推后实施业务逻辑准备不充分的主题： (4)推后考虑实现技术难度大、可实现性较低、 投资风险大的主题。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第十三步：同客户交流 在完成第一阶段的工作后，需要带着第 一阶段的成果同客户进行更深入的交流，使 用户对数据仓库系统本身有更为感性直观的 认识，用户提出的想法和要求可以作为系统 下一阶段任务的一部分。
主讲：武彤
去除同目标变量强 第九步：数据准备程序设计 相关的变量和毫无 关系的变量 为了更好地同 目标变量发生 联系。
我们需要根据提取得到的数据创建新变量、
进行变量选择、转化变量的格式得到数据挖 掘的宽表。宽表中包含了分析变量和目标变 根据不同算法 量，数据挖掘的工作就是发现分析变量同目
因为收集的数据广泛并且需 标变量之间的关系。 要创建新变量使得表的字段 数很多，因此称为宽表。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
第一步：建立企业模型 《 数 据 仓 库 技 术 》 建立企业模型可以采用ER模型或者面向 对象的分析方法，关键是将现实世界中的问 题映射到计算机世界中，将具体的问题抽象 成适合在计算机世界中解决的形式。ER模型 简洁方便易于理解，但是在描述多重复杂关 系时显得能力不足。面向对象的分析方法通 过类间的继承、包容、关联关系可以清晰的 表达事物间的复杂关系。
在OLAP模型中的维度包括目标维度和 非目标维度。目标维度需要通过数据挖掘才 能获得结果。比如客户价值、客户流失概率 维度实际上也是数据挖掘的目标，而其他不 需要进行数据挖掘就能够获得结果的维度(比 如客户年龄层次、客户性别层次)称为非目标 维度。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
第七章 数据仓库的建立与维护
《 数 据 仓 库 技 术 》
7.1 数据仓库建立的过程 7.2 数据仓库的维护工作
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 数据仓库建立的过程实际上是从传统的 以数据库为中心的操作型系统结构转移到以 数据仓库为中心的体系结构的过程。对于一 个大型的企业，要实现这种体系结构的转移 决不是一件容易的事情。这种变迁是逐步分 阶段实施的，每一阶段实现部分功能的过程。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第十二步：装载其他主题数据
完成上述工作后，还可以装载其他主题的数 据，建立其他的数据集市、创建新的OLAP应用和 数据挖掘模型。一个阶段的设计工作需要同时考 虑多个主题，但在系统实现时，我们可以逐个主 题来实施。 在完成阶段内所有主题后需要对整个系统进 行联调和测试、系统维护。至此，完成了数据仓 库项目一个完整的螺旋，它主要包含了数据仓库、 OLAP、数据挖掘、数据展现等层面的问题。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第四步：逻辑设计
确定数据粒度
在数据库数据表的基础上设计数据 仓库的表结构（去除纯操作数据、 增加合适的时间字段、进行合理的 表划分、增加经常使用的导出数 据）。
根据关系模式 定义记录系统 定义数据仓库 中存储的各个 表的关系模式
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库的维护工作
《 数 据 仓 库 技 术 》 数据备份与恢复 （2）恢复 恢复过程需要注意的问题： 1）要有一个清楚的恢复计划。 2）考虑用户的条件，建立恢复步骤，估计恢 复的期望停机时间，正确、迅速地通知用户。 3）如果必须去源系统完成恢复过程，要保证 源系统可用。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库的维护工作
《 数 据 仓 库 技 术 》 参照完整性
维护参照数据的方法有两种：
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库的维护工作
《 数 据 仓 库 技 术 》 参照完整性
维护参照数据的方法有两种：
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库的维护工作
些模型中选择最符合实际的模型。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第十一步：界面系统设计 在OLAP和数据挖掘层面之后是数据展现 层面的问题。界面系统的设计首先需要对其 结构进行设计，然后选择合适的界面系统开 发技术。负责美工的技术工程师需要为界面 系统的整体布局进行设计，还需要将各个展 现功能的界面布局进行细化。
《 数 据 仓 库 技 术 》 数据环境信息
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库的维护工作
《 数 据 仓 库 技 术 》 数据备份与恢复 （1）备份 备份需要考虑的重要因素： 1）确定数据的哪些部分需要备份。 2）考虑数据仓库的容量，选择合适的备份方 式。 3）周期性的将数据存档。 4）选择合适的备份时间。 5）选择合适的备份介质。
《 数 据 仓 库 技 术 》 数据仓库的安全类型
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 提高数据仓库性能
《 数 据 仓 库 技 术 》 提高I/O性能
提高数据仓库性能，主要是提高系统的
物理I/O性能，可以采用如下方法：
1）合并表
2）建立数据序列 3）引入冗余 4）生成导出数据
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 提高数据仓库性能
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 提高数据仓库性能
《 数 据 仓 库 技 术 》 选择适当的初始化参数
系统初始化参数对系统性能的影响也很
大。很多时候，系统性能不高是因为初始化参 数设置不恰当引起的。数据仓库管理员对选择 适当的参数负有特别的责任。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 提高数据仓库性能
《 数 据 仓 库 技 术 》 第八步：OLAP模型设计和应用开发 如果采用ROLAP，可以使用雪花型结构， 然后根据用户经常使用的查询和观察角度进 行预连接并保留预连接产生的中间表。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第八步：OLAP模型设计和应用开发
《 数 据 仓 库 技 术 》 第九步：数据准备程序设计 如果在数据挖掘层面上，需要为数据挖 掘准备足够的数据。数据挖掘需要的数据可 以来自数据仓库，如果数据仓库中的数据不 能满足分析的需求，则需要从其他地方获取 必要的数据。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第三步：技术准备工作
主要的技术准备工作包括： (1)了解各个数据仓库厂商产品的性能和特征并对其 进行评估； (2)对数据仓库系统未来的数据量进行估算，这个数 据量的估算是选择系统软件和硬件平台的基础； (3)根据系统的数据量选择合适的软件和硬件平台； (4)熟悉软件系统、硬件系统的技术特长，并在后续 的设计工作中运用这些技术特长； (5)对开发人员进行培训。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第八步：OLAP模型设计和应用开发 如果采用MOLAP，OLAP模型可以采用标 准的星型结构，然后将维表和事实表进行连 接生成一个多维数据表，在生成的多维数据
表的基础上建立多维数据库。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
对数据表进行分割
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第五步：物理设计 在数据仓库的物理设计中主要解决数据
的存储结构、索引策略、存储策略、存储分
配优化等问题。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库建立的过程
《 数 据 仓 库 技 术 》 第六步：数据载入接口设计（ETL） 数据载入程序实际上包括了数据装载功 能(负责数据清洗、 转化、 集成)、 数据综合 功能(负责将集成的细节数据转化为不同综合
《 数 据 仓 库 技 术 》 数据仓库的安全类型 （1）Indivadual（个体） 一个用户只能查看和他相关的信息，这 是最普通的一种安全类型。
（2）Group（组） 一个分组的信息可以被这个Байду номын сангаас组内的任 何人查看。但一个分组不能查看其他分组的 信息。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 数据仓库的安全性
《 数 据 仓 库 技 术 》 缩小查询范围 访问少量的数据可以使查询更快，因此 缩小查询范围是提高数据仓库性能的另一手 段。适当地划分粒度、分割数据表、建立索 引等方法都能缩小查询范围。
主讲：武彤
第七章 数据仓库的建立与维护 提高数据仓库性能
《 数 据 仓 库 技 术 》 采取并行优化技术 与操作型环境相比，数据仓库中的数据 量非常大，数据不被更新，查询通常只是读 操作，因此可以使用并行处理技术提高系统 的效率。并行处理可在如下环节进行： 1）数据的抽取/综合环节 2）写入环节 3）查询环节