数据仓库系统说明
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
数据仓库元数据管理系统
数据仓库元数据管理系统引言概述数据仓库元数据管理系统是指用于管理和维护数据仓库中的元数据信息的系统。
元数据是描述数据的数据，是数据仓库中非常重要的组成部分。
数据仓库元数据管理系统可以帮助组织管理者更好地理解、维护和利用数据仓库中的数据，提高数据仓库的效率和质量。
一、元数据的定义和重要性1.1 元数据的定义：元数据是描述数据的数据，包括数据的结构、属性、关系、来源等信息。
1.2 元数据的重要性：元数据是数据仓库中的灵魂，它可以帮助用户更好地理解数据、发现数据间的关系、提高数据的可信度和可用性。
1.3 元数据的分类：元数据可以分为技术元数据和业务元数据，技术元数据包括数据结构、数据源、数据质量等信息，业务元数据包括数据的业务含义、数据的关系等信息。
二、数据仓库元数据管理系统的功能2.1 元数据采集：数据仓库元数据管理系统可以自动采集数据仓库中的元数据信息，包括数据表结构、数据源信息等。
2.2 元数据存储：数据仓库元数据管理系统可以将采集到的元数据信息进行存储和管理，方便用户查询和分析。
2.3 元数据维护：数据仓库元数据管理系统可以帮助用户对元数据进行维护和更新，保证元数据的准确性和完整性。
三、数据仓库元数据管理系统的优势3.1 提高数据质量：通过管理和维护元数据信息，可以提高数据仓库中数据的质量，减少数据错误和冗余。
3.2 提高数据查询效率：数据仓库元数据管理系统可以帮助用户更快速地查询和分析数据，提高数据查询的效率。
3.3 促进数据共享和协作：数据仓库元数据管理系统可以促进不同部门之间的数据共享和协作，提高组织的整体效率和竞争力。
四、数据仓库元数据管理系统的应用场景4.1 企业数据管理：数据仓库元数据管理系统可以帮助企业更好地管理和利用数据，提高数据的价值和效益。
4.2 数据分析和挖掘：数据仓库元数据管理系统可以为数据分析和挖掘提供可靠的数据支持，帮助用户更好地发现数据中的规律和趋势。
4.3 决策支持：数据仓库元数据管理系统可以为组织管理者提供准确、及时的数据支持，帮助他们做出更明智的决策。
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。
数据仓库元数据管理系统
数据仓库元数据管理系统数据仓库元数据管理系统是一种用于管理和维护数据仓库中的元数据的软件系统。
元数据是关于数据的描述性信息，包括数据的结构、属性、定义、关系等，它对于数据仓库的管理和使用非常重要。
数据仓库元数据管理系统的主要功能包括元数据的采集、存储、查询、分析和维护等。
下面将详细介绍每个功能的具体内容。
1. 元数据采集：数据仓库元数据管理系统可以通过多种方式采集元数据，包括手动输入、自动扫描和集成其他系统等。
手动输入是指用户可以通过系统界面手动输入元数据信息，包括表名、字段名、数据类型、主键外键关系等。
自动扫描是指系统可以自动扫描数据仓库中的表结构和数据，提取元数据信息。
集成其他系统是指系统可以与其他数据管理系统、ETL工具等进行集成，获取元数据信息。
2. 元数据存储：数据仓库元数据管理系统将采集到的元数据信息存储在数据库中，以便后续的查询和分析。
系统可以根据不同的需求，选择合适的数据库管理系统进行存储，如Oracle、MySQL等。
同时，系统还可以提供备份和恢复功能，保证元数据的安全性和可靠性。
3. 元数据查询：数据仓库元数据管理系统提供了丰富的查询功能，用户可以通过系统界面输入查询条件，快速查询到所需的元数据信息。
查询条件可以包括表名、字段名、数据类型、关键字等。
系统还可以支持高级查询，如模糊查询、范围查询等，以满足用户的不同需求。
4. 元数据分析：数据仓库元数据管理系统可以对采集到的元数据进行分析，提供统计和报表功能。
用户可以通过系统界面选择不同的统计维度和指标，生成各种图表和报表，以便更好地了解和分析数据仓库中的元数据信息。
系统还可以支持数据挖掘和数据可视化等高级分析功能。
5. 元数据维护：数据仓库元数据管理系统可以对元数据进行维护，包括元数据的增加、修改、删除和校验等。
用户可以通过系统界面对元数据进行编辑和更新，保证元数据的准确性和完整性。
系统还可以提供元数据校验功能，检查元数据的一致性和合法性，及时发现和修复问题。
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-系统设计说明书
数据仓库-系统设计说明书数据仓库-系统设计说明书1、引言1.1 目的本文档旨在详细描述数据仓库系统的设计方案，包括系统的架构、数据模型、数据抽取、转换和加载（ETL）流程、安全性、可用性等方面的内容。
1.2 范围本文档适用于数据仓库系统的设计过程，涵盖了系统的各个方面，以确保系统的正常运行和可扩展性。
2、系统架构2.1 总体架构本节描述数据仓库系统的总体架构，包括各个组件之间的关系和数据流。
2.2 数据仓库层次结构本节详细描述数据仓库系统的层次结构，包括数据仓库、数据集市、数据源等各个层次的定义和关系。
3、数据模型3.1 维度模型本节描述数据仓库系统所采用的维度模型，包括事实表和维度表的定义和关系。
3.2 元数据管理本节描述数据仓库系统中元数据的定义、管理和使用方式，包括元数据的存储、检索和更新机制。
4、数据抽取、转换和加载（ETL）流程4.1 数据抽取本节描述数据仓库系统中数据抽取的方式和流程，包括抽取数据的来源、频率和目标。
4.2 数据转换本节描述数据仓库系统中数据转换的方式和流程，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载的过程。
4.3 数据加载本节描述数据仓库系统中数据加载的方式和流程，包括数据加载的频率、目标和验证机制。
5、安全性5.1 用户权限管理本节描述数据仓库系统中用户权限的管理方式和机制，包括用户的注册、认证和授权过程。
5.2 数据访问控制本节描述数据仓库系统中数据访问控制的方式和机制，包括数据的保护、加密和审计功能。
6、可用性6.1 高可用性架构本节描述数据仓库系统中实现高可用性的架构设计，包括负载均衡、冗余备份和自动故障恢复机制。
6.2 容灾备份方案本节描述数据仓库系统中实现容灾备份的方案，包括数据的备份、复制和恢复策略。
7、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括数据仓库系统的系统架构图、数据模型图、ETL流程图等相关文档。
8、本文所涉及的法律名词及注释本文所涉及的法律名词及注释包括但不限于《数据保护法》、《网络安全法》等相关法律和条款。
常见的数据库管理系统介绍
常见的数据库管理系统介绍数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用来管理和组织数据库的软件系统。
它提供了数据的存储、访问、管理和控制的功能，能够有效地管理大量的数据，并且支持多用户并发操作。
在现代信息技术的发展中，数据库管理系统扮演着至关重要的角色。
本文将介绍几种常见的数据库管理系统。
I. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）关系型数据库管理系统是目前应用最广泛的数据库类型。
它采用了关系模型来组织数据，并通过表格的形式来存储实体和属性之间的关系。
关系型数据库具有良好的结构化特性，支持SQL语言进行数据查询和操作。
其中，Oracle、MySQL和SQL Server是使用较为广泛的关系型数据库管理系统。
1. OracleOracle数据库是目前全球最大的关系型数据库管理系统。
它具有强大的性能和稳定性，能够处理大规模的数据操作。
Oracle支持多种数据类型和数据存储引擎，提供了高级的数据安全和管理功能。
它广泛应用于企业级应用和大型数据处理系统。
2. MySQLMySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，因其简单易用和高性能而广受欢迎。
MySQL特点是速度快、占用资源少，并支持多种平台。
它广泛应用于各种Web应用程序，如电子商务网站、博客和论坛等。
3. SQL ServerSQL Server是微软公司开发的关系型数据库管理系统，适用于在Windows平台上开发和部署企业级数据库应用。
SQL Server具有良好的可扩展性和安全性，支持大规模数据的处理和分析。
它被广泛应用于大型企业和组织中。
II. 非关系型数据库管理系统（NoSQL）随着大数据和云计算的兴起，非关系型数据库管理系统逐渐受到关注。
非关系型数据库不采用表格形式的存储结构，而是使用键值对、文档、图形等方式来组织数据。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它可以帮助企业进行数据分析和决策支持。
为了构建一个高效、可靠的数据仓库，需要设计一个合理的基本架构。
本文将详细介绍数据仓库的基本架构，并提供相应的详细内容和数据。
一、引言数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
它是一个用于存储和管理大量数据的系统，可以从多个来源收集数据，并提供灵活的数据分析和查询功能。
二、数据仓库的基本架构1. 数据源层数据源层是数据仓库的基础，它包括各种数据源，如企业内部的关系型数据库、外部数据提供商、日志文件等。
数据源层负责将数据从不同的来源抽取、转换和加载到数据仓库中。
2. 数据抽取层数据抽取层负责从数据源层中抽取数据，并进行必要的转换和清洗。
它可以根据需要选择不同的数据抽取方法，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
数据抽取层还可以对数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储层数据存储层是数据仓库中最重要的组成部分，它用于存储抽取和转换后的数据。
数据存储层通常采用多维模型，如星型模型或雪花模型，以支持灵活的数据分析和查询。
数据存储层还可以根据需要进行数据分区和索引优化，以提高查询性能。
4. 数据集成层数据集成层负责将不同的数据源中的数据进行集成和整合，以满足用户的查询和分析需求。
数据集成层可以根据需要进行数据清洗、数据转换和数据合并等操作，以确保数据的一致性和完整性。
5. 元数据管理层元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系和使用规则等信息。
元数据管理层负责管理和维护数据仓库中的元数据，以支持数据的查询、分析和管理。
6. 数据访问层数据访问层是用户访问数据仓库的接口，它提供了各种查询和分析工具，如OLAP工具、报表工具和数据挖掘工具等。
数据访问层还可以根据用户的权限和角色进行数据安全管理，以保护敏感数据的访问。
7. 数据管理层数据管理层负责数据仓库的运维和管理工作，包括数据备份和恢复、性能监控和优化、用户管理和权限管理等。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种类型数据的中心化系统。
它提供了一个统一的视图，帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能。
数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件和层级之间的关系和交互方式。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据源层数据源层是数据仓库的基础，它包含了各种类型的数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
这些数据源可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据提供商。
在数据源层，数据会经过抽取、清洗和转换等处理，以适应后续的数据仓库需求。
2. 数据抽取层数据抽取层负责从数据源层获取数据，并将其转换为数据仓库可用的格式。
在这一层，可以使用各种数据抽取工具和技术，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据集成工具等。
数据抽取层的主要任务是将数据抽取到数据仓库中，并进行必要的清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储层数据存储层是数据仓库中最核心的组件，它负责存储和管理数据。
数据存储层通常由两个部分组成：数据仓库和数据集市。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的存储区域，用于存储企业中各个业务领域的数据。
数据集市是一个面向用户的、专门针对某个业务领域的存储区域，用于提供更加精细化的数据分析和报表需求。
4. 元数据管理层元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和属性等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，以支持数据仓库的开发、维护和使用。
在这一层，可以使用元数据管理工具和技术，如数据字典、元数据仓库等。
元数据管理层的主要任务是确保数据的准确性、一致性和可理解性，并提供给用户方便的数据查询和导航功能。
5. 数据访问层数据访问层是数据仓库与用户之间的接口，它提供了各种数据访问工具和技术，如OLAP（联机分析处理）工具、报表工具、数据挖掘工具等。
数据访问层的主要任务是向用户提供方便、灵活、高效的数据查询和分析功能，以满足不同用户的需求。
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。
数据仓库的描述
数据仓库的描述数据仓库是企业管理信息系统中最为核心的部分，它能够对大量原始数据进行综合、分析与挖掘，从而支持高级决策，成为信息系统的“心脏”。
本章描述数据仓库系统的功能、技术基础和发展过程，阐述数据仓库的各项内容及相互之间的关系。
第一节数据仓库系统的功能数据仓库是用来收集、存储、管理和分析企业中的所有历史数据。
在使用数据仓库系统之前，必须要掌握企业历史数据的特点，这样才能将数据仓库建设成为一个真正具有实际意义的应用系统。
一、数据仓库系统的主要功能数据仓库系统包括数据采集子系统、数据整理子系统、数据加工子系统和数据存储子系统等四个基本模块。
其中数据整理子系统完成数据的清洗、集成、转换、统计和压缩等操作；数据加工子系统提供了对海量数据进行分类、汇总、合并等操作；数据存储子系统提供了对数据仓库中的各种数据存储到企业业务处理系统中去，以便进行各种查询、统计、计算和分析等操作。
二、数据仓库系统的技术基础数据仓库系统的技术基础是指其建立在何种技术基础之上。
随着IT技术的飞速发展，目前数据仓库技术已经渗透到数据仓库系统的方方面面。
为了更好地理解数据仓库的各项内容，首先介绍了数据仓库的概念、功能及结构，然后简要回顾了数据仓库产生的背景、应用现状及发展趋势。
三、国内外研究现状我们知道数据仓库(DF)是一种新兴的技术手段，但数据仓库是如何发展起来的，它是怎样体现出自身的价值呢？这些问题也许很少有人想过。
国外学者对数据仓库的研究主要集中在理论方面，而国内研究多集中于具体应用领域的探讨。
以下通过简单的介绍说明国内外数据仓库的研究现状。
首先，国外研究领域涉及数据仓库的学者较多，他们的研究比较全面、深入，为数据仓库的发展奠定了坚实的理论基础。
其次，我国也开展了数据仓库的研究，只不过由于起步晚，加之条件限制，发展速度相对缓慢，很多理论性的研究成果并没有被引入实践。
虽然如此，还是有一批专家学者对此投入了极大的热情。
总的来说，近几年我国数据仓库研究取得了长足的进步，成果丰硕，但是与国外相比还有一定的差距。
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。
数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(OLAP)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数据仓库的体系结构
数据仓库的体系结构（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于数据库管理系统中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
（3）OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
（4）前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
数据仓库元数据管理系统
数据仓库元数据管理系统数据仓库元数据管理系统是一种用于管理和维护数据仓库中的元数据的软件系统。
元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系以及数据的来源和用途等信息。
数据仓库中的元数据对于数据仓库的有效管理和使用至关重要。
数据仓库元数据管理系统的主要功能包括元数据的采集、存储、查询和维护。
下面将详细介绍每一个功能的具体内容：1. 元数据采集：系统可以通过多种方式自动采集数据仓库中的元数据。
例如，可以通过扫描数据仓库中的表和列信息，自动提取和记录元数据。
同时，系统也支持手动录入元数据，以满足特定需求。
2. 元数据存储：系统将采集到的元数据存储在一个集中的元数据仓库中。
元数据仓库可以使用关系数据库或者其他适合存储大量数据的技术来实现。
元数据存储的结构应该能够满足对元数据的快速查询和检索需求。
3. 元数据查询：系统提供了灵便的查询功能，用户可以根据自己的需求查询元数据。
用户可以通过关键字搜索、属性过滤等方式来获取所需的元数据信息。
查询结果可以以表格、图表等形式展示，方便用户进行分析和决策。
4. 元数据维护：系统支持对元数据进行修改、更新和删除操作。
用户可以在系统中对元数据进行编辑，以保证元数据的准确性和完整性。
同时，系统还提供了版本控制和权限管理等功能，以确保元数据的安全性和可追溯性。
除了以上核心功能外，数据仓库元数据管理系统还可以提供一些附加功能，以进一步提升系统的价值和效用。
例如：1. 数据血缘分析：系统可以通过分析元数据中的关系信息，追踪数据的来源和流向，匡助用户了解数据的血缘关系，从而更好地理解数据的含义和价值。
2. 数据质量管理：系统可以监控数据仓库中的数据质量，并提供数据质量报告和分析。
用户可以通过系统了解数据的准确性、完整性和一致性等方面的情况，以便及时发现和解决数据质量问题。
3. 数据安全管理：系统可以对元数据进行权限控制，确保惟独经过授权的用户才干访问和修改元数据。
同时，系统还可以对元数据进行加密和备份，以保证数据的安全性和可靠性。
数据仓库分析系统整体设计方案
数据仓库分析系统整体设计方案一、引言数据仓库分析系统（Data Warehouse Analytics System）是指通过对企业数据仓库中的数据进行提取、清洗、转化和加载（ETL）等处理，为企业提供分析和决策支持的系统。
本文将对数据仓库分析系统的整体设计方案进行详细阐述。
二、系统架构设计1.数据提取：数据提取模块负责从企业各个数据源（如ERP系统、CRM系统等）中抽取数据。
根据不同的数据源，可以采用适当的技术，如数据库连接、API调用等，将数据提取到数据仓库中。
2.数据清洗：数据清洗模块负责对提取的数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。
此模块包括数据去重、数据格式化、数据校验等功能，可以使用数据质量工具和ETL工具来实现。
3.数据转化：数据转化模块负责将清洗后的数据进行转化和整合，使其符合企业分析和决策的需求。
此模块可以进行数据的聚合、计算衍生指标、数据分割等操作，以便进行更深入的数据分析。
4.数据加载：数据加载模块负责将转化后的数据加载到数据仓库中，以供后续的分析和决策支持。
此模块可以使用数据加载工具或者自定义的脚本来实现。
三、系统功能设计1.数据管理：系统支持数据源的管理和配置，可以添加、修改和删除数据源的连接信息和抽取规则。
同时，还提供数据仓库的管理功能，包括数据仓库的创建、维护和备份等。
2.数据分析：系统提供多种数据分析功能，如数据的查询、统计、趋势分析和关联分析等。
用户可以根据需要进行自定义的数据查询和分析操作，以满足不同业务需求。
3. 报表生成：系统支持报表的生成和导出，用户可以选择不同的报表模板，根据自己的需求进行报表设计和配置，并将报表导出为常见的格式，如Excel、PDF等。
四、系统技术选型在系统设计过程中，需要选择合适的技术和工具来支持系统的功能实现。
以下是一些常用的技术和工具：1. 数据库：选择适合大规模数据处理的数据库，如Oracle、MySQL 等。
根据实际情况，可以考虑采用分布式数据库或者数据仓库专用数据库。
数据仓库的概念与体系结构
数据仓库的概念与体系结构概念数据仓库是指集成了企业各个部门内部数据源以及外部数据源，并将这些数据进行整合、加工、清洗、归类后，存储到一个专门的数据库中，以支持企业数据决策分析的一种技术体系。
它是一个面向主题的、集成的、可变的、非易失的数据集合，支持企业决策制定者进行分析与决策。
数据仓库是将企业海量的数据以主题为维度进行归纳与整合，清洗过后的结构化数据，不仅包括内部的数据源，还可以包含外部数据源的合并，以便于管理与分析。
相对于传统的数据库，数据仓库更加注重主题分析和决策支持。
它以可视化、图表化的方式展示数据，帮助企业进行全面、深入的分析。
体系结构数据仓库的体系结构分为三层，分别是数据采集层、数据仓库层和数据应用层。
数据采集层数据采集层主要负责收集数据，并将数据送至数据仓库层进行处理和存储。
数据采集层对数据进行抽取、转换、加载等一系列预处理操作，以确保数据的质量和可靠性。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、CDC（变更数据捕获）等。
数据仓库层数据仓库层是数据仓库体系结构中的核心层，主要用于存储、管理和加工数据。
数据仓库层主要由数据存储和数据管理两部分组成。
数据存储部分用于存储各种类型的数据，包括企业内部数据、外部数据和第三方数据。
数据管理部分则用于管理数据仓库中的数据，包括数据的分区、索引、备份等操作。
常见的数据仓库管理系统有Oracle、Teradata、Greenplum等。
数据应用层数据应用层主要用于支持企业的数据决策分析。
该层包括各种类型的分析工具和应用程序，如智能报表、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，可以帮助企业进行复杂的数据分析和有效的决策制定。
常见的BI工具有PowerBI、Tableau、SAS、Cognos等。
数据仓库是一种用于支持企业数据决策分析的技术体系，是由数据采集层、数据仓库层、数据应用层三个主要部分组成的。
其中数据采集层负责数据的收集和处理，数据仓库层用于存储和管理数据，数据应用层则是为企业提供分析和决策支持的关键层。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它提供了一个统一的视图，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等关键组件。
1. 数据源数据源是数据仓库的起点，它可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如第三方数据提供商、社交媒体平台等。
数据源可以提供结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如日志文件、文档等）。
2. 数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。
这个过程通常包括连接到数据源、选择需要抽取的数据、执行抽取操作等步骤。
数据抽取可以使用不同的方式，例如直接查询数据库、使用API接口、使用ETL工具等。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程，以使其适应数据仓库的结构和规范。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗（如去除重复数据、处理缺失值）、数据转换（如格式转换、数据合并）和数据整合（如将多个数据源的数据合并为一个统一的数据集）等操作。
4. 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。
数据加载可以使用增量加载或全量加载的方式进行。
增量加载是指将新抽取的数据追加到已有数据之后，而全量加载是指将所有数据重新加载到数据仓库中。
数据加载可以使用不同的方式，如批量加载、实时加载等。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中最重要的组件之一，它用于存储和管理数据。
数据存储可以使用关系型数据库、多维数据库或分布式文件系统等。
关系型数据库通常用于存储结构化数据，多维数据库用于存储多维数据，而分布式文件系统用于存储大数据量的非结构化数据。
除了以上基本架构组件外，数据仓库还包括元数据管理、数据质量管理、安全管理和性能优化等方面的功能。
1. 元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、维护和查询的过程。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化的数据的系统。
它旨在支持企业决策制定过程，提供准确、一致且易于访问的数据。
数据仓库的基本架构包括以下几个主要组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源数据源是指数据仓库所需的原始数据的来源。
数据源可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。
数据源可以是关系型数据库、文件、API接口等形式。
2. 数据抽取数据抽取是指从数据源中提取数据并将其导入到数据仓库的过程。
数据抽取可以通过各种方式进行，如全量抽取、增量抽取、定时抽取等。
在数据抽取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性。
3. 数据转换数据转换是指将从数据源中提取的数据进行清洗、整合和转换的过程。
在数据转换过程中，可以对数据进行去重、过滤、格式化、计算等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据转换可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现。
4. 数据加载数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或实时加载的方式进行。
批量加载是指将数据按批次导入到数据仓库中，适用于数据量较大的情况；实时加载是指将数据实时地导入到数据仓库中，适用于需要及时分析的场景。
5. 数据存储数据存储是指数据仓库中数据的物理存储方式。
数据存储可以采用关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等形式。
关系型数据库适合存储结构化数据，列式数据库适合存储大规模数据，分布式文件系统适合存储非结构化数据。
6. 数据访问数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问数据仓库中的数据。
数据访问可以通过SQL查询、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘等方式进行。
数据访问工具可以提供丰富的数据可视化和分析功能，帮助用户更好地理解和利用数据。
总结：数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问六个主要组件。
NC-数据仓库
NC产品指南----数据仓库1．系统概述1．1产品目标－能为用户做什么？数据仓库为企业解决了处理规模大、关系复杂数据的问题，彻底解决了企业应用过程中对高查询效率的要求。
数据仓库实现对NC地各种业务单据数据，通过用户自定义的机制，对业务数据定期汇总整理成您想要的数据仓库，生成您需要的报表。
是企业决策和管理各类内外部数据的信息查询、统计分析的信息平台。
1．2主要功能1、定时归集数据，定时方式在实施配置的时候可以根据企业的实际情况自行配置。
2、允许您定义查询统计指标，定义构成该指标的各个要素项目（数据项），并进一步定义各个指标与要素项目之间的关系；系统自动按构成查询统计指标的要素项目（数据项）归集数据，并自动按定义的指标与要素项目之间的关系进行指标运算，形成数据仓库数据。
3、提供强大的历史文档查询功能，可以查询固定报表、自定义报表等等。
1．3产品特点1、数据仓库是NC决策支持系统的数据基础。
2、为用户高效快捷的出自己想要的报表，解决目标效率问题。
3、可以独立使用，对非NC产品的数据库也可以使用。
4、允许用户定义查询统计指标，定义构成该指标的各个要素项目（数据项），并进一步定义各个指标与要素项目之间的关系；系统自动按构成查询统计指标的要素项目（数据项）归集数据，并自动按定义的指标与要素项目之间的关系进行指标运算，形成数据仓库数据。
5、提供固定报表的查询；提供基于固定指标的可定义查询格式的查询；允许用户定义对已有指标的查询统计格式；允许用户自定义基于业务数据的各种分类汇总统计报表查询；提供一部分分析、预测模型；提供屏幕显示、打印输出、标准电子文档输出和e_mail输出等多种查询输出方式供用户选择；提供图形输出功能。
1．4产品接口2．操作指南2．1操作流程概述1、操作流程图（所有图应有图标、居中）2、操作流程图附加说明概括的说数据仓库系统首先要进行建仓，包括定义数据源、数据字典、功能区定义、入仓任务定义、参照管理、参照关系管理、自定义数据和引用源数据，建仓完毕后数据就可以入仓了，入仓包括入仓管理、配置参数和数据入仓，系统在后台进行处理，使数据入仓，最后要做的就是整理挖掘工作，生成您需要的报表，系统提供日志管理和报表查询。
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银行IT系统方案（16）：银行数据仓库系统
一、银行数据仓库系统概述
中国加入WTO后，银行业务已经开始陆续向外资银行开放，银行面临更加残酷的竞争。
目前，国内的商业银行大多实现了完备的核心银行业务系统。
支持日常运作的核心银行业务系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套数据仓库系统则是必要手段。
系统以核心业务系统数据和各类规范的管理数据为数据源，基于科学、完整、统一的信息指标体系，在建立商业银行统一的企业级数据仓库基础上，依托银行内部网，为银行各级管理人员提供信息查询、动态报表生成、多维数据分析服务。
同时，为全行财务管理、风险控制、客户关系等管理工作提供有力的支持。
二、系统应用架构
三、系统功能特点
1. 信息源层次，包括内部信息和外部信息。
并且涵盖了传统业务系统、信贷系统、信用卡系统、行业信息、同业信息等内容；
2. 信息提取和存储层次，包括ETL过程、数据中心两部分内容。
数据中心包括ODS和数据仓库两部分，ODS负责存储历史数据和轻度汇总数据，数据仓库负责存储高度汇总数据。
数据中心同时对数据挖掘系统提供数据挖掘基础数据；
3. 信息应用处理层次包括从数据仓库经过处理的多个数据集市，负责存储面向业务的多维数据模型；
4. 用户层次包括各类专业的用户，如具有报表查询和信息查询权限的普通用户，具有组合查询和OLAP分析权限的高级用户，具有EIS和领导决策分析权限的领导。
同时还有具有数据挖掘权限的专家级用户。
数据中心定位为全行各应用系统包括统计、管理、分析、决策系统的数据服务平台。
数据中心集中全行生产数据和管理数据，并进行清洗加工，主题化、集市化管理，为各类应用系统提供唯一、清洁、全面的数据支持。
随着业务发展和信息化建设，数据的作用越来越受到重视。
目前很多金融企业已经通过各种业务系统拥有了大量的数据资产，如何对它们进行更好地管理，发挥其最大的作用，使业务不断成长，辅助经营和管理，成为最为关心的问题，因此建立一个稳定、安全、高效的数据中心是针对这类问题最为有效的解决方案。
同时，数据中心建设的速度和使用效率也是企业关注的重点之一。
二、系统应用架构
三、系统主要功能
1.数据采集(ETL)：
实现从源系统到数据中心的数据抽取、清洗、转换、装载功能；
2.金融数据模型：
采集、处理后的数据存储在金融数据模型中；
3.数据管理：
包括数据迁移管理、数据备份管理、数据存储管理、数据访问控制管理等；
4.任务调度管理：
对数据采集、数据加工处理等任务进行自动化调度管理；
5.规则管理：
包括数据清洗规则、数据转换规则、数据加工规则、代码影射规则、存储访问规则等；
6.数据质量控制：
对数据确实、散乱、孤立等数据质量问题进行检测和控制；
7.数据加工功能：
从原始数据加工生成目标数据，例如集市数据等。
四、系统特点说明
1.定位为快速数据交换处理中心，把各业务系统源数据抽取到一套固定模式的数据模型中，然后加工处理生成目标数据并存储在数据中心中；
2.不同于数据仓库，数据中心是面向业务的，以业务模型和业务抽象为主题，面向应用的业务模型是数据中心的核心；
3.具有建设周期短、实用效率高的特点。