数据仓库_1_引言
01数据仓库概述.ppt
分析决策人员的挑战
组织内部
横向共享信息 数据的重构 个人授权 服务和质量管理
组织之间
合作伙伴 客户驱动的解决方案 战略联盟 价值链和供应链
市场
竞争对手 市场分割 实时的市场行情 全球化
10
数据可信性
数据没有同一时间基准
例如：一个企业的两个部门向管理者呈送报表 部门A，于星期天傍晚抽取了分析所需的数据，结论
销售 客户 索赔
产品 帐户
政策
25
面向主题的数据组织
主题：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：在较高的层次上对分析
对象的数据的一个完整、一致的描述。 采用面向事务进行数据组织，其特点为：
充分考虑企业的部门组织结构和业务活动 反映企业内部数据流动情况，业务处理的数据流程 与业务处理流程中的单据、票证、文档有良好的对应 数据与应用（数据的处理）有一定的对应
定位数据 + 获得数据 + 集成报告，完成任务所需时间较长 每份报告各自需求不同，因此每份报告所需要的时间都很
长。
13
从数据到信息
例如：“今年的帐户情况与前五年比较” 涉及大量应用：储蓄应用、贷款、即期汇票管理、
信托，而这些应用并未集成。 没有足够的历史数据：
贷款部门，拥有二年的数据 银行存折处理，拥有一年的数据 即期汇票管理只有60天的数据 现金交易处理具有18个月的系统
操作型系统,OLTP
下订单 处理呼叫 装货 开发货单 收取现金 预定座位
将数据写入数据库
►信息型系统
▪ 给我销售量最好的产品名单 ▪ 告诉我出问题的地区 ▪ 告诉我为什么（向下钻取） ▪ 让我看看其他的数据（横向
钻取） ▪ 显示最大利润 ▪ 当一个地区的销售低于目标
第1章数据仓库的基本概念
数
星型模式支持多维数据建模，支持使用人员
据 仓
从不同的维度对数据进行分析。
库 的
星型模式能较好地为数据仓库提供查询支持。
基 本
星型模式可以提高查询速度。
概
念
第1章数据仓库的基本概念
主码、外码和代理码：
•
第 一
主码（Primary Key）：主码是表中的一个属性
章
或属性的组合，它能唯一地标识表中的每条记录。
数 据
析型用户的访问。
仓 库
主题数据的存储称为实视图，它与数据库的
的 基
视图概念不同之处在于：它不是虚拟的，而是已经
本
过计算，含有大量数据，并存储在数据仓库中的实
概
念
实在在的表。
库 的
组成。
基
本
事实表的主码是组合码，维表的主码是简单
概 念
码，每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一
个组成部分相对应。
第1章数据仓库的基本概念
企业销售数据的多维数据模式图
•
第
一
章
•时间维表
数
•时间码
据
仓
•日期
库
•月份
的
•季度
基
•年度
本
概
念
•事 实 表
•时间码 •产品码 •地区码
•销 售 量 •销 售 额 •销售成本
库 的
❖ 事务处理型应用与分析决策型应用对数据库系
基
统的性能要求不同。
本 概
❖ 传统数据库中保存和管理的一般是当前数据，
念
而决策支持系统不仅需要当前的数据，而且还
要求有大量的历史数据。
第1章数据仓库的基本概念
浅谈数据仓库安全问题及安全措施
３ ． １网络系统的安全措施 数据仓库 要管理 大量的数据 ， 它将分 布在企业 网络 中不 同站点 的 商业数据 集成到一起 ， 为决策 者提供各 种类 型的 、 有 效 的数据 分析 ， 起 到决策支持 的作 用。当企业 内部 网（ Ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｅ ｔ ） 与Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 相 连时 ， 应避免 将 企业 内部 网上的资 源毫无 防范地暴露 在 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 环境 中 。隔离的方 式有多种 ， 如可 以采 用路 由器 的Ｉ Ｐ过滤功能 、 网关 、 防火墙 和代理服务 器等。 同时应对 通过 电子 邮件 、 软件下载及其 它方式 进入 Ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｅ ｔ 的计 算 机进行 监视 、 检测 和清除 ， 在源头上 防止病毒或黑 客的入侵 ， 同时及 时升级防病毒软件 ， 才能最大 限度地做好 防病毒 工作 。 ３ ． ２服 务 器 的 安 全 措 施 服务器上存 放了数据仓 库系统 的几 乎所有信息 资源 ， 也是 Ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｅ ｔ 和Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的接 口， 因此 ， 服 务器 的安全 是数据 仓库 系统 正常运 行 的最 重要的因素 。服务器上大致可 以采用 以下安 全措施 ： ａ． 身份 验 证 。 在用户使用服务器 资源之前 ， 首先应检查其合法性 ， 即对用户进行 身份验证 。身份验证 的方式有很多 ， 设置 口令是 最常见的 、 最方便 的方 法； 也可以在 网络 中设登 录验证服务器 ， 凡是要使用 数据 仓库信息资源 的计算机用户 ， 都必 须经过登录验证服务器 的检验 ， 才能成为网络的合 法用户进入系统操作 ， 否则拒绝其使用 系统资源 。 ｂ ． 权限控制。 已通过身份验证 的用户 ， 应根据具体情况 ， 授予相应 的权限。分配 资源访 问权限 的方 法有 以下 三种 ： 一是 按职位分配权 限 。不 同职务 的 人 分配不 同的用 户 Ｉ Ｄ， 根据用户 Ｉ Ｄ的不 同分配不同 的权 限。二是按角 色分配权限 。在信息 系统中以某种身份进行某一项工作 就是信息系统 的一个角 色 ， 不 同的角色应用 不 同的权 限。这种方法便 于开发 人员根 据需要设定 ， 利 于安全管理 。三是前 面二者结合使用 。同一人 扮演不 同角色 时分配 不同 的权限 。这种方法 分配灵 活 ， 便 于审计 ， 但用 户 Ｉ Ｄ 较多 ， 管理繁琐。 ｃ ． 数据备 份。 备份是防止数据仓库 系统出现意外事故 的最基本也是 最有效的手 段 。数据仓库 的备份包 括 ： 一是硬件备份 。在系统运行 时 ， 准备冗余的 硬件设备 ， 失效时迅 速切换至备 份设备 。常用的方式有 ： 双机 热备份 ， 即系统 配置 两台相 同的服 务器 ， 一 台 为主服务 器 ， 另一 台为备份 服务 器； 磁盘双工与镜像 ， 即将 服务器中使用频率高 的磁盘 系统 实行双工与 镜 像技术 ， 将数据 同时存 人服务器的两个硬盘 。当一个 出现故障时 ， 系 统 自动启用另一个 。二是 系统备份。在相同类型 的设备上存储 系统资 源 的备份 。三是应用 系统备 份。当服务器 中应用系统遭 到破坏时恢复
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。
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。
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。
数据仓库设计与构建实践
数据仓库设计与构建实践第一章：引言在信息化时代，数据的积累和分析已经成为企业决策的重要依据。
为了更好地管理和利用海量的数据，数据仓库技术应运而生。
本文将探讨数据仓库的设计与构建实践，从数据仓库的概念、架构到实际应用进行详细介绍。
第二章：数据仓库概念与特点2.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史的、非易失性的数据集合，用于支持企业决策。
2.2 数据仓库的特点数据仓库具有主题性、集成性、非易失性、时间性、稳定性和查询性能等特点，为企业的决策提供了强有力的基础。
第三章：数据仓库架构设计3.1 三层架构设计模型数据仓库的架构通常包括数据源层、数据仓库层和OLAP（联机分析处理）层。
介绍了三层架构的设计原则和各层的功能。
3.2 数据仓库的数据模型数据仓库一般采用星型或雪花型数据模型，对模型的设计进行了详细说明，包括维度表的设计、事实表的设计等。
3.3 元数据管理元数据是数据仓库的重要组成部分，介绍了元数据管理的意义和实践方法，包括元数据存储、元数据管理工具等。
第四章：数据仓库构建实践4.1 数据清洗与集成数据清洗和集成是数据仓库构建的首要任务，介绍了数据清洗的流程和方法，包括数据去重、数据格式转换等技术。
4.2 数据加载与转换数据加载和转换是将清洗后的数据导入数据仓库的过程，介绍了数据加载和转换的方法，包括ETL（抽取、转换和加载）工具的使用。
4.3 数据建模与优化数据建模是数据仓库构建过程中的关键环节，介绍了数据建模的原则和方法，如维度建模和星型模型等。
同时，还介绍了数据仓库的性能优化技术，如索引的设计和查询优化等。
第五章：数据仓库应用与管理5.1 数据仓库的查询与分析数据仓库的价值在于支持企业的决策分析，介绍了数据仓库的查询与分析工具，如OLAP工具和数据挖掘工具等。
5.2 数据安全与权限控制数据安全与权限控制是数据仓库管理的重要内容，介绍了数据仓库的安全性设计和权限控制的方法。
5.3 数据仓库的维护与监控数据仓库的维护与监控是保障数据仓库稳定运行的重要工作，介绍了数据仓库的维护策略和监控手段。
大数据时代下的数据仓库建设
大数据时代下的数据仓库建设在大数据时代，数据成为了企业和组织最重要的资产之一。
随着数据规模的不断增长和多样化，数据仓库建设成为了一个至关重要的环节。
本文将探讨大数据时代下的数据仓库建设，并提供一些关键要点和最佳实践。
一、引言随着互联网的快速发展和技术的日新月异，我们现在生活在一个日益数据化的世界中。
无论是企业还是个人，每天都在产生大量的数据。
然而，单纯拥有数据并不足以在竞争激烈的市场中取得优势。
为了能够更好地利用和管理这些数据，数据仓库的建设变得尤为重要。
二、数据仓库的定义和作用数据仓库可以被定义为一种集成的、面向主题的、相对稳定的、不同于操作性数据库的数据存储和管理系统。
它的作用是将企业的各种数据源进行整合和统一，在一个统一的平台上提供决策支持和分析功能。
数据仓库可以帮助企业实现以下目标：1. 数据集成：将散乱的、分散的数据源整合到一个统一的平台上，便于数据的管理和利用。
2. 决策支持：通过提供全面、准确的数据分析和报告，帮助企业做出更有根据的决策。
3. 数据挖掘：通过利用数据仓库中的数据进行挖掘和分析，发现关联规则、趋势和潜在的商机。
4. 业务分析：通过数据仓库中的数据，分析企业的业务状况和趋势，为业务优化提供依据。
三、数据仓库建设的关键要点在进行数据仓库建设时，以下几个关键要点需要考虑：1. 数据质量：数据质量是数据仓库建设的基础，需要确保数据准确、完整、一致和可靠。
2. 数据整合：数据仓库需要整合来自不同数据源的数据，整合的过程需要考虑数据格式、数据标准化和数据清洗等问题。
3. 数据建模：在设计数据仓库的数据模型时，需要充分理解业务需求，并采用适当的数据模型方法，如维度建模或标准化建模。
4. 数据安全：数据仓库中的数据往往包含敏感信息，需要采取合适的安全措施，如访问控制、数据加密等，以保护数据的安全性和隐私性。
5. 数据可视化：数据仓库的价值在于提供准确、及时的数据分析和报告，因此需要采用合适的数据可视化工具和方法，将数据以直观的方式展现出来。
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。
数据仓库概述(PPT 90页)
6 数据管理员 是负责数据导入时管理数据质量的专业人员，还检阅提取日志，发现其中数据
提取的错误和源于业务系统的错误。
2.1 数据仓库的体系结构 2.2 数据仓库的特点 2.3 数据仓库的数据组织 2.4 数据仓库建设的两条技术路线 2.5 操作数据存储ODS 2.6 外部数据和非结构数据
DW&DM
2000-2-3 2000-2-4 2000-2-5
…..
2/3/2000 2/4/2000 2/5/2000
…..
2000/2/3 2000/2/4 2000/2/5
…..
图1-9 数据格式的不一致
2.1 数据仓库的体系结构 2.2 数据仓库的特点 2.3 数据仓库的数据组织 2.4 数据仓库建设的两条技术路线 2.5 操作数据存储ODS 2.6 外部数据和非结构数据
2.数据处理的效率很低
• 在错综复杂的体系中，不同级别的数据库可能使用不同类型的数 据库系统，对于有巨型数据量的企业级数据库可能使用IBM DB2， 对于中小型数据库可能使用SQL Server。各种数据库的开发工具 和开发环境不同，抽取程序应用的技术不同，因而难以集成。
•
如果一个大型企业的决策者需要一份关于公司整体运营情况
可能和今天是不同的。可见，动用大量的人力，物力和时间才能
完成的报表不仅实效性很差，数据处理的效率也很低。
DW&DM
以数据库为中心 以数据仓库为中心
应用A 应用B 应用C
操作应用A 操作应用B 操作应用C
数据库
生产环境 数据库
以数据库为中心
生产环境
数据库
以数据仓库为中心
分析应用A 分析应用B 分析应用C
型系统的划分如图1－4所示。
数据仓库方法论范文
数据仓库方法论范文第一步：需求分析在构建数据仓库之前，需要明确业务需求和用户需求。
需求分析是一个关键的步骤，它需要明确确定数据仓库的目标和功能，了解用户的查询要求和数据分析需求。
第二步：数据模型设计数据模型设计是数据仓库方法论的核心步骤之一、在数据模型设计中，需要定义数据仓库的实体、属性和关系，并确定维度和度量。
数据模型设计需要考虑数据的结构和粒度，并根据业务需求建立合适的维度模型或星型模型。
第三步：数据采集数据采集是从不同的数据源中获取数据，并将其加载到数据仓库中的过程。
数据采集可以通过批量导入、定期抽取或实时流式处理等方式进行。
在数据采集过程中，需要注意数据质量和数据一致性，确保数据的完整性和准确性。
第四步：数据清洗数据清洗是对采集到的数据进行校验、清理和转换的过程。
数据清洗的目的是去除不完整、不准确或不一致的数据，确保数据的质量和一致性。
数据清洗可以通过数据验证、数据规范化和数据清理等方式进行。
第五步：数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和整合的过程。
数据集成要考虑数据的格式、结构和语义的差异，确保数据能够正确地进行整合和集成。
数据集成可以通过ETL（抽取、转换和加载）工具或自定义的数据集成过程进行。
第六步：数据存储数据存储是将经过数据处理和整合的数据存储在数据仓库中的过程。
数据存储需要选择合适的存储结构和技术，如关系型数据库、多维数据库或列式数据库等。
数据存储需要考虑数据的可扩展性、性能和安全性。
第七步：数据访问数据访问是用户通过查询和分析工具对数据仓库进行查询和分析的过程。
数据访问需要提供简单易用的查询接口和分析工具，并支持用户的查询和分析需求。
数据访问可以通过在线分析处理（OLAP）工具、数据挖掘工具和报告工具等方式进行。
第八步：数据维护数据维护是对数据仓库进行管理和维护的过程。
数据维护包括备份和恢复、数据更新和数据迁移等操作，以保证数据仓库的稳定运行和数据的可用性。
数据维护还需要进行性能监控和故障排除，确保数据仓库的高效运行。
数据仓库概念、设计及应用
04 数据仓库的挑战与未来发展
数据整合与数据质量
数据整合
数据仓库需要从多个源系统整合数据，确保数据的准确性和一致性。这涉及到 数据清洗、转换和加载（ETL）等过程，以及数据映射和数据路由等技术的使 用。
数据质量
数据质量是数据仓库的核心要求之一，包括数据的准确性、完整性、一致性和 及时性。数据仓库需要建立数据质量管理和校验机制，以确保数据的可靠性和 可用性。
概念模型设计
使用实体-关系模型或统一建模语言（UML）进行概念模型设计， 定义系统中的实体和它们之间的关系。
逻辑模型设计
将概念模型转换为逻辑模型，确定数据仓库中的表、字段和主键 等。
物理模型设计
根据存储和性能要求，设计数据的物理存储结构。
数据存储设计
数据存储介质
选择合适的存储介质，如关系数据库、NoSQL数据库或大数据存储 系统。
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、数据稳定性、数据时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有高度的数据集成性，能够提供一致、准确的数据。此外，数 据仓库中的数据是长期存储的，具有稳定性，不会频繁变动。同时，数据仓库支持对历史数据的查询和分析，能 够反映数据的时变性。
数据仓库概念、设计及 应用
目录
Contents
• 数据仓库概述 • 数据仓库设计 • 数据仓库应用 • 数据仓库的挑战与未来发展
01 数据仓库概述
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式、长期存储系统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
详细描述
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，通常采用关系型数据库管理系统 （RDBMS）进行构建。它是一个集中的存储库，用于存储来自多个源系统的数据， 并对其进行清洗、转换和整合，以便进行数据分析和报告。
数据仓库数据仓库概述_2022年学习资料
搜索指数-成交指数-搜索与成交指数-趋势简报-iphone5s:■搜索指数-"ph..“最近七天的搜索指数 比↓6.6%，与去年同-其相比◆1362.0%。-2014.03.01-2014.08.31-245.93 -"iph.最近三十天的搜索指数环比↑5.5%，与去年-同期相比十2277.7%ǒ-217,850-“ph "朱来一周内的总体趋势预测：保持平稳。-189,766-去阿里指数查看供货情况-W从-161,681-相关 识-133,596-搜索指数：-指数化的搜索里，反映搜索掐势，不等同于搜索次-105,511-数。-成交指 ：-由搜索带来的成交里，并进行指数化处理。反映成交-03-14-04-07-05-01-05-25-068-07-12-08-05-08-29-趋势，不等同于成交里或成交金额。-数据来源：-7月8月3月0用1用 月月2月3月4月币月6月月8月甲月10用1用2月月2月3月4月月6月月8月甲月10用1用2月月月3月4月序 6月月8》-淘宝网和天猫的总数据。-详细信息>
1.1数据仓库产生的原因-数据处理的类型->-操作型处理（OLTP:数据的收集、整理、存储、-查询和增、删 改操作。-分析型处理OLAP:数据的再加工，往往要访问大-量的历史数据，进行复杂的统计分析。-10
1.1.1操作型数据处理-是数据库系统的主要应用-特点：数据存取频率高、响应时间要快、-存取数据量小、数据 储正确可靠。-冬系统基本架构：-用户-应用系统-数据库管理系统-11
1.1.2分析型数据处理-典型的分析型应用就是决策支持系统。-需要具备的基本功能是：建立各种数学模型，对据统计分析，得出有用的信息作为决策的依据。-14
人群定位从2014-06-01到2014-08-31,91天来搜索iphone5s的消费者-性别比例-年龄 显示人群占比-喜好度-TGD-115-28%-72%-偏高-100-偏低-85-18-24-25-29-3 -34-35-39-40-49-50-59-分享到固②名从-星座☐显示人群占比-爱好□显示人群占比-摩羯水瓶-及射手-双鱼-见天蝎-的白羊-95100105-倾向性-四天秤-8金牛-四处女-国效子-见师子-☑巨 -爱美-数码-户外-运动-宠物-居家-健美-摄景影-花卉-爱吃-女生-一族-主妇-委食-收藏
数据仓库需求分析引言
数据仓库需求分析引言一、简述数据仓库项目是一个复杂的过程，项目的开发涉及到多方面的问题与风险：技术风险、数据质量问题、项目管理问题，但最项目中中最隐蔽、最容易忽略、最难操纵的一环，就是需求的调研与分析。
需求分析不深入、不准确的结果就是系统完成后没有人愿意使用它。
因此我们要采取有效的措施的来避免这种情况。
二、需求分析的原则1、让用户参与，尽力让用户的高层参与，双方要紧密配合2、要迅速、全面的懂得用户的业务及工作流程3、培训，要不停的向用户灌输数据仓库与传统业务系统的不一致做法4、不要求完美，而要求有用，应用将是螺旋上升的。
5、项目有整体规划，调研能够全面，但一定要向用户界定好各阶段的范围。
备注：对我们来讲，我们不但要熟悉用户使用那些报表来完成那些任务，同时我们还要熟悉业务系统对用户需求的支持，同时，由于我们在这一行业已经积存了一些经验，也熟悉我们能够为用户解决那些问题，因此，从某种角度来讲，我们会比客户更多的懂得系统的功能。
因此在需求调研的时候，一定要提出自己的见解，哪怕是错误的也不要紧；另外，需求会由于业务变化，因此，与其等用户的业务变化再跟着改，不如主动熟悉业务，建议用户按照自己的办法做。
另外，由于用户对数据仓库的概念与认识是非常模糊的，他们不清晰数据仓库到底能实现什么，能解决什么问题。
因此，我们经常会发现，我们完成了系统，用户却只用系统1%的功能，这就需要我们在对用户的培训方面与直观教育方面多下一点功夫。
我们应该准备一些往常做过的有关案例，告诉用户当时设计这个系统是为熟悉决什么问题，与这个问题的解决办法。
三、需求分析方法要熟悉听众对演讲内容的看法、员工对项目组的看法、员工对公司的看法、用户对系统的看法，最好的途径就是设置调查表。
实际上，在生活中，向长者请教、拜访用户、参加培训，事先这种问题的设计都非常重要，也非常有效，调查表能够使访谈直奔主题，使调研逻辑层次分明，使调研全面同时又重点突出。
四、需求分析的对象关于数据仓库项目来讲，需求分析实际上应该分为两大类：1、系统功能分析任何系统都是前端用户的需求也就是用户对系统的功能要求，是用户期望系统能够为他们解决的问题。
数据仓库建模与设计服务合同模板
数据仓库建模与设计服务合同模板1. 引言甲方：甲方名称乙方：乙方名称甲乙双方根据平等自愿的原则，就甲方需要进行数据仓库建模与设计服务事宜达成如下合作协议，并共同遵守该协议。
2. 服务内容2.1 数据仓库建模与设计数据仓库结构设计：根据甲方的业务需求，设计数据仓库的结构，包括维度表和事实表的定义。
数据抽取与转换：根据甲方的数据来源，设计数据抽取与转换流程，确保数据能够从源系统中抽取并加载到数据仓库中。
数据清洗与整合：对抽取的数据进行清洗和整合处理，确保数据质量和一致性。
数据建模与优化：根据甲方的查询需求，设计合适的数据模型，并进行性能优化，以提供高效的查询性能。
2.2 项目计划与交付乙方将根据甲方的需求和时间表，制定详细的项目计划，并按计划完成项目交付。
甲方需提供必要的技术支持和配合，以确保项目能按时进行。
2.3 其他服务除了上述服务外，乙方还可根据甲方的需求，提供其他相关的数据仓库建模与设计的咨询和支持服务。
3. 服务费用和支付方式3.1 服务费用甲方将支付给乙方一定的服务费用，作为对乙方提供服务的报酬。
具体服务费用由甲乙双方协商一致，并在本合同签署后以书面形式确认。
3.2 支付方式甲方应在乙方完成服务交付后的15日内，支付相应的服务费用。
服务费用将以人民币支付，并以电汇转账的方式进行支付。
乙方应提供相应的开户行信息和账户信息。
4. 知识产权4.1 甲方知识产权甲方将保留数据仓库的所有知识产权，包括但不限于数据模型、ETL流程等。
4.2 乙方知识产权乙方在为甲方提供数据仓库建模与设计服务的过程中所产生的所有知识产权，归乙方所有。
未经乙方许可，甲方不得擅自使用或转让乙方的知识产权。
5. 保密条款5.1 保密责任甲乙双方都应对双方在合作过程中获取到的相互知识和商业信息予以保密，并且不得擅自向第三方透露、使用或转让。
5.2 保密期限保密责任将在合同终止后的三年内持续有效。
6. 不可抗力6.1 不可抗力事件甲乙双方在执行合同过程中遭遇的无法预见、无法克服和无法避免的事件，如自然灾害、战争、政府行为等，将被视为不可抗力事件。
数据仓库1实验报告
数据仓库1实验报告实验报告：数据仓库1一、引言数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，旨在支持企业决策和分析。
本实验报告旨在介绍数据仓库的基本概念、设计原则、实施过程以及实验中所使用的数据仓库1的设计和实现。
二、数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业的决策制定和分析。
它通过将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，建立一个统一的、一致的数据模型，为用户提供高质量、可靠的数据。
三、数据仓库设计原则1. 主题导向：数据仓库应该围绕业务主题进行设计，以满足用户的需求和查询。
2. 集成性：数据仓库应该整合来自不同数据源的数据，使其能够在一个统一的平台上进行分析。
3. 面向决策：数据仓库应该提供支持决策制定的数据和分析工具，以帮助用户做出准确的决策。
4. 可扩展性：数据仓库应该具备良好的扩展性，能够适应日益增长的数据量和用户需求的变化。
5. 数据质量：数据仓库应该保证数据的准确性、完整性和一致性，以提供可靠的分析结果。
四、数据仓库实施过程1. 数据需求分析：通过与用户沟通，了解用户的需求和查询模式，确定数据仓库的主题和范围。
2. 数据抽取、转换和加载：从源系统中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，然后将数据加载到数据仓库中。
3. 数据建模：根据用户需求和业务主题，设计数据仓库的模型，包括维度模型和事实表。
4. 数据存储和索引：将数据存储在数据仓库中，并创建适当的索引以提高查询性能。
5. 数据访问和分析：通过数据仓库查询工具和分析工具，用户可以对数据进行查询、分析和报表生成。
6. 监控和维护：定期监控数据仓库的性能和稳定性，并进行必要的维护和优化。
五、数据仓库1的设计和实现数据仓库1是一个面向零售业的数据仓库，旨在支持企业的销售分析和业务决策。
以下是数据仓库1的设计和实现的详细信息：1. 数据需求分析：- 主题：零售销售分析- 数据源：销售系统、库存系统、客户系统等- 用户需求：销售额分析、产品销售排行、客户购买行为分析等2. 数据抽取、转换和加载：- 从销售系统、库存系统和客户系统中抽取数据- 对数据进行清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性- 将数据加载到数据仓库1中3. 数据建模：- 维度模型：包括时间维度、产品维度、客户维度等- 事实表：包括销售事实表、库存事实表等- 使用星型模型进行建模，以支持灵活的查询和分析4. 数据存储和索引：- 使用关系型数据库管理系统（如MySQL）存储数据- 创建适当的索引以提高查询性能5. 数据访问和分析：- 使用商业智能工具（如Tableau）进行数据查询、分析和报表生成- 用户可以通过可视化界面进行交互式的数据分析和探索6. 监控和维护：- 定期监控数据仓库1的性能和稳定性- 进行数据备份和恢复，以确保数据的安全性和可靠性- 根据用户反馈和需求，进行必要的维护和优化六、结论数据仓库是企业决策和分析的重要工具，通过集成和整合来自不同数据源的数据，为用户提供高质量、可靠的数据支持。
数据仓库报告
数据仓库报告在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
数据仓库作为一种集中存储和管理数据的系统，对于企业整合、分析和利用数据具有至关重要的作用。
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。
它与传统的数据库不同，不是简单地存储日常业务操作产生的数据，而是经过一系列的处理和整合，将来自不同数据源的数据转化为有价值的信息。
数据仓库的建设通常需要经历多个阶段。
首先是需求分析，明确企业的业务目标和数据需求。
这一步至关重要，因为只有清楚了解企业想要通过数据仓库实现什么，才能为后续的设计和建设提供正确的方向。
接下来是数据建模，根据需求分析的结果，设计合适的数据模型，确保数据的结构清晰、易于理解和使用。
然后是数据抽取、转换和加载（ETL），这是将源数据经过清洗、转换等处理后加载到数据仓库中的过程。
在这个过程中，需要处理数据的不一致性、缺失值等问题，保证数据的质量。
在数据仓库中，数据的存储方式也有多种选择。
常见的有基于关系型数据库的存储，如 Oracle、SQL Server 等，也有基于分布式文件系统的存储，如 Hadoop 的 HDFS。
不同的存储方式各有优缺点，需要根据企业的数据规模、性能要求和预算等因素进行选择。
数据仓库的安全性也是不容忽视的一个方面。
为了保护企业的数据资产，需要采取一系列的安全措施，如用户认证、权限管理、数据加密等。
同时，还要制定完善的数据备份和恢复策略，以应对可能出现的灾难情况。
数据仓库的性能优化也是一个持续的过程。
随着数据量的不断增长和业务需求的变化，可能会出现查询性能下降等问题。
这时，就需要通过优化数据库结构、调整索引、增加缓存等方式来提高性能。
一个成功的数据仓库项目能够为企业带来诸多好处。
它可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营情况，从而支持企业制定更加科学合理的决策。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解不同产品在不同地区、不同时间段的销售情况，进而优化产品布局和营销策略。
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如企业财务状况、产品销售情况等
企业的外部数据
如企业产品的市场占有率、供应商状况、客户的偏好、市场外 部环境的变化等
–如何快速从中提取(检索、查询)信息、制定市场策略， 以便对市场做出及时灵活的反应，成为企业在信息时代 的市场竞争中立于不败之地的关键所在。
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执行频率高；
人们关心的是处理的响应时间、数据的安全性和完整性等指标。
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1.2 从传统数据库到数据仓库
数据库操作能够支持操作型处理
数据库操作客观反映现实世界的实际活动过程 数据库操作具有原始性：每个数据库操作均反映为客 观世界的最基本的一次数据活动 数据库操作一般都呈现短事务形式
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1.2 从传统数据库到数据仓库
将数据仓库与操作型数据库分离开来的原因
提高两个系统的性能
提高操作型数据库的事务吞吐量
两个系统中数据的结构、内容和用法的不同
建立数据仓库的目的并不是要代替传统的事务处理系 统（数据库），而是为了适应因市场商业经营行为的 改变和市场竞争程度的加剧而进行的DSS的需要。 目前，数据仓库技术正成为企业信息集成和辅助决策 应用的关键技术之一。
第一章 引言
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第一章 引言
1.1 数据库与数据库技术 1.2 从传统数据库到数据仓库 1.3 数据仓库和数据分析
1.4 数据仓库的应用
1.5 数据仓库应用系统的构建
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1.1 数据库与数据库技术
数据（Data）
数据库（DataBase）
基于数据仓库和数据挖掘技术的DSS解决方案
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1.4 数据仓库的应用
应用途径
信息处理：支持查询和基本的统计分析，并使用表或 图进行报告。
分析处理：支持基本的OLAP操作，在汇总的和细节 的历史数据上操作。 数据挖掘：支持知识发现，包括找出隐藏的模式和关 联，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视化工 具提供挖掘结果。
数
主管信息系统(EIS)
决策支持系统(DSS) 外 部 数 据
数据仓库(DW)
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OLAP DM
信息系统的发展历史
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算 法
统 计 报 表
据 库
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1.2 从传统数据库到数据仓库
数据库与数据仓库是信息资源管理的两种手段
企业用户信息的需求有了新的变化，传统的数据 库很难胜任这方面的要求 数据仓库可以很好地满足这方面的要求
为什么传统的数据库无法满足支持经营管理过程 的需要？
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1.2 从传统数据库到数据仓库
操作型处理和分析型处理
随着市场竞争的加剧、企业需求的发展以及数 据量的不断增大，数据处理被划分为两大类：
操作型处理 分析型处理
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操作类型
存取请求 访问记录 DB规模
读/写（易变的）
可预知的 一次操作少量记录 100MB ~ GB
读（稳定的）
事先未知的 一次操作大量记录 TB
工作单位
性能要求
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短的，简单事务
对性能要求高
Data Warehouse
复杂查询
对性能要求较宽松
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数据库系统与数据仓库中数据的比较
1.3 数据仓库与数据分析
在数据仓库中可以执行的数据分析操作
query
SQL查询和简单的统计查询 执行预先定义好的查询命令，并以报表的格式返回查询 结果
reporting
statistical analysis
统计分析：SAS，SPSS
多维统计分析，Analysis Services 数据挖掘
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数据库操作具有大量、频繁特点
数据库操作具有多样性和随机性
Data Warehouse
1.2 从传统数据库到数据仓库
分析型处理
也叫做信息型处理，主要用于企业管理人员的决策分 析，为制订企业的未来经营管理计划提供辅助决策信 息。
数据访问特点
需要对大量的事务型数据进行统计、归纳和分析；
-- 数据仓库是平台，数据挖掘是手段。
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1.3.4 数据仓库与数据挖掘
区别：
数据仓库是一种数据组织和存储技术，它的数据存储量是一般 数据库的百倍，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及 综合数据，能为不同用户的不同决策需求提供所需的数据和信 息。 数据挖掘则是一种信息或知识抽取技术，是借助数学模型和方 法抽取人们感兴趣的、隐含的信息和知识的一种技术。
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1.2 从传统数据库到数据仓库
数据仓库是一种数据库概念的延伸和推广，以适 应决策支持需要的一种数据集合体。 随着数据仓库的出现，也出现了新的DSS。
展 示
结果展示
联机分析处理 数据挖掘
模型库
扩充的分析方法
数据库
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方法库
Data Warehouse
以支持经营管理过程 中的决策制定为目的 (DSS，OLAP，DM)
数据库方式
20世纪 90年代 之前
数据与应用分离，以实现数 据高度共享、支持日常业务 处理过程为目的（OLTP）
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1.2 从传统数据库到数据仓库
事务处理系统(TPS)
管理信息系统(MIS)
数据是信息系统的基本概念和计算机系统要处理的基 本对象之一；软件 = 程序 + 数据。
数据特性：表现的多样性、可构造性、挥发性和持久 性、私有性和共享性、量的区别
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1.2 从传统数据库到数据仓库
数据仓库的起因
数据仓库方式
20世纪 90年代 之后
ETL工具（Extraction/Transformation/Loading）
数据清洗工具（Cleaning） 数据仓库引擎（Data warehouse engine）
OLAP工具（Multi-dimensional analysis）
数据挖掘工具（Data mining）
1.2 从传统数据库到数据仓库
事务处理环境不适宜DSS应用的原因
在传统的以数据库为核心的事务处理环境中不适宜 建立DSS等分析型应用，其原因主要有以下六条：
事务处理和分析处理的性能特性不同 数据集成问题 数据的动态集成问题 历史数据问题 数据的综合问题 数据的访问问题
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查询报表工具(Querying/reporting)
管理维护工具（Monitoring/Administering）
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元数据管理工具 元数据
多维分析
WEB 服务器
抽取工具 转换工具 装载工具 维护工具
数据仓库
数据 仓库 服务 器
查询报表 外部数据 数据挖掘 外部数据
Data Warehouse
OLAP
data mining
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1.3.4 数据仓库与数据挖掘
数据挖掘和数据仓库作为决策支持新技术，在近10年来 得到了迅速发展。 数据仓库和数据挖掘是相互结合起来一起发展的，二者是 相互影响、相互促进的。 联系：
（1）数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源； （2）数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台； （3）数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便； （4）数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持； （5）数据挖掘对数据仓库的数据组织提供了更高的要求； （6）数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。
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1.3 数据仓库与数据分析
特 性
定位
操 作 型 数 据（DB）
面向应用的事务处理
分 析 型 数 据（DW）
面向主题的数据分析
DB设计
数据 汇总 视图
E-R模型
当前的，最新的 原始的，细节的 详细的，关系的
星型/雪花模型，数据立方体
历史的，具有时间跨度 集成的，一致的 总体的，多维的
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1.2 从传统数据库到数据仓库
操作型处理
也叫事务处理，是指对数据库的日常联机访问操作， 通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企 业特定的应用服务的，所以也叫联机事务处理。
On-Line Transaction Processing, 简称 OLTP OLTP的特点
通常仅仅是对一个或一组记录的查询或修改；
需要访问大量的历史数据； 执行频率和对响应时间的要求都不高。
– 典型的的分析型处理 决策支持系统 ( DSS --Decision Support System )