第2章 数据仓库概念
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
19
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
数据仓库概念习题与答案(商务智能)
1、商务智能包括哪些核心技术?A.计算机技术B.数据挖掘C.数据仓库D.数据库正确答案:B、C2、将商务智能从一种想法变为企业实际应用的主要技术包括哪些?A.数据存储B.电子商务C.计算机软件D.计算机硬件正确答案:A、C、D3、数据和信息之间的关系正确的是一下哪些选项?A.数据是加工过的信息B.信息是数据C.数据和信息没有关系D.信息是加工过的数据正确答案:B、D4、设计数据库的目的是为了解决数据的存储和访问等基本问题,数据库在设计之初就要考虑满足以下操作。
A.大数据量访问B.批量数据读写C.多用户访问正确答案:C、D5、分析数据包括以下哪些内容?A.细节数据B.外部数据C.企业内部数据D.当前业务数据正确答案:A、B、C、D6、分析型数中有冗余是因为以下哪些原因?A.减少存储空间B.提高查询效率C.减少细节数据D.减少算计量正确答案:B、D7、在事务型处理环境下,操作具有以下哪些特点?A.响应时间短B.多是过程重复操作C.经常进行删除、增加、更新操作D.操作次数少正确答案:A、B、C8、数据仓库有哪些特点?A.数据随时间而变化B.面向主题C.数据不常改变正确答案:A、B、C、D9、以下说法哪些是正确的?A.服务于决策支持B.数据仓库建设有明确的起、止时间C.数据仓库是一个数据集合D.数据仓库建设是一个过程正确答案:A、C、D10、数据集成主要完成以下哪些工作?A.模型设计B.数据转换C.消除数据冲突D.多数据源数据抽取正确答案:B、C、D二、判断题1、管理就是决策,决策是企业管理的核心。
正确答案:对2、分析数据来自于某一个指定的业务数据库,并通过批量读取的方式写入数据仓库。
正确答案:错3、数据越详细具体包含的信息也就越多,因此,分析型数据应该是明细数据。
正确答案:错4、当前的数据才能代表最新的信息,因此,分析型数据应该是当前数据而不是历史数据。
正确答案:错5、在数据库设计时使用范式约减的目的是为了:防止出现数据的更新、查找、删除异常,同时减少数据的冗余。
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
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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
数据仓库的概念和运用
数据仓库的概念和运用一、引言在当今信息高速迭代的时代,数字化的世界已经成为我们生活的一部分。
面对海量的数据,如何能够从其中提取有意义的信息,已经成为各行业的重要问题。
本文将从数据仓库的概念入手,探讨其在数据分析和决策方面的应用。
二、数据仓库的概念数据仓库是用于分析和支持决策的数据集合。
它是一个集中的、主题导向的、稳定的、可变的存储库,可用于支持管理决策的过程。
数据仓库主要包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载、数据查询、数据报表等模块。
三、数据仓库的特点1、主题导向性数据仓库主要面向某一特定主题和业务。
例如,每个企业中都有各自的业务领域,如销售、采购、财务等,这些领域都需要进行数据挖掘分析,根据特定的主题建立数据仓库。
2、集成性数据仓库是一个集成了多种数据类型的系统,它的数据来源包括来自不同部门、不同系统、不同数据库的数据。
3、历史性数据仓库不仅包含当前的数据信息,还包括历史数据。
以便于对比和分析,及时发现数据变化以及趋势。
4、面向决策支持数据仓库是为决策支持服务的,它能够帮助企业通过对数据的挖掘分析,发现潜在的问题,提出有效的解决方案,从而优化企业的决策。
四、数据仓库的运用1、提升数据分析速度数据仓库可以减少数据分析的重复工作量,缩短数据处理时间,提高数据分析的速度。
通过数据仓库可以进行针对性的分析和优化,使得企业在发现趋势和机会时能够抢先一步。
2、定制和设计报表通过数据仓库,企业可以设计和定制各种需求的报表,使得数据更加符合企业的实际需求,这对企业的管理和决策是非常有意义的。
3、帮助决策企业的管理决策需要数据的支持,数据仓库可以让领导者更好地理解和分析公司的运营情况,以便于更好地进行决策。
4、提高客户满意度通过数据仓库可以使企业更好地分析顾客需求,从而优化企业的产品和服务,增加客户的满意度。
五、总结数据仓库是以主题为中心,集成多种数据类型,以历史数据为基础的数据仓库。
它的存在可以提升企业的决策速度,帮助企业优化产品和服务,提高客户满意度。
第二章 数据库管理与网络应用
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 一、数据管理技术的发展
数据管理技术的发展过程大致可分如下四个阶段: 人工管理阶段 文件系统阶段 这一阶段的特点: 数据库系统阶段 (1)数据以文件形式可以长期保存在计算机中并由操作系统 来管理,文件组织方式由顺序文件逐步发展到随机文件 高级数据库技术阶段 (2)操作系统的文件管理系统提供了对数据的输入和输出操 作接口,即提供数据存取方法。 (3)一个应用程序可以使用多个文件,一个文件可被多个应 用程序使用,数据可以共享。 (4)数据仍然是面向应用的,文件之间彼此孤立,不能反映 数据之间的联系,因而仍存在数据大量冗余和不一致性
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 四、数据库系统的组成
(三)操作系统 主要负责计算机系统的进程 管理、作业管理、存储器管 理、设备管理以及文件管理 等,因此可以给DBMS的数据 组织、管理和存取提供支持。
(四)数据库应用系统
(五)数据库应用开发工具 (六)数据库管理员及其他人员(DBA)
数据管理技术的发展过程大致可分如下四个阶段: 人工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 高级数据库技术阶段 具有代表性的是
分布式数据库
面向对象数据库
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 一、数据管理技术的发展
数据管理技术的发展过程大致可分如下四个阶段: 人工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 高级数据库技术阶段 具有代表性的是
(5)有功能强大的关系数据库语言SQL的支持。
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 三、数据库模型
(三)面向对象模型(Object—Oriented Model) 在面向对象的数据模型中,最重要的概念是对象(Object) 和类(Class)。 面向对象数据 模型比网状、 层次、关系数 据模型具有更 加丰富的表达 能力。
数据仓库概念汇总
MDD 多维数据库(Multi-Dimensional Database ,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个 n 维数组中,而
不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维 数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询 效率。
库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的模式。
KPI 企业关键业绩指标(KPI:Key Process Indication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设
置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目 标的工具,是企业绩效管理的基础。
效指标(KPIs)等先进信息技术和管理理论为基础的战略管理的工具,在财务、客户、内部流程和学习与发展四个维 度上进行综合绩效评测,帮助企业从整体上实现对战略实过程的贯彻和控制。
BPR 业务流程重整(Business Process Reengineering),指利用数据仓库技术,发现并纠正企业业务流程中的弊
严格遵照 Codd 的定义,自行建立了多维数据库,来存放联机分析系统数据的 Arbor Software,开创了多维数 据存储的先河,后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为 Multi-Dimension OLAP,简称 MOLAP,代 表产品有 Hyperion(原 Arbor Software)Essbase、Showcase STRATEGY 等。 ODS
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理, 它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了 重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么?答:数据库用于事务处理,数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态,数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确,操作数据量少,对数据仓库操作不明确,操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理;数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答:OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用,事务驱动; OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新,但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析,分析驱动。
8.元数据的定义是什么?答:元数据(metadata)定义为关于数据的数据(data about data),即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么?答:在数据仓库中引入了“元数据”的概念,它不仅仅是数据仓库的字典,而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答:统计学主要是对数量数据(数值)或连续值数据(如年龄、工资等),进行数值计算(如初等运算)的定量分析,得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据(如职称、病症等)进行定性分析(覆盖、归纳等),得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答:数据仓库是一种存储技术,它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信;数据挖掘研究各种方法和技术,从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中,数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据仓库的概念模型的概念
数据仓库的概念模型的概念数据仓库是一种用于支持决策分析和业务报告的数据存储和管理系统。
它的主要目标是将来自不同数据源的大量数据集成到一个统一的、结构化的、易于查询和分析的数据集中,以便帮助企业进行决策制定和战略规划。
数据仓库的概念模型是数据仓库设计的核心基础,它描述了数据仓库中存储的数据以及数据之间的关系和属性。
概念模型体现了数据仓库的逻辑结构,为数据仓库的建立、使用和维护提供了指导和便利。
数据仓库的概念模型通常采用星型模型或雪花模型。
星型模型是以事实表为核心,围绕事实表构建多个维度表。
事实表存储了事实数据,如销售量、收入等,而维度表包含了与事实数据相关的各种维度,如时间、地区、产品等。
事实表和维度表通过外键关联起来,形成一个星形的数据结构。
星型模型简单直观,易于理解和查询,适用于较为简单的数据仓库场景。
雪花模型在星型模型的基础上进一步细化了维度表,将维度表再次分解成更小的表。
这种模型可以更好地表达维度之间的关系,但也带来了更复杂的查询和维护操作。
通常情况下,星型模型适用于规模较小、数据结构相对简单的数据仓库,而雪花模型适用于规模较大、数据结构复杂的数据仓库。
在数据仓库的概念模型中,一般还包括以下几个关键元素:1. 数据源:数据仓库的数据源包括各种数据库、文件、应用系统等,数据从这些源中抽取、清洗和转换后存储到数据仓库中。
2. ETL过程:ETL(抽取、转换、加载)是数据仓库的重要组成部分。
在ETL过程中,数据从各个源系统中抽取出来,经过一系列的转换操作,最后加载到数据仓库中。
ETL过程的设计和实现对数据仓库的性能和质量有着重要影响。
3. 元数据:元数据是数据仓库中的数据描述信息,包括数据定义、数据源、数据转换规则、数据质量、数据字典等。
元数据的管理对于数据仓库的正确理解和有效使用至关重要。
4. 查询和报告:数据仓库的主要目标是提供给决策者和业务用户一个易于查询和分析的数据集。
因此,数据仓库的概念模型需要考虑查询和报告的需求,提供适当的数据结构和查询接口。
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。
《商务智能》课程大纲
《商务智能》教学大纲一、课程设计的背景与目的大数据时代,数据分析无处不在,商场竞争离不开数据决策。
商务智能技术与方法是大数据分析的核心,也是商务决策分析的基础。
本课程是数据科学与大数据技术系列课程之一,强调理论和工程技术应用相结合,学生通过学习该课程后,可以学会商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化等专业术语,掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等专业应用技术。
通过本课程学习,学生可以通过专业应用软件对数据进行深层次加工获得有实际应用的有价值信息,增强学生对信息管理的深层次认识。
二、教学目标与课程收获商务智能的实质是从数据中有效地提取信息,为管理者的决策和企业战略开发提供信息支持。
商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据,针对不同的领域提供不同的应用解决方案,协助用户解决商务活动中的复杂问题,从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。
三、培训对象具备一定数据库技术和管理知识的学生或企业白领,尤其是产品、市场、财务、研发、供应等部门的决策分析人员。
四、培训学时18小时五、教学内容与要求第一单元:商务智能概述(1小时)【教学内容】商务智能的产生背景,商务智能的基本概念,商务智能的应用范围,商务智能的应用价值,商务智能的体系结构,商务智能的主要功能,商务智能的核心技术,商务智能模型建立,商务智能的应用。
【教学重点及难点】商务智能的基本概念、商务智能技术的发展、商务智能技术、商务智能的体系结构。
【基本要求】了解商务智能项目的应用,商务智能技术的发展,商务智能的应用范围和应用价值等,理解商务智能的核心技术,实现商务智能的工具、技术路线的选择,掌握商务智能的相关基本概念,商务智能的主要功能、商务智能模型建立,商务智能架构,商务智能的项目实施过程。
第二单元:数据仓库(2小时)【教学内容】数据仓库概念与特征,数据仓库开发模型,数据仓库规划与分析,ETL概述,元数据,商业数据维度化分析,工具简介。
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。
数据仓库的教案
数据仓库的教案教案标题:数据仓库的教案教学目标:1. 了解数据仓库的定义、特点和作用;2. 理解数据仓库的架构和组成部分;3. 掌握数据仓库的设计和实施过程;4. 能够运用数据仓库进行数据分析和决策支持。
教学重点:1. 数据仓库的概念和特点;2. 数据仓库的架构和组成部分;3. 数据仓库的设计和实施过程。
教学难点:1. 数据仓库的设计和实施过程;2. 数据仓库的应用和决策支持。
教学准备:1. 讲义、PPT等教学材料;2. 数据仓库案例分析资料;3. 计算机实验室或者个人电脑。
教学过程:一、导入(5分钟)1. 引入数据仓库的概念,通过举例说明数据仓库在实际生活和工作中的应用;2. 激发学生对数据仓库的兴趣和学习动力。
二、知识讲解(20分钟)1. 数据仓库的定义和特点;2. 数据仓库的架构和组成部分;3. 数据仓库的设计和实施过程。
三、案例分析(20分钟)1. 提供一个实际的数据仓库案例,包括数据采集、数据清洗、数据集成、数据存储和数据分析等环节;2. 引导学生分析案例中的问题和挑战,讨论解决方案;3. 学生分组进行小组讨论和展示。
四、实践操作(30分钟)1. 学生在计算机实验室或个人电脑上进行数据仓库的实践操作;2. 指导学生使用相关的数据仓库工具和技术,进行数据清洗、数据集成和数据分析等操作;3. 学生根据实践结果,总结经验和教训。
五、总结归纳(10分钟)1. 学生对数据仓库的学习和实践进行总结和归纳;2. 教师进行知识点的巩固和概念的澄清;3. 学生提出问题和疑惑,教师进行解答。
六、拓展延伸(10分钟)1. 引导学生思考数据仓库的未来发展趋势和应用领域;2. 提供相关的拓展阅读和学习资源,鼓励学生进一步深入学习。
教学评估:1. 学生的课堂参与度和讨论质量;2. 学生的实践操作结果和报告;3. 学生对数据仓库概念和应用的理解程度。
教学延伸:1. 学生可自行选择一个感兴趣的领域,设计一个数据仓库方案,并进行实践操作;2. 学生可参加相关的数据仓库竞赛或项目实践,提升实践能力和团队合作能力。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合,用于支持管理决策。
它是企业级数据中心的核心,是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。
数据仓库的设计基于业务需求,是为支持企业决策而构建的。
它集中存储企业各个方面的数据,并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。
数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集,从而为企业决策提供最好的支持。
数据仓库具有以下基本特征:1. 面向主题:数据仓库是面向业务主题的,而不是面向应用或部门,它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。
2. 集成性:数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据,通过ETL过程,实现数据的提取、转换和加载,从而产生一个一致、标准、统一的数据集。
3. 时间可变性:数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的,它记录了数据的历史变化情况,存储了历史数据版本,方便用户进行历史数据的回溯和分析。
4. 非易失性:数据仓库中的数据是不易失的,它要求有一定的容错机制和备份策略,以保证数据的安全性和可靠性。
5. 决策支持:数据仓库是为了支持决策而构建的,它提供了各种查询、统计和分析功能,方便用户进行数据的挖掘和分析,支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。
数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。
在需求分析阶段,要明确业务目标和业务需求,确定数据仓库的主题和范围。
在数据建模阶段,要根据需求分析结果,进行数据建模和数据字典的设计,构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。
在ETL开发阶段,要开发ETL过程,进行数据提取、转换和加载。
在实现和维护阶段,要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。
在数据仓库的实现过程中,还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段,增强数据仓库的功能和应用价值。
综上所述,数据仓库是企业重要的决策支持工具,是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。
数据仓库基本概念
2024/8/3
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念
• 1.1从传统数据库到数据仓库 • 1.2数据仓库定义及基本特性 • 1.3数据仓库与决策支持系统 • 1.4数据仓库体系结构 • 1.5数据仓库相关概念
数据仓库基本概念
1.1从传统数据库到数据仓库
• 随着市场竞争的加剧, 信息系统的用户已经不 满足于仅仅用计算机去处理每天所发生的事务 数据, 而是需要信息——能够支持决策的信息, 去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业 务处理中所收集到的各种数据转变为具有商业 价值信息的技术, 传统数据库系统无法承担这 一责任。因为传统数据库的处理方式和决策分 析中的数据需求不相称。这些不相称性主要表 现在决策处理中的系统响应问题、决策数据需 求的问题和决策数据操作的问题。
• 目的是把数据库中的大量数据转化为有用 信息, 为企业更好地进行决策服务。
数据仓库基本概念
讨论话题一
• 数据仓库产生的源动力是什么? 数据仓库 系统是数据驱动还是需求驱动的?
数据仓库基本概念
市场需求是技术发展的源动力
“我们花了20多年的时间将数据放入数据 库, 如今是该将它们拿出来的时候了。”
是一个在较高层次将数据归类的标准, 每一个主题对应一个宏观的分析领域, 针 对具体决策需求可细化为多个主题表, 具 体来说就是确定决策涉及的范围和所要解 决的问题。
数据仓库基本概念
3rew
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再见, see you again
2024/8/3
数据仓库基本概念
• 在企业各个分公司具有相当大的独立性时, 企业总部设 置一个全局数据仓库, 各个分公司设置各自的局部数据 仓库。局部数据仓库主要存储各自的未经转换的细节数 据, 全局数据仓库中主要存储经过转换的综合数据。
数据仓库——精选推荐
数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库(英语:Data Warehouse,简称数仓、DW),是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。
数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境,为企业提供决策⽀持(Decision Support)。
数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据,其数据来源于不同外部系统;同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据,其结果开放给各个外部应⽤使⽤,这也是为什么叫“仓库”,⽽不叫“⼯⼚”的原因。
第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来?先下结论:为了分析数据⽽来,分析结果给企业决策提供⽀撑。
信息总是⽤作两个⽬的:操作型记录的保存和分析型决策的制定。
数据仓库是信息技术长期发展的产物。
下⾯以中国⼈寿保险公司(chinalife)发展为例,阐述数据仓库为何⽽来?2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险(集团)公司下辖多条业务线,包括:⼈寿险、财险、车险,养⽼险等。
各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。
联机事务处理系统(OLTP)正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。
其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理,并在很短的时间内给出处理结果。
关系型数据库是OLTP典型应⽤,⽐如:Oracle、Mysql、SQL Server等。
2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营,业务数据将会越来越多。
由此也产⽣出许多运营相关的困惑:能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种?能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗?理赔过程有欺诈的可能吗?现在得到的报表是否只是某条业务线的?集团整体层⾯数据如何?为了能够正确认识这些问题,制定相关的解决措施,瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。
最稳妥办法就是:基于业务数据开展数据分析,基于分析的结果给决策提供⽀撑。
也就是所谓的数据驱动决策的制定。
然后,⾯临下⼀个问题:在哪⾥进⾏数据分析?数据库可以吗?2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗?结论:可以,但是没必要。
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。
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来,数据的积累和应用越来越广泛,数据仓库作为企业数据管理的重要手段,也受到了越来越多的关注。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合,为企业决策提供了可靠的数据支持。
本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合,为企业决策提供可靠的数据支持。
它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台,主要用于支持企业的决策制定和业务分析。
1.2 数据仓库的特点(1)面向主题:数据仓库是针对某个主题的数据集合,这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。
数据仓库以主题为导向,提供了全面、一致的数据视图,帮助企业深入了解业务。
(2)集成:数据仓库是从多个数据源中集成数据而成,可以包括企业内部的各种数据系统,也可以包括外部的数据源。
数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务,更好地进行分析。
(3)稳定:数据仓库提供了稳定的数据环境,数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。
这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据,而不必担心数据的质量和可靠性问题。
(4)随时可用:数据仓库提供了随时可用的数据访问服务,任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。
这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。
1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。
通过数据仓库,企业可以深入了解业务,发现业务规律,预测业务趋势,从而更好地制定决策和调整业务战略。
二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层,即数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源,包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源;数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层,包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理;数据应用层是指数据仓库的应用层,包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。
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第2章 数据仓库概念2.1 信息集成问题 2.2 从数据库到数据仓库 2.3 数据仓库定义 2.4 数据仓库应用BI系统VS决策盲点某大型国有企业老总当他查看近十年企业的生产和运营数 据时,手边得到了各种各样不同的数据报表。
这些数据报 表大致可以分成两种类型:• 一种是两年前、即ERP上线之前的,这是一些简单、杂乱而又枯燥的数字;• 另一种是有了ERP以后的,数据变得清楚而有条理起来,同时还有来自ERP、CRM、SCM以及计费业务等不同应用的数据和各种分 析报告。
在仔细查看这些报表之后,这位国企老总惊讶地发现,不 同的系统可以得出截然相反的两种结论。
例如某一产品, 它的动态成本反映在ERP系统和CRM、SCM系统里面相差 很大,如果引用ERP和CRM里面的数据,它就是一款很成 功、销量很好的产品,但在SCM里面来看,它的采购和物 流成本过高,导致了这款看起来很成功的产品实际上是一 笔赔钱的买卖。
P2 《数据仓库与数据挖掘》 P3《数据仓库与数据挖掘》BI系统VS决策盲点(续)其实从这些来自不同系统的数据基础产生不同的判 断很正常,因为这些系统并不会去周密地“思考”在 自己“职责”之外的事情。
这样就给企业的领导提交 了相当多顾此失彼的分析报告,结果就是导致了许 多市场决策上的混乱和失误。
把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成,形 成直观的、易于理解的信息,再进行分析和思考, 为企业的各层决策及分析人员使用。
• 企业内部数据就是指上述通过业务系统SCM、ERP、CRM等收集到的数据,这些数据可能在不同的硬件、数 据库、网络环境中,为不同的业务部门服务。
• 外部数据是市场信息和外部竞争对手的信息。
P42.1 信息集成信息集成的定义 • information integration • 把存储在两个或多个信息源中的数据提取出来,建立一个包含所有这些信息源的信息的大数 据库(该数据库可以是虚拟的)信息集成的方式 • 联邦数据库(federal database) • 协调器(mediator) • 数据仓库(data warehouse)《数据仓库与数据挖掘》 P5《数据仓库与数据挖掘》信息集成中的问题汽车企业有1000位代理商,想创建一个集成 数据库,各个代理商使用不同的数据库模式代理商1:Cars(serialNo, model, color, autotrans, cdPlayer,…) 代理商2:Autos(serial, model, color), Options(serial, option)一、联邦数据库DB1 DB2问题 • 数据类型不同 • 取值不同 • 语义不同 • 数据丢失《数据仓库与数据挖掘》 P6DB3DB4问题:编写n(n-1)个组件来相互翻译查询 问题:编写n(n-1)个组件来相互翻译查询《数据仓库与数据挖掘》 P7联邦数据库NeededCars(model, color, autoTrans) NeededCars(model, autoTrans)for (each tuple(:m, :c, :a) in NeededCars{ tuple(:m, NeededCars{ if(:a = true) select serial from Autos, Options where Autos.serial = Options.serial and Autos.model = :m and Autos.color = :c else select serial from Autos where Autos.model = :m and Autos.color = :c not exists( select * from Options where serial = Autos.serial and option = ‘autoTrans’) autoTrans’《数据仓库与数据挖掘》 P8二、协调器查询 结果代理商1询问代理商2是否有自己所需要的汽 车查询协调器结果 查询 结果包装器查询 结果 查询包装器结果数据源1数据源2《数据仓库与数据挖掘》P9协调器协调器:AutosMed(serialNo, model, color, autotrans, dealer) :AutosMed(serialNo, autotrans, 询问协调器关于红色汽车的信息 select serialNo, model serialNo, from autosMed where color = ‘red’ red’ 代理商1的包装器 select serialNo, model serialNo, from Cars where color = ‘red’ red’《数据仓库与数据挖掘》协调器询问协调器是否存在Gobi型号的蓝色汽车 询问代理商1是否存在Gobi型号的蓝色汽车是 否代理商2的包装器 select serialNo, model serialNo, from Autos where color = ‘red’ red’P10返回询问代理商2是否存在Gobi型号的蓝色汽车《数据仓库与数据挖掘》P11包装器包装器从协调器接受各种查询,然后将查询 翻译成数据源的术语,并将结果传送给协调 器 如何设计包装器? • 将协调器可能使用的查询进行分类,成为模板 • 模板是带有代表常数的参数的查询 • 协调器提供常数,包装器执行给定好常数的查询 • 用T=>S表示包装器将查询模板T变成对数据源 的查询S《数据仓库与数据挖掘》包装器生成器来自协调器的查询 结果 将翻译好之后 的查询模板和 对应的源查询 存储到表中. 模板包装器 生成器表 驱动器1. 2.接受来自协调器的查询 在表中查找与查询匹配的模板 的模板 在表中查找与查询① ②查询结果找到,则传递查询中参数,实例化模板 没找到,拒绝协调器3. 4.源查询发送到数据源 将数据源的答复返回给协调器《数据仓库与数据挖掘》 P13P12包装器模板协调器:AutosMed(serialNo, model, color, autotrans, dealer) :AutosMed(serialNo, autotrans, 代理商1:Cars(serialNo, model, color, autotrans, cdPlayer,…) 1 Cars(serialNo, autotrans, cdPlayer,包装器模板查询给定颜色和型号的汽车 给定颜色和型号的汽车select * from AutosMed where color = ‘$c’ $c’ and model = ‘$m’ $m’查询给定颜色的汽车select * from AutosMed where color = ‘$c’ $c’ => select serialNo, model, color, autotrans, ‘dealer1’ serialNo, autotrans, dealer1’ from Cars where color =‘$c’ =‘ $c’《数据仓库与数据挖掘》 P14模 板2模 板=> select serialNo, model, color, autotrans, ‘dealer1’ serialNo, autotrans, dealer1’ from Cars where color =‘$c’ =‘ $c’ and model = ‘$m’ $m’1问题:查询n个属性需要2n个模板! 问题:查询n 个属性需要2《数据仓库与数据挖掘》 P15过滤器为避免太多的查询模板,只给包装器指定少量模板 ,它返回查询所需结果的超集,然后再由包装器过 滤向数据源所提供的结果询问协调器关于红色’BMW’汽车的信息 select serialNo, model from autosMed where color = ‘red’ and model = ‘BMW’ 执行模板1,令’$c’=‘red’ 将结果保存在临时表TempAutos中(实际中,可以是流水方式) 执行查询select * from TempAutos where model = ‘BMW’过滤器查询代理商和型号,代理商有两辆同型号的红色汽车, 一辆是自动的,另一辆不是针对协调器的查询 select A1.model, A1.dealer from autosMed A1, autosMed A2 where A1.model = A2.model and A1.color = ‘red’ and A2.color = ‘red’ and A1.autoTrans = ‘no’ and A2.autoTrans = ‘yes’《数据仓库与数据挖掘》 P16 《数据仓库与数据挖掘》 P17过滤器执行模板1,令’$c’=‘red’ 将结果保存在临时表RedAutos中 接着执行: select A1.model, A1.dealer from RedAutos A1, RedAutos A2 where A1.model = A2.model and A1.autoTrans = ‘no’ and A2.autoTrans = ‘yes’《数据仓库与数据挖掘》 P18三、数据仓库查询 结果数据仓库合成器 抽取器 抽取器数据源1数据源2《数据仓库与数据挖掘》P19数据仓库代理商1:Cars(serialNo, model, color, autotrans, cdPlayer,…) 代理商2:Autos(serial, model, color), Options(serial, option) 数据仓库:AutosWhse(serialNo, model, color, autotrans, dealer) dealer指拥有该车的代理商insert into AutosWhse(serialNo, model, color, autotrans, dealer) select serialNo, model, color, autotrans, ‘dealer1’ from Cars 导入代理商1数据仓库insert into AutosWhse(serialNo, model, color, autotrans, dealer) select serialNo, model, color, ‘yes’, ‘dealer2’ from Autos, Options where Autos.serial = Options.serial and option = ‘autoTrans’ 导入代理商2insert into AutosWhse(serialNo, model, color, autotrans, dealer) select serialNo, model, color, ‘no’, ‘dealer2’ from Autos where not exists (select * from Options where Autos.serial = Options.serial and option = ‘autoTrans’)《数据仓库与数据挖掘》P20《数据仓库与数据挖掘》P212.2 从数据库到数据仓库事务型处理 • 即操作型处理,是指对数据库的联机操作处理OLTP。