超数据仓库
什么是数据仓库
数据仓库基本概念对数据仓库最大的误解是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。
数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。
确切说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。
随着计算机技术的迅速发展,信息处理技术也得到了长足的发展,从70年代中期的MIS系统发展到现代的数据仓库(Data Warehouse)技术。
许多厂商都在开发自已的数据仓库解决方案,并通过各种渠道大力推广。
但就数据仓库技术而言,目前仍存在着许多认识上的误区,本文将着重介绍一些数据仓库的基本概念以及建立数据仓库时应该注意的一些情况。
数据仓库不是现成软件或硬件产品对数据仓库最大的误解可能是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。
事实上,数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。
比较确切地说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。
因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。
由于这个原因,数据仓库的用户不是类似银行柜员的终端操作人员,而是针对各个业务部门的用户和有关决策人员。
因此,数据仓库的用户比传统的OLTP(联机事务处理:On-line Transaction Processing)用户少得多。
OLTP与OLAPOLTP系统也称为生产系统,它是事件驱动、面向应用的,比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。
OLTP的基本特点是:·对响应时间要求非常高;·用户数量非常庞大,主要是操作人员;·数据库的各种操作基于索引进行。
OLAP(联机分析处理:On-line Analytical Processing)是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。
OLAP系统是跨部门、面向主题的,其基本特点是：·基础数据来源于生产系统中的操作数据(Operational Data);·响应时间合理;·用户数量相对较小,其用户主要是业务决策与管理人员;·数据库的各种操作不能完全基于索引进行。
数据仓库的基本特征
Analysts
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聊城大学数学科学学院－－周书锋
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决策支持系统的演化
淹没于数据，但饥饿于知识
VLDB
Knowledge discovery
Too much data
Valuable
knowledge
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聊城大学数学科学学院－－周书锋
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决策支持系统的演化
自然演化体系结构 对于决策者的即时信息需求，直接从OLTP系统中产生 报告 – 使DBA忙乱不堪也使OLTP负载太重！
粒度细：数据分析灵活，但存储空间大计算量大
粒度粗：存储空间小，但有时无法回答一些比较 细节的问题。
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聊城大学数学科学学院－－周书锋
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例如：销售数据库存储了每一笔业务的细节，在 分析时对每一笔分析是无意义的。
因此，可以考虑数据仓库的粒度级别以星期为单 位，即在数据从数据库装入数据仓库时，按星期 汇总。
优点：组织方式简单、花费少、使用灵活； 缺点：只有当源数据库的数据组织比较规范、没 有数据不完备及冗余，同时又比较接近多维数据 模型时，虚拟数据仓库的多维语义才容易定义。 而在一般的数据库应用中，这很难做到。
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6.数据仓库的数据组织
2、基于关系表的存储方式
ERP系统也是事务系统，但它们的数据结构非常标 准、规范。
与使用ERP系统的贸易伙伴之间处理效率会更高，
改善企业内部供应链的上下纵向通信（XML）
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电子商务系统
Electronic Commerce
商超数据运营方案
商超数据运营方案背景随着电商、新零售的崛起，传统零售商超市场竞争愈加激烈。
数据在商超行业中的价值日益凸显，如何利用好数据成为了商超企业竞争的关键。
数据采集商超在运营过程中会产生大量数据，包括商品、销售、顾客等方面。
对这些数据进行采集是数据运营的第一步。
商品数据采集商品是商超的核心业务，因此商品数据尤为重要。
对商品信息进行采集，包括商品名称、编码、分类、规格、价格等。
此外，还可以采集商品上架下架时间、销量、库存等信息。
一般商超通过 ERP 系统管理商品信息，可以通过接口或者数据库直接获取商品数据。
若ERP 系统不满足需求，可以考虑使用爬虫技术，从电商平台、制造商网站等获取商品数据。
销售数据采集商超的销售数据包含订单信息、销售额、销量等指标。
要进行销售数据采集，需要通过 POS 系统、CRM 系统等获取数据。
此外，还可以通过盘点系统获取库存数据，从而分析销售周期、库存周转等指标。
顾客数据采集商超的顾客数据包含注册用户信息、交易记录、用户行为等。
为了采集顾客数据，可以通过会员系统、APP 登录记录、顾客调研等方式获取。
数据存储与清洗数据采集后，需要存储在统一的平台，便于对数据进行分析。
商超可以通过搭建数据仓库、使用云存储等方式存储数据。
数据的质量决定了数据分析的可行性和准确性。
因此，需要对存储的数据进行清洗、整合和标准化，保证数据的准确性和一致性。
数据分析商超需要对采集的数据进行分析，获取商超经营的各方面指标，并根据指标进行决策。
商品分析商品分析是商超的核心分析。
通过对商品数据的分析，可以了解商品的销售情况、市场占有率、盈利情况等。
商超可以根据商品分析结果，调整商品分类、组合、进货方式等，提高库存周转率，降低滞销率。
销售分析销售分析可以从销售额、销量等指标出发，了解不同商品、不同时间段、不同促销活动等对销售的影响。
进而根据销售分析结果，进行商品陈列、促销策略、时间调整等，提高销售业绩。
顾客分析顾客分析可以了解顾客的消费偏好、行为习惯、购买力等。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：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，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，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。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
超市数据仓库雪花模型的设计与应用
超市数据仓库雪花模型的设计与应用以连锁超市数据仓库数据模型为典型案例，在分析星型模型的优势和不足的基础上，提出了把星型模型扩展为雪花模型的基本方法。
并通过聚集事实表等途径，使星型模型和雪花模型的特色和优势得到有效的应用。
为数据仓库的联机分析处理和数据挖掘奠定了基础。
标签：连锁超市数据仓库星型模型雪花模型设计雪花模型应用信息技术的迅速发展和企业管理决策的迫切需要，使数据仓库技术应运而生。
1993年,数据仓库之父W.H.lnmon将数据仓库定义为：“一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用以支持管理层的决策”。
数据仓库的概念，决定了数据仓库特有的数据组织模式和广泛的应用前景。
数据模型是开发和构建数据仓库（集市）的基础；是联机分析处理和数据挖掘的重要条件。
星型模型和雪花模型是基于关系数据库的数据仓库的两种典型的数据模型。
目前，数据仓库星型模型已被广泛应用。
而雪花模型的实用价值还处在进一步认识和开发阶段。
一、连锁超市数据仓库星型数据模型“星型模型”是数据仓库广泛采用的数据模型。
它能准确、简洁地描述出实体之间的逻辑关系。
建立数据仓库的数据模型，一般都是在对应用主题分析的基础上，首先建立星型模型。
现以超市数据仓库为例，认识和理解数据仓库星型模型。
一个典型的星型模式包括一个大型的事实表和一组逻辑上围绕这个事实表的维度表。
事实表是星型模型的核心，事实表由主键和度量数据两部分组成。
星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。
事实表中存放的大量数据，是同主题密切相关的、用户最关心的度量数据。
“销售”是超市的主题，因此，在事实表中，要准确记载各超市所有商品的销售数量、营业额、利润等度量数据。
维度是观察事实、分析主题的角度。
维度表的集合是构建数据仓库数据模式的关键。
维度表通过主键与事实表相连。
用户依赖维表中的维度属性，从事实表中获取支持决策的数据。
围绕销售主题，连锁超市数据仓库有以下典型的维度及其属性：客户维：在客户维中，建立了客户的基本信息、是否为会员客户、客户居住地域等属性。
数据仓库 数据重要等级定义标准
数据仓库数据重要等级定义标准在当今信息爆炸的时代，数据的重要性日益凸显。
数据不仅在商业领域中扮演着重要角色，也在科学研究、政府决策和个人生活中扮演着至关重要的角色。
针对数据的重要性，企业和组织需要建立数据仓库，并对数据进行分类和定义重要等级标准，以便更好地管理和利用数据资源。
本文将探讨数据仓库和数据重要等级定义标准的相关内容，帮助读者更好地理解这一主题。
一、数据仓库的基本概念和作用1. 数据仓库的定义数据仓库是一个用来集成和存储企业各类数据的大型数据库，用于支持企业决策制定、业务分析和数据挖掘等应用。
它是企业信息系统中的一个重要组成部分，具有数据集成、数据存储、数据管理和数据分析等功能。
2. 数据仓库的作用数据仓库的建立和运营可以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息，支持企业管理层制定决策、优化业务流程和发现潜在商机。
数据仓库还可以提高企业对市场变化的应对能力，促进企业持续创新和发展。
二、数据重要等级定义标准的必要性3. 数据重要等级定义标准的意义随着大数据时代的到来，企业面临的数据越来越多，有些数据对企业的重要性超乎想象。
对数据进行分类和定义重要等级标准，有助于企业更加科学地管理数据资源，区分数据的重要程度，从而更好地利用数据资源，保障数据安全和隐私。
4. 数据重要等级定义标准的应用场景对数据进行重要等级定义标准，可以应用于数据备份和恢复、数据安全保护、数据使用授权等方面。
不同重要等级的数据需要采取不同的管理和保护措施，以确保数据的完整性、保密性和可用性。
三、数据重要等级定义标准的划分标准和应用方法5. 数据重要等级的划分标准对于企业来说，可以根据数据的关联性、价值性、敏感性、时效性等因素来划分数据的重要等级。
一般可以分为核心数据、关键数据、一般数据和临时数据等级别。
6. 数据重要等级的应用方法企业可以制定相应的数据管理策略和措施，针对不同重要等级的数据制定不同的备份和恢复策略、安全存储策略、权限控制策略等，以保障数据的可靠性和安全性。
20万块硬盘组建120PB数据仓库
20万块硬盘组建120PB数据仓库
IBM加州阿尔马登研究中心近日打造了一个世上最庞大的数据仓库，总容量高达120PB（120000TB），是此前纪录的几乎十倍。
这个大型数据仓库由20万块传统机械硬盘组成，平均每块容量600GB。
它可以存储大约1万亿份文件，或者240亿首高品质MP3音乐。
即使是面对拥有1500亿个网页的最大规模互联网档案馆WayBack Machine，它也能轻松保存60份之多。
仅仅为了跟踪存储文件的文件名、文件类型和其他属性，就需要消耗大约2PB的空间，占总容量的六十分之一。
这套存储系统是IBM为一家不知名的客户打造的，后者需要一套新的超级计算机进行对真实世界现象的细节模拟。
按照IBM的说法，就算是用于天气和气候模型这种极其复杂的系统模拟，这套存储系统也可以应付自如。
如此庞大的存储系统绝对不止是把一块块硬盘堆叠在
一起就完事，IBM为此开发了一系列新的软硬件技术来协调它们的工作，比如说面对不可避免的常规性硬盘故障，IBM 不但使用了在不同硬盘上进行多重备份的传统策略，也加入了一些新的维护技术，结果就是即便某块硬盘突然损坏，超级计算机系统也可以继续照常全速工作。
和几乎所有的数据中心内一样，这些硬盘都被存放在高高的机架内，同时辅以
循环水冷技术。
IBM表示，120PB存储系统现在看起来可能有些疯狂，但过不了几年，可能就会成为所有云计算系统的标准配置。
数据仓库
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数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
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概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
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数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
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事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
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事务型处理
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。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
数据仓库
9.1.1数据仓库技术的产生数据仓库（Data Warehouse）技术完全是在需求的驱动下产生与发展起来的。
在过去的十年中，数据库技术，特别是联机事务处理（OLTP：On-line Transaction Processing），主要是为自动化生产、精简工作任务和高速采集数据服务的。
它是事务驱动的、面向应用的。
随着社会的发展，人们产生了使用现有的数据，进行分析和推理，为决策提供依据。
这样的需求导致了决策支持系统（DDS：Decision Support System）的产生。
目前，传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保存下来，并对这些数据进行各种日常事务处理。
随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以克服的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保存短期数据，分析时不能满足长期预测需要。
于是，人们开始尝试对DB中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的环境，以更好的支持决策分析，数据仓库的思想便逐渐形成了。
传统的信息技术一直未能提供一种行之有效的手段，帮助管理人员方便地访问制定决策需要的信息，辅助他们制定决策。
数据仓库的出现改变了这一状况，它能帮助人们正确的判断即将出现的机会，提高企业对市场变化的反应速度，帮助决策者解决商业过程中存在的问题。
DW的真正价值在于帮助人们制定能改进商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。
1.数据仓库的效益数据仓库可以给企业带来许多无形的收益，主要体现在以下几方面:(1) 改变了企业的经商之道以前，企业只注重生产什么样的产品，以产品定位市场。
随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的生产必须以用户需要为目标，及时捕捉用户信息，根据用户的需求来进行产品的生产和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。
使用数据仓库可以行进行有目标的市场销售，把最满意的产品和服务送到可获得最大利润的客户手中。
超市数据仓库中物化视图的选择与调整策略
ｖ ｗ ｅｅｔｎ ａ ｄａｄｎ ｍｃａｊｓ ｎ ａｇｒｈ ａ ｅ ｎｒｉ ｄａｃｒｉｇｔ ｃａｇ ｆｈ ｕｒ． ｉ ｓｓｌｃｏ ，ｎ ｙａ ｉ ｄｕｔ ｔ ｏ ｔｍ ｈｓ ｅ ｓ ｃｏｄ ｈ ｎｅｏ ｅｑ ｅｙ ｅ ｉ ｍｅ ｉ ｌ ｂ ａｅ ｎ ｏ ｔ Ｋｅｗｏｄ ｙ ｒｓ Ｄ ｔ ｗ ｅ ｏｓ Ｍ ｔ ａｚｄｖ ｗ Ｓｌｃ ｏ ｌ ｒｈ Ａ ｊｓ ｅｔ ｇｒｈ ａ ａ ｈｕｅ ａ ｒ ａ ｒ ｌｅ ｉ ｅ ｔｎａ ｏ ｔｍ ｅ ｉ ｉ ｅ ｅｉ ｇｉ ｄｕｔ ｎ Ｍ ｏ ｔ ｍ ｉ ｍ
如下 ：
ｍ ｄ Ｔｍ （ｉ ｅ ，ａ ， ｏ ｔ，ｕｒ ｒｙａ） ／ 时间维表 ｉｅ ｔ ｉ ｄ ｙｍ ｎ ｑ ａ ｅ，ｅ ｈ Nhomakorabea ｒ ／
— —
Ｉ ｍ（ｔ ｅ ｉ ｍｎｍ ， ｐ ） ／ 商品维表 ｔ ｉｍ ｉ ｔ ａ ｅ ｔ ｅ ｅ ｄ，ｅ ｙ ／
— —
Ｓｏｅ ｓ ｏｒｅ ， ｒ ｔｃ ｙ ／ 分店维表 ｔｒ（ｔ ｉ ｓ ｅ ， ｔ） ／ ｄ ｔｅ ｉ
超 市数 据 仓 库 中物 化 视 图 的选 择 与 调 整 策 略
姜 合 杨春花 耿玉水
（ 东 轻 工业 学 院计 算 机科 学 与技 术 系 山 东 济 南 ２ ０ ０ 山 ５ １０）
摘
要
物化视 图选择是数据仓 库研 究领 域的一个重要课题 ， 其选 择策略直 接影响 到数据仓 库的查询 效率。通过对 超市数据仓
题， 涉及到 时间 、 商品 、 分店 、 顾客 四个维 表和一个 销售 事实 表 ，
１ 引 言
在超市数据库 中 ， 保存 了大量销售数据 ， 这些数据蕴涵着许 多有用 的信息 ， 充分利用这些 数据 为超市 领导提供 及 时可靠 的
superset定义指标
superset定义指标超集是数据仓库中的一个重要概念，用来描述指标之间的关系。
它是一个包含一组相关指标的集合，可以被认为是指标的父级或上级。
一个超集可以有多个子集，每个子集可以包含超集中指标的子集。
超集的使用可以帮助我们组织和管理指标，使其更易于理解和分析。
超集定义了指标之间的从属关系。
它可以包含相似或相关的指标，它们之间可能存在一定的层次结构。
超集提供了一个层次逻辑，可以将指标或维度分组在一起，形成一个层级结构。
这种结构有助于更好地组织数据，并使分析过程更加直观。
超集的一个重要特性是其包含了子集的所有指标。
这意味着，如果在超集中计算或分析指标，那么子集中的指标也会被考虑在内。
超集可以定义在特定的业务需求下，以满足特定的分析要求。
使用超集定义指标的一个常见场景是在业务智能和数据仓库中。
为了更好地理解和分析数据，我们通常需要将指标按照不同的维度进行分类和聚合。
超集提供了一种有效的方式来组织和管理这些聚合指标。
例如，我们可以定义一个销售超集，其中包含销售额、销售数量、销售利润等指标。
这个超集可以有多个子集，如按产品类型划分的销售子集、按地区划分的销售子集等。
超集还可以用来进行指标的比较和分析。
通过将不同维度的指标放入同一个超集中，我们可以更方便地比较它们之间的差异和相似性。
超集可以提供一种集中的视图，将相关的指标放在一起，使其更易于理解和对比。
例如，在一个财务超集中，我们可以比较不同公司的营业额、成本和利润，从而找出其中的差异和趋势。
超集的另一个应用是在数据分析和机器学习中。
在这些领域中，我们经常需要对指标进行分组和聚合，并计算出各种统计量和模型参数。
超集提供了一个组织和管理这些指标的框架，使我们能够更好地理解和解释数据。
例如，在一个客户行为超集中，我们可以聚合和分析不同行为指标，如购买记录、访问频率和页面停留时间，以识别客户的行为模式和偏好。
总而言之，超集是数据仓库中定义指标的一种方法。
它提供了一种组织和管理指标的框架，使其更易于理解和分析。
数据仓库在超市中的应用
库处 理为 经 营或决 策 者提 供综 合信 息 和决 策支 持 的一 种有 效 技术 ， 的主 要功 能是 提 供 数 据分 析 和决 策 支 它
维普资讯
第２卷 １
第 ６ 期
电 脑 开 发 与 应 用
文 章 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ Ｏ ８ ０ — ０ ９ ０ １０ —８ ０ ２ Ｏ ） ６０ ４ —３
数 据 仓 库 在 超 市 中 的 应 用
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｔ ａ ｅ ｕ ｅ ｉ ｈ ｕ ｒ ａ ｋｅ ｌｃ ｔｏ ｆ ｔ ｅ Ｄａ ａ Ｗ ｒ ｈｏ ｓ ｎ ｔ ｅ Ｓ ｐｅ ｍ ｒ ｔ
分析 并作 出正确 的决 策 。 【 关键 词】 数 据仓库 ，维度 建模 ，决策 支持 ，０Ｌ ＡＰ
中 图 分 类 号 ：ＴＰ １ ３１ 文 献标 识 码 ：Ａ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ Ｔａ ｉ ｇ ｄ ｃｓｏ — ｋ ｎ ｙ ｔ ｍ ｆ ｓ ｍｅ ｓ ｐ ｒ ｒ ｅ ａ ｅ ａ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ，ｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｓ ｉ ｔ ｏ ｕ ｅ ｋ ｎ ｅ ｉｉ ｎ ｍａ ｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ｏ ｏ ｕ ｅ ｍａ ｋ ｔｓ ｌ ｓ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ａ ａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｔ ｉ ｄ ｍｏ ｅ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｐ ｏ ｅ ｕ ｅ ｆ ｕ ｅ ｍａ ｋ ｔｏ ｉｎ ｅ ａ ｅｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｎ ｈ ｅ ａｌ ｄ ｌ ｔ ｏ ｎ ｒ ｃ ｄ ｒ ｓｏ ｐ ｒ ｒ ｅ — ｒｅ ｔ ｄ ｓ ｌ ａ ａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ｒ ｒ ｓ ｎ ｅ ．Ｃｏ ｂ ｎ ｎ ｕ ｉ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｍ ｉ ｉ ｇ ｂ ｓｎ ｓ ｅ ｏ ｈ ｈ ｉ ｕ ｅ ｍａ ｋ ｔ ａ ｍｏ ｅ ｆ ｔ ｅ ｃ ａ ｎ ｓ ｐ ｒ ｒ ｅ ａ ｅ ｄ ｃｓｏ — ｋ ｎ ｓ ｇ ｖ ｎ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｆ ｔ ｅ ｃ ａｎ ｓ ｐ ｒ ｒ ｅ ， ｄ ｌ ｏ ｈ ｈ ｉ ｕ ｅ ｍａ ｋ ｔ ｓ ｌ ｅ ｉ ｉ ｎ ｍａ ｉ ｇ ｉ ｉ ｅ ． ａ ｅ ｎ ＯＬＡＰ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ，ｔ ｅ ｈ ｍｕ ｔｄ ｍｅ ｓｏ ａ ｄ ｔ ｓ ｔ ｏ ａｅ ｉ ｏ ｓ ｒ ｃ ｅ ｌ ｉ ｎ ｉｎ ｌ ａ ａ ｅ ｆ ｓ ｌｓ ｓ ｉ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ ｄ，ｔ ｅ ｎ ｌｉ ｉ ｅ ｓ ｏ ａ ａ ａ ｅ ａ ｂ ｑ ｅ ｉｄ ｓｎ ｍｕ ｔｄ ｍｅ ｓ ｏ ａ ｉｑ ｉｙ ｈ ｍ ｔｄｍ ｎ ｉ ｎ ｌ ｄ ｔ ｓ ｔ ｃ ｎ ｅ ｕ ｒｅ ｕ ｉ ｇ ｌｉｉ ｎ ｉ ｎ ｌ ｎ ｕ ｒ
第8章数据仓库开发实例
5.客户维 超市的客户维度可以包含客户账号、姓名、地址、所在地区、邮政编码、电子信箱、 、日常活动范围、出生日期、收入、孩子数量、住房和汽车等内容。在客户维中的地址由于客户可能会给出其家庭地址、工作地址或其它一些常用地址，因此在维表中可以设置4个地址，对于 的设置也是出于相同因素的考虑。在数据仓库的应用中有时需要对客户按照不同的地区进行分析，为此，在维表中就按照省、市、县（区）邮政编码进行地区的设置。性别、婚姻状况、家庭人口、住房条件和自有汽车情况均是超市销售管理人员对超市营销策略进行分析的主要依据。出于超市营销策略制定的考虑，还需要了解客户的日常活动范围，以便有针对性地进行促销广告的发送。
超市营销数据仓库事实表模型
超市营销主题 日期关键字 门市关键字 商品关键字 促销关键字 商品销售编号 商品销售量 商品销售额 商品成本 商品销售利润
日期维 日期关键字
商品维 商品关键字
门市维 门市关键字
促销维 促销关键字
客户维 客户关键字
超市营销数据仓库事实表模型
从销售系统中可直接获取商品销售量、销售单价、商品成本。但管理人员考察超市的营销策略时，需要考虑营销策略和相应的商品销售利润。商品销售利润可以直接通过商品销售量、销售单价和商品成本计算获得，但商品销售利润具有良好的可加性，管理人员又经常需要查看。将利润数据存放在事实表中可大大减少数据仓库工作时的工作量，还可以保证所有用户在使用商品销售利润这一重要数据时的一致性。 商品销售单价对于计算商品利润十分重要，但将某个商品一段时间内的所有销售单价相加是毫无意义的。管理人员可能只对某一时间段内某个商品的平均销售价感兴趣。平均销售价格可以用该时间段内的商品销售额除以商品销售量获取。在事实表中可以不用商品销售单价，代之以商品销售额，销售额也常常是管理人员衡量营销策略好坏的重要指标。
数据仓库简介
数据仓库简介数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库(EDW)、操作型数据库(ODS)和数据市集(DataMart)o数据仓库主要工作的对象为多维数据，因此又称为多维数据库。
1.数据仓库的概念数据仓库领域的权威W.H.Inmon给出了数据仓库的一个简短而全面的定义:数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。
根据该定义，数据仓库具备以下四个关键特征：1.1面向主题(SUbjeCtOriented)的数据集合数据仓库通常围绕一些主题，如产品“、嘲售商“、嘴费者等KS行组织。
数据仓库关注的是决策者的数据建模与分析，而不针对日常操作和事务的处理。
因此，数据仓库提供了特定主题的简明视图，排除了对于决策无用的数据。
1.2集成(Imegrated)的数据集合数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的，异种数据源可能包括关系数据库、面向对象数据库、文本数据库、Web数据库、一般文件等。
1.3时变(TimeVariam)的数据集合数据存储从历史的角度提供信息，数据仓库中包含时间元素，它所提供的信息总是与时间相关联的。
数掘仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时刻的数据。
1.4非易失(NOnVoIatile)的数据集合数据仓库总是与操作环境下的实时应用数据物理地分离存放，因此不需要事务处理、恢复和并发控制机制。
数据仓库里的数据通常只需要两种操作：初始化载入和数据访问，因此其数据相对稳定，极少或根本不更新。
综上所述，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。
数据仓库也常常被视为一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构成，支持结构化和专门的查询、分析报告和决策制定。
2数据仓库的类型数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库(EDW),操作型数据库(ODS)和数据市集(DataMart)。
浅谈数据仓库技术在商场(超市)中的应用
随着计 算机技术 的发展 ， 来越 的复杂性 ， 越 使得 市场 、 人事 管理 、 品 据。因此 ， 物 数据 仓库 中的数 据是高度 多 的企 业逐 渐建 立 了各种 各样 的应 供需关系 、设备 管理显得 更为复杂 ， 集 成的 ， 反映 的是一段相 当长 的时间 用子系统 ， 销售系统 、 如 库存 系统 、 财 所 以商场 （ 市） 超 更应该 象其 他 企业 内历 史数据 的 内容 ， 不同时点 的数 是 务 系统 、 人事系统等 。它们能够 较好 ａ ｔ ｎ Ｐ ｏｅｓ ｇ， 机事务 处理） ｃ ｏ ｒｃｓｉ 联 ｉ ｎ 的
库并建立 数据仓库系统才能实现 。数 “
２ 财务决策支持 ．
据仓库 系统是 以数据 仓库为基 础 ， 通 的提取 ， 满足用户的各种需求” 因此 ， 。
典型的财务决策问题有 ：投 资决 库 ， 缺乏 内在的统一性 。而数据 仓库、
过查询工具和分析工具 ，完成对信息 策 、 筹资决策 、 成本决策、 销售决 策等。 联 机 分 析 和 数 据 挖 掘 组 成 的 新 的 财务决策支持系统需要 的信息是 Ｄ Ｓ Ｓ ，将三库有力地结 合在一个多维 进行复杂 数据分析 、提供管理决策还 通 过 日常业 务 数据 所体 现 的整 体趋 的数据库中 ， 利用多维分析工具 ， 通过
要 满足 用 户 全 面 、 统 、 系 多层 次
集 团经 济研究 ２ ０ － ２ ０ ６ １ 月下旬刊（ 总第 ２ ６ １ 期）
维普资于 数 据 仓 护 ， 添删数据 ， 扩展 功能等 。
知识库 中。 传统的 Ｄ Ｓ往往独 地设 Ｓ 计并实现 ，将数据库 、模型库和知识
．
数据仓库技术概述
其 中的数据 一成 不变 ，恰恰相 反 ， 数
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
演讲完毕, 谢谢听讲!
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。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念⼀、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者⼀个多维⽴⽅体⾥⾯存放的数值型的、连续的字段，就是度量。
这符合上⾯的意思，有标准，⼀个度量字段肯定是统⼀单位，例如元、户数。
如果⼀个度量字段，其中的度量值可能是欧元⼜有可能是美元，那这个度量没法汇总。
在OLAP中还有计算度量的说法，⽤⼀个总费⽤除以⽤户数，得到每户平均费⽤。
但这究竟还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了，只是为了称呼⽅便⽽已。
这就得说到指标，英⽂的Metric。
在绩效管理软件⾥⾯，通常是有这个概念的。
其定义可表述为"它是表⽰某种相对程度的值"。
区别于度量概念，那是⼀种绝对值，尺⼦量出来的结果，汇总出来的数量等。
⽽指标⾄少需要两个度量之间的计算才能得到，例如ARPU，⽤收⼊⽐上⽤户数，例如收⼊增长率，⽤本⽉收⼊⽐上上⽉收⼊。
当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
⽽Indicator的字⾯意思为指⽰器，在KPI中，最后⼀个I就是它，但是⽤中⽂称呼它的时候，总是叫"关键绩效指标"，⽽没有叫做"指标器"，也就造成⼀些混乱。
我们⾝边充当指⽰器的有：红绿灯，提醒⾏⼈车辆是否等待或通⾏；监控室⾥的警报灯，提醒哪⼉出现异常；汽车仪表盘，提醒驾驶员油是否⾜够，速度如何。
它们起到的作⽤是传递⼀种宏观的信息，促使⼈的下⼀步⾏动。
红灯停绿灯⾏；看到警报亮起要赶紧派⼈查看。
⽬前常见的企业绩效管理软件中，仪表盘（有的地⽅称作驾驶舱）的展⽰界⾯也是必不可少，正是⽤这种直观⽽⽐较有象征性的指⽰器反映企业运营状况。
可以设想提出KPI的初衷，是希望企业通过⼀些粗略（⾮细节）的信息（⽽⾮数据）来为下⼀步的决策作出依据。
导致不同的决策⾏为必定是离散的输⼊，最简单的就是⼀个开关，是或不是（例如警报灯）。
如果说度量和指标是定量话，指⽰器就是⼀种定性的。
然⽽，这些系统中的KPI并⾮完全上⾯提到的指⽰器，很多系统建设称为度量系统或是指标系统。
数据仓库(Teradata)
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Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
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