(完整word版)建设数据仓库的八个步骤
数据库设计的五个步骤
数据库设计的五个步骤嘿,咱今儿就来说说这数据库设计的五个步骤哈!你想想看,这数据库就好比是一个超级大仓库,里面要放好多好多的东西。
那怎么把这个大仓库规划好、设计好呢,这可就有讲究啦!第一步呢,就像是给这个大仓库先划定个范围,搞清楚到底要放些啥东西。
咱得好好分析分析需求呀,到底需要存啥样的数据,这些数据都有啥特点,可不能瞎整。
这就好比你要收拾屋子,得先知道都有啥东西要放进去吧,不然怎么规划空间呢?第二步呢,就该设计个大致的框架啦。
就跟盖房子似的,先把结构搭起来。
咱得想好怎么把那些数据分类、分组,让它们各归其位,找起来方便呀。
这要是没设计好,到时候找个数据都跟大海捞针似的,那可就麻烦咯!第三步呀,就该精雕细琢啦。
要把那些细节都考虑周全咯,比如数据之间的关系呀,怎么关联起来更合理呀。
这就跟拼图似的,每一块都得放对地方,才能拼成一幅完整好看的画呀。
第四步呢,那可得好好测试测试啦。
就像你新做了一件衣服,得试试合不合身呀。
看看这个数据库能不能正常工作,有没有啥漏洞啥的。
要是不测试,等用的时候出问题了,那可就傻眼咯!最后一步呀,就是优化啦。
就好比给这个大仓库再打磨打磨,让它更高效、更实用。
把那些不必要的东西去掉,让运行速度更快,使用起来更顺手。
你说这数据库设计是不是挺重要的呀?要是没设计好,那后面的使用可就麻烦大了去啦!所以咱可得认真对待这五个步骤,一步一步都走踏实咯。
就像走路一样,一步一个脚印,才能走得稳当,才能让这个数据库发挥出它最大的作用呀!你想想,要是数据库乱七八糟的,那得多闹心呀,找个数据都得找半天,那不是浪费时间和精力嘛!所以呀,咱可得把这五个步骤都做好咯,让数据库成为我们的得力助手,而不是给我们添乱呀!你说是不是这个理儿呢?。
(完整word版)MicroStrategy(mstr)入门教程word版
MSTR开发入门教程目录一、最简单项目开发流程 (4)0.介绍元数据库 (4)1.准备空的RDB,并定义ODBC (4)2.配置元数据库 (4)3.连接项目源 (9)4.创建项目 (10)5.定义数据库实例 (11)6.选择数据仓库表 (13)7.定义事实 (14)8.定义实体 (19)(1)定义Item实体 (20)(2)定义Day实体 (25)(3)定义Year实体 (27)9.更新框架 (30)10.创建度量 (30)11.创建报表 (33)12.设置I-SERVER (36)13.Web浏览 (40)二、完整项目开发 (40)0.Tutorial DW及项目介绍 (40)1.以服务器方式连接元数据库 (41)2.添加数据仓库表 (41)3.修改事实 (42)(1)修改QTY(销售数量)事实 (42)(2)修改AMT(销售金额)事实 (45)(3)修改COST(成本)事实 (48)4.修改实体 (50)(1)Item(商品)实体 (50)(2)Day(日期)实体 (50)(3)Year(年)实体 (52)5.创建新实体 (54)用实体创建向导创建实体 (54)修改Customer实体 (67)修改Emp实体 (68)6.创建0 base report (79)7.报表1 derived metric (81)8.报表2 阈值 (82)9.Filter(筛选) (84)10.Prompt(提示) (84)11.Metric(度量) (84)12.Drill Map(钻取图) (84)13.Hierachy(层系) (84)14.Customer Group(自定义组)、Consolidation(合并) (84)15.Document(文档) (84)16.DataMarting(数据集市) (84)17.Schedule(调度) (85)18.用户管理 (85)19.Partition Mapping(分区映射) (85)三.其它 (85)1.合作开发 (85)2.Narrowcast intro (85)3.MDX (85)4.Cust Web (85)5.universal (85)附录 (85)手动和自动的区别 (85)参考文档 (86)一、最简单项目开发流程背景:已经有一个数据仓库,有一个最简单需求(一张报表,按年查看销售信息),用MSTR 如何实现。
数据仓库基本操作
SQL Server2000数据仓库基本操作主要内容:☝SQL Server 2000 Analysis Service安装与简介;☝Microsoft Access 2003 数据库简介;☝配置Analysis Service工具;☝使用Analysis Services管理数据源;☝Windows 系统环境下ODBC数据源设置;☝维度和多维数据集的基本创建方法。
注意事项:☝明确要分析的数据库、数据、表、字段等基本信息;☝明确多维数据建立与分析的目的。
目录数据挖掘与数据仓库实验一:...................................................................... 错误!未定义书签。
第10章Microsoft SQL Server 2000 数据仓库基本操作 (2)10.1 Analysis Manager的配置 (2)10.2 数据源的管理 (5)10.3 多维数据集和维度的创建 (14)10.3.1 创建维度 (14)10.3.2 创建多维数据集 (24)ODBC配置 (28)第10章 Microsoft SQL Server 2000 数据仓库基本操作教材 《数据仓库与数据挖掘技术原理及应用》/姚家奕 编著.—北京 电子工业出版社,2009.8:P24010.1 Analysis Manager 的配置1. 启动SQL server 2000 服务器2. 注意启动的服务器(V ),服务(R ):SQL Server3. 启动Analysis Manager计算机名4. 注册服务器点击【确定】后,稍等一会连接分析服务器。
5. 新建(注销)数据库6. 数据库命名:这里为FoodMart 2000单击【确定】后,FoodMart 2000数据库产生。
10.2 数据源的管理1. 指定ODBC数据源2. 指定SQL Server数据源后面的设置与利用ODBC数据源内容相同。
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。
数据库建设的步骤与流程
数据库建设的步骤与流程数据库建设的步骤与流程在当今信息时代,数据库已经成为了各个领域管理和处理数据的首选工具,如何进行数据库的建设和管理是非常重要的。
本文将从基础开始,通过逐步深入的方式,介绍数据库建设的步骤与流程,并分享我的观点和理解。
一、确定需求和目标1. 确定所需数据:需要梳理出需要在数据库中存储和管理的数据类型和数量。
2. 分析数据需求:进一步分析和了解数据的来源、格式、结构以及所需的处理能力。
3. 确定目标和用途:明确数据库建设的目标和用途,比如是否用于业务管理、数据分析等。
二、数据库设计1. 概念设计:根据需求和目标,进行数据库的概念设计,包括实体-关系模型、数据流图等。
2. 逻辑设计:在概念设计的基础上,进行数据库的逻辑设计,包括表结构、关系模式等。
3. 物理设计:基于逻辑设计,进行数据库的物理设计,包括选择合适的数据库引擎、表空间规划等。
三、数据库建立与实施1. 数据库安装:选择和安装适合的数据库管理系统,并进行必要的配置。
2. 数据库创建:根据设计的数据库模型,创建相应的表结构、约束等。
3. 数据导入:将现有的数据导入到数据库中,确保数据的完整性和准确性。
4. 数据库优化:优化数据库的性能和效率,包括索引的创建、查询优化等。
5. 数据库备份和恢复:建立数据库的备份机制,确保数据的安全和可恢复性。
四、数据库运维与管理1. 数据库监控:建立监控系统,实时监控数据库的性能参数和运行状况。
2. 故障处理:及时处理数据库故障和异常,保证数据库的稳定运行。
3. 安全管理:建立合适的用户权限管理机制,保护数据的安全性和隐私性。
4. 数据库维护:定期进行数据库的维护工作,如索引重建、数据库优化等。
5. 数据库升级与扩展:根据业务需求,对数据库进行升级和扩展,提升系统性能和功能。
总结回顾:通过以上的步骤和流程,我们可以逐步建设一个高效、安全的数据库。
在确定需求和目标时,需全面考虑数据的特点和用途;在数据库设计阶段,需进行概念、逻辑和物理设计,确保数据库结构的合理性;在数据库建立与实施阶段,需进行数据库安装、创建、导入等操作;在数据库运维与管理阶段,需进行监控、故障处理、安全管理、维护等工作。
建库流程-------
MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统操作手册成都中地六合科工贸有限公司二○一二年八月系统总述MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统是在MapGisK9平台上,运用设计模式、元数据和软件构件等先进的软件开发技术并结合当前农村集体土地确权登记发证的实际需求开发完成。
系统具有“多级用户,适用面广”、“功能齐全,方便实用”、“界面友好,易于操作”、“数据丰富,拓展性强”的特点。
本系统分为两部分:MapGIS 四川农村集体土地确权建库系统与MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统。
建库系统主要是数据入库、数据转换、数据检查、成果管理、汇总出表、等功能。
管理系统主要数据汇总、报表输出、宗地统一编码、土地登记、变更管理、成果管理、打证发证等功能。
本文档主要介绍集体土地所有权建库,文档中提到的集体土地确权系统涵盖所有权。
(确权包括所有权、使用权,也包括个别地方提到的所有权、宅基地使用权、建设用地使用权)一、农村集体土地确权数据库标准为规范农村集体土地确权数据库的内容、数据库结构、数据交换格式,促进城乡一体的管理和共享,根据《中华人民共和国土地管理法》等法律、法规,参照《第二次全国土地调查技术规程》、《土地登记规则》、《农村集体土地确权调查规程》等相关标准和规程,制定本标准。
农村集体土地确权数据库包括应用于农村集体土地确权数据处理、管理、交换和分析应用的基础地理要素、土地权属要素、土地利用要素、栅格要素,以及房屋等附加信息。
1.1依据标准主要依据《土地利用数据库标准》、《第二次全国土地调查技术规程》、《第二次全国土地调查数据库汇交办法》、《四川省第二次土地调查技术规范》和其他相关标准规范开展系统建设工作。
1.2土地利用行业规范和标准《中华人民共和国土地管理法》(1998年8月29日国家主席令第8号)《中华人民共和国土地管理法实施条例》(1998年12月27日国务院令第256号)《第二次全国土地调查技术规程》(TD/T 1014-2007);《第二次全国土地调查总体方案》《第二次全国土地调查实施方案》《土地登记办法》国土资源部令第40号;《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2007);《土地利用数据库标准》《第二次全国土地调查数据库建设的技术规范》;《四川省第二次土地调查实施方案》(川办函[2007]239号);《四川省第二次土地调查技术规范》;《地形数据库与地名数据库接口技术规程》(GB/T 17797-1999)《基础地理信息数字产品数据文件命名规则》(CH/T 1005-2000)《基础地理信息数字产品元数据》(CH/T 1007-2001)《国家基本比例尺地形图分幅和编号》(GB/T 13989-1992)《地球空间数据交换格式》(GB/T 17798-1999)《中华人民共和国行政区划代码》(GB/T 2260-1999)二、系统安装环境2.1 硬件环境(1)建议使用Microsoft Windows Server2003系统;(2)IIS;(3) 建议存储空间在100GB以上,内存2GB以上;2.2 软件环境(1)Microsoft OFFICE 2003;(2)32 位Microsoft SQL Server2005;(3)准备2台机器,一台安装MapGIS K9 20111230 SP2 数据中心集成开发平台和MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统0803;另一台安装MapGIS K9 SP2 数据中心开发平台20110426和MapGISK9国土资源数据中心系统8月8号;(注:IE浏览器最好是6.0、7.0,不能装搜狗、百度工具栏、)三、软件安装3.1其他软件安装(1)安装IIS;(2)安装Microsoft SQL Server2005;3.2 许可证服务安装许可证服务器可以单独安装在服务器上,也可以和MapGISK9应用产品一起安装在服务器上。
数据仓库建设方案模板
数据仓库建设方案第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其它子系统经过车地通信传输的实时或离线数据, 经过一系列综合诊断分析, 以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施, 为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
根据专家系统数据仓库建设目标, 结合系统数据业务规范, 包括数据采集频率、数据采集量等相关因素, 设计专家系统数据仓库架构如下:数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容:数据采集: 负责从各业务自系统中汇集信息数据, 系统支撑Kafka、 Storm、 Flume及传统的ETL采集工具。
数据存储: 本系统提供Hdfs、 Hbase及RDBMS相结合的存储模式, 支持海量数据的分布式存储。
数据分析: 数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线: 数据系统提供数据服务总线服务, 实现对数据资源的统一管理和调度, 并对外提供数据服务。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容: 外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层( ODS) ; 内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统( TCMS) 、车载子系统等相关子系统, 数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类, 实时数据采集主要对于各项检测指标数据; 非实时采集包括日检修数据等。
根据项目信息汇集要求, 列车指标信息采集具有采集数据量大, 采集频率高的特点, 考虑到系统后期的扩展, 因此在数据数据采集方面, 要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集, 同时系统应该灵活可配置, 可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。
干货深度0-1建设数据仓库(推荐收藏)
⼲货深度0-1建设数据仓库(推荐收藏)实⽤⼲货来了!导读:有朋友私信我,说希望了解数仓的整体建设中的细节及模板。
那有啥说的,上⼲货!数仓全景图镇楼00建设过程数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模,但是这些步骤⽐较抽象。
为了便于落地,我根据⾃⼰的经验,总结出上⾯的七个步骤:梳理业务流程、垂直切分、指标体系梳理、实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建⽴。
每个步骤不说理论,直接放⼯具、模板和案例。
01业务流程1找到公司核⼼业务流程,找到谁,在什么环节,做什么关键动作,得到什么结果。
2梳理每个业务节点的客户及关注重点,找到数据在哪。
02分域/主题3决定数仓的建设⽅式,快速交活,就⽤⾃下⽽上的建设。
要全⾯⽀撑,就顶层规划,分步实施,交活稍微慢点。
4同时按照业务领域划分主题域。
主题域的划分⽅法有:按业务流划分(推荐)、按需求分、按职责分、按产品功能分等。
03指标体系5指标的意义在于统⼀语⾔,统⼀⼝径。
所以指标的定义必须有严格的标准。
否则如⽆根之⽔。
指标可分为原⼦指标、派⽣指标和衍⽣指标,其含义及命名规则举例如下:6依照指标体系建设标准,开始梳理指标体系。
整个体系同样要以业务为核⼼进⾏梳理。
同时梳理每个业务过程所需的维度。
维度就是你观察这个业务的⾓度,指标就是衡量这个业务结果好坏的量化结果。
请注意,此时不能被现有数据局限。
如果分析出这个业务过程应该有这个指标,但是没有数据,请标注出来,提出收集数据的需求。
04实体关系7每个业务动作都会有数据产⽣。
我们将能够获取到的数据,提取实体,绘制ER图,便于之后的维度建模。
8同样以业务过程为起点向下梳理,此时的核⼼是业务表。
把每张表中涉及的维度、指标都整理出来。
05维度整理9维度标准化是将各个业务系统中相同的维度进⾏统⼀的过程。
其字段名称、代码、名字都可能不⼀样,我们需要完全掌握,并标准化。
维度的标准尽可能参照国家标准、⾏业标准。
例如地区可以参照国家⾏政区域代码。
数据库设计工作流程及各个阶段成果以及具体要求
数据库设计工作流程及各个阶段成果以及具体要求数据库设计一般包含6个阶段:需求分析,概念结构设计,逻辑结构设计,物理设计,数据库实施以及数据库运行和维护。
数据库设计分为数据库结构设计和数据库行为设计。
数据库结构设计包括概念结构设计,逻辑结构设计和物理结构设计。
行为设计包括设计数据库的功能组织和流程控制。
数据库结构设计过程是在数据库需求分析的基础上,逐步形成对数据库概念、逻辑、物理结构的描述。
概念结构设计的结果是形成数据库的概念模式,用语义层模型描述,如E-R模型。
逻辑结构设计的结果是形成数据库的逻辑模式与外模式,用结构层模型描述,如基本表、视图等。
物理结构设计的结果是形成数据库的内模式,用文件级术语描述。
如数据库文件或目录、索引等。
第一个阶段:需求分析阶段需求分析阶段的设计目标是:弄清现实世界要处理的对象及相互关系,清楚原系统的概况和发展前景,明确用户对系统的各种需求,得到系统的基础数据及其处理方法,确定新系统的功能和边界。
需求分析调查的具体内容有3方面:①数据库中的信息内容:数据库中需存储哪些数据,它包括用户将从数据库中直接获得或者间接导出的信息的内容和性质。
②数据处理内容:用户要完成什么数据处理功能;用户对数据处理响应时间的要求;数据处理的工作方式。
③数据安全性和完整性要求:数据的保密措施和存取控制要求;数据自身的或数据间的约束限制。
1、引言(分析目前管理中存在的问题,提出提高管理质量和水平的必要性和重要性,引入系统开发的价值)2、任务(1)简单阐述需求分析阶段的目标(2)任务针对具体的研究项目,描述清楚如下问题⏹处理对象:涉及哪些方面的数据、数据之间的关系(计算、格式转换等);⏹处理功能要求:完成的具体功能;⏹安全性和完整性要求。
3、参加人员系统分析员、数据库设计人员、用户代表4、结果(1)用户调查的方式,即以何种形式进行需求调查,有哪些体会和收获;(2)业务流程图,需要画出中层业务流图;(3)数据图(DFD图),需要画出中层以上数据流图;表1-1 (××××系统) 数据项说明(汇总统计)示例数据项编号数据项名数据项含义与其它数据项的关系存储结构别名DI-1 StuNo 学生编号char(9)学号DI-2 DepName 学生所在学院char(20)学院DI-3 StuName 学生姓名char(10)姓名(4)数据字典(重点在数据项和数据结构,可另做附录,示例如表1-1、1-2)。
数据库设计的六个步骤
数据库设计的六个步骤概述数据库设计是构建一个可靠、高效、可扩展的数据库系统的基础工作。
它是根据业务需求,将数据按照特定规则组织和存储的过程。
本文将介绍数据库设计的六个步骤,帮助读者全面理解数据库设计的过程。
步骤一:需求分析在数据库设计的第一步骤中,我们需要明确业务需求,了解用户的具体需求和预期功能。
这一步骤的关键是与用户和利益相关者进行充分的沟通,确保对需求有全面的了解。
需求收集•与用户和利益相关者进行会议、访谈等形式的沟通,详细了解他们的需求和期望。
•收集用户提供的文档、报告和现有系统的信息,以便更好地理解业务流程和数据要求。
•利用问卷调查等方式,获取用户的反馈和建议。
需求分析•对收集到的需求进行分析,理解用户的主要关注点和业务流程。
•确定系统的功能需求,包括数据的输入、处理和输出等方面。
•确定系统的性能需求,如并发用户数、数据处理速度等。
需求文档•撰写需求文档,详细描述用户需求和系统功能。
•使用图表、流程图等工具,清晰地展示业务流程和数据要求。
步骤二:概念设计在数据库设计的第二步骤中,我们需要进行概念设计,即将需求转化为数据库模型。
这一步骤的关键是确定实体、属性和关系,建立起系统的基本框架。
实体-属性-关系模型•根据需求文档,识别出系统中的实体,如用户、产品、订单等。
•为每个实体确定属性,如用户的姓名、年龄、性别等。
•确定实体之间的关系,如一对多、多对多等。
实体关系图•使用实体关系图(E-R图)来可视化数据库模型。
•在E-R图中,用矩形表示实体,用菱形表示关系,用椭圆形表示属性。
数据字典•撰写数据字典,详细描述每个实体和属性的含义和约束条件。
•数据字典可以作为开发人员的参考,确保开发过程中的一致性和准确性。
步骤三:逻辑设计在数据库设计的第三步骤中,我们需要进行逻辑设计,即将概念模型转化为数据库表结构。
这一步骤的关键是确定表的结构和约束条件,确保数据的完整性和一致性。
数据库范式•使用数据库范式来规范表的设计。
数据仓库体系规划及实施流程
数据仓库体系规划及实施流程⼀、前⾔数仓规划是数仓建设的蓝图,涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境;数仓规划之所以重要,是因为它是描述了数据流动的概念性框架,为元数据管理奠定了基础,对数据加⼯过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使⽤和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极⼤的帮助。
需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架,具体到数据模型的细节对⽐、存储选型和管理、接⼊数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。
通过本节的阅读,你将了解到以下知识:从业务矩阵的设计(宏观、微观)、横向的分层、纵向的分线到主题划分等⾓度解构数仓;数仓建设的实施流程。
⼆、规划1、矩阵分宏观和微观来看,宏观的是公司的整体业务布局,微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
2、宏观矩阵宏观矩阵描述的是公司的业务线和对应的数据状况,其⾏和列⼀般分别对应着业务主题和数据主题。
1)业务主题对应着公司的业务线布局,⽐如电商、游戏、视频、应⽤商店、新闻资讯、浏览器等。
2)数据主题根据抽象的程度和视⾓有不同的取法:⼀般取业务线中⽤户对内容的消费或者相关⾏为,⽐如曝光、点击、消费、播放、分享等,对这些⾏为的划分⼜可分为原⽣⾏为主题(通⽤和业务相关)、衍⽣⾏为主题(留存、活跃、流失等),这种划分⽅法更多的取⾃数据的底层和公共层,因为⾼层的数据都是多⾏为的汇总。
对数据主题的另外划分⽅式参加分主题部分,这种划分⽅法更多的取⾃数据的⾼层。
引⾃《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-⽊东居⼠》3、微观矩阵微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系,下⾯以常见的内容消费和⽤户主题两个维度来看微观矩阵的规划。
-w698业务过程描述的⼀般是对内容的消费抽象,可以是原⼦的,也可以是抽象的,⽐如卡⽚曝光维度的划分可以从以下两个⼤⽅向⼊⼿:通⽤标识维度(版本、机型、渠道、⽹络、时间等);业务过程维度:消费者等级、消费位置、消费路径、其它等。
4、分层ODS->DW->DM->DA(ADS)层是如何划分的,分层的原因(引⾃《⼀种通⽤的数据仓库分层⽅法-⽊东居⼠》):清晰数据结构:每⼀个数据分层都有它的作⽤域和职责,在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解;减少重复开发:规范数据分层,开发⼀些通⽤的中间层数据,能够减少极⼤的重复计算;统⼀数据⼝径:通过数据分层,提供统⼀的数据出⼝,统⼀对外输出的数据⼝径;复杂问题简单化:将⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每⼀层解决特定的问题。
已完建筑工程数据仓库的建立与应用
已完建筑工程数据仓库的建立与应用2023-11-11•引言•数据仓库技术•建筑工程数据特点与需求分析•已完建筑工程数据仓库的建立•已完建筑工程数据仓库的应用目•实证分析与案例介绍•结论与展望录01引言研究背景与意义数据价值未得到充分挖掘已完建筑工程数据具有很高的价值,但目前缺乏有效的数据管理和分析手段,无法充分发挥数据的价值。
提高建筑行业竞争力的需求建立数据仓库可以提升建筑行业的竞争力,通过对数据的分析和管理,提高决策效率和项目管理水平。
建筑行业信息化程度低传统的建筑行业信息化程度较低,缺乏对已完建筑工程数据的有效管理和利用,导致数据流失和无法共享。
研究内容本研究旨在建立已完建筑工程数据仓库,实现对数据的集中管理和分析,提高建筑行业信息化水平。
研究方法采用文献综述、案例分析和实证研究等方法,首先梳理相关文献和理论,然后设计数据仓库架构和功能模块,最后通过实证研究验证数据仓库的可行性和有效性。
研究内容与方法02数据仓库技术数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合,用于支持管理决策的制定。
数据仓库的特点包括面向主题性、集成性、非易失性、随时间变化性等。
数据仓库定义及特点数据仓库架构及组成OLAP是数据仓库的重要应用,用于数据的分析、查询和报表生成等。
数据仓库是数据存储的核心部分,存储着经过清洗、整合后的数据。
ETL是数据仓库的核心技术,负责将数据从数据源中提取、转换和加载到数据仓库中。
数据仓库架构包括数据源、ETL (提取、转换、加载)、数据仓库、OLAP(联机分析处理)等组成部分。
数据源是数据仓库的数据来源,可以是各种业务系统、数据库、数据文件等。
明确数据仓库的建设目标、需求和范围。
需求分析架构设计数据抽取设计数据仓库的架构,包括数据源、ETL、数据仓库、OLAP等部分的规划和设计。
从数据源中抽取数据,并进行清洗、整合和转换。
03数据仓库建设步骤0201将清洗、整合后的数据加载到数据仓库中。
数据中心建设流程附带建设标准(推荐收藏)
数据中心建设流程附带建设标准(推荐收藏)一、(IDC)数据中心建设流程数据中心建设流程一般包括:选址、立项、办理相关手续、设计、土建、机电安装、调试、验收等几个环节。
其中立项前应考虑选址问题,选址时考虑几个因素。
1)项目所在地自然条件、气温、地址条件、自然灾害等,例如是不是地震带上,有没有发生水灾的可能性,气温也尤为重要,设计到PUE值大小。
2)项目所在地电力资源是否充足,项目周边是否有两个220或110变电站,距离不超过5公里,涉及到电源引入成本,另外电费也是考虑的重要因素,直接影响运营成本及机柜销售定价。
3)项目所在地是否有能耗指标,能否批复标煤使用量,能耗批复是建设数据中心前置条件,一般能耗5000吨标煤以上需要到省级部门批复,省到市能耗指标每年都是有限的,按计划配置,一般5年编制一次计划。
4)项目所在地网络带宽资源是否满足,至少三大运营商网络光纤连接主干网络。
选址条件具备后进行立项,立项时要编制可研报告,立项后同步办理各种手续,能评、环评、稳评、安评、规划许可、施工许可、供电方案、消防等,能评需要第三方编制能评报告,环评需要编制环境评估报告,值得注意的是,如果数据中心配置柴发和储油罐,那么需要编制环境评估报告,一般流程3个月左右,如果没有配置储油罐,那么直接做环境备案登记即可,一般一周能即可完成。
每个地方要求不一样,以地方要求为准。
(IDC)数据中心建设流程图二、(IDC)数据中心相关标准及规范1)国际标准LEED_2009NC中文版TIA_942-2_-2010-2TIA-942《数据中心电信基础设施标准》(中文版)美国ASHRAE数据中心热处理(翻译)2)国家标准GB50174-2017 数据中心设计规范GB50462-2015数据中心基础设施施工及验收规范GBT22239—2008信息系统安全等级保护基本要求《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300-20133)国家电网【QGDW345-2009】国家电网公司信息机房评价规范4)机房环境【YDT_1821-2008,工信部发布】通讯中心机房环境条件要求GBT 2887-2011 计算机场地通用规范GF 014-1995通信机房环境条件(暂行规定)YD 5039-2009 通信工程建设环境保护技术暂行规定YD T 1712-2007 中小型电信机房环境要求5)监控规范YD T 1363.1-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第1部分:系统技术要求YD T 1363.2-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第2部分:互联协议YD T 1363.3-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第3部分:前端智能设备协议YD T 1363.4-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第4部分:测试方法6)金融行业【JRT0132-2015】金融业信息系统机房动力系统测评规范(1)【JRT0132-2015】金融业信息系统机房动力系统测评规范JGJ 284-2012 金融建筑电气设计规范【住建部2012年发布】(1) JGJ 284-2012 金融建筑电气设计规范【住建部2012年发布】JR T0131-2015金融业信息系统机房动力系统规范【人民银行央行2015年发布】(1)JR T0131-2015金融业信息系统机房动力系统规范【人民银行央行2015年发布】7)抗震GB 50011-2010 建筑抗震设计规范GB 50223-2008 建筑工程抗震设防分类标准YD 5054-2010 通信建筑抗震设防分类标准YD 5059-2005 电信设备安装抗震设计规范YD 5060-2010 通信设备安装抗震设计图集YD 5083-99 通信设备抗地震性能检测暂行规定YD 5096-2003 通信电源设备抗地震性能检测暂行规定8)弱电智能建筑设计标准2015GB50311-2007综合布线工程设计规范(含条文说明)GB50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》9)通信行业(邮电类)YD 5193-2014 互联网数据中心(IDC)工程设计规范YD 5194-2014(互联网数据中心(IDC)工程验收规范)YD_T1821-2008通信中心机房环境条件要求YDT 2379.2-2011 电信设备环境试验要求和试验方法第2部分:中心机房的电信设备YDT 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准【报批稿】YDT 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法【报批稿】YDT 2543-2013 电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法【报批稿】YD-T1754-2008电信网和互联网物理环境安全等级保护要求10)蓄电池相关DLT_637-1997_阀控式密封铅酸蓄电池订货技术条件DL-T724-2000电力操作电源规范DLT5044-2004电力工程直流系统设计规程GB 8897.4-2002 原电池第四部分:锂电池的安全要求GBT-19638.2-(2005)-固定型阀控密封式铅酸蓄电池GBT-19639.1-(2005)小型阀控密封式铅酸蓄电池技术条件GBT22473-2008 储能铅酸蓄电池QC T 743-2006 电动汽车用锂离子蓄电池YD 1268-2003移动通信手机锂电池及充电器的安全要求和试验方法YD B 032-2009 通信用后备式锂离子电池组YD B 050-2010 VRLA蓄电池组在线诊断技术要求和测试方法YD T 799-2002通信用阀控式密封铅酸蓄电池组YD T 1360-2005通信用阀控式密封胶体蓄电池YD T 1715-2007 通信用阀控式密封铅布蓄电池YD T 2064-2009 通信用铅酸蓄电池正向尖脉冲式去硫化设备技术条件YDT 799-2010 通信用阀控式密封铅酸蓄电池YDT 2343-2011 通信用前置端子阀控式密封铅酸蓄电池YDT 2657-2013 通信用高温型阀控式密封铅酸蓄电池通信用阀控式密封铅酸蓄电池YDT 799-201011)运营商【QBCU 008-2010】中国联通绿色IDC技术规范v1.0中国电信【〔2009〕553号】数据用网络机柜和电源列规技术规范中国电信【QCT 2171-2009】网络机柜规范中国电信集团文件IDC机房设计规范2011中国电信数据中心机房电源、空调环境设计规范-2005中国电信灾备中心机房建设规范-2005中国移动电信级数据机房规范(v1.1)中国移动机房规范(V1.0)-2007年8月12)制冷相关【YDT 2061-2009,工信部发布】通信机房用恒温恒湿空调系统GBT-19413-2010-计算机和数据处理机房用单元式空气调节机GB 13722-92 移动通信电源技术要求和试验方法YD 5079-2005通信电源设备安装工程验收规范YD 5126-2005 通信电源设备安装工程施工监理暂行规定YD T 1051-2000通信局(站)电源系统总技术要求YD T 1184-2002接入网电源技术要求YD T 1376-2005通信用直流-直流模块电源(代732-94)YD T 1436-2006 室外型通信电源系统13)综合布线GB50311-2007综合布线工程设计规范(含条文说明)14)240V336V高压直流相关规范QCT2461-2012中国电信240V直流电源供电总体技术要求QCT2462-2012中国电信240V直流电源供电设备技术要求YD B 037-2009 通信用240V直流供电系统技术要求YDT 2556-2013通信用240V直流供电系统维护技术要求YDT2378-2011通信用240V直流供电系统15)UPS相关规范《中国移动通信电源系统工程设计规范》(QB-J-017-2013)V1-0-0-讲义版GB 7260.1-2008 不间断电源第1-1部分一般规定和安全要求GB 7260.2-2009 不间断电源设备(UPS)第2部分:电磁兼容性(EMC)要求GB 7260.3-2003 不间断电源设备(UPS) 第3部分:确定性能的方法和试验要求GB 7260.4-2008 不间断电源设备(UPS)第1-2部分一般规定和安全要求GB 7260-1987-不间断电源设备YD-T 1095-2008 通信用不间断电源UPSYDT 2165-2010 通信用模块化不间断电源中国移动通信企业标准《通信用不间断电源-UPS-V1.0.0》-QB-018-2008中国移动通信企业标准QB-W017-2008《通信枢纽楼电源系统总体技术要求V1.0.0》16)柴油发电机相关GB T 1859-2000往复式内燃机辐射的空气噪声测量工程法及简易法JB-T 10303工频柴油发电机组技术条件YD 5167-2009 通信用柴油发电机组消噪音工程设计暂行规定YD T 502-2007通信用柴油发电机组17)地方标准上海建规-数据中心基础设施设计规程-DGTJ08-2125-201318)防雷与接地GB 50343-2004 建筑物电子信息系统防雷技术规范GB 50343-2004 建筑物电子信息系统防雷技术规范附录GB 50343-2004 建筑物电子信息系统防雷设计规范条文说明YD C 083-2009 接地与连接手册YD T 944-2007通信电源设备的防雷技术要求和测试方法19)供配电GB 12706.3 交联聚乙烯绝缘电力电缆GB 50055-93 通用用电设备配电设计规范GB T 12706.1-4-2002 额定电压1kV(Um=1.2kV)到35kV(Um=40.5kV)挤包绝缘电力电缆及附件GB 7251.1-2005低压成套开关设备和控制设备第1部分型试验和部分型式试验成套设备GB 7251.2-2006低压成套开关设备和控制设备第2部分:对母线干线系统(母线槽)的特殊要求GB50217-94,电力工程电缆设计规范YD J9-90通信电缆设计规范YD T 585-1999通信用配电设备YD T 1173-2001通信电源用阻燃耐火软电缆YD T 1324-2004地下通信管道用硬聚氯乙烯(PVC-U)多孔管YD T 2063-2009 通信设备用电源分配单元(PDU)低压配电设计规54供配电系统设计规范52美国国家电气安装规范2008(中文版)通用用电设备配电设计规55CECS 115:2000干式电力变压器选用验收运行及维护规程DL T 985-2005配电变压器能效技术经济评价导则GB 1094.5-2008 电力变压器第5部分:承受短路的能力GB 13028-91 隔离变压器和安全隔离变压器技术要求GB 14860-93 通信和电子设备用变压器和电感器总规范GB 20052-2006 三相配电变压器能效限定值及节能评价值GB 24790-2009 电力变压器能效限定值及能效等级GB T 1094.4-2005电力变压器第4部分:电力变压器和电抗器的雷电冲击和操作冲击试验导则GB T 1094.10-2003 电力变压器第10部分:声级测定GB T 10228-2008干式电力变压器技术参数和要求GB T 17468-2008 电力变压器选用导则GB1094.1-1996电力变压器第1部分总则GB1094.2-1996电力变压器第2部分温升GB1094.3-2003 电力变压器第3部分绝缘水平绝缘试验和外绝缘空气间隙GB-T10228-2008《干式电力变压器技术参数和要求》JB T 10217-2000 组合式变压器。
简述数据库设计的三个步骤
数据库设计的三个步骤数据库设计是指通过规划和设计数据库的结构、内容和关系,从而满足用户需求、提高数据存取效率、保证数据一致性和完整性的过程。
数据库设计主要分为三个步骤,包括概念设计、逻辑设计和物理设计。
1.概念设计概念设计是数据库设计的第一步,也是最重要的一步。
在概念设计中,设计人员与用户进行交流,明确用户需求,分析用户所需的数据及其关系,确定数据库模型的范围和概念结构。
在概念设计阶段,主要包括以下几个步骤:1.1 需求分析需求分析是数据库设计的起点,设计人员需要与用户充分沟通,了解用户所需的数据和业务流程。
通过明确用户需求,可以确定数据库需要存储的数据内容和关系,包括实体、属性和关系等。
1.2 实体-关系模型设计在需求分析的基础上,设计人员需要使用实体-关系模型来描述用户需求。
实体-关系模型是一种图形化的工具,用于表示实体、属性和关系之间的关系。
通过绘制实体-关系图,可以清晰地描述数据库中实体和实体之间的联系。
1.3 数据规范化数据规范化是概念设计中的核心环节。
数据规范化通过一定的规则和原则,对数据库中的数据进行分解和重组,消除数据冗余和不一致,提高数据库的存取效率和数据一致性。
常用的数据规范化范式有第一范式、第二范式和第三范式等。
1.4 数据字典编制数据字典是数据库设计的重要文档,用于记录数据库中的实体、属性和关系等信息。
设计人员需要编制数据字典,包括每个表的结构、字段名、数据类型、长度、约束条件等信息,以便后续的逻辑设计和物理设计工作。
2.逻辑设计逻辑设计是在概念设计的基础上,将数据库模型转换成可以被具体数据库管理系统(DBMS)实现的模型,即逻辑模型。
在逻辑设计中,需要根据用户需求和数据字典,确定数据结构和关系,并进行数据库查询和事务处理的设计。
在逻辑设计阶段,主要包括以下几个步骤:2.1 数据库模式设计根据概念设计中的实体-关系图和数据字典,设计人员需要将数据库模型转换成数据库的逻辑模式。
数据仓库建设方案
第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素,设计专家系统数据仓库架构如下:数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容:数据采集:负责从各业务自系统中汇集信息数据,系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集工具。
数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。
数据分析:数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务,实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容:外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层(ODS);内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统(TCMS)、车载子系统等相关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类,实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等。
根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大,采集频率高的特点,考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面,要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构,采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer,采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理,及时对问题指标进行预警。
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。
数据仓库系统运维操作手册
数据仓库生产环境操作手册一.运维概述“数据仓库生产系统”的运行维护责任在于保障系统运行,运维方式主要是操作员通过工作机远程登陆到系统中的相关主机,对主机进行操作,包括automation调度系统、数据库、磁盘、软件环境、数据情况等,查看批出理的运行情况,一旦运行出现问题作相应的记录并通知相关的技术人员,作出相应的处理。
所有运维项目成员严格按照《数据仓库系统运维守则。
doc》文档来进行运维检查工作,否则出现事故由值班人员和当日值班负责人承担事故责任。
二.运维内容1.每日维护1。
1数据检查每日批处理运行前运行完成后都需要对源头的数据和生产出的数据进行检查,确保当日批处理程序正常从事生产。
检查工作在每日9:00-9:30之间完成,且必须在启动程序(批处理程序)前执行.具体规定如下:1.1。
1 转定长数据的检查每天上午9:00—-9:45之间,运维值班人员进行这项工作具体执行步骤如下:1.在本地工作机上使用telnet远程登录工具登录到168。
7.6。
163服务器上,输入用户名sjtq,密码:cib2009edw,2.输入命令cdEDW/sh/log3.输入命令more yyyymmdd当天的日志,是否有错误信息,最后数据是否都上传结束。
4.以下错误属于正常情况:03:00:03 : 1.检查20091031标志文件失败~~~~~~~~~03:00:03 : 1。
数据标志检查失败,等待5分钟(06001/dta_varied)正常等待情况5。
检查点如下:1)每个大任务开始的初始化操作03:00:00 : ================ 0。
环境变量设置完毕================2)数据装载,卸载,上传,整个模块处理结束的情况。
05:41:50 : ================ 2.装载Unl数据完毕================05:41:50 :——-——-——-----——- 2。
数据库设计的6个基本步骤,从需求开始!
数据库设计的6个基本步骤,从需求开始!按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下6个阶段1.需求分析2.概念结构设计3.逻辑结构设计4.物理结构设计5.数据库实施6.数据库的运行和维护在数据库设计过程中,需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行,逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。
1.需求分析阶段(常用自顶向下)进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)。
需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难,最耗时的一步。
需求分析是否做得充分和准确,决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。
需求分析做的不好,会导致整个数据库设计返工重做。
需求分析的任务,是通过详细调查现实世界要处理的对象,充分了解原系统工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新的系统功能,新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变,不仅仅能够按当前应用需求来设计。
调查的重点是,数据与处理。
达到信息要求,处理要求,安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法,SA方法从最上层的系统组织结构入手,采用自顶向下,逐层分解的方式分析系统。
数据流图表达了数据和处理过程的关系,在SA方法中,处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。
在处理功能逐步分解的同事,系统中的数据也逐级分解,形成若干层次的数据流图。
系统中的数据则借助数据字典(data dictionary,DD)来描述。
数据字典是系统中各类数据描述的集合,数据字典通常包括数据项,数据结构,数据流,数据存储,和处理过程5个阶段。
2.概念结构设计阶段(常用自底向上)概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。
设计概念结构通常有四类方法:•自顶向下。
即首先定义全局概念结构的框架,再逐步细化。
•自底向上。
即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,得到全局概念结构。
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大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制建设数据仓库的八个步骤摘要:建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题。
关键词:数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。
因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发数据仓库。
开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。
1.系统分析,确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流,了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义,确定各个主题下的查询分析要求。
业务人员往往会罗列出很多想解决的问题,信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总,确定数据仓库所实现的业务功能。
一旦确定问题以后,信息部门的人员还需要确定一下几个因素:·操作出现的频率,即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
·在系统中需要保存多久的数据,是一年、两年还是五年、十年。
·用户查询数据的主要方式,如在时间维度上是按照自然年,还是财政年。
·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟,还是几小时。
由于双方在理解上的差异,确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程,信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看,以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后,第二个步骤就是选择合适的软件平台,包括数据库、建模工具、分析工具等。
这里有许多因素要考虑,如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等,以下是一些公认的选择标准:·厂商的背景和支持能力,能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
·数据库对大数据量(TB级)的支持能力。
·数据库是否支持并行操作。
·能否提供数据仓库的建模工具,是否支持对元数据的管理。
·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具(ETT)。
·能否提供完整的决策支持工具集,满足数据仓库中各类用户的需要。
3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下:(1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。
(2)基于主题视图,把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。
(3)识别主题之间的关系。
(4)分解多对多的关系。
(5)用范式理论检验逻辑数据模型。
(6)由用户审核逻辑数据模型。
4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下:(1)删除非战略性数据:数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项,某些用于操作处理的数据项要删除。
(2)增加时间主键:数据仓库中的数据一定是时间的快照,因此必须增加时间主键。
(3)增加派生数据:对于用户经常需要分析的数据,或者为了提高性能,可以增加派生数据。
(4)加入不同级别粒度的汇总数据:数据粒度代表数据细化程度,粒度越大,数据的汇总程度越高。
粒度是数据仓库设计的一个重要因素,它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。
显然,粒度级别越低,则支持的查询越多;反之,能支持的查询就有限。
对数据操作的效率与能得到数据的详细程度是一对矛盾,通常,人们希望建成的系统既有较高的效率,又能得到所需的详细资料。
实施数据仓库的一个重要原则就是不要试图包括所有详细数据,因为90%的分析需求是在汇总数据上进行的。
试图将粒度细化到最低层,只会增加系统的开销,降低系统的性能。
5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时,性能是一项主要考虑因素。
在数据仓库建成后,也需要经常对其性能进行监控,并随着需求和数据量的变更进行调整。
优化数据仓库设计的主要方法是:·合并不同的数据表。
·通过增加汇总表避免数据的动态汇总。
·通过冗余字段减少表连接的数量,不要超过3~5个。
·用ID代码而不是描述信息作为键值。
·对数据表做分区。
6.数据清洗转换和传输由于业务系统所使用的软硬件平台不同,编码方法不同,业务系统中的数据在加载到数据仓库之前,必须进行数据的清洗和转换,保证数据仓库中数据的一致性。
在设计数据仓库的数据加载方案时,必须考虑以下几项要求:·加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。
·数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求,能够在规定的时间范围内完成。
·支持各种转换方法,各种转换方法可以构成一个工作流。
·支持增量加载,只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。
7.开发数据仓库的分析应用建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力,必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。
信息部门所选择的开发工具必须能够:·满足用户的全部分析功能要求。
数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门,他们的业务不同,要求的分析功能也不同。
如有的用户只是简单的分析报表,有些用户则要求做预测和趋势分析。
·提供灵活的表现方式。
分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现,支持复杂的图表。
使用方式上,可以是客户机/服务器方式,也可以是浏览器方式。
事实上,没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求,一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现,因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题,对于用户来说,希望看到的是一致的界面。
8.数据仓库的管理只重视数据仓库的建立,而忽视数据仓库的管理必然导致数据仓库项目的失败。
数据仓库管理主要包括数据库管理和元数据管理。
数据库管理需要考以下几个方面:·安全性管理。
数据仓库中的用户只能访问到他的授权范围内的数据,数据在传输过程中的加密策略。
·数据仓库的备份和恢复。
数据仓库的大小和备份的频率直接影响到备份策略。
·如何保证数据仓库系统的可用性,硬件还是软件方法。
·数据老化。
设计数据仓库中数据的存放时间周期和对过期数据的老化方法,如历史数据只保存汇总数据,当年数据保存详细记录。
然而,元数据管理贯穿于整个系统的建设过程中,元数据是描述数据的数据。
在数据采集阶段,元数据主要包括下列信息:·源数据的描述定义:类型、位置、结构。
·数据转换规则:编码规则、行业标准。
·目标数据仓库的模型描述:星型/雪花模型定义,维/事实结构定义。
·源数据到目标数据仓库的映射关系:函数/表达式定义。
·代码:生成转换程序、自动加载程序等。
在数据管理阶段,元数据主要包括下列信息:·汇总数据的描述:汇总/聚合层次、物化视图结构定义。
·历史数据存储规则:位置、存储粒度。
·多维数据结构描述:立方体定义、维结构、度量值、钻取层次定义等。
在数据展现阶段,元数据主要包括以下信息:·报表的描述:报表结构的定义。
·统计函数的描述:各类统计分析函数的定义。
·结果输出的描述:图、表输出的定义。
元数据不但是独立存放,而且对用户是透明的,标准元数据之间可以互相转换。
1、培训目的1.1 改善部门各级各类员工的知识结构、提升员工的综合素质,提高员工的工作技能、工作态度和行为模式,满足部门的快速发展需要,更好的完成部门的各项工作计划与工作目标。
1.2、加强部门各级各类员工职业素养与敬业精神,增强员工服务意识与服务水平,打造高绩效团队,减少工作失误,提高客户满意度,提高工作效率。
1.3 提升部门凝聚力、吸引力、向心力和战斗力,为部门进一步发展储备相关人才。
1.4 锻炼员工的学习表达能力。
1.5 完善部门各项培训制度、培训流程以及建立系统的培训体系,实现各项培训工作顺利、有效实施。
2、培训原则2.1 以部门战略与员工需求为主线。
2.2 以素质提升与能力培养为核心。
2.3 以针对性、实用性、价值型为重点。
2.4以项目式培训和持续性培训相互穿插进行。
2.5坚持理论与实践相结合、学习与总结相结合。
2.6坚持部门内部培训为重点、内训与外训相结合。
2.7坚持学历性教育培训和岗位培训相结合。
2.8 实现由点、线式培训到全面系统性培训转变。
3、培训的实施3.1培训内容的决定部门所有成员对自己要培训的需求提出建议,相关负责人收集并统计,根据统计结果,按需求量较大或需求的紧迫性来决定培训的内容。
3.2 培训方式分为正式培训和技术交流。
正式培训需要讲师准备PPT、有关课件,利用投影等设备进行讲授,并进行培训效果考核和学员成绩考查。
技术交流可不准备课件,直接采用即兴口头演讲的方式进行。
3.3培训时间根据学习要求,不定期进行有关主题内容的培训。
3.4 讲师安排讲师实行报名制。
根据部门发布的员工培训需求统计结果,选择自己熟悉或感兴趣的培训科目报名。
部门经理根据报名情况决定讲师人选。
3.4 培训效果评估3.4.1 培训后,参与人员对培训的讲师、培训的内容、总体效果等做出评价。
3.4.2 讲师准备10个以内的培训内容相关的试题,受训者根据培训内容来做答,经讲师批阅后整理到员工培训考核成绩表,并把成绩表交由部门经理审阅,最后相关负责人存入个人培训档案。
3.5 奖惩方式对于正式培训,培训完后,参与培训人员给讲师打分,根据打分情况给予讲师0、1、2、3分积分。
对于技术交流,根据培训内容和效果,给予所有主要参与者0,1,2分不等的积分。
参加培训者考核合格后给予0.5、1分不等积分。
年终累计积分,根据积分情况给予奖励。
对于年终参加培训积分不足年度部门总培训积分的80%者,给予一定的惩罚。
4、培训材料4.1员工培训签到表4.2讲师应提前准备好培训的PPT,如果培训项目开发知识应准备好实例。
4.3 培训内容相关的试题4.4内部培训效果评估表4.5员工培训考核成绩表5、相关附件附件一员工培训签到表附件二员工培训考核成绩表附件三内部培训效果评估表部门:__________ _ 姓名:____________ 培训内容:__________ _ 培训时间:__________ 请就下面每一项进行评价,并请在相对应的分数上打“√”:。