数据仓库
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。
⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。
1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。
这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。
2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。
⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。
4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
这和稳定特点并不⽭盾。
三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。
⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。
传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。
数据仓库方案
contents
目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库的架构 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的建立 • 数据仓库的使用和维护 • 数据仓库的发展趋势和未来展望
01
CATALOGUE
数据仓库概述
数据仓库的定义
数据仓库是一个大型、集中式存储系 统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
它是一个面向主题的、集成的、非易 失的数据集合，支持管理决策制定。
根据业务需求，设计出符合逻辑 的数据视图，以便进行数据查询 和报表生成。
物理设计
选择存储方案
根据数据量、数据特点 和使用频率等因素，选 择合适的存储方案，如 关系型数据库、 NoSQL 数据库等。
设计索引
根据查询需求，设计出 高效的索引方案，以提 高查询速度和性能。
设计数据分区
根据数据量和查询特点， 将数据进行分区存储， 以提高查询性能和数据 管理效率。
T ( Transform)
对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等 操作，使其满足数据仓库的需求。
L ( Load)
将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
存储层
星型模型
以事实表为中心，周围关联多个维度表，形 成星型结构。
雪花模型
将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
星座模型
将多个星型模型关联起来，形成一个更大型 的模型。
数据仓库的发展趋势
云端化
随着云计算技术的普及，越来越多的企业选择将数据仓库 部署在云端，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。
大数据集成
数据仓库在处理大数据方面发挥着越来越重要的作用，通 过高效的数据集成和数据处理技术，满足企业对大数据分 析的需求。
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。
数据仓库 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 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。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
数据仓库解决方案
数据仓库解决方案目录1. 数据仓库解决方案的定义1.1 数据仓库的作用1.2 数据仓库的特点1.3 数据仓库解决方案的重要性2. 数据仓库解决方案的实施步骤2.1 确定需求和目标2.2 数据采集和清洗2.3 数据存储和管理2.4 数据分析和报告3. 数据仓库解决方案的优势3.1 实现数据集中管理3.2 提升数据分析效率3.3 支持决策制定4. 数据仓库解决方案的应用案例4.1 传统行业的数据仓库应用4.2 互联网行业的数据仓库应用4.3 零售行业的数据仓库应用5. 数据仓库解决方案的未来发展趋势5.1 数据仓库与大数据的融合5.2 数据仓库自动化技术的应用5.3 数据仓库解决方案的个性化定制6. 总结数据仓库解决方案的定义数据仓库解决方案是指为了解决企业数据集中管理、高效分析和决策制定而设计的一套系统化解决方案。
通过构建数据仓库，将企业内部各个部门的数据进行统一收集、整理和存储，以便企业领导层可以更快、更准确地获取到所需的数据信息，从而帮助企业更好地制定发展策略和决策方案。
数据仓库的作用数据仓库的主要作用包括数据存储、数据分析和数据报告。
通过数据仓库，企业可以将不同来源的数据进行整合并存储，减少数据冗余和数据分散的情况，提高数据的一致性和可靠性。
同时，利用数据仓库中的数据，企业可以进行深入的数据分析，获得更准确的商业洞察，帮助企业在竞争激烈的市场环境中获取优势。
最后，数据仓库还可以生成各种形式的数据报告，向各级管理人员提供决策支持和运营指导。
数据仓库的特点数据仓库具有数据集中、集成、主题化和稳定性等特点。
数据集中意味着数据仓库中存储的是企业所有部门的数据，可以为不同部门提供统一的数据来源；数据集成指的是数据仓库中的数据会进行整合和转换，以确保数据的一致性和可靠性；数据主题化表示数据仓库中的数据是按照特定的主题进行分类和存储，方便用户进行查询和分析；数据稳定性意味着数据仓库中的数据是经过严格控制和管理的，用户可以信任数据的准确性和完整性。
数据仓库国家标准规范最新
数据仓库国家标准规范最新随着信息技术的快速发展，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，其标准化建设对于确保数据的一致性、安全性和可扩展性至关重要。
以下是关于数据仓库国家标准规范的最新概述：# 数据仓库国家标准规范最新引言数据仓库国家标准规范旨在为企业提供一个统一的数据管理框架，以支持数据的集成、存储、管理和分析。
这些规范有助于提升数据处理的效率，降低运营成本，并确保数据的准确性和可靠性。
1. 数据定义和分类- 明确数据的定义，包括结构化数据和非结构化数据。
- 根据业务需求和数据特性，对数据进行合理分类。
2. 数据集成- 规定数据集成的方法和流程，确保数据源的多样性和数据的一致性。
- 采用ETL（Extract, Transform, Load）等技术实现数据的抽取、清洗和加载。
3. 数据存储- 规定数据存储的格式和结构，支持关系型数据库和非关系型数据库的存储需求。
- 确保数据存储的安全性，包括数据备份和灾难恢复机制。
4. 数据质量管理- 制定数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
- 实施数据质量监控和评估机制，及时发现并纠正数据问题。
5. 数据安全与隐私保护- 规定数据访问控制和权限管理，确保数据的安全性。
- 遵守相关的数据保护法规，保护个人隐私和敏感信息。
6. 数据分析与报告- 规定数据分析的方法和工具，支持高级分析和数据挖掘。
- 制定报告生成的标准格式，确保报告的一致性和可读性。
7. 数据治理- 明确数据治理的职责和流程，包括数据的所有权、使用权和责任。
- 建立数据治理委员会，负责监督和指导数据仓库的建设和维护。
8. 技术标准和接口规范- 规定数据仓库的技术架构和接口标准，确保系统的兼容性和扩展性。
- 支持开放标准和API，促进数据的共享和互操作。
结语数据仓库国家标准规范的最新发展，为企业提供了一个坚实的数据管理基础。
通过遵循这些规范，企业能够更有效地利用数据资源，提升决策质量和业务竞争力。
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：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。
数仓分层标准
数仓分层标准
一、数据源层
数据源层是整个数据仓库的起点，包含了所有需要的数据源。
这些数据源可能来自不同的地方，例如数据库、文件、API等。
数据源层的目标是确保所有数据都能被正确、完整地获取。
二、整合层
整合层的主要任务是对从数据源层获取的数据进行清洗、整合和转换，以满足后续数据模型的需要。
在这一层，数据可能会进行一些基本的处理，例如去重、填充缺失值、数据类型转换等。
三、公共维度模型层
公共维度模型层（CDM）是数据仓库的核心部分，它提供了对数据的公共视图。
在这一层，数据会被组织成公共的维度和度量，以便进行多维分析。
常见的维度包括时间、地域、产品等。
四、汇总层
汇总层是在CDM的基础上，对数据进行进一步的汇总和聚合。
这一层的目的是为了提高数据的查询效率，同时减少在应用层进行复杂计算的需要。
五、应用层
应用层是数据仓库的最顶层，它包含了可以直接提供给最终用户使用的数据。
这些数据通常是已经经过处理和格式化的，可以直接用于报表、仪表板或其他分析工具。
六、元数据层
元数据层包含了关于数据仓库中所有数据对象的描述信息。
这些描述信息有助于理解数据的来源、结构、关系和含义。
元数据对于维护数据仓库的完整性和准确性至关重要。
七、数据安全层
数据安全层关注的是如何确保数据的安全和隐私。
在这一层，会设置各种安全措施，例如访问控制、加密、审计等，以确保只有经过授权的人员才能访问特定的数据，同时防止数据的滥用或泄露。
数据仓库(Data-Warehouse)简介
数据仓库的设计
• 数据仓库的第二步——Staging层
– Landing层到Staging层主要是对数据进行必要的 清洗工作。
– 数据从landing流入staging后数据要在landing层 清除。
数据仓库的设计
• 数据仓库第三层——Integration DW
– 报表技术的应用，比如Cube。
数据仓库的要素
• 维度、模型
– 主要模型：星型模型、雪花模型 – 维度变化的维护：直接覆盖、保留旧值 – 最底层数据要跟报表维度一致，以提高数据的提取性能 – 时间戳的应用
• 血缘关系、元数据
– 不同层次的数据之间的血缘关系要明了，要具备优良的任务调度机制 （Control-M），方便问题数据的追踪；元素据描素要清楚明了。
– 什么是主题？ • 主题和技术无关，是从业务角度出发，定义你分析的某个专业 方向，例如产品营销、物流、财务、HR、CRM等，这些业务板 块就是主题。
数据仓库的设计
• 数据的原子性
数据的原子性（atomic）:数据的原子性指数据的 细化水平和粒度。数据的细化水平是原子性数据 水平，粒度是数据采集水平。
数据仓库的设计
• 数据仓库的服务目标——用户业务层
– 数据仓库最底层的数据集市所形成的数据维度一般是 直接面向于业务需求的。比如某个报表的数据已经在 某个表中被统计好，可直接从表中获取，不必通过多 个表之间的关联而取得目标数据。这样就大大提升了 报表的性能。
– 数据集市的数据能具备良好的颗粒度，能极好的支持 商业决策、数据分析、数据挖掘等工作。
数据仓库的设计
• 零售业数据仓库样例
数据仓库的设计
• 数据仓库的第一层——Landing层
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)。
通俗易懂了解什么是数据仓库
通俗易懂了解什么是数据仓库什么是数据仓库数据仓库（下⽂以“数仓”称），顾名思义，存放数据的仓库，它集合了各个业务系统的数据，以⾦融业为例，数仓包含了贷款业务、CRM、存款业务等数据。
⽤于企业做数据分析、出报告、做决策；在有些公司也作为各业务系统的数据来源。
从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地⽅，只不过从数据量来说，数据仓库要⽐数据库更庞⼤。
他们最主要的区别在于，传统事务型数据库如 MySQL ⽤于做联机事务处理（OLTP），例如交易事件的发⽣等；⽽数据仓库主要⽤于联机分析处理（OLAP），例如出报表等。
有些同学可能想，数据分析、出报表等⼯作也可以直接通过业务数据库完成呀，数据仓库似乎也不是必需品。
如果是简单的系统，⽐如初创时期，业务量少，⽤户和数据少，⼏台服务器和⼏个MySQL组成的系统，那确实可以实现。
但当业务越做越多，⽤户和数据量很庞⼤，出报表需要跨集群关联多个系统的数据实现的话，那数仓还是很有必要的。
如果还不能理解，先想⼏个问题如果你要的数据分别存放在很多个不同的数据库，甚⾄存在于各种⽇志⽂件中，你要如何获取这些数据？如果你从各数据源中取出了你要的数据，但是发现格式不⼀样，或者数据类型不⼀样，你要怎么规范？如果有⼀天你需要在业务系统查历史数据，但发现这些数据被修改过的，你要怎么办？如果要跨集群关联各个不同业务系统的数据，要怎么做？怎么优化查询时间？……数仓的出现，可以很好的解决上⾯这些问题。
它通过数据抽取和清洗，将各个业务系统的数据整合落地到⼀个系统（数仓），规范化数据，⽅便在出报表做决策的时候获取数据。
数仓的特点集成性数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
稳定性数仓中保存的数据是历史记录，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
动态性数仓的数据会随时间变化⽽定期更新，这⾥的定期更新不是指修改数据，⼀般是将业务系统发⽣变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。
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。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则
一、完整性
数据仓库应保证数据的完整性，确保所有需要的数据都能够在数据仓库中获取。
数据的完整性不仅包括数据的准确性，还涉及到数据的完整性和一致性。
二、规范性
数据仓库的建设应遵循一定的规范，包括数据格式、数据命名、数据分类等方面的规范。
规范化的数据结构有助于提高数据的可读性和可维护性，同时也有助于提高数据的质量和准确性。
三、易用性
数据仓库应具有易用性，能够方便用户查询和使用数据。
易用性包括数据查询的简便性、数据可视化的清晰度、用户界面的友好程度等方面。
四、安全性
数据仓库应具有安全性，能够保护数据不被未经授权的人员访问或篡改。
安全性包括数据的加密、访问控制、备份恢复等方面的措施。
五、可扩展性
数据仓库应具有可扩展性，能够随着业务的发展和数据量的增加而扩展。
可扩展性包括数据库的性能、存储空间、数据处理能力等方面的扩展。
六、稳定性
数据仓库应具有稳定性，能够保证数据的稳定性和可靠性。
稳定
性包括数据的备份恢复、容错处理、故障恢复等方面的措施。
七、高效性
数据仓库应具有高效性，能够快速地处理和分析大量数据。
高效性包括数据库的性能优化、数据处理速度、查询速度等方面的提升。
八、可维护性
数据仓库应具有可维护性，能够方便地进行数据的维护和管理。
可维护性包括数据的备份恢复、数据的清理和整理、数据库的监控和维护等方面的措施。
以上是数据仓库建设的八大原则，这些原则有助于确保数据仓库的建设质量和效果，提高数据的利用价值和管理效率。
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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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。
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。
粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。
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。
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。