数据仓库培训资料

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数据库培训资料

数据库培训资料在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织的重要资产。

而数据库作为存储和管理数据的核心工具，其重要性不言而喻。

无论是企业的业务运营、决策支持，还是科研机构的数据分析、学术研究，都离不开高效、可靠的数据库系统。

因此，掌握数据库的相关知识和技能对于从事信息技术相关工作的人员来说是至关重要的。

一、数据库的基本概念数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

它是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。

数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

数据模型是数据库系统的核心和基础，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。

其中，关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它将数据组织成一张张二维表格的形式，通过表之间的关联来实现数据的管理和操作。

二、数据库管理系统数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。

它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。

常见的数据库管理系统有 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等。

这些 DBMS 都提供了丰富的功能，包括数据定义、数据操作、数据查询、数据控制等。

数据定义功能用于定义数据库的结构，包括创建表、定义字段的数据类型、设置约束条件等。

数据操作功能用于对数据库中的数据进行插入、删除、修改等操作。

数据查询功能则允许用户根据特定的条件从数据库中检索所需的数据。

数据控制功能主要用于管理用户对数据库的访问权限，确保数据的安全性。

三、数据库设计良好的数据库设计是保证数据库系统高效运行的关键。

数据库设计包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。

需求分析阶段需要与用户充分沟通，了解系统的业务需求和数据处理要求。

概念设计阶段则通过建立概念模型来描述系统中的实体、属性和它们之间的关系。

数据仓库培训课件

聚类分析
将相似的数据聚集成不同的群体，如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之一，需要处理大量的金融交易数据和客户信息数据，为了更好地进行风险管理和业务决策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为风险管理和业务决策提供了有力的支持。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化服务和精准营销提供了支

数据仓库开发培训(1)-DB2基础

-2-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
阅读说明本文主要面向数据库设计和开发人员、部署人员和性能调优人员。杭州滨江 2013 年 7 月 3 日
-3-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
目录
培训介绍...................................................................................................................................... - 2 本文内容...................................................................................................................................... - 2 阅读说明...................................................................................................................................... - 3 第一篇基础理论........................................................................................................................ - 6 1 DB2 数据库基本概念 ........................................................................................................

数据仓库开发培训(1)-DB2基础 - AIX系统上DB2安装使用手册

DB2安装使用手册——数据仓库开发系列培训讲师：赵坚密日期：2013年7月26日目录1.DB2服务器安装 (4)1.1.前提条件 (4)1.2.DB2软件安装 (4)1.3.创建数据库管理服务器 (8)1.4.创建实例 (8)1.5.修改/etc/services文件 (8)1.6.设置环境变量 (8)1.6.1.修改.bash_profile (8)1.6.2.设置服务名称 (8)1.6.3.设置注册变量 (9)1.7.启动实例 (9)2.创建数据库 (10)2.1.创建数据库 (10)2.2.创建缓冲池（8K） (10)2.3.创建系统临时表空间（8K） (10)2.4.创建数据表空间（8K） (10)2.5.创建数据库用户 (11)2.6.设置数据库参数 (11)3.创建Schema (12)3.1.创建表格 (12)3.2.创建视图 (12)4.初始化数据导入 (13)4.1.公共数据导入 (13)4.2.用户数据导入 (13)5.DB2数据库日常操作 (14)5.1.启动和关闭数据库实例 (14)5.2.启动和关闭DAS (14)5.3.连接和断开数据库实例 (14)5.4.连接和断开数据库 (14)5.5.客户端连接配置 (14)5.6.查看数据库字符集 (14)5.7.断开所有用户连接 (15)5.8.执行批处理脚本 (15)5.9.导入导出数据 (15)5.10.查看数据库版本 (15)5.11.显示当前活动数据库 (15)5.12.显示当前用户拥有的表和视图 (15)6.DB2卸载 (16)6.1.删除所有数据库 (16)6.2.停止管理服务器 (16)6.3.停止所有DB2实例 (16)6.4.除去管理服务器 (17)6.5.除去所有DB2实例 (17)6.6.卸载DB2安装文件 (17)6.7.删除DB2所有用户 (17)6.8.删除DB2所有用户组 (18)6.9.删除/HOME目录下DB2用户目录 (18)6.10.重新引导服务器 (18)1.DB2服务器安装1.1. 前提条件123、查看/etc/hosts文件，确认主机名和IP已经设置。

数据仓库培训文档(2)

to_location dollars_cost units_shipped shipper
shipper_key shipper_name 22 location_key shipper_type
Measures
数据仓库概念与体系结构
度量
• 数据的实际意义，即描述数据是“什么”。一般情况下，变量总是一个数值度量指标，如：话务量、掉话次数、拥塞率等
• 焦点是为决策者进行数据建摸和分析，而不是为
了日常的事务处理
• 通过把对决策支持没有用的数据隔离，对特殊的
主题提供了一个简单明了的视图
8
数据仓库概念与体系结构
与传统数据库的区别：集成的
• 需要集成多个、异构的数据源
–原始数据文件 –网管数据库 –客服数据库
• 数据清洗和数据集成
9
数据仓库概念与体系结构
location
location_key street city_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
city
city_key city province_or_state country
21
星系模型
item
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
与传统数据库的区别：集成的
操作型环境应用A 应用B 应用C 应用D M，F 1，0 X，Y 男，女数据仓库 M，F
操作型环境应用A 应用B 应用C 应用D 管道-Cm 管道-Inches 管道-m 管道-yds
数据仓库
Cm
10
数据仓库概念与体系结构

数据仓库技术PPT培训资料

数据仓库技术
—信管0701 HT
1
数据仓库技术
✓什么是数据仓库 ✓数据仓库的产生 ✓新一代数据仓库的发展趋势 ✓总结
2
什么是数据仓库
概念
数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。
6
• 近几十年来，大量新技术、新思路的涌现出来并被用于关系型数据库系统的开发和实现：客户/服务器系统结构、存储过程、多线索并发内核、异步I/O、代价优化，等等，这一切足以使得关系数据库系统的处理能力毫不逊色于传统封闭的数据库系统。而关系数据库在访问逻辑和应用上所带来的好处则远远不止这些，SQL的使用已成为一个不可阻挡的潮流，加上近些年来计算机硬件的处理能力呈数量级的递增，关系数据库最终成为联机事务处理系统的主宰。
9
新一代数据仓库的发展趋势
• 严格的投资回报率评估 • 整合数据集市 • 增加更多的分析 • CRM与数据仓库后期Internet 的兴起与飞速发展，我们进入了一个新的时代，大量的信息和数据，迎面而来，用科学的方法去整理数据，从而从不同视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判断，比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比以往更受关注。
企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据，也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变性和面向历史性。
二、操作型数据库（ODS）
操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。
三、数据市集（DataMart）

数据仓库培训[1]

需要更新的情况进行新的决策时需要抽取和更新新的数据
通过删除丢弃一些过时的数据
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
数据仓库与数据中心概述
• 特征四随时间不断变化
数据仓库中的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是系统记录了企业从过去某一时点到目前的各个阶段的信息，通过这些信息可以对企业的发展历程和未来趋势作出定量分析和预测。
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
• 原因四、历史数据问题
OLTP与OLAP
OLTP 一般只需要当前数据，在数据库中一般也只存储短期数据 (3-6个月)，且不同数据的保存期限也不一样
OLAP更看重历史数据 (5-10年)，可以通过对大量历史数据的详细分析来把握企业的发展趋势
历史数据对于事务处理作用不大，但对于决策分析而言，如果没有历史数据的支撑，就变成了“无源之水”、“无本之木”。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• OLTP 环境不适宜 OLAP 应用的原因
在OLTP中直接构建OLAP应用是不合适的，要提高分析处理和决策支持的效率和有效性，必须将OLAP及其所需的综合性数据从传统的OLTP和细节性数据中分离出来，按照DSS的需要重新进行组织，建立单独的分析处理环境。
PPT文档演模板
数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• 原因五、数据的综合问题 OLTP 需要的是当前的细节性操作数据， OLAP 需要的往往是大量的总结性分析型数据，而非数据库中的细节性操作型数据
OLTP 系统中积累的是大量的细节数据，而 OLAP 并不对这些细节数据进行分析，其原因是

数据仓库应用实例培训课件(ppt 50张)

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46．凡事不要说＂我不会＂或＂不可能＂，因为你根本还没有去做！ 47．成功不是靠梦想和希望，而是靠努力和实践． 48．只有在天空最暗的时候，才可以看到天上的星星． 49．上帝说：你要什么便取什么，但是要付出相当的代价． 50．现在站在什么地方不重要，重要的是你往什么方向移动。 51．宁可辛苦一阵子，不要苦一辈子． 52．为成功找方法，不为失败找借口． 53．不断反思自己的弱点，是让自己获得更好成功的优良习惯。 54．垃圾桶哲学：别人不要做的事，我拣来做！ 55．不一定要做最大的，但要做最好的． 56．死的方式由上帝决定，活的方式由自己决定！ 57．成功是动词，不是名词！ 28、年轻是我们拼搏的筹码，不是供我们挥霍的资本。 59、世界上最不能等待的事情就是孝敬父母。 60、身体发肤，受之父母，不敢毁伤，孝之始也；立身行道，扬名於后世，以显父母，孝之终也。——《孝经》 61、不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海。——荀子《劝学篇》 62、孩子：请高看自己一眼，你是最棒的！ 63、路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 64、活鱼会逆水而上，死鱼才会随波逐流。 65、怕苦的人苦一辈子，不怕苦的人苦一阵子。 66、有价值的人不是看你能摆平多少人，而是看你能帮助多少人。 67、不可能的事是想出来的，可能的事是做出来的。 68、找不到路不是没有路，路在脚下。 69、幸福源自积德，福报来自行善。 70、盲目的恋爱以微笑开始，以泪滴告终。 71、真正值钱的是分文不用的甜甜的微笑。 72、前面是堵墙，用微笑面对，就变成一座桥。 73、自尊，伟大的人格力量；自爱，维护名誉的金盾。 74、今天学习不努力，明天努力找工作。 75、懂得回报爱，是迈向成熟的第一步。 76、读懂责任，读懂使命，读懂感恩方为懂事。 77、不要只会吃奶，要学会吃干粮，尤其是粗茶淡饭。 78、技艺创造价值，本领改变命运。 79、凭本领潇洒就业，靠技艺稳拿高薪。 80、为寻找出路走进校门，为创造生活奔向社会。 81、我不是来龙飞享福的，但，我是为幸福而来龙飞的！ 82、校兴我荣，校衰我耻。 83、今天我以学校为荣，明天学校以我为荣。 84、不想当老板的学生不是好学生。 85、志存高远虽励志，脚踏实地才是金。 86、时刻牢记父母的血汗钱来自不易，永远不忘父母的养育之恩需要报答。 87、讲孝道读经典培养好人，传知识授技艺打造能人。 88、知技并重，德行为先。 89、生活的理想，就是为了理想的生活。 —— 张闻天 90、贫不足羞，可羞是贫而无志。 —— 吕坤

数据仓库培训

OLAP基本操作
上卷操作：通过维层次，在数据立方体上进行聚集。下钻操作：是上卷操作的逆操作，由不太详细的数据到更详细的数据。切片和切块：切片在给定的数据立方体的一个维上进行选择，切块则是在两个或两个以上的维进行选择。旋转操作：是改变维度的位置关系，使最终用户可以从其他视角来观察多维数据。
日期
一季度二季度三季度四季度
ALL
南京苏州常州
TV PC
VCD ALL
产品
地区
ALL
数据仓库的主要应用
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.
一次处理的数据量小
面向应用，事务驱动
一次处理的数据量大
面向分析，分析驱动
面向操作人员，支持日常操作面向决策人员，支持管理需要
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理； OLAP是面向市场的,用于数据分析。
数据内容:
OLTP系统管理当前数据； OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制。
Data Mart（数据集市）
小型的，面向部门或工作组级数据仓库.
数据仓库中的几个重要概念 (续)
Operation Data Store
操作数据存储 — ODS是能支持企业日常的全局应用的数据集合，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(Subject -Oriented)、集成的、可变的、当前或接近当前的。

数据仓库学习资料

创新设计作业张希远董新强崔庆俄一、理解关系数据库与数据仓库的区别1、发展背景：在数据信息化和互联网技术高速发展的今天，数据已经处于爆炸状态，数据量一直在急剧增大，因此如何应用这些数据成为人们面临的首要问题．从20实际60年代数据库技术出现至今，经过几十年的发展，已日趋成熟完善．随着信息量的逐渐增加，人们期望一种数据处理技术能够提供更高层次的数据分析功能，能访问并综合运用来自各种数据源的数据，进行复杂的数据分析．在这种情形下，一种新型的数据库技术——数据仓库技术应运而生。

2、关系数据库的概念关系数据库，是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。

现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。

3、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：3.1 面向主题(Subject Oriented)的数据集合数据仓库通常围绕一些主题，如“产品”、“销售商”、“消费者”等来进行组织。

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。

3.2 集成(Integrated)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。

3.3 时变(Time Variant)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。

3.4 非易失(Nonvolatile)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。

数据仓库基础知识培训

1.2 数据仓库的体系结构

1.2.1 数据仓库的概念结构从数据仓库的概念结构看，应该包含：数据源、数据准备区、数据仓库数据库、数据集市/知识挖掘库以及各种管理工具和应用工具。
业务系统
数据源
外部数据源
数据准备区
数据仓库数据库
数据集市/ 知识挖掘库数据集市/ 知识挖掘库
数据仓库查询管理服务器
1.2.5 分布式数据仓库结构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
站点A
局部数据仓库全局数总部据仓库局部数据仓库
名词解释
名词解释及缩略语

缩略语
名词解释及缩略语

缩略语
内部交流
谢谢！
我们公司数据中心架构

分析型系统架构目标系统架构说明存储区域比较分析 ETL过程分析
我们公司数据中心架构

分析型系统架构
我们公司数据中心架构
Байду номын сангаас目标系统架构说明
我们公司数据中心架构
存储区域比较分析
我们公司数据中心架构

ETL过程分析
指标、维度与报表OLAP分析主题关系
名词解释及缩略语
元数据抽取、预定义的查询、刷新与登录、归档、创建、存储和报表和索引管复制管恢复与净化更新管理理理管理
数据仓库、数据集市和词汇表管理
1.3.4 数据仓库的环境支持层
数据传输和传送网络客户/服务器代理和中间件复制系统安全和保障系统

数据仓库基础知识培训教材(PPT38页)

数据仓库基础知识培训教材(PPT38页 )培训课件培训讲义培训ppt教程管理课件教程ppt
面向主题性
• 面向主题性表示了数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中的所有数据都是围绕着某一主题组织的。
• 确定主题以后，需要确定主题应该包含的数据。
• 不同的主题之间可能会出现相互重叠的信息。
1.1从传统数据库到数据仓库(续)
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应用
• 事务处理和分析处理的性能特性不同 • 数据集成问题 • 数据动态集成问题 • 历史数据问题 • 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况： • 超市的经营者希望将经常被同时购买的商
• 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。
品放在一起，以增加销售； • 保险公司想知道购买保险的客户一般具有
哪些特征； • 医学研究人员希望从已有的成千上万份病
历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助； • ……
企业面临的问题
• 经过多年的计算机应用和市场积累，许多企业保存了大量原始数据和各种业务数据, 它是企业生产经营活动的真实记录
数据集成性
• 根据决策分析的要求，将分散于各处的源数据进行抽取、筛选、清理、综合等工作，最终集成到数据仓库中。

数据仓库与数据挖掘培训课件

数据挖掘定义
技术角度的定义
数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。
这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
金子（知识）
概述
数据挖掘是八十年代投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴的，面向商业应用的 AI研究。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
• 起初，两类数据放到一起，即分散存储在各底层的业务数据库中。
• 后来，随着企业规模的扩展、数据量的增加、以及希望在决策分析时得到更多支持需求的日益迫切，并且考虑保证原有事务数据库的高效性与安全性。因此将分析型数据与事务型数据相分离，单独存放，即形成了所谓的数据仓库。
➢ 数据仓库与数据库的关系
不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银行中储蓄业务、信用卡业务分别要建立储蓄数据库和信用卡数据库。
数据库是为满足事务处理需求建立的，在帮助人们进行决策分析时显得不适用。（举例）
➢ 数据库的局限性
传统数据库所能做到的只是对已有的数据进行存取以及简单的查询统计，即使是一些流行的OLAP工具，也无非是另一种数据展示方式而已。人们仍然无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。这也直接导致了目前“数据爆炸但知识匮乏”的现状。

数据仓库体系培训课件.pptx

数据存储·数据质量·元数据·安全
7
文思信息版权所有，内部保密材料
BI环境内的数据架构
IT人员
高级分析人员业务分析人员决策用户
集市层
应用集市层 •面向应用的个性化定制。
指标库:规模指标、客户指标、盈利指标、风险指标等
汇总层
机构汇总账户汇总
预连接/预处理产品汇总
交易统计汇总
渠道汇总客户汇总
管控平台
前端软件
前端软件
前端软件
前端软件
DM
信用卡集市
DM
信贷集市
DM
风险管理集市
DM 。。。
ETL软件
ETL软件
ETL软件
ETL软件
SASB
YHT
CMS
PMS
。。。
4
文思信息版权所有，内部保密材料
数据仓库典型体系架构（集中型－EDW）
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
4
应用用户、决策用户会访问特定应用
……
业务人员通过设定业务检查规则来 3 明确模型可用性
业务部门人员多数需要常规报表供日常呈报
…… 业务人员参考整合规则来验证业务 2 正确性
POWER USER通常需要访问第二层对数据进行深入分析
……
1 审计/风险管理等需要未经加工的业务原始数据
源数据质量检查规则、常规报告
EDW: •全部源系统的原始细节数据，不接入派生和汇总数据。
ODS: •状态类数据保存当前最新数据 •日志类数据保存3个月 • 针对及其特殊的需要可以考虑对数据保留一定时间段的历史
EDW: •一般最长在线保存7年。 •事件类数据在线保留时间会短一些，13个月左右。

(数据仓库)02定义商业需求培训资料

将商业需求与业务目标进行对应，确保满足核心需求。
3
验证一致性
确保商业需求与业务目标的一致性，并进行适当的调整。
商需求的定义和重要性
商业需求是对企业在特定业务领域中所需的功能、特征、服务、性能和安全性的明确描述。明确定义商业需求有助于确保数据仓库能够满足企业的目标和愿景。
商业需求的分类
功能性需求
描述数据仓库必须提供的功能和特点，如数据集成、数据清洗和数据可视化等。
性能需求
指明数据仓库需要具备的响应时间、处理能力和并发性等方面的要求。
安全需求
明确数据仓库的安全性要求，包括数据保护、访问控制和数据备份等。
商业需求的收集和整理
商业需求的收集和整理是一个关键的过程，包括与业务用户进行沟通、需求讨论和需求文档编写等，以确保有效地捕捉和记录商业需求。
商业需求与业务目标的对齐
1
了解业务目标
确保清楚理解企业的战略和业务目标。
2
关联商业需求
数据仓库培训资料
本培训资料将介绍数据仓库的定义、架构和商业需求，深入探讨数据仓库的关键概念和最佳实践，以及数据仓库的实施和部署过程。
什么是数据仓库？
数据仓库是一个集成、相对稳定、面向主题的数据存储，用于支持管理决策和业务分析，并为企业提供历史和当前数据的综合视图。
为什么需要数据仓库？
数据仓库能够整合多个来源的数据，提供一致的、可靠的数据，帮助企业实现更高效的决策、洞察潜在机会、优化业务流程，并发现潜在的问题和挑战。

干货数据仓库基础知识(全)

3
冷数据层
存储长期不访问的数据，采用低成本、大容量的存储介质，如磁带库。
元数据管理
元数据定义
描述数据的数据，包括数据的结构、属性、关系等信息。
元数据采集
通过数据字典、数据映射等方式自动或半自动采集元数据。
元数据存储
采用专门的元数据仓库或数据库进行存储和管理。
元数据应用
支持数据血缘分析、影响性分析、数据目录等应用场景。
包括抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个步骤，用于将数据源的数据清洗、整合并加载到数据仓库中。
采用列式存储、分布式存储等技术，实现海量数据的存储和管理。同时提供数据备份、恢复、优化等功能。
提供查询、报表、分析等数据服务，支持业务决策和数据分析需求。
维度表设计原则
确定维度的层次结构、选择合适的维度表类型（如缓慢变化维、快速变化维等）、定义维度的属性及编码规则等。
典型数据模型案例分析
电商数据模型案例
分析电商业务场景下的数据模型设计，包括用户维度、商品维度、订单维度
等的设计和实现。
金融数据模型案例
分析金融业务场景下的数据模型设计，包括客户维度、账户维度、交易维度
ETL的主要作用是从各种数据源中抽取数据，按照预先定义好的规则进行转换，然后加载到目标数据库中，为数据分析提供准确、一致的数据基础。
抽取、转换、加载流程剖析
抽取
从数据源中读取数据的过程。数据源可以是数据库、文件、API等。抽取过程中需要注意数据的准确性、完整性和一致性。
转换
对抽取出来的数据进行清洗、加工、计算等处理，以满足数据分析的需求。转换过程中可能涉及到数据类型的转换、空值的处理、重复数据的删除等操作。

数据仓库体系培训(内部)

前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
管
库外集市
库外集市
控
DB（TD、DB2、Oracle）
平
台
缓冲层
模型层
汇总层
集市层
ETL软件 Datastage Powercenter 文本脚本
SASB
文思信息版权所有，内部保密材料
YHT
CMS
PMS
。。。
Control-M Automation ETL_PLUS
访问特征 • 批量插入-很少的更新 • 频繁的复杂查询
优劣势对比 • 解决企业的决策需求 • 不能满足实时监控和实时业务需求
EDW
ODS层模型
• 简单处理 • 不考虑整合 • 考虑保留策略
• 偏源系统模型 • 部分数据保留全量 • 少量数据保留短暂历
史
12
文思信息版权所有，内部保密材料
基础层模型 VS. 汇总层模型
文思信息版权所有，内部保密材料
应用集市层模型
文思信息版权所有，内部保密材料
数据仓库体系规划
从数据体系、技术体系、应用体系、运维体系和管控体系五个方面阐述数据仓库规划。
组
织
架
管管控控
组织构管控
体体架流系系构程
管
控
内
容
·
·
数据体系
数据架构· ODS·基础层·汇总层·集市层
技术体系
统一交换·统一监控·统一调度·统一发布·统一管控
分析为什么会发生
预定义报表
随机查询, BI Tools
操作智能
ACTIVATING MAKE it happen!

数据仓库技术知识培训

- 我的帐户现在有多少钱?
- 历史数据的缺乏是另一个应用问题
- 你有 2,704.87元
- 在过去的三年中，我的帐户每月平均余额是多少?
- 我怎样才能知道这些数字?
汇总问题
computer
另一个问题是汇总 ….
- 发往A公司的货物在哪里? - 在出厂中心，将于下周一运到
-我们上个月、去年有多少货物发往A公司? - 有多少货物准时到达? 晚到? 发生货损?
数据爆炸问题
– 自动的数据收集工具和成熟的数据库技术导致巨大的数据存储在文件系统、数据库和其它的信息库中。
– 我们会淹死在数据中, 但却为信息、知识所饿! 勇于开始，才能找到成功的路
面临的挑战
如何在堆积如山的企业交易数据中发现具有商业价值的闪光点？如何使您的企业或组织在激烈的市勇于开始，才能找到成功的路场竞争中保持对客户的吸引力？如何预先发现和避免企业运作过程中不易察觉的商业风险？
3、数据仓库的过期；
4、用户需求的改变。
数据质量管理
如果数据质量不能被信任，则数据仓库将失去价值
，数据管理是一个循环往复的过程，包括四个基本
功能：
定义
定义
量度标准报告
量度标准
改善
连续的改善
循环
改善
报告
操作数据存储（ODS）
探索数据仓库
ODS “遗产”系统
DSS
商业系统
客户开发系统
SAP
home grown
- 我要写个汇总报告.
获取信息的重要因素
computer
- 贯穿公司的数据集成? - 公司的历史数据? - 详细数据及汇总数据?
决策的需要
应用在不断地进步，当联机事务处理系统应用到一定阶段的时候，企业家们便发现单靠拥有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争的优势；他们需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的态势进行分析，从而做出有利的决策。