数据仓库-系统设计说明书
数据仓库主题设计及元数据设计
数据仓库主题设计及元数据设计3.4 明确仓库的对象：主题和元数据大多数商务数据都是多维的，所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法，必须有一种新的方法来表达多维数据。
现阶段流行的有2种方法，一是面向对象方法，即把商务数据抽象为对象，再使用Rational Rose等对象建模工具来表达这些对象；另一种方法就是使用信息包图，这是一种简便且高效的方法，在项目中使用的普及率很高。
信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。
自上而下的建模技术从用户的观点开始设计。
用户的观点是通过与用户交流得到的，可以进一步明确用户的信息需求。
自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响商务活动的方式，它使得设计者可以围绕着一个通常的主题或商务领域进行信息包的开发。
下面就详述如何通过信息打包技术建立信息包图，从而确定数据仓库中的主题和元数据。
3.4.1 信息打包技术1．信息打包技术的基本使用信息打包法是一种自顶向下的设计方法，它从管理者的角度出发把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性。
此法具体分4个阶段：（1）采用自顶向下的方法对商务数据的多维特性进行分析，用信息打包图表示维度和类别之间的传递和映射关系，建立概念模型。
其中类别是按一定的标准对一个维度的分类划分，如产品可按颜色、质地、产地和销地等不同标准分类。
（2）对企业的大量的指标实体数据进行筛选，提取出可利用的中心指标。
其中指标也称为关键性能指标和关键商务测量的值，是在维度空间衡量商务信息的一种方法。
比如产品收入金额、原材料消耗、补充新雇员或设备运行时间等都可以叫做指标。
（3）在信息打包图的基础上构造星形图，对其中的详细类别实体进行分析，进一步扩展为雪花图，建立逻辑模型。
（4）在星形图和雪花图的基础上，根据所定义数据标准，通过对实体、键标、非键标、数据容量、更新频率和实体特征进行定义，完成物理数据模型的设计。
国产数据仓库管理系统DM—DW的设计
事 物 发 展 和 历 史 的 角 度 米 组 织 和 存 储 数据 ． 供 信 息 佗 和分
析 处理 之 用 ” 据 仓 库 具 有 以 下 四 ｔ摹 奉 特 点 ： 向 主 题 、 数 面 集 成 性 、 易先 ｝ 时蹙 拄 不 耋、
国外 对 数 据 仓库 的研 制始 十 ９ 年 代 初 ， 在 已有 现
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数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设是指为了满足企业特定的业务目标和需求，从数据仓库中提取有意义的数据指标，并对这些指标进行管理、分析与运用的一套体系建设过程。
具体步骤如下：
1. 确定业务目标和需求：企业需要确定自身的业务目标和需求，以此为目标，设计出符合自身业务需求的数据仓库指标体系。
2. 确定数据来源：确定数据来源，包括内部各系统的数据和外部数据，如市场、竞争对手、用户等数据。
3. 确定指标分类：根据企业业务目标和需求，将数据指标分类，可以根据时间、区域、产品、客户等因素进行分类。
4. 定义指标：根据指标分类，设计出指标定义和计算公式，确保指标的准确性和可比性。
5. 确定指标权重：根据指标的重要性，确定指标的权重，以此来评估企业的绩效表现。
6. 建立数据模型：建立数据模型，用于支持指标计算和分析，以及提供数据报表和数据可视化等服务。
7. 设计指标评估体系：设计指标评估体系，用于评估企业整体绩效和各个业务部门的表现，以此来指导企业的决策。
8. 运用指标：利用指标体系中的指标，通过数据分析、数据挖掘等手段，对企业的业务进行分析和优化。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。
为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。
本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。
二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。
其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。
三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。
2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。
3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。
4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。
5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。
四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。
2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。
3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。
5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。
6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。
五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。
2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
数据仓库建设方案(DOC32页)
第1章数据仓库建设方案（DOC32页）1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或者其他子系统通过车地通信传输的实时或者离线数据，通过一系列综合诊断分析，以各类报表图形或者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，包含数据采集频率、数据采集量等有关因素，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合信息数据，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与调度，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含两个部分内容：外部数据汇合、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇合是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇合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外部数据汇合专家数据仓库数据源包含列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等有关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集与定时数据采集两大类，实时数据采集要紧关于各项检测指标数据；非实时采集包含日检修数据等。
根据项目信息汇合要求，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使用Flume+Kafka+Storm的组合架构，使用Flume与ETL 工具作为Kafka的Producer，使用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。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录21. 绪论 ........................................................................21.1项目背景 ...................................................................21.2 提出问题................................................................22 数据库仓库与数据集的概念介绍 .................................................22.1数据仓库................................................................2.2数据集..................................................................233 数据仓库 ....................................................................33.1 数据仓库的设计..........................................................3.1.1数据仓库的概念模型设计.............................................333.1.2数据仓库的逻辑模型设计.............................................3.2 数据仓库的建立..........................................................333.2.1数据仓库数据集.....................................................43.2.2建立维表...........................................................4.数据挖掘操作 .................................................................444.1数据预处理..............................................................44.1.1描述性数据汇总.....................................................44.2决策树..................................................................125、实验心得 ...................................................................126、大总结 .....................................................................1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
数据仓库设计步骤
数据仓库设计步骤数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。
它的设计过程是一个复杂的任务，需要经历多个步骤。
下面是数据仓库设计的主要步骤：1.需求分析：首先，需要与业务用户和利益相关者合作，了解业务需求和目标。
这包括理解他们的数据分析需求、业务流程和决策支持要求。
这一步骤有助于确定数据仓库应该包含哪些数据和所需的数据分析功能。
2.数据源分析：在这一步骤中，需要识别和分析所有可用的数据源，包括内部和外部系统。
需要评估这些数据源的数据质量、结构和可用性，以确定应该选择哪些数据源。
3.数据抽取、转换和加载（ETL）：在这个步骤中，需要确定如何从不同的数据源中提取数据，并将其转换为适合数据仓库的格式。
这包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程。
ETL过程还应该能够处理数据的增量更新和历史数据的保留。
4.数据模型设计：在这一步骤中，需要设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。
逻辑模型通常使用维度建模技术，包括维度表和事实表来描述数据。
物理模型则定义了如何将逻辑模型映射到实际的存储结构，包括数据库表和索引设计等。
5.数据仓库架构设计：在这一步骤中，需要确定数据仓库的整体架构。
这包括确定数据仓库的结构、数据存储和访问机制。
需要考虑到数据仓库的可伸缩性、性能和可用性等方面。
6.数据仓库实施：在这个步骤中，需要根据设计的数据模型和架构来实施数据仓库。
这包括创建数据库表、索引、视图等。
还需要实施ETL过程和相关的数据访问工具。
7.数据质量管理：数据质量是数据仓库设计中一个重要的方面。
在这一步骤中，需要定义数据质量规则和度量，并实施数据质量管理的过程。
这包括数据清洗、数据验证和数据监控等活动。
8.元数据管理：在数据仓库中，元数据是描述数据的数据。
在这一步骤中，需要定义和管理元数据，以便用户能够理解数据的含义和含义。
这包括建立元数据仓库、元数据标准和元数据管理工具等。
9.安全和访问控制：在这一步骤中，需要制定数据仓库的安全策略和访问控制机制。
OLAP系统设计说明书
文档编号：版本号：OLAP系统设计说明书项目名称：文档信息变更记录变更审阅一、引言1．编写目的这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及其使用数据仓库技术实现的业务目标。
2．背景这部分是项目背景描述。
3．参考资料这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。
4．术语定义及说明这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。
二、OLAP数据库设计概述1．OLAP系统环境描述这部分尽可能地给出OLAP技术的限制，包括使用OLAP技术的种类、目前已知的OLAP 工具技术限制、OLAP工具供应商答允的技术支持以及OLAP工具的名称、版本及其运行环境等所有有关OLAP系统运行环境的描述。
2．OLAP数据库设计原则这部分描述本项目中实施OLAP设计的原则，这些原则可能包括维度标准化设计原则和一致性维度设计原则。
三、共享维度和度量设计1．共享维度设计这部分记录本项目中使用的各种共享维度的设计方法。
●分别给出各个维度设计描述维度名称、层次、成员、属性等设计要素，并描述维度特性分析。
例如描述维度缓慢/快速变化情况、描述大型相应分析和设计、描述代理键生成/转换/维护设计等。
●描述一致性维度设计分析与设计一致性是指使用什么方法将不同的分析角度合并在一起，形成新的具有统一层次的新维度。
2．共享度量设计这部分分别描述各个共享度量设计，包括度量名称、粒度等设计要素、度量特性分析，同时还要描述一致性度量设计分析与设计。
四、分析模型概要设计1．分析模型A名称这部分列举分析模型A的各种信息。
●数据来源给出本分析主题涉及的数据仓库表名和字段名，必要时可以使用ER图的方式●存储设计给出本分析主题的初始物理存储设计方案及其优化方案●维表设计●度量设计●加载脚本简要描述数据加载需要的脚本设计●派生事实表设计派生事实表是指在数据仓库中设计临时表，供OLAP数据库装载使用2．分析模型B名称这部分列举分析模型B的各种信息。
●数据来源给出本分析主题涉及的数据仓库表名和字段名，必要时可以使用ER图的方式●存储设计给出本分析主题的初始物理存储设计方案及其优化方案●维表设计●度量设计●加载脚本简要描述数据加载需要的脚本设计●派生事实表设计派生事实表是指在数据仓库中设计临时表，供OLAP数据库装载使用。
数据仓库系统设计说明书
归一大数据平台数据库房系统设计说明书件控制受控不受控档编号版本号分册名称第册/共册总页数正文附录编制审批奏效日期改正改正记录：改正条款及内容改正人审批人更他日期创立文档阎飞谢益武2015-11-5目录1前言 . .....................................................错误 ! 不决义书签。
文档编制目的 . .....................................错误 ! 不决义书签。
背景 . .............................................错误 ! 不决义书签。
词汇表 . ...........................................错误 ! 不决义书签。
参照资料 . .........................................错误 ! 不决义书签。
2整体设计 . .................................................错误 ! 不决义书签。
软件系统构造 . .....................................错误 ! 不决义书签。
系统运转系统 . .....................................错误 ! 不决义书签。
运转系统图 . ...................................错误 ! 不决义书签。
程序 / 模块对应表 . ..............................错误 ! 不决义书签。
系统物理构造 . .....................................错误 ! 不决义书签。
技术路线 . .........................................错误 ! 不决义书签。
信用卡中心数据仓库项目设计
信用卡中心数据仓库项目设计1.引言数据仓库是一个用于集成、管理和分析组织内部和外部数据的信息系统。
在信用卡中心，数据仓库可以用于统一管理和分析来自不同渠道的大量数据，以支持决策制定、风险评估和业绩监控等业务需求。
本文将详细介绍信用卡中心数据仓库项目的设计。
2.项目目标-支持全面的数据集成：将来自不同渠道的数据整合到一个中心化的数据仓库中，包括持卡人信息、交易记录、风险评估指标等。
-实现高效的数据查询与分析功能：提供灵活、快速的查询和分析功能，以支持业务决策制定和监控。
-提供全面的报表和可视化分析：根据不同业务需求，提供多样化的报表和可视化分析功能，帮助用户快速了解和分析数据。
-确保数据安全和隐私保护：采用合适的数据加密和权限控制机制，确保数据的安全性和隐私保护。
-支持数据质量管理和数据清洗：对数据进行质量管理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.数据模型设计在数据仓库设计中，需要根据业务需求和数据特点设计相应的数据模型。
在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用星型或雪花型数据模型。
主要的表包括：-事实表：包括交易事实表、持卡人信息事实表等，存储与业务相关的数值度量和指标。
-维度表：包括持卡人维度表、时间维度表、地理位置维度表等，存储与业务相关的描述性属性。
-明细表：存储交易明细等详细信息。
4.数据采集与集成数据采集与集成是数据仓库设计的核心环节。
在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用以下步骤：-数据源识别和选取：识别和选取数据源，包括信用卡交易系统、持卡人信息系统、风控系统等。
-数据抽取和转换：从各个数据源中抽取数据，并进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
-数据加载和装载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，包括事实表、维度表和明细表。
5.数据查询与分析数据查询与分析是数据仓库的主要功能之一、在信用卡中心数据仓库项目中，可以提供以下功能：-SQL查询：提供灵活、高效的SQL查询功能，以满足用户的各种查询需求。
企业数据仓库概要设计说明书-ETL概要设计分册
企业数据仓库概要设计说明书-ETL概要设计分册企业数据仓库概要设计说明书-ETL概要设计分册=======================================1、引言----------本章节主要介绍概要设计说明书的目的、范围、背景以及相关定义和缩略词。
1.1 目的本文档旨在说明企业数据仓库的ETL（抽取、转换和加载）过程的整体概要设计，以便于系统开发人员能够理解和完成相关模块的开发工作。
1.2 范围本文档适用于企业数据仓库的ETL过程的设计和开发，包括数据抽取、数据转换和数据加载的详细设计和实现。
1.3 背景随着企业业务的增长和数据量的不断增加，为了支持管理决策和业务分析的需求，企业决定建立一个数据仓库系统。
ETL过程是数据仓库系统中至关重要的环节之一。
1.4 定义和缩略词ETL - 抽取、转换和加载（Extract, Transform, Load）数据仓库 - 一个面向主题、集成、稳定的数据存储库。
2、总体设计----------本章节主要概述企业数据仓库的总体设计，重点涵盖数据仓库的整体架构、系统规模和数据流程。
2.1 总体架构描述企业数据仓库的总体架构，包括数据层、处理层和应用层的组成，并介绍各层之间的关系和功能。
2.2 系统规模说明企业数据仓库的规模和容量要求，包括数据量、并发用户数、存储需求等。
2.3 数据流程详细描述企业数据仓库的数据流程，包括数据抽取、数据转换和数据加载的流程和步骤，以及相关的数据处理和数据质量控制措施。
3、数据抽取设计------------本章节主要介绍数据抽取模块的设计和实现。
3.1 数据源详细描述企业数据仓库的数据源，包括源系统的类型、数据结构和数据存储方式等。
3.2 抽取方式说明数据抽取的方式，包括全量抽取和增量抽取，并介绍各种抽取方式的优缺点。
3.3 抽取策略描述数据抽取的策略，包括抽取频率、采样方式和抽取范围等。
3.4 抽取工具介绍用于数据抽取的工具和技术，包括ETL工具、数据连接工具和数据抽取脚本等。
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。
数据仓库建模教程
Oracle Warehouse Builder 10gOracle Warehouse Builder 10g是一种用来设计和部署商务智能应用程序、数据仓库和数据集市的工具。
用户可以利用 Warehouse Builder 从始至终设计他们自己的商务智能应用程序。
维设计、ETL 过程设计、从不同的数据源系统进行提取、广泛的元数据报表以及与Oracle Discoverer、Oracle Workflow 和 Oracle 企业管理器集成，这些特性提供了一个以Warehouse Builder 为核心的集成的商务智能解决方案。
建立商务智能系统的模型Oracle Warehouse Builder 不仅仅是一个 ETL（提取、转换、加载）工具，还可以帮助用户设计他们的ETL 过程、目标仓库、中间存储区域和最终用户访问层。
任何商务智能解决方案中的主要组件均包含商务智能系统进行报告所依据的数据源系统。
Warehouse builder 为开发人员提供了一种轻松的、向导驱动的方式来获取数据源系统的元数据。
可以通过读取数据字典或 Oracle Designer 信息库来捕获元数据，同时还支持行业标准的通用仓库元模型 (CWM) 定义。
Warehouse Builder 10g引入了一个合作伙伴解决方案，它支持由第三方供应商（如 CA Erwin、PowerDesigner 和 Business Objects）提供的 40 多个元数据文件。
在捕获该信息后，开发人员可以使用数据源的元数据表示来建立提取过程的模型。
所支持的数据源系统包括：q Oracle 数据库q平面文件q SAP R/3q DB2、Sybase、Informix、SQL Server 以及其他文件（通过 Oracle 透明网关）q ODBCq主机Warehouse Builder 还能够检测这些数据源中的更改，并根据最新发现的信息来更新它的信息库。
大型数据仓库项目ODS层的系统设计
大数据 云计算数码世界 P.86大型数据仓库项目ODS层的系统设计韩庆安 珠海世纪鼎利科技股份有限公司摘要：互联网发展到今天，传统的管理系统、企业化平台已经不再是IT行业的主流。
随着管理者对数据重要性的认识的转变，大数据已深入到互联网、金融、电商、生产、零售等各行各业。
大数据将来必然会影响人类生产、生活的方方面面。
数据仓库以大规模数据的存储为目标，其中包括数据的转储、抽取和清洗等工作。
ODS层建设的好与坏，直接影响到业务层对数据的分析和展现。
关键字：大数据 ODS一、什么是ODSODS（Operational Data Store），可操作的数据存储。
是数据仓库体系结构中的不可缺少的一个部分，是存储整个数据仓库的数据的地方，是元数据经过ETL抽取，再到OLAP分析库的中转枢纽。
可以这样通俗的理解：ODS就是把一线的生产数据经过抽取、整理、清洗等一系列操作，归纳成一个相对完整、相对封闭的数据存储仓库。
ODS的构成并不是一个数据库或者一个文件服务器，应该是一系列数据库以及文件服务器的总称。
二、如何设计一个具体的ODS层对于系统架构设计师来说，任何一个系统的设计工作，都要建立在对业务需求的亲身调查的基础上，传统的应用软件如此，大型的数据仓库项目也应如此。
俗话说：没有调查，就没有发言权。
这种调查应该是方方面面的，甚至在一些问题上要精确到具体的业务场景的，比如元数据的特点、数据抽取的频率，上层OLAP系统对ODS层数据结构的要求等等。
结合实际调查具体项目特点的基础上，ODS层的设计，可以总结为以下几个方面：1.数据库的选取ODS层的数据来源可以定义为上层的生产数据，也就是整个系统的元数据。
生产数据比较原始，数据的结构、数据的类型以及数据的产生频率都是由现场生产的特点决定的。
比如电力系统的发电数据，主汽温度、汽轮机转速、二次风出口温度等，这样的数据在第一手生产数据系统里，通常是有实时数据库或者内存数据库完成采集，数据的组织比较杂乱，必须经过ETL工具经过抽取、清洗等操作，才能进入数据仓库，也就是ODS层。
设计Northwind数据仓库架构
实验一设计Northwind数据仓库架构实验目的（1）熟悉和了解使用SQL Server 2000的软件工具。
（2）了解SQL Server 2000的示例数据库Northwind的组织结构和功能。
（3）学会为数据库Northwind设计适用的星型雪花架构。
实验工具Winders XP或者Winders 2000 Server等，SQL Server2000。
实验内容和步骤（一）安装好SQL Server2000后，打开企业管理器（Enterprise Manager）展开到数据库图标，可以看到Northwind数据库已经存于SQL Server 2000之上了（二）现在展开Northwind数据库中表的图标，可以看到Northwind数据库包含了13个用户表，它们分别是Categories,CustomerCustomerDemo,CustomerDemographics,Customers,Employees, Employeeterritories,Orders,Order details,Products,Region,Shippers,Suppliers以及Territories.(三) 查看每一个表所包含的内容，右击表并在快捷菜单中选取打开表，单击返回所有行，请参考下图：（四）查看每一个表的架构，右击表的并在快捷菜单中选取[属性]选项，这时候屏幕会出现下面对话框，请参考下图：（五）右击Northwind数据库关系图并在快捷菜单中选取[新建数据库关系图]选项，激活创建数据关系图向导。
通过关系图可以得知一个数据库其表格之间的关系。
如下表所示：（六）根据需求分析，对Northwind数据库的数据进行筛选，排除一些不必要的字段，然后识别哪些是事实数据，哪些是维度数据。
七）设计事实表，就我们为Northwind所设计的示范数据库而言，事实表应该包括员工号码，产品号码，供货商号码，顾客号码以及订购日期。
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归一大数据平台数据仓库系统设计说明书受控不受控修改变更记录：目录1引言 (5)1.1文档编制目的 (5)1.2背景 (6)1.3词汇表 (6)1.4参考资料 (6)2总体设计 (7)2.1软件体系结构 (7)2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。
2.3系统物理结构 (7)2.4技术路线 (8)3系统接口设计 (8)3.1用户接口 (8)4子系统/模块设计 (8)4.1数据仓库 (8)4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8)4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10)4.1.3IDL(宽表)层设计 (11)4.1.4PDL(应用)层设计 (12)4.1.5PUB(维度)层设计 (15)4.1.6数据导出设计 (16)5数据结构与数据库设计 (17)6外部存储结构设计 (17)7故障处理说明 (17)8尚需解决的问题 (18)编写指南：本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。
描述系统整体情况。
如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不适用”；如果需要对本模板的个别章节详细描述，也可将其形成单独的文档，成为本文档附件。
若文档中的某个章节已经在其他项目文档中加以描述，可保留标题，注明“参见（文档编号）（文档名称）（条款）”。
形成正式文档后须删除斜体字内容。
0 报告编制要求这里列出本系统设计报告编制的经验性要求，须由系统设计人员参照其进行裁剪以确定本次报告编制的相关规定。
1引言1.1 文档编制目的指导开发人员进行后期的开发工作；指导测试人员进行解决方案级的系统测试；1.2 背景叙述系统设计阶段的目标、作用范围以及其他应向读者说明的理解本报告所需的背景，如与公司其它软件之间的联系等。
1.3 词汇表列出本系统设计说明书中专门术语的定义、英文缩写词的原词组和意义、项目组内达成一致意见的专用词汇，同时要求继承全部的先前过程中定义过的词汇。
备注中注明该词汇的来源，或有其他更详细的解释的文档位置；以及对该词汇的其他叫法。
1.4 参考资料需求规格说明书系统架构设计说明书数据仓库命名规范.docx2总体设计2.1 软件体系结构2.2 系统物理结构描述使用本软件系统典型用户的物理设备分布图及设备上相应基本软件配置。
软件环境包括：操作系统、数据库、以及其它支撑软件；硬件环境包括：主机类型、网络类型、存储器容量、其它特殊设备。
要求：1）尽量为系统的每个物理节点定义一个和功能相关的名称，名称的含义在词汇表中说明；2）结合运行体系图中提到的“程序”，将相关的“运行程序”分布到各个物理节点中；3）采用网络拓扑图表示。
2.3 技术路线描述本软件系统在实现过程中所采用的技术路线、方法。
对较新的技术给予详细的阐述及必要的说明，在可能的情况下给出相应的技术参考资料。
3系统接口设计3.1 用户接口无接口。
4子系统/模块设计4.1 数据仓库4.1.1ODL(操作数据层)设计4.1.1.1 功能描述实现从外部系统导入数据到大数据平台,ODL层数据与数据源保持一致.同步方式包括:●增量同步●全量同步数据源类型包括:●数据库4.1.1.2 业务流程流程图:流程说明:1. 调度系统定时启动数据同步作业.2. 作业读取数据同步脚本,远程调用数据库接口.3. 数据库接口返回远程调用结果.4. 接收数据库接口返回的数据集,装载到ODL本地表.异常处理:调度系统捕获异常并处理日志说明:由调度系统负责记录作业(正常和异常)日志.数据源说明:1. 通过视图封装需要同步的物理表, 与业务进行隔离. 当物理表发生变动,尽量通过修改视图兼容.2. 数据同步程序访问数据源视图.数据粒度说明：与数据源保持完全一致。
4.1.1.3 作业设计详见<<数据同步列表.xlsx>>4.1.2BDL(事物层)设计4.1.2.1 功能描述BDL层对ODL数据进行清洗、转换，实现统一维度的数据整合。
4.1.2.2 业务流程流程图:流程说明:1. 调度系统定时启动数据同步作业.2. 作业读取ODL表，进行数据清洗，对不符合规则的数据进行丢弃或转换.3. 将转换后的结果数据装载到BDL本地表.异常处理:调度系统捕获异常并处理.日志说明:由调度系统负责记录作业(正常和异常)日志.数据粒度说明：与ODL保持一致.4.1.2.3 作业设计详见<<数据仓库转换文档.xlsx>>4.1.3IDL(宽表层)设计4.1.3.1 功能描述在IDL层对BDL事实表按主题进行合并, 形成一次写多次读的宽表, 降低系统整体开销. 并实际根据需要进行用户级粒度的聚合, 进一步提高查询效率.4.1.3.2 业务流程流程图:流程说明:1. 调度系统定时启动数据同步作业.2. 按主题读取相关BDL表, 进行关联, 尽量补齐维度字段, 生成事物级宽表.3. 按用户级粒度聚合, 生成用户级宽表.异常处理:调度系统捕获异常并处理日志说明:由调度系统负责记录作业(正常和异常)日志.数据粒度说明:1. 事物级粒度.2. 用户级粒度.4.1.3.3 作业设计详见<<数据仓库转换文档.xlsx>>4.1.4PDL(应用层)设计4.1.4.1 功能描述PDL层按业务需求, IDL宽表汇总查询生成各种结果表.4.1.4.2 业务流程流程图:流程说明:1. 调度系统定时启动数据同步作业.2. 读取IDL宽表,按业务需求进行聚合,筛选,生成指标数据.3. 结果写入PDL层结果表.异常处理:调度系统捕获异常并处理日志说明:由调度系统负责记录作业(正常和异常)日志.数据粒度说明:1. 按业务需求的各种粒度.4.1.4.3 业务账数据统计设计业务账数据统计如下特点:业务账指标由多个交易类型代码组合, 一个交易类型代码对应多个业务指标, 例如:业务账指标A 交易类型代码{M00010, M00001,M00002,M00003,…}业务账指标B 交易类型代码{M00010, M00011,M00012,M00013,…}业务账指标C 交易类型代码{M00000, M00011,M00002,M00023,…}随需求也业务变化, 业务账指标及其交易类型代码也会变化.每个业务账指标统计算法相同, 只是其交易类型代码组合不同.每个业务账指标可能会被多个报表调用，例如“积分总金额”针对以上特性, 通过抽象的方法，设计对指标（交易类型代码）配置化管理、运算统一化技术的功能，减少系统维护成本。
4.1.4.4 作业设计详见<<数据仓库转换文档.xlsx>>4.1.5PUB(维度)库设计4.1.5.1 功能描述采用异步LOOUP方法,主动捕获非法维度数据,经过人工识别生成维度数据.4.1.5.2 业务流程流程图:流程说明:1. 调度系统定时启动数据同步作业.2. 异步读取ODL表和维表,对比维度映射表查找是否有不存在的维度数据.3. 如果发现非法维度数据,经过人工识别,写入维度映射表和维度表.异常处理:调度系统捕获异常并处理日志说明:由调度系统负责记录作业(正常和异常)日志.4.1.5.3 作业设计详见<<数据仓库转换文档.xlsx>>4.1.6业务账(数据集市)库4.1.7数据导出设计4.1.7.1 功能描述将PDL表和维度导出,同步给mysql库,供统计报表查询使用.4.1.7.2 业务流程流程说明:1. 调度系统定时启动数据同步作业.2. 读取PDL表和维表,将数据装载到MYSQL库对应的表中.异常处理:调度系统捕获异常并处理日志说明:由调度系统负责记录作业(正常和异常)日志.4.1.7.3 作业设计5数据结构与数据库设计详见<<数据库设计说明书.docx>>6外部存储结构设计说明本系统存贮于磁盘等持久性存贮介质，而且不是由数据库管理系统进行管理的数据的组织结构，包括数据名称、用途、每个数据项的标识名、类型和含义，组织结构、访问方法和存储要求。
7故障处理说明说明本系统所采用的基本错误处理方法和原则，例如：统一采用C++ try-catch错误方法，所有错误最终必须以界面形式向用户说明。
用一览表方式说明各类可能的错误或故障出现时系统的处理方法和补救措施。
8尚需解决的问题以列表的形式列出在系统设计阶段必须解决但尚未解决的问题。
可对问题进行编号以便进行跟踪。