003 数据仓库专题讲座—数据仓库概论
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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
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
数据仓库原理课件
Flink
适用于流处理和批流一体场景，具备低延迟、高吞吐量和精确一次 处理语义等特点，适合处理实时数据分析场景。
05
数据治理与安全保障体系建设
数据质量管理体系构建方法论述
数据质量评估
01
通过定期检查和抽样检测，对数据准确性、完整性、一致性等
进行评估。
数据清洗与整合
02
采用自动化清洗工具，对数据进行去重、缺失值填充、异常值
数据库的数据通常是实时的或近期的，而 数据仓库的数据则是历史的或长期的，反 映了企业数据的变化趋势。
02
数据模型设计及优化策略
星型模型设计原理
01
02
03
星型模型定义
星型模型是一种多维数据 模型，以事实表为中心， 周围连接多个维度表，形 成类似星型的结构。
星型模型特点
结构简单明了，查询性能 较高，适用于快速分析各 维度对事实的影响。
数据仓库组成
数据仓库主要由数据库管理系统、数据存储设备、ETL工具、OLAP分析引擎、前端展示工具等组成。其中，数据 库管理系统负责数据的存储和管理，数据存储设备用于存储数据，ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP 分析引擎用于支持多维数据分析，前端展示工具则用于数据的查询、分析和可视化展示。
金融行业数据仓库ETL实践
以金融行业为例，介绍如何处理复杂的金融数据类型，如股票交易数据、风险控制数据等，通过ETL 过程构建金融数据仓库，实现风险监控和业务分析。
04
数据存储与计算技术选型
传统关系型数据库存储优缺点分析
优点
数据一致性、准确性高，支持 ACID事务特性，适合处理结构化 数据，具备完善的数据安全性和 完整性保障机制。
ETL作用
ETL是构建数据仓库的重要环节，主要作用包括数据清洗、格式转换、数据集成 、数据加载等，以保证数据仓库中的数据质量、一致性和可用性。
适用于流处理和批流一体场景，具备低延迟、高吞吐量和精确一次 处理语义等特点，适合处理实时数据分析场景。
05
数据治理与安全保障体系建设
数据质量管理体系构建方法论述
数据质量评估
01
通过定期检查和抽样检测，对数据准确性、完整性、一致性等
进行评估。
数据清洗与整合
02
采用自动化清洗工具，对数据进行去重、缺失值填充、异常值
数据库的数据通常是实时的或近期的，而 数据仓库的数据则是历史的或长期的，反 映了企业数据的变化趋势。
02
数据模型设计及优化策略
星型模型设计原理
01
02
03
星型模型定义
星型模型是一种多维数据 模型，以事实表为中心， 周围连接多个维度表，形 成类似星型的结构。
星型模型特点
结构简单明了，查询性能 较高，适用于快速分析各 维度对事实的影响。
数据仓库组成
数据仓库主要由数据库管理系统、数据存储设备、ETL工具、OLAP分析引擎、前端展示工具等组成。其中，数据 库管理系统负责数据的存储和管理，数据存储设备用于存储数据，ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP 分析引擎用于支持多维数据分析，前端展示工具则用于数据的查询、分析和可视化展示。
金融行业数据仓库ETL实践
以金融行业为例，介绍如何处理复杂的金融数据类型，如股票交易数据、风险控制数据等，通过ETL 过程构建金融数据仓库，实现风险监控和业务分析。
04
数据存储与计算技术选型
传统关系型数据库存储优缺点分析
优点
数据一致性、准确性高，支持 ACID事务特性，适合处理结构化 数据，具备完善的数据安全性和 完整性保障机制。
ETL作用
ETL是构建数据仓库的重要环节，主要作用包括数据清洗、格式转换、数据集成 、数据加载等，以保证数据仓库中的数据质量、一致性和可用性。
数据仓库.ppt
•
为了把现实世界中的具体事物抽象、组 织为某一数据库管理系统支持的数据模型， 人们常常首先将现实世界抽象为信息世界， 然后将信息世界转换为机器世界。也就是 说，首先把现实世界中的客观对象抽象为 某一种信息结构，这种信息结构并不依赖 于具体的计算机系统，不是某一个数据库 管理系统（DBMS）支持的数据模型，而是 概念级的模型，称为概念模型。
• 作为传统的业务处理系统的开发，在其开发分析 中需要明确业务处理的具体功能，即系统的开发 是基于功能驱动的，数据仓库开发人员在数据仓 库形成与应用之前是不可能了解数据仓库的功能 的。因此，无法采用功能驱动开发方法进行数据 仓库的开发，但是，数据仓库的开发人员可以在 数据仓库开发之前通过数据仓库的需求分析，了 解数据仓库用户的大致需求，即在决策过程中需 要什么信息。这样，就可以界定一个数据仓库的 大致系统边界，集中精力进行主要部分的开发。 因而，界定边界的工作也可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 。
• 逻辑建模是数据仓库实施中的重要 一环，因为它能直接反映出业务部 门的需求，同时对系统的物理实施 有着重要的指导作用，它的作用在 于可以通过实体和关系勾勒出企业 的数据蓝图。
• 在数据仓库的逻辑结构中，数据表可以划 分为两类：一类是事实数据表（简称为 “事实表”），用来存储数据仓库中的实 际数据，如这里存储1998年销售数据的 sales_fact_1998表即为事实表；另一类是 维度数据表（简称为“维度表”），用来 存储数据仓库中的维度数据，如关于时间、 促销手段和产品等分析要素的表均为维度 表。
数据仓库的概念模型和逻辑模型
数据仓库的概念模型
• 在概念模型的定义过程中需要确定系统的 范围以及所涉及的对象。模型的设计先要 明确所要构建的内容，设计模型的起点是 所选择的主题域。数据仓库是面向决策进 行分析的数据库，无法在数据仓库设计时 就确定用户明确而详细的需求，只有一些 基本的需求方向、基本的数据需求摆在设 计着面前：要做的决策有哪些？决策者感 兴趣的是什么问题？解决这些问题需要什 么样的信息？
数据仓库数据仓库概述_2022年学习资料
搜索指数-成交指数-搜索与成交指数-趋势简报-iphone5s:■搜索指数-"ph..“最近七天的搜索指数 比↓6.6%，与去年同-其相比◆1362.0%。-2014.03.01-2014.08.31-245.93 -"iph.最近三十天的搜索指数环比↑5.5%，与去年-同期相比十2277.7%ǒ-217,850-“ph "朱来一周内的总体趋势预测：保持平稳。-189,766-去阿里指数查看供货情况-W从-161,681-相关 识-133,596-搜索指数：-指数化的搜索里，反映搜索掐势，不等同于搜索次-105,511-数。-成交指 ：-由搜索带来的成交里，并进行指数化处理。反映成交-03-14-04-07-05-01-05-25-068-07-12-08-05-08-29-趋势，不等同于成交里或成交金额。-数据来源：-7月8月3月0用1用 月月2月3月4月币月6月月8月甲月10用1用2月月2月3月4月月6月月8月甲月10用1用2月月月3月4月序 6月月8》-淘宝网和天猫的总数据。-详细信息>
1.1数据仓库产生的原因-数据处理的类型->-操作型处理（OLTP:数据的收集、整理、存储、-查询和增、删 改操作。-分析型处理OLAP:数据的再加工，往往要访问大-量的历史数据，进行复杂的统计分析。-10
1.1.1操作型数据处理-是数据库系统的主要应用-特点：数据存取频率高、响应时间要快、-存取数据量小、数据 储正确可靠。-冬系统基本架构：-用户-应用系统-数据库管理系统-11
1.1.2分析型数据处理-典型的分析型应用就是决策支持系统。-需要具备的基本功能是：建立各种数学模型，对据统计分析，得出有用的信息作为决策的依据。-14
人群定位从2014-06-01到2014-08-31,91天来搜索iphone5s的消费者-性别比例-年龄 显示人群占比-喜好度-TGD-115-28%-72%-偏高-100-偏低-85-18-24-25-29-3 -34-35-39-40-49-50-59-分享到固②名从-星座☐显示人群占比-爱好□显示人群占比-摩羯水瓶-及射手-双鱼-见天蝎-的白羊-95100105-倾向性-四天秤-8金牛-四处女-国效子-见师子-☑巨 -爱美-数码-户外-运动-宠物-居家-健美-摄景影-花卉-爱吃-女生-一族-主妇-委食-收藏
数据仓库的概念与体系结构PPT课件
– 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等 – 关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
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7
数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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33
OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
13
数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
可编辑课件PPT
14
数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
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7
数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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33
OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
13
数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
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14
数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：
数据仓库概论论文
数据仓库概论—数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘在信息化时代来临、互联网高速发展的今天，社会已处于数据爆炸的状态下。
当数据量极度增长时，人们感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策，而这些存在的数据可以被广泛的使用，并且也迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
因此，需要一种从大量数据中去粗存精、去伪存真的技术。
数据挖掘技术就是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，是数据库、数据仓库或其他信息库中的知识发现，是信息技术自然演化的结果。
一、数据仓库（一）什么是数据仓库数据可以存放在不同类型的数据库中，最近出现的一种数据库结构是数据仓库。
是从多个数据源收集数据，存储于一个统一的数据模式下的数据体，通常驻留在单一站点，以支持管理决策。
首先它是面向主题的，每一行业甚至企业建立自己的数据仓库，它关注决策者的数据建模与分析。
其次它集成存储了整个企业各部门各时期的数据，因此它是时变的和非易失的。
数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
而在实际数据挖掘中经常使用的是数据集市，它面向部门，关心某一主题，因此更灵活和实用。
概言之，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。
（二）数据仓库的数据组织在数据仓库发展过程中，适当的数据组织非常重要，同样大小的数据仓库采用不同组织形式，完成数据分析和处理的时间会有所不同，它有以下不同的组织形式。
简单堆积文件组织方式，是将每天由数据库提取并处理后的数据逐天存储起来。
在定期综合文件组织方式中，数据存储单位被分成日、周、月、季度、年等多个级别，数据被逐一的添加到每天的数据集合中。
当一个星期结束，每天数据被综合成周数据，周数据被综合成月数据，以此类推。
后者的数据量比前者大大减少，但由于数据被进行高度的综合，造成数据的细节在综合中丢失。
数据仓库数据仓库概述
30.activity(n.)
31.social(adj.)
32.seem(v.)
33.back(adj.)
Proper Names
1.Elwood N. Chapman
Useful Expressions
1.look ahead
2.at the beginning of
3.plenty of
4.have time on one’s hands
能力；才智
(考试或作业的)分数
获得
灵活的
重新计划
基础；根据
课题；科研项目
期中的
扎实的
业
活动
社交的；交谊的
似乎；好像
以前的；过去的
埃尔伍德.N.查普曼(人名)
看前面；考虑未来
在......的开始
大量的
有许多时间
即将结束时
6.work for
7.work against
17.run out (of)
18.take...some time to do...
19.depend on
20.so that
21.catch up on
22.the more...the more...
为......效力
对......不利
充分利用......的机会
付诸实践
考虑到
至少
在......情况下
5.towards the end of
要旨，要点
(工作、问题等)微妙的，棘手的；(人)狡猾的
开始；起初
(尤指美国大专院校的)学期
处理
任务
管理
最重要的；头号的
认真地，当真地；认真地，严肃地
一旦......(就......)
31.social(adj.)
32.seem(v.)
33.back(adj.)
Proper Names
1.Elwood N. Chapman
Useful Expressions
1.look ahead
2.at the beginning of
3.plenty of
4.have time on one’s hands
能力；才智
(考试或作业的)分数
获得
灵活的
重新计划
基础；根据
课题；科研项目
期中的
扎实的
业
活动
社交的；交谊的
似乎；好像
以前的；过去的
埃尔伍德.N.查普曼(人名)
看前面；考虑未来
在......的开始
大量的
有许多时间
即将结束时
6.work for
7.work against
17.run out (of)
18.take...some time to do...
19.depend on
20.so that
21.catch up on
22.the more...the more...
为......效力
对......不利
充分利用......的机会
付诸实践
考虑到
至少
在......情况下
5.towards the end of
要旨，要点
(工作、问题等)微妙的，棘手的；(人)狡猾的
开始；起初
(尤指美国大专院校的)学期
处理
任务
管理
最重要的；头号的
认真地，当真地；认真地，严肃地
一旦......(就......)
数据仓库培训课件
元数据的作用
– 元数据与数据一起，构成了数据仓库中的数据模型，元数据所 描述的更多的是这个模型的结构方面的信息。
– 在数据仓库中，元数据的主要用途包括： ■ 用作目录，帮助决策支持系统分析者对数据仓库的内容定义 ■ 作为数据仓库和操作性数据库之间进行数据转换时的映射标 准 ■ 帮助业务人员和技术人员更好地理解当前业务和系统数据 ■ 提高系统的管理效率。 ■ 便于系统集成和可重用
访问工具
■ 访问工具 – 访问工具是为用户访问数据仓库提供手段，如数据查询和报表、 应用开发工具、数据挖掘工具和数据分析工具。
数据集市
■ 数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场。 – 数据集市是企业级数据仓库的一个子集 ，是为了特定的应用目 的，从数据仓库中独立出来的一部分数据，也称为部门数据或 主题数据。 – 在分析、内容、表现，以及易用性方面迎合专业用户群体的特 殊需求。 – 在数据仓库的实施过程中，通常可以从一个部分的数据集市着 手，再逐渐用几个数据集市组成一个完整的数据仓库（自底向 上）。
数据源
数据集市
数据存储和管理
OLAP服务器 前端工具
数据源
■ 数据源是数据仓库系统的基础，即系统的数据来源，通常包含企事 业单位的各种内部信息和外部信息。 – 内部信息，例如存于操作型数据库中的各种业务数据和办公自 动化系统中包含的各类文档数据； – 外部数据，例如各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以 及各类外部统计数据及其它有关文档等。
数据仓库的特点
1. 面向主题（主要特点） 面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。操作型数据库是为
了支撑各种业务而建立，而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出 来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立。
004 数据仓库主题讲座—数据仓库应用
DSS性能最优、优化访问 大量函数 对预定访问模式的优化 易于切片/切块
处理数据量受限 加载时间长、不能更新 可扩展性差 不支持动态连接
缺点
缺点
OLAP结构
数据库服务器
RDBMS
MOLAP服务器
Load
Info. Request
前端工具
Metadata Request Processing
谢谢！
数据仓库专题培训 之 数据仓库的应用
缪翀莺 2005年8月
目录
数据仓库的作用 数据仓库在电信企业中的应用 数据仓库应用分析 数据仓库应用方式
电信企业发展目标
保持竞争优势 优化内部管理 降低运营成本 缩短业务周期 扩大市场份额 提高服务质量
管理策略
电子商务 风险管理 知识管理 客户关系管理 智能商务 网络营销
目录
数据仓库的作用 数据仓库在电信企业中的应用 数据仓库应用分析 数据仓库应用方式
市场活动分析 (Campaigns Analysis) 示例
市场活动分析 (Campaigns Analysis)
针对大客户/单位客户和个人客户的市场活动的分析 对市场活动有积极响应的客户的分析 对市场活动响应积极的客户的特征与响应不积极的的客户的特征进行比较 评估每次市场活动的影响力和不同形式的市场活动的影响力 对市场活动的成本-效益（cost-benefit）进行分析
Sybase Confidential
22
目录
数据仓库的作用 数据仓库在电信企业中的应用 数据仓库应用分析 数据仓库应用方式
数据仓库应用手段
报表应用 多维分析应用 即席查询 数据挖掘 EIS
数据仓库PPT
结论： 结论：
空间数据仓库是一个多种异构数据源在单个 站点以统一的模式组织的存储， 站点以统一的模式组织的存储，它的根本目 的是服务于决策支持， 的是服务于决策支持，是空间决策支持系统 SDSS）的核心。 （SDSS）的核心。
1.5 1.5 数据仓库与数据库的比较
数据仓库（DW） 数据仓库（DW） 分析型数据环境 面向空间分析（主题）， 面向空间分析（主题）， 支持SDSS 支持SDSS 集成的综合数据 历史数据（5-10年） 历史数据（ 10年 定期加载，加载后极少更新 定期加载， 数据驱动的开发周期 CLDS） （CLDS） 数据库（DB） 数据库（DB） 操作型数据环境 面向业务， 面向业务，日常事务处理
高级数据库系统
基于WEB的空间数据库系统 的空间数据库系统 基于
90年代 90年代 到现在
空间数据分库和数据挖掘 空间属性一体化数据库系统） （空间属性一体化数据库系统）
基于XML的数据系统 的数据系统 基于
2000年 2000年 之后
第一代综合信息系统
空间数据库和联机处理 OLAP 空间数据挖掘SDM和知 空间数据挖掘 和知 识发现 KDD
集成的
具有关联机制， 具有关联机制，可为辅助决策集成多个不 同部门不同系统的大量数据异构空间。 同部门不同系统的大量数据异构空间。
稳定性
进入空间数据仓库的数据是不能或极少更 新的。 新的。
不同时间的
空间数据仓库内包含了大量历史数据， 空间数据仓库内包含了大量历史数据，时 限为5 10年 主要用于进行时间趋势分析。 限为5—10年，主要用于进行时间趋势分析。
1.2 空间数据仓库的概念
• 数据仓库的创始人 数据仓库的创始人W·H·Inmon曾经给数据 曾经给数据 仓库（ 仓库（DW）下过一个定义：数据仓库是数 ）下过一个定义： 据仓库向空间维的扩展， 据仓库向空间维的扩展，它是一个支持决 策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、 策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的空间数据的集合。 不同时间的空间数据的集合。
004数据仓库主题讲座—数据仓库应用精品PPT课件
数据仓库专题培训 之
数据仓库的应用
2005年8月
▪ 数据仓库的作用 ▪ 数据仓库在电信企业中的应用 ▪ 数据仓库应用分析 ▪ 数据仓库应用方式
目录
电信企业发展目标
▪ 保持竞争优势 ▪ 优化内部管理 ▪ 降低运营成本 ▪ 缩短业务周期 ▪ 扩大市场份额 ▪ 提高服务质量
管理策略
▪ 电子商务 ▪ 风险管理 ▪ 知识管理 ▪ 客户关系管理 ▪ 智能商务 ▪ 网络营销
示例
市场活动分析 (Campaigns Analysis)
▪ 针对大客户/单位客户和个人客户的市场活动的分析 ▪ 对市场活动有积极响应的客户的分析 ▪ 对市场活动响应积极的客户的特征与响应不积极的的客户的特征进行比较 ▪ 评估每次市场活动的影响力和不同形式的市场活动的影响力 ▪ 对市场活动的成本-效益（cost-benefit）进行分析
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18
客户特征分析（Customer Pro）
示例
▪ 客户特征分析（Customer Pro） ▪ 包括对大客户/单位客户和个人客户的特征进行分析 ▪ 分析特征的角度包括：
▪ 产品/服务的使用情况和使用频率 ▪ 产品/服务的持有方式 ▪ 客户年龄特征 ▪ 客户消费行为（Psychographics） ▪ 客户地域（Geographic）特征
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22
▪ 数据仓库的作用 ▪ 数据仓库在电信企业中的应用 ▪ 数据仓库应用分析 ▪ 数据仓库应用方式
目录
▪ 报表应用 ▪ 多维分析应用 ▪ 即席查询 ▪ 数据挖掘 ▪ EIS
数据仓库应用手段
前端展现技术
OLAP (联机分析处理)
是使分析人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的 、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信 息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深 入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义)
数据仓库的应用
2005年8月
▪ 数据仓库的作用 ▪ 数据仓库在电信企业中的应用 ▪ 数据仓库应用分析 ▪ 数据仓库应用方式
目录
电信企业发展目标
▪ 保持竞争优势 ▪ 优化内部管理 ▪ 降低运营成本 ▪ 缩短业务周期 ▪ 扩大市场份额 ▪ 提高服务质量
管理策略
▪ 电子商务 ▪ 风险管理 ▪ 知识管理 ▪ 客户关系管理 ▪ 智能商务 ▪ 网络营销
示例
市场活动分析 (Campaigns Analysis)
▪ 针对大客户/单位客户和个人客户的市场活动的分析 ▪ 对市场活动有积极响应的客户的分析 ▪ 对市场活动响应积极的客户的特征与响应不积极的的客户的特征进行比较 ▪ 评估每次市场活动的影响力和不同形式的市场活动的影响力 ▪ 对市场活动的成本-效益（cost-benefit）进行分析
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18
客户特征分析（Customer Pro）
示例
▪ 客户特征分析（Customer Pro） ▪ 包括对大客户/单位客户和个人客户的特征进行分析 ▪ 分析特征的角度包括：
▪ 产品/服务的使用情况和使用频率 ▪ 产品/服务的持有方式 ▪ 客户年龄特征 ▪ 客户消费行为（Psychographics） ▪ 客户地域（Geographic）特征
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▪ 数据仓库的作用 ▪ 数据仓库在电信企业中的应用 ▪ 数据仓库应用分析 ▪ 数据仓库应用方式
目录
▪ 报表应用 ▪ 多维分析应用 ▪ 即席查询 ▪ 数据挖掘 ▪ EIS
数据仓库应用手段
前端展现技术
OLAP (联机分析处理)
是使分析人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的 、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信 息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深 入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义)
数据仓库--课件
三、操作数据存储（ODS ）
在许多情况下，DB-DW的两层体系结构并不适合
企业的数据处理要求。因为，虽然可以粗略地把数据处
理分成操作型和分析型，但这两种处理处理并不是泾渭 分明的。 ODS（Operational Data Store）作为一个中间层次， 一方面，它包含企业全局一致的、细节的、当前的或接
数据转换服务(DTS) 用于向数据仓库中加载数据 数据复制 用于分布式数据仓库分布和加载数据 OLE DB 提供应用程序与数据源的接口API Analysis Service 用于采集和分析数据仓库中的数据 English Query 提供使用英语语言查询数据仓库 Meta Data Service 浏览数据仓库中的元数据 PivotTable服务 用于定制操作多维数据的客户端接口
客户号 客户名称 客户地址
地区名称 省
雪花模式
事实表
定单号 定货日期
产品号 产品名称 单价 产品号 公司代码 公司代码 公司名称 地址
销售员号 姓名 城市
定单号 销售员号 客户号 产品号 日期标识 地区名称 数量 总价
日期标识 日 月 年
客户号 客户名称 客户地址
地区名称 省
五、SQL Server 2000 数据仓库工具
程度不同的多个描述方面，我们称其为维的层次。
多维分析的基本动作
切片，旋转，上卷，下钻。
Sales volume as a function of product, month, and region Dimensions: Product, Location, Time
Hierarchical summarization paths
Pid timeid locid sales Times
数据仓库讲座心得体会
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业决策的重要依据。
在这个大数据时代，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，越来越受到重视。
近期，我有幸参加了一场关于数据仓库的讲座，通过这次讲座，我对数据仓库有了更加深入的了解，以下是我的一些心得体会。
一、数据仓库的基本概念在讲座中，讲师首先介绍了数据仓库的基本概念。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持企业决策。
与传统的数据库不同，数据仓库不是用来进行日常事务处理的，而是用于数据分析和决策支持。
二、数据仓库的特点数据仓库具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库按照企业的业务主题进行组织，便于用户从不同角度分析数据。
2. 集成性：数据仓库将来自不同来源、不同格式的数据集成在一起，消除数据孤岛，提高数据利用率。
3. 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗、转换和加载的，保证了数据的准确性和一致性。
4. 反映历史变化：数据仓库存储了企业历史数据，便于分析历史趋势和预测未来。
三、数据仓库的架构数据仓库的架构主要包括以下层次：1. 数据源层：包括企业内部和外部的数据源，如数据库、日志文件、传感器数据等。
2. 数据集成层：对数据源层的数据进行清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。
3. 数据仓库层：存储经过集成和转换后的数据，供数据分析和决策支持使用。
4. 应用层：包括数据挖掘、报表、在线分析处理（OLAP）等工具，用于支持企业决策。
四、数据仓库的应用场景数据仓库在以下场景中具有重要作用：1. 企业绩效分析：通过数据仓库，企业可以实时监控各项业务指标，为管理者提供决策依据。
2. 客户关系管理：数据仓库可以帮助企业分析客户需求，提高客户满意度，实现精准营销。
3. 风险管理：数据仓库可以存储历史风险数据，为风险管理人员提供风险评估和预警。
4. 供应链管理：数据仓库可以帮助企业优化供应链，降低成本，提高效率。
五、数据仓库的实施与维护数据仓库的实施与维护是一个复杂的过程，需要以下步骤：1. 需求分析：明确企业数据仓库的建设目标，确定数据仓库的主题和架构。
数据仓库概论
过程数据上报 决策数据下发 标准规范下发
决策支 持分析 系统
标准与规范库
司管理管理管理管理管理管理
培训 管理 系统
标准与规范库
过程数据上报
决策数据下发
标准规范下发
三 级 单 位
专业生产类
煤炭 板块 火电 板块 水电 板块 风电 板块 核电 板块 电解铝 板块
标准与规范库
计费数据库
报表1
报表2
销售数据库
数 据 仓 库
企业级的多维信息查询
数据仓库中的信息是企业级的整体信息，并支持多维 度查询。 例子：1999~2010年之间“华东区”的“机械类” 产品。包括了时间维度、地理维度、产品类型维度。
OLAP在线分析处理
用直观的表格或图形等方式，多维度观察。 例子：显示某公司在1995年~2000年间，中国各省 的销售值。
答案：通过数据挖掘，年龄在25-35、36-45的客
户贡献度最高。这类人中，稳定，高收入或者高积蓄 者较多。
在保险业的应用
商业保险公司业务系统的日趋完善，数据交换和处理 中心的建立，数据仓库技术、联机分析处理技术的成 熟，internet的普及，加速了决策支持的实用化过程。
例子：菲奈特公司与深圳华安保险公司的合作项目。 2000年6月两公司联合开发财产险主业务系统和保 险决策支持系统。 该系统支持数据多维动态查询、分析和钻取功能， 建成了保险决策支持系统。该系统挖掘现有数据的 潜力，提供关键业务指标分析、业绩分析、财务分 析、市场分析、重要险种分析、重大事件分析、即 席分析、风险评估、业务预测、风险警告和风险预 测功能。
渠道、销售地点等指标划分的销售额； 客户未来分析：包括客户数量、类别等情况的未 来发展趋势、争取客户的手段等； 客户产品分析：包括产品设计、关联性、供应链 等； 客户促销分析：包括广告、宣传等促销活动的管 理。
决策支 持分析 系统
标准与规范库
司管理管理管理管理管理管理
培训 管理 系统
标准与规范库
过程数据上报
决策数据下发
标准规范下发
三 级 单 位
专业生产类
煤炭 板块 火电 板块 水电 板块 风电 板块 核电 板块 电解铝 板块
标准与规范库
计费数据库
报表1
报表2
销售数据库
数 据 仓 库
企业级的多维信息查询
数据仓库中的信息是企业级的整体信息，并支持多维 度查询。 例子：1999~2010年之间“华东区”的“机械类” 产品。包括了时间维度、地理维度、产品类型维度。
OLAP在线分析处理
用直观的表格或图形等方式，多维度观察。 例子：显示某公司在1995年~2000年间，中国各省 的销售值。
答案：通过数据挖掘，年龄在25-35、36-45的客
户贡献度最高。这类人中，稳定，高收入或者高积蓄 者较多。
在保险业的应用
商业保险公司业务系统的日趋完善，数据交换和处理 中心的建立，数据仓库技术、联机分析处理技术的成 熟，internet的普及，加速了决策支持的实用化过程。
例子：菲奈特公司与深圳华安保险公司的合作项目。 2000年6月两公司联合开发财产险主业务系统和保 险决策支持系统。 该系统支持数据多维动态查询、分析和钻取功能， 建成了保险决策支持系统。该系统挖掘现有数据的 潜力，提供关键业务指标分析、业绩分析、财务分 析、市场分析、重要险种分析、重大事件分析、即 席分析、风险评估、业务预测、风险警告和风险预 测功能。
渠道、销售地点等指标划分的销售额； 客户未来分析：包括客户数量、类别等情况的未 来发展趋势、争取客户的手段等； 客户产品分析：包括产品设计、关联性、供应链 等； 客户促销分析：包括广告、宣传等促销活动的管 理。
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价格增长
推荐新的客户
企业利率
维护成本降低带来的利率
使用收益的不断增长 基本收益保持不变
客户获取成本 0 1 2 3 4 Year
5
6
7
来源: Frederick Reichheld, “The Loyalty Effect”
你了解多少...
客户
? 哪些是我们的利益最大客户
? 哪些是我们的利益最小客户
Campanies in the 21st Century
Metadata
Logical Data Model
Network Management
支撑基础
Business & Technology - Consultation & Education Services
中间件 数据组织和管理 元数据 逻辑/物理设计 数据字典 数据仓库管理 网络 数据仓库 系统管理 业务和技术支持 服务和方法论
来沉重工作负载要求
全面的数据 强健的数据转换 跨业务数据的可用性 支持深层次的分析 负载均衡
数据仓库业务发展远景
信息告知 知识增强 过程监控 业务驱动 市场驱动
用你的数据仓库帮助了 解企业和客户，以支撑 企业的业务能力 针对性营销 通过数据仓库将数据转 换成信息，并在企业内 部共享 精确管理
时长-秒
多重信息源
应用A 应用B 应用C 应用D 应用A 应用B 应用C 应用D
描述 描述 描述 描述
描述
冲突的格式
char(10) date varchar(18) string(10)
char(10)
非易失性
操作型环境
插入 修改 访问 删除 删除 插入 修改 载入 访问
数据仓库
几乎不可更新 载入/访问 清理仓库数据：转移、综合 数据仓库中的休眠数据和脏数据
用你的数据仓库直接为企业赢 利 提供BI服务 将数据仓库开放给客户和 设备提供商 跨组织扩展和集成价值链 驱动新的市场商机 将你的新业务开发转移到数据 仓库上，数据仓库真正成为象 网络一样的企业运营基础设施 企业转型
数据仓库解决方案
数据仓库支持的企业商业智能化过程 （闭环的自学习过程）
数据仓库化的过程
双赢模式
数据仓库为业务和IT带来双赢
IT 利益
提高 分析的速度 和 灵活性
提供 企业范围内 的数据整合和 访问的基础
业务利益
改进或 再造业务 过程
获得 客户行为 的清晰 理解
竞争优势基础 数据仓库化
数据仓库的商业价值
体系化数据仓库
数据 数据库 运行 网络 应用 分析师 管理员 管理人员 管理员 开发员
源数据 数据转换 企业数据仓库 复制和发布 数据集市
单一的事实视图 企业视图
元数据、逻辑数据模型、物理数据库设计、数据字典
整合 Assemble
管理 Manage 回答 Answer
IT用户
网络管理、系统管理、数据库管理
知识发现 数据挖掘
信息访问、应用 业务用户
来源：The Data warehouse Institute
能力 知识 分析师 工作者
主管/ 经理
客户 接触
应用 服务
业务￥技术、咨询和培训服务
支撑基础
中间件
数据仓库架构的组件
数据采集和处理
数据访问和使用
抽取、清洗、转换、加载
查询、报表、分析、挖掘
来源：By Wayne Eckerson ,Smart
另一种定义
数据仓库是一个过程而不是一个产品 将来自于不同源的数据进行整合（Assemble)和管理 (Manage)以回答(Answer)以前无法回答的或未知的 商业问题
数据仓库化是一个复杂的概念和复杂的过程 通过数据仓库体系... 描述一个完整环境的详细蓝图 举例说明源和结果之间的关系 提供组织各层之间信息沟通的基础
数据仓库价值
来源：By Wayne Eckerson ,Smart
Campanies in the 21st Century
小结
关键点
企业面临的挑战 挑战分析：认识客户是关键 接受挑战：通过数据仓库实现业务和 IT的双赢
目录
数据仓库商业价值 数据仓库基础 了解数据仓库的基本概念和架构，对数据仓库有一个全面的基本认识，形 成企业数据仓库的一个蓝图 数据仓库的业务理解：数据到信息到知识 数据仓库的体系化结构：如何支撑业务能力
Data Warehouse Middleware Physical Data base Design Data Dictionaries
Database Management
Systems Management
问题回顾
关键点
关于数据仓库的观点是否改变 在数据仓库的三个域哪个域对你来说最重要 所描述的框架是否和你的数据仓库蓝图相吻合
目录
数据仓库商业价值 了解数据仓库对机构的意义与价值 企业面临的挑战 挑战分析：认识客户是关键 接受挑战：通过数据仓库实现业务和IT的双赢 数据仓库基础
数据仓库发展远景 企业如何使用数据仓库 数据仓库实施方法
行业面临的挑战
各个行业都面临着在竞争中发展的挑战
数据仓库专题培训 之 数据仓库概论
缪翀莺 2005年9月
内容安排
数据仓库商业价值 了解数据仓库对机构的意义与价值，以更好地理解和认识数据仓库的价值 企业面临的挑战 挑战分析：认识客户是关键 接受挑战：通过数据仓库实现业务和IT的双赢 数据仓库基础 了解数据仓库的基本概念和架构，对数据仓库有一个全面的基本认识，形 成企业数据仓库的一个蓝图 数据仓库发展远景 通过数据仓库的成熟度分析，认识数据仓库在企业中的演进过程,明确企业 建设数据仓库的定位和发展目标 企业如何使用数据仓库 了解企业使用数据仓库的持续发展过程以及数据仓库对业务的支持 数据仓库实施方法 了解数据仓库的实施特点和存在的风险，把握数据仓库实施的关键
全球化
激烈竞争 成本控制
个性化需求 定价问题 新的销售渠道
企业合并 信息可用性 增长的利率
企业面临的挑战
中国电信企业面临着转型和发展的挑战
新技术带来了商业规则和手段的变化，一些传统业务迅速消退 扩大市场份额 一个重要的挑战来自于客户的忠诚度 开发新产品去吸引新的客户
数据仓库发展远景 企业如何使用数据仓库
数据仓库实施方法
数据仓库实施部署要求
数据仓库是...
用自己的语言描述一下你认为数据仓库是什么
A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support of management’s decisions. The data warehouse contains granular corporate data.
存量保持
? 我们企业的存量保持率是多少？
? 哪些客户将最有可能要离网？
交叉销售
? 哪些客户是额外销售的目标？ ? 现有客户还存在多少新的商机? ? „„
信息挑战
企业每天产生大量的数据，这些数据都分散在企业的各处，挑战是如何获取这些数据， 并将这些数据提炼成有意义的一致的信息
客户信息
One-to-One 客户关系
客户活动细节 2002-2003 基本客户数据 2002-2003 客户活动汇总 2000-2003
基本客户数据 2000-2001
客户活动细节 2000-2001
集成性
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
编码
数据仓库
m,f
属性度量
应用A 时长-秒 应用B 时长-分 应用C 时长-1/10分 应用D 时长-6秒
• 数据是一致的和可访问的
• 可以自由分开或组合以测量业务
• 有一系列查询、分析和展现的工具
将原始数据转换成信息的过程，使 用户能够： • 进行战术上的和战略上的决策 • 快速地准确决策 • 有效利用商机
面向主题性
客户
组织依据 商业问题、决策 主题设计 数据模型中已定义好 的公司的主要主题领 域 典型的主题领域 客户、产品、营销活 动、帐单、投诉、帐 目 主题表达 一组相关的表
从大规模销售向针对性营销转变
需要了解、理解客户并提供优质服务给客户
精确化管理，上市企业内控管理
向综合信息服务提供转型 提高商业智能化
关键因素分析
企业面临的挑战的关键因素是客户
客户忠诚度
新技术
针对性营销
新产品
客户
提高市场份额
商业智能 优质服务
客户价值分析
一个忠诚的客户为企业带来的价值随着时间增长
“丰富的数据…贫乏的信息”
将数据变成企业资产
信息系统的挑战
业务用户
IT用户
事实的统一视图 跨业务的信息共享 将正确的信息交给你的 上级 信息的可用性 将信息作为竞争优势
不同的平台、形式、应用和数 据库技术 不一致的数据和定义 数据和信息管理 不断增长的数据分析和信息要 求 控制问题 业务需求的响应
数据仓库的业务理解
企业范围内的用于决策和规划的数据 存储
数据存储的特征： 面向主题, 随 时间变化, 非易失, 集成的.
一个单一的集成的数据存储，提供 了企业的信息软件应用的基础平台