数据仓库概念及相关技术
数据仓库概念与关键技术分析
未来 发 展作 出较 完整 、 理 、 确 的 分析 和预 测 。 合 准 数据 仓 库 作 为服 务 于企 业 级 的 应 用 ， 括 说来 有 以 下 四 个 概 方 面 的优 越 性 ：． 轻 系统 负 担 、 化 日常 维 护 和 管 理 ；ｂ 改 进 ａ减 简 ． 数据 的完 整 性 、 容 性 和有 效 性 ；ｃ 提 高 了数 据 存 取 的效 率 ； 兼 ． ｄ 提 供简 单 一 的查 询 和 报 表机 制 。 ． 统
然。
时 点 的信 息 ， 是 系 统记 录 了企 业 从 过 去 某 一 时 点 到 目前 的各 而
个 阶 段 的信 息 ， 过 这些 信 息可 以对 企 业 的 发 展 历 程 和未 来 趋 通 势 作 出定 量 分 析 和预 测 。 把信 息 加 以 整 理归 纳 ， 及 时 提 供 给 并 相 应 的管 理 决策 人 员 ， 数据 仓 库 的根 本 任 务 。 仓 库 是 来 自多 是 个 源 的数 据 的存 储 库 ， 可 通 过 Ｉｔ ｎｔ 不 同 的数 据 库 连 接 它 ｎｅ ｅ 将 ｒ 起 来 ， 将 数 据 全部 或 部 分 复 制到 一 个 数 据 存 储 中心 。数 据 仓 并 库倾 向于一 个 逻 辑 的 概 念 ， 建 立 在 一 定 数 量 的数 据 库 之 上 ， 它 这些 数 据库 在 物 理 上 可 以 是 分 开 的 ， 至 可 以 属 于 不 同 的 国 甚 家 。数 据 仓 库 通 过 Ｉ ｔ ｎ ｔ 破 地 域 界 限 ， 它 们合 成 一 个 逻 ｎｅ ｅ 打 ｒ 将
据 仓 库 的基 础 上进 行 数据 挖 掘 ， 可 以 针对 整个 企 业 的状 况 和 就
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用第一章：引言随着信息时代的到来，企业面临着海量数据的挑战以及信息的快速发展。
为了更好地利用数据为企业决策提供支持，数据仓库和数据挖掘技术应运而生。
本文将就数据仓库和数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用进行探讨。
第二章：数据仓库的概念和特点2.1 数据仓库的定义和目标数据仓库是指一个用于存储和管理企业数据的集中化数据系统。
它将多个异构数据源中的数据进行集成和转换，并提供给决策者进行分析和查询。
数据仓库的目标是帮助企业更好地理解业务过程和市场情况，从而支持企业决策的制定。
2.2 数据仓库的特点数据仓库具有以下特点：(1) 面向主题：数据仓库以企业的业务主题为核心，将数据按照不同主题进行分类和组织，方便决策者进行查询和分析。
(2) 集成的：数据仓库可以将来自多个数据源的数据进行集成和转换，提供给决策者一个一致的数据视图。
(3) 非易失的：数据仓库一旦存储了数据，就会成为企业不可或缺的资产，不会因为临时的故障而导致数据的丢失。
第三章：数据仓库的架构和设计原则3.1 数据仓库的架构数据仓库通常采用三层架构，包括源数据层、数据存储层和应用层。
源数据层用于采集和清洗原始数据，数据存储层用于存储和管理数据，应用层用于查询和分析数据，并将结果展示给决策者。
3.2 数据仓库的设计原则数据仓库的设计应遵循以下原则：(1) 数据模型的设计：数据仓库的数据模型应以企业的业务需求为导向，充分体现业务过程和相关指标。
(2) 数据集成和转换：数据仓库需要对不同数据源的数据进行集成和转换，确保数据的一致性和准确性。
(3) 数据的存储和管理：数据仓库需要选择合适的存储结构和数据管理技术，提高数据的检索效率和可靠性。
第四章：数据挖掘技术的概念和方法4.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的规律和模式，并将其应用于决策支持和业务优化。
数据挖掘的目标是帮助企业提高决策的准确性和效率，增强企业竞争力。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库设计与构建实践
数据仓库设计与构建实践第一章：引言在信息化时代，数据的积累和分析已经成为企业决策的重要依据。
为了更好地管理和利用海量的数据，数据仓库技术应运而生。
本文将探讨数据仓库的设计与构建实践，从数据仓库的概念、架构到实际应用进行详细介绍。
第二章：数据仓库概念与特点2.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史的、非易失性的数据集合，用于支持企业决策。
2.2 数据仓库的特点数据仓库具有主题性、集成性、非易失性、时间性、稳定性和查询性能等特点，为企业的决策提供了强有力的基础。
第三章：数据仓库架构设计3.1 三层架构设计模型数据仓库的架构通常包括数据源层、数据仓库层和OLAP（联机分析处理）层。
介绍了三层架构的设计原则和各层的功能。
3.2 数据仓库的数据模型数据仓库一般采用星型或雪花型数据模型，对模型的设计进行了详细说明，包括维度表的设计、事实表的设计等。
3.3 元数据管理元数据是数据仓库的重要组成部分，介绍了元数据管理的意义和实践方法，包括元数据存储、元数据管理工具等。
第四章：数据仓库构建实践4.1 数据清洗与集成数据清洗和集成是数据仓库构建的首要任务，介绍了数据清洗的流程和方法，包括数据去重、数据格式转换等技术。
4.2 数据加载与转换数据加载和转换是将清洗后的数据导入数据仓库的过程，介绍了数据加载和转换的方法，包括ETL（抽取、转换和加载）工具的使用。
4.3 数据建模与优化数据建模是数据仓库构建过程中的关键环节，介绍了数据建模的原则和方法，如维度建模和星型模型等。
同时，还介绍了数据仓库的性能优化技术，如索引的设计和查询优化等。
第五章：数据仓库应用与管理5.1 数据仓库的查询与分析数据仓库的价值在于支持企业的决策分析，介绍了数据仓库的查询与分析工具，如OLAP工具和数据挖掘工具等。
5.2 数据安全与权限控制数据安全与权限控制是数据仓库管理的重要内容，介绍了数据仓库的安全性设计和权限控制的方法。
5.3 数据仓库的维护与监控数据仓库的维护与监控是保障数据仓库稳定运行的重要工作，介绍了数据仓库的维护策略和监控手段。
数据仓库和OLAP的基本概念
一数据仓库与OLAP技术1 数据仓库的定义与特征1.1 数据仓库的定义数据仓库已被多种方式定义，使得很难给出一种严格的定义。
宽松地来讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护，数据仓库系统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，为信息处理提供支持。
下面给出数据仓库之父对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于经营管理中的决策支持。
随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对数据库DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术。
其中，作为决策支持系统，数据仓库系统如图1.1包括:1. 数据仓库技术2. 联机分析处理技术3. 数据挖掘技术图1.1 数据仓库系统结构图1.2 数据仓库的特征数据仓库的四个主要特征。
1. 面向主题(subject-oriented)数据仓库中的数据是根据面向主题的方式组织的。
主题是用户所关心的数据对象，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等。
在系统中数据是根据业务流程进行组织的，同一主题的数据往往存放在多个数据表中，用户查询时需要在不同的数据表之间切换。
而在数据仓库中数据是根据主题组织的，同一主题的数据往往在一个事实表中，并且只有符合主题的数据才可进入数据仓库。
2. 集成(integrated)指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变。
通常构造数据仓库是将多个数据源，如关系数据库、文件和一些外部数据源，集成在一起。
使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。
3. 时变(time-variant)数据仓库是不同时间的数据集合，数据存储从历史的角度提供信息。
它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术名词解释
数据仓库技术是一种用于帮助企业集成、存储和分析大量数据的技术。
这种技术主要基于数据库系统技术发展而来，逐步形成了一系列独立的新应用技术。
通过数据仓库技术，大量的数据可以从不同的数据源中提取、转换并加载到一个数据存储库中。
然后，对这些数据进行多维分析和报告，以帮助企业做出更明智的商业决策。
数据仓库是一个为企业提供决策支持的数据存储系统，可以提供包括历史数据、实时数据、汇总数据等在内的所有类型的数据支持。
数据仓库的架构通常采用星型模型或雪花模型，以方便进行多维分析和查询。
此外，数据仓库技术还可以帮助企业提高数据质量，通过对收集到的数据进行清理和转换，提高数据的质量和准确性。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅数据仓库相关书籍或咨询该领域专业人士。
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。
数据仓库技术
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义， 设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库 和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓 库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对 象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据 改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模 型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性， 但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视 图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根 据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。 这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型 也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随 时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更 高层次上被综合。
数据仓库技术
.
四、数据仓库关键技术
2.元数据 关于数据的数据，例：数据字典。元数据是描述数据仓库 内数据的结构和建立方法的数据。元数据为访问数据仓库
提供了一个信息目录，这个目录全面描述了数据仓库中都
有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。 是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来 存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。可将其 按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
Office Day
.
A Sample Data Cube
TV 1Qtr PC VCR sum
Date
2Qtr 3Qtr
Total annual sales 4Qtr sum of TV in U.S.A.
U.S.A
Canada
Country
Mexico
sum
.
五、数据模型
多维数据模型 1.星型模型
J Jones 两个孩子 高血压 。。。。。
顾客
J Jones 女 1945年7月20日出生 去年两张罚单 一次大事故 已婚 两个孩子 高血压 。。。。。。
.
2.2 集成
数据库
应用A m,f 应用B 1,0 应用C x,y 应用D 男，女
应用A 管道cm 应用B 管道inches 应用C 管道mcf 应用D 管道yds
电子商务技术
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一、产生
• 需求： – 业务自动化－>分析自动化
• 传统数据库（事务型）不适合分析应用： – 性能要求不同：事务型要求快速反应 – 数据集成问题：多种事务型数据库 – 数据内容不同：事务型主要是当前数据，分析 要求历史数据 – 数据综合程度不同：事务型要求细节数据，分 析要求综合
数据仓库技术知识
一、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
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(如开始应用数据仓库的时点)到当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做出定量分析和预测。
3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。
稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
5、汇总的。
操作性数据映射成决策可用的格式。
6、大容量。
时间序列数据集合通常都非常大。
7、非规范化的。
Dw数据可以是而且经常是冗余的。
8、元数据。
将描述数据的数据保存起来。
《数据仓库技术》课件
数据质量参差不齐
数据来源多样，数据质 量难以保证，需要进行
数据清洗和校验。
数据分析需求多变
不同部门和业务场景对 数据分析的需求各不相 同，需要灵活地调整数 据仓库架构和查询方式
。
应对策略
采用分布式存储和计算 技术，提高数据存储和 处理能力；建立数据质 量管理体系，确保数据 质量；提供灵活的数据 仓库架构和查询方式， 满足多变的分析需求。
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量呈爆 炸式增长，如何高效地存储、处理和 分析这些数据成为数据仓库面临的挑 战。
机遇
大数据时代为数据仓库技术的发展提 供了广阔的空间，通过技术创新和优 化，数据仓库能够更好地应对大数据 的挑战，为企业提供更有价值的数据 分析服务。
数据仓库技术的未来发展
云端部署
AI与数据仓库的结合
随着云计算技术的成熟，数据仓库将 逐渐向云端迁移，以提高可扩展性和 灵活性。
人工智能技术的不断发展将为数据仓 库带来更多智能化功能，如自动分类 、预测等。
实时分析
随着对数据实时性的需求增加，数据 仓库将加强实时分析功能，提高数据 处理速度。
数据仓库与其他技术的结合
数据仓库与大数据技术的结合
OLAP技术
多维数据分析
OLAP支持多维数据分析，这意味着用户 可以从多个角度和维度（如时间、地点、
产品类别等）来分析数据。
A OLAP技术概述
OLAP是一种用于分析大量数据的工 具和技术，它允许用户通过多维数 据分析来深入了解数据的不同方面 。
B
C
D
可视化工具
OLAP系统通常提供各种可视化工具，如 仪表盘、报表、图表等，以帮助用户更好 地理解数据和分析结果。
数据仓库技术介绍
数据仓库技术介绍数据仓库技术是企业数据管理和分析的关键工具。
它用于集成、存储和管理大量企业数据，为企业决策提供准确、一致和及时的信息。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。
数据仓库技术主要包括数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模、数据存储和数据查询等关键步骤。
首先，数据抽取是将源系统的数据提取到数据仓库中的过程。
它可以通过多种方式进行，如批量抽取、增量抽取和实时抽取等。
数据抽取还可以包括数据清洗、数据转换和数据集成等处理步骤，以确保抽取的数据质量和一致性。
其次，数据转换是将源系统的数据进行转换和处理，以满足数据仓库的需求。
这包括数据格式转换、数据清洗、数据合并、数据分割和数据聚合等操作。
数据转换可通过各种数据转换工具和编程语言来实现，如ETL工具和SQL语言等。
然后，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用批量加载或实时加载方式，具体取决于数据仓库的需求和实时性要求。
数据加载还可以包括数据质量检查和数据索引等步骤，以确保加载的数据准确性和高效性。
此外，数据建模是数据仓库中最重要的环节之一。
数据建模用于定义数据仓库的结构和关系，以满足用户查询和分析的需求。
常用的数据建模方法包括星型模型、雪花模型和事实表-维度表模型等。
数据建模还可以使用各种建模工具和规范来实现，如ER图表和维度建模等。
最后，数据存储是将转换后的数据存储在数据仓库中的过程。
数据存储可以使用各种存储技术，如关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
不同的存储技术具有不同的优点和适用场景，可以根据数据仓库的特点和需求来选择合适的存储技术。
总之，数据仓库技术是企业管理和决策的重要工具。
它通过数据抽取、转换、加载、建模和存储等关键步骤，为企业提供准确、一致和及时的数据信息，以支持企业的决策制定和业务发展。
数据仓库技术在企业中的应用越来越广泛。
它不仅可以帮助企业管理者更好地了解企业运营情况，还可以提供支持决策的可靠数据基础。
数据仓库和数据挖掘技术的应用
数据仓库和数据挖掘技术的应用随着科技的飞速发展，数据已成为企业的最宝贵的财富之一。
在大数据时代，数据分析和挖掘的技术变得越来越重要。
数据仓库和数据挖掘技术在商业、医疗、零售等各个领域得到广泛的应用。
什么是数据仓库？数据仓库是指集成了企业内不同业务系统中数据并进行分类、整理、存储、维护等一系列工作的过程。
它不仅将数据整合起来，还能帮助企业更好、更快速地理解和处理数据，为企业提供决策支持。
在人工智能时代，数据仓库显得尤为重要。
通过对不同来源的数据的收集展示和分析，企业可以更好的理解自己，获得更多商业价值的信息。
什么是数据挖掘技术？数据挖掘是指从海量数据中寻找隐藏信息的过程。
在数据挖掘技术中，我们能够对透过预处理后的数据进行分析和挖掘，从中发现隐藏在数据背后的信息，探求数据背后的规律，实现对数据的快速定位和提取。
数据挖掘技术是一种非常强大的工具，它可以帮助企业更好、更准确地预测消费者需求，提供更优质的服务和产品，并且最终能够提升企业的运营效率和收益。
在商业领域中，数据仓库和数据挖掘技术被广泛应用。
其中之一是商业智能。
商业智能是利用数据仓库平台与数据挖掘技术来提升企业的营销、生产及销售效率的一种解决方案。
通过它，企业可以快速分析、比较和评估数据，帮助企业更好地预测市场需求，提供更好的客户体验，实现数字化转型。
另外，在医疗领域，数据仓库和数据挖掘技术的应用也越来越广泛。
通过对于患者数据的收集和分类整理，医疗机构能够快速了解患者的病情，以及一些只有笔记本能够发现的潜在的疾病风险。
在医疗判断和治疗方面，数据挖掘能够实现快速定位，以及提供个人化和更为有效的治疗方法，为患者带来更好的治疗效果。
在社交软件中，数据挖掘技术也可以提供更为个性化的推荐和服务。
通过分析用户的行为和习惯，社交软件可以更加精准地预测用户的喜好和取向。
这样能够帮助社交软件为用户提供更准确的推荐、更个性化的服务内容，实现提高用户体验的目的。
结论在当今大数据时代，数据仓库和数据挖掘技术的应用范围越来越广泛。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据仓库技术在金融风控中的应用
数据仓库技术在金融风控中的应用随着金融行业的发展，各种金融产品以及各种金融交易活动越来越多，金融风控愈发成为金融行业中必不可少的重要组成部分。
对于金融机构而言，风险的控制和防范是必须要解决的事情，而数据仓库技术便可以在金融风控中发挥重要的作用。
一、数据仓库技术的概念数据仓库技术是一种数据管理的技术，它能够有效的存储处理大量的数据，并且在需要的时候将这些数据快速准确的提供给使用者。
数据仓库技术的实现依赖于数据仓库系统，数据仓库系统是一个针对数据仓库建立的数据处理结构，并且同时还包括数据管理的软件和硬件设备等等。
二、数据仓库技术在金融行业中的应用2.1 数据收集在金融行业中，数据的收集是风险控制的基础。
因此，金融机构需要收集和处理大量的数据。
数据仓库技术可以帮助金融机构收集、整理、处理和存储数据。
通过数据仓库技术，金融机构可以实时监控各项重要指标，以及帮助企业进行风险控制的实现。
2.2 数据分析数据仓库技术的另一个应用是数据分析。
金融行业在风控中需要开展大量的数据分析工作。
数据仓库技术可以帮助金融机构更好地利用自身的数据资源，提升数据的分析和利用效率。
数据仓库技术的数据仓库系统可以安排数据有条不紊地进入目标中央存储库执行数据分析任务，整合出相关的数据报表，自定义分析视图和数据分析模型等等。
在数据分析的过程中，可以快速地发现风险的位置，帮助机构进行风险控制。
2.3 风险分析金融机构的风险控制从风险度的分析开始，因此，风险分析是金融风控的核心。
通过数据仓库技术，可以对金融交易和市场动态进行分析，制定合理的风险控制措施，有效的减少风险隐患，增强金融机构的抵御风险的能力。
此外，数据从多个数据平台进行整合汇总，机构更好的掌握市场动态和客户信息，进行风险分析和控制。
2.4 业务管理金融机构的业务管理正是通过数据仓库技术来实现的。
机构可以通过数据仓库来查找并且管理客户信息、交易记录以及客户交易行为等等。
这不仅能够帮助机构精准了解业务的现状和趋势，同时更好的管控业务环节的风险。
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。
2023-数据仓库、数据湖、数据中台技术方案V1-1
数据仓库、数据湖、数据中台技术方案V1随着大数据时代的到来，企业内部产生的数据量越来越大，如何高效地管理、利用这些数据已成为企业面临的挑战之一。
为了解决这一问题，出现了类似数据仓库、数据湖、数据中台等技术方案，本文将对这三种方案进行介绍和对比。
一、数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的数据存储，主要用于支持企业决策。
数据仓库以数据驱动，关注企业重要的主题、业务过程和绩效等指标。
数据仓库的两个主要特点是数据集成和数据一致性，它可以将多个数据源的数据集成到一个单一的、可查询的数据源中，确保数据的一致性和准确性。
数据仓库的优势在于较好地支持企业决策，缺点在于数据集成的复杂度较高，需要有专业的数据仓库建模、ETL等技术人员进行设计和维护。
二、数据湖数据湖是一种不加限制地存储所有原始数据的存储形式，相对于数据仓库更注重数据的存储和处理。
数据湖中包含的数据源可能是结构化、半结构化或非结构化的数据，数据的移动、转换和处理等都在数据湖中进行。
数据湖之所以受到关注，是因为它可以在数据被使用前，将未经过处理或加工的数据获取到，从而使分析师和数据科学家可以无需等待将数据集成到单一数据源，并对其进行处理。
然而，数据湖中数据的一致性较差，需要有更多的数据清洗等工作，此外，数据湖中的数据流动和兼容性问题也需要在使用前注意。
三、数据中台数据中台是继数据仓库和数据湖之后兴起的一种数据技术方案，主要关注企业数据化转型建设。
数据中台将数据和业务解耦，并在数据存储、计算、组织等方面进行统一，提供企业级别的数据服务。
数据中台采用微服务和数据开放接口（API）的方式，将支撑业务和分析的数据资源整合在一起。
数据中台的优势在于其架构相对清晰，开放性较好，提供了企业级别的数据服务；缺点在于需要进行为期较久的构建Phase，且工作的难度相对较高。
综上所述，数据仓库、数据湖和数据中台都有着各自的优势和缺点，在企业的选择中需要根据自身的情况进行评估。
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数据仓库的定义
什么是数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个面 向主题的（Subject Oriented）、集成的 （Integrated）、相对稳定的（NonVolatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决 策(Decision Making Support)。 --Bill Inmon
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OLTP与OLAP
On-Line Analytical Processing
•针对特定问题的联机数据访问和数据分析技术 •满足对数据进行多角度、快速、一致、交互、深入观察 •使用预定义的多维数据视图对数据进行分析处理，支持对数 据的切片、切块、钻取。 •多维数据库是一种以多维数据存储形式来组织数据的数据管 理系统，在使用时需要将数据从关系数据库中转载到多维数据 库中方可访问。 •。
Bill Inmon
数据仓库之父，数据仓库概念的创始人 理论： Corporate Information Factory(CIF) 主要著作：《数据仓库》、《企业信息工厂》
生活中的朋友 学术上的对头
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双方的观点
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双方的数据仓库架构对比
Inmon-CIF(DW2.0)
集成转换层（Integrated and Transformation Layer）、操作数据存 储（Operational Data Store）、数据仓 库（Enterprise Data Warehouse）、数 据集市（Data Mart）、探索仓库 （Exploration Warehouse）
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各种概念之间的关系
Business Intelligent System Decision Support System Data Warehouse Data Mining OLAP Artificial Intelligence
Data Mart Operation Database
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OLTP与OLAP
OLTP 用户 功能 DB 设计 数据 存取 工作单位 用户数 DB 大小
日常操作处理 面向应用 当前的, 最新的细节的, 二维的分立的 读/写数十条记录 简单的事务 上千个 100MB-GB
OLAP
分析决策 面向主题 历史的, 聚集的, 多维的集成 的, 统一的 读上百万条记录 复杂的查询 上百个 100GB-TB
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双方的数据仓库架构对比
Back RoomFron源自 RoomKimball-MD
MD分为后台（Back Room）和 前台（Front Room）两部分。后台主要 负责数据准备工作，称为数据准备区 （Staging Area），前台主要用于数据 展示，称为数据集市（Data Mart）。全 部数据集市的集合构成了数据仓库，从这 种意义上说，它只是一个虚拟的部件。
DSS（Decision Support System）
以Data Warehouse技术为基础，以OLAP和 Data Mining工具为手段实施的一套解决方案。
相关概念
•EIS：主管信息系统（Executive Information System），指为了满足无法 专注于计算机技术的领导人员的信息查询需 求，而特意制定的以简单的图形界面访问数 据仓库的一种应用。 •ETL：数据抽取（Extract）、转换 （Transform）、装载（Load）的过程。它 是构建数据仓库的重要环节。 •Data Mart为了特定的应用目的或应用范围， 而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也 可称为部门数据或主题数（subjectarea）。 •经营分析系统： Business Analysis Support System。
事务表、周期快照表、累计快照表 非事实型事实表、退化维、缓慢变化维、快变 超大维 不可加型事实、半加型事实、可加性事实
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数据仓库的特点
面向主题：操作型数据库的数据组织面向事物处理任务，各个业务系统之间各自分 离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过 系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内 的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是 数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数 据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、 刷新。 反映历史变化：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(如开始应用数据仓库的时点)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做出定量分析和预测。
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IDEF1x
EBD： 描述实体和关系 KB:：定义键，包括主键、 外键等 FA：描述全部属性
逻 辑 模 型
TM：与具体数据库的映射 关系 DBMS：特定的数据库模型
物理模型
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KBSI产品 产品
IDEF0 功能模型 功能模型(Function Modeling) IDEF1X 数据模型（Data Modeling〕 数据模型（ 〕 IDEF2 仿真模型设计（Simulation Model Design 〕 IDEF3 过程描述获取（Process Description Capture〕 过程描述获取（ 〕 IDEF4 面向对象设计（Object-Oriented Design） IDEF5 本体论描述获取（Ontology Description Capture ） IDEF6 设计原理获取（Design Rationale Capture ） IDEF7 信息系统审定（Information System Auditing） IDEF8 人与系统接口设计(Human-System Interface Design) (Human-System 用户接口建模（User Interface Modeling） IDEF9 经营约束的发现（Business Constraint Discovery） 场景驱动信息系统设计（Scenario-Driven IS Design） IDEF10 信息制品建模（Information Artifact Modeling） 实施体系结构建模(Implementation Architecture Modeling) IDEF11 信息工具建模（Information Artifact Modeling） IDEF12 组织设计(Organization Design) 组织建模（Organization Modeling ） IDEF13 三模式影射设计（Three Schema Mapping Design） IDEF14 网络设计（Network Design ）
Database System
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数据仓库领域的两位大师
Ralph Kimball
数据仓库方面的知名学者 理论：Mutildimensional Architecture(MD) 主要著作：《数据仓库工具箱－维度建模的完全指南》、 《数据仓库生命周期工具箱－ 设计、开发和部署数据仓库的 专家方法》
数据仓库的概念和相关技术
Arwen.Liu MAR, 2010
目录
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数据仓库相关概念 BI技术工具 分析与应用 项目实施方法 知识索引
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知识导引
• • • • • • 什么是数据仓库？ 什么是DSS？ 什么是经营分析？ 什么是EIS？ 什么是OLTP，OLAP？ 什么是BI？
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双方的观点
Inmon
使用数据集市联合的方式，开始会带来 极高的用户体验，但随着数据集市的增多， 会形成网状结构，建设重复，数据质量变 差。
Kimball
使用数据总线的结构来控制数据集市点 建设，所有的数据集市在一套总线环境中， 有相同的维度定义，故既可以迅速部署、 满足业务需求，也可以规范的形成数据仓 库
自上而下
围绕主题来组织数据仓库中的数据，每个主 题区域仅仅包含该主题相关的信息；数据仓库 应该一次增加一个主题，并且当需要容易地访 问多个主题时，创建以数据仓库为来源的数据 集市
自下而上和自上而下的结合：
数据仓库是数据集市的联合，通过一系列相 同维度定义的数据集市递增地构建数据仓库， 而每个数据集市通过联合多个数据源来满足特 定的业务需求
70年代 年代
70年代提出， 年代提出， 年代提出 80年代得到 年代得到 发展
即席查询报表
特殊抽 取程序
小应用 程序
信息中 心
决策支 持系统
主管信 息系统
BI
90年代提出， 年代提出， 年代提出 90年代中形 年代中形 成潮流
数据仓库系 统
BI描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 BI描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 描述了一系列的概念和方法 －Gartner Group1996 商业智能领域：DSS、OLAP、数据仓库、ETL、数据集市、数据挖掘、商业建模... ...为提高企 商业智能领域：DSS、OLAP、数据仓库、ETL、数据集市、数据挖掘、商业建模...为提高企 业运营性能而采用的一系列方法、 业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和