数据仓库实施步骤(精)
数仓建设方案
数仓建设方案1. 引言在数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）作为一种重要的数据存储和分析解决方案，扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍一个有效的数仓建设方案，旨在提供清晰准确的数据存储和高效灵活的数据分析能力。
2. 概述数仓建设方案数仓建设方案的目标是构建一个可靠、高效、可扩展和易于维护的数据仓库。
下面将介绍数仓建设方案的主要步骤和关键要素。
2.1 数据采集与清洗数仓建设的第一步是收集源系统中的数据，并进行清洗。
数据采集可以通过批处理或实时流处理进行，以确保数据的及时性和完整性。
数据清洗包括处理重复值、空值、异常值等，确保数据的一致性和可靠性。
2.2 数据存储与管理在数仓建设中，数据存储和管理是关键环节。
常见的数据存储方案包括关系型数据库、分布式文件系统等。
为了提高性能和扩展性，可以采用分布式数据库或数据湖等方案。
同时，数据管理方面需要考虑数据分区、索引和备份等措施，确保数据的高效访问和安全性。
2.3 数据集成与转换在数仓建设中，常常需要将来自不同源系统的数据进行集成和转换。
数据集成可以通过ETL（Extract, Transform, Load）工具实现，将多源数据整合到统一的数仓中。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、格式转换、关联分析等操作，以满足后续的分析需求。
2.4 数据分析与应用数仓建设的最终目的是实现数据的分析和应用。
在数仓中，可以采用OLAP（Online Analytical Processing）和数据挖掘等技术，对大数据进行多维分析和模式挖掘，从而为企业决策提供有效支持。
同时，可以构建报表、仪表盘和数据可视化等工具，帮助用户更直观地理解和利用数据。
3. 数仓建设方案的优势和挑战数仓建设方案带来了许多优势，但同时也面临一些挑战。
3.1 优势- 数据集中存储：将来自不同系统的数据整合到一个统一的数据仓库中，方便管理和分析。
- 数据一致性：通过数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
高校数据仓库建设方案
高校数据仓库建设方案一、引言随着信息化的发展，高校面临着越来越多的数据管理和分析需求。
数据仓库作为一种数据集中存储和分析的解决方案，被广泛应用于高校管理和决策过程中。
本文将针对高校数据仓库的建设，提出一套合理有效的方案。
二、需求分析1. 数据管理需求：高校拥有庞大的数据量，包括学生信息、教职工信息、科研成果、财务数据等。
这些数据需要进行统一管理，以方便查询和使用。
2. 决策支持需求：高校管理层需要依据数据进行决策，如招生计划、教学改革、财务分析等。
数据仓库可以提供决策支持系统，帮助管理层进行数据分析和决策。
3. 数据安全需求：高校数据涉及学生和教职工的个人隐私，数据仓库建设需要确保数据的安全性和隐私保护。
三、方案设计1. 数据采集：建立数据仓库的第一步是进行数据采集。
通过与高校各个部门、系统对接，实现数据的自动、定时抽取和加载。
同时，对采集到的数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储：为了满足数据管理需求，需要选择合适的数据存储方式。
可以采用关系型数据库或者分布式文件系统等技术，根据数据量和性能需求进行选择。
同时，建立数据存储的备份和恢复机制，确保数据的安全性和可用性。
3. 数据模型设计：数据模型是数据仓库的核心部分，它决定了数据的组织结构和关系。
在设计数据模型时，需要充分考虑高校的业务特点和数据分析需求。
可以采用星型模型、雪花模型或者其他合适的模型，根据具体情况进行选择。
4. 数据分析工具：数据仓库的价值在于数据的分析和挖掘，因此需要选择合适的数据分析工具。
可以使用商业智能工具、数据挖掘工具或者自主开发的分析系统，根据用户需求进行选择。
同时，提供用户友好的可视化界面，方便用户进行数据分析和查询。
5. 数据安全和隐私保护：在数据仓库建设过程中，数据的安全和隐私保护是必不可少的。
可以采用数据加密、权限管理、审计和监控等技术手段，确保数据的安全和隐私不被泄露。
同时，建立灾备机制和容灾方案，防止数据丢失和系统故障。
数据仓库设计与ETL流程实操教程
数据仓库设计与ETL流程实操教程数据仓库（Data Warehouse）是一个专门用来存储和管理数据的系统，主要用于支持决策分析和业务报告。
在企业中，数据仓库的设计和ETL（抽取、转换、加载）流程是非常重要的环节。
本文将详细介绍数据仓库的设计步骤和ETL流程的实操教程。
一、数据仓库设计步骤1.确定业务需求：在进行数据仓库设计之前，首先需要明确业务需求。
与业务相关的问题是什么？需要哪些数据来解决这些问题？这些问题对应的维度和指标是什么？明确业务需求是数据仓库设计的基础。
2.数据源分析：分析企业的各个数据源，确定需要从哪些数据源进行数据抽取。
了解数据源的结构、规模和质量，为后续的ETL流程做好准备。
3.数据建模：在数据仓库设计中，数据建模是一个关键的环节。
可以采用维度建模或者企业级建模的方法。
维度建模按照事实和维度进行建模，可以支持灵活的查询和分析；而企业级建模更加注重数据的整合和一致性。
根据具体的业务需求，确定合适的数据建模方法。
4.抽取规则定义：在设计ETL流程之前，需要定义数据抽取的规则。
数据抽取规则包括数据抽取的频率、抽取的条件和抽取的方式等。
根据业务需求和数据源的特点，制定合理的抽取规则。
5.数据清洗和转换：在ETL流程中，数据清洗和转换是非常重要的环节。
在数据抽取后，对数据进行清洗和转换，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值以及数据格式转换等。
通过数据清洗和转换，可以保证数据的质量和一致性。
6.数据加载：数据加载是将经过处理的数据加载到数据仓库中的过程。
在数据加载时，可以根据需要选择全量加载或者增量加载的方式。
全量加载会将整个数据源的数据加载到数据仓库中；而增量加载只会加载新增或者变更的数据。
7.数据质量检查：在完成数据加载之后，需要对数据进行质量检查。
通过数据质量检查，可以发现数据仓库中可能存在的问题，如数据不一致、数据丢失等。
根据数据质量检查的结果，及时进行修复和调整。
二、ETL流程实操教程1.数据抽取：根据已定义的抽取规则，从数据源中抽取数据。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它的设计和架构对于数据的有效管理和分析至关重要。
在本文中，我们将详细介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的组成部分、数据仓库的层次结构和数据仓库的实施步骤。
一、数据仓库的组成部分1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件、日志等。
数据源的选择和数据提取的方法取决于企业的需求和数据的特点。
2. 数据提取和转换：数据提取和转换是将数据从数据源中提取出来并进行清洗、转换的过程。
这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源中提取出来的数据。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于帮助用户理解和使用数据仓库中的数据。
元数据管理包括元数据的收集、存储和维护等过程。
5. 数据访问和查询：数据仓库的用户可以通过各种方式访问和查询数据，包括SQL查询、OLAP分析、报表生成等。
数据访问和查询的方式取决于用户的需求和技术的支持。
二、数据仓库的层次结构数据仓库的层次结构包括三个主要层次：操作型数据层、集成型数据层和决策型数据层。
1. 操作型数据层：操作型数据层是数据仓库的最底层，用于存储企业内部各种操作型数据，包括交易数据、日志数据等。
这些数据通常以原始的、细粒度的形式存储。
2. 集成型数据层：集成型数据层是数据仓库的中间层，用于将操作型数据进行整合和转换，以满足用户的查询和分析需求。
在这一层次上，数据会进行清洗、聚合和转换等处理。
3. 决策型数据层：决策型数据层是数据仓库的最上层，用于存储已经经过整合和转换的数据，供用户进行决策分析和业务报告等。
在这一层次上，数据会根据用户的需求进行汇总、计算和分析等操作。
三、数据仓库的实施步骤1. 确定需求：在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。
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。
数仓建设方案
数仓建设方案一、背景介绍随着信息化时代的迅猛发展，企业面临着大量的数据积累和处理需求，为了更好地利用数据资源，提高企业决策水平和效率，数仓建设成为越来越重要的一环。
本文将介绍一个基于xxx公司的数仓建设方案。
二、数仓建设目标1. 提高数据集成能力：将各个数据源（包括内部和外部数据）进行集成，减少数据冗余、数据不一致等问题。
2. 提升数据存储和处理能力：通过优化数据存储结构和引入大数据技术，实现对大规模数据的高效存储和处理。
3. 提供一致准确的数据分析和报告：建立数据仓库，确保数据的一致性和准确性，为企业提供可靠的数据分析和决策支持。
4. 支持实时数据分析：引入实时数据处理技术，满足企业对实时数据分析的需求，提供更及时的决策支持。
三、数仓架构设计1. 数据采集层：该层主要负责从各个数据源中采集数据，可以通过ETL工具或自开发的数据采集程序实现。
将采集到的数据按照规范进行数据清洗、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
2. 数据存储层：该层主要负责存储采集到的数据，并进行数据管理和优化。
可以使用关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖等技术进行存储，并对数据进行索引、分区等处理，提高查询效率。
3. 数据处理层：该层主要负责对存储的数据进行处理和分析，以满足企业的业务需求。
可以使用数据仓库、数据挖掘或大数据平台等技术进行数据处理和分析，提供多维分析、报表生成等功能。
4. 数据应用层：该层主要负责向用户提供数据查询、报表展示、数据可视化等功能。
可以通过BI工具、数据可视化平台或自开发的应用程序实现，提供灵活、易用的数据分析和决策支持功能。
四、数仓建设实施步骤1. 需求分析：与业务部门紧密合作，明确数仓建设的需求和目标，包括数据采集需求、数据存储和处理需求、数据分析和报告需求等。
2. 数据模型设计：根据需求分析结果，设计数据模型，包括实体关系模型、维度模型等，确保数据的结构和关系合理清晰。
3. 系统搭建和配置：根据数据模型设计结果，搭建数仓系统，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等模块，配置相应的软硬件环境。
数仓建设流程
数仓建设流程
数仓建设流程主要包括以下步骤：
1. 选择业务过程：挑选具体的业务线，比如论文的业务，则一条业务线对应一张论文的事实表。
2. 声明粒度：定义事务表中一行数据的具体定义，论文事实表中一行数据对应的是一条论文的记录。
3. 确认维度：支付事实表和那些维度有关系，比如是时间、用户等，时间包括日、周、月等，这里就是标题维度、摘要维度还有关键词维度。
4. 确认事实表（指标）：每一张事实表的度量值是什么度量值为可以再报表中产生的数据，支付表里的支付记录拉链表、三范式、关系建模和维度建模、星型模型和雪花模型、星座模型的区别、拉链表是什么，这样做的好处。
5. 维度设计：包括时间维度、年龄段维度、地区等。
维度分为公共维度和私有维度。
6. 建模步骤：包括确定业务流程、确定粒度、确定维度、确定事实等。
7. 范式模型：减少冗余，减少join操作。
8. 存储：数据仓库主题的划分，比如按照业务过程来划分，一个业务过程抽象出一个主题域，比如业务系统中的商品、交易、物流等。
以上步骤只是大致的框架，具体实施时可能需要根据实际情况进行调整。
详解数据仓库的实施步骤
详解数据仓库的实施步骤数据仓库是将企业中的所有数据进行整合、集中管理和存储，以便用户可以更方便地访问和分析数据的一种解决方案。
数据仓库的实施步骤可以分为需求分析、数据整合、数据建模、数据加载和数据检验等五个主要步骤。
1.需求分析：需求分析是数据仓库实施的第一步，也是最重要的一步。
在这一步骤中，需要详细了解企业的业务流程和数据需求，明确数据仓库的目标和用途，确定用户的需求和数据分析要求。
同时，还需要调查和评估现有的数据源和数据质量，以确定是否需要进行数据清洗和转换。
2.数据整合：3.数据建模：数据建模是根据用户的需求和分析要求，对数据进行逻辑和物理建模的过程。
在这一步骤中，需要设计数据仓库的架构和模型，包括维度模型和事实模型。
维度模型用于描述数据的结构和关系，事实模型则用于描述数据的行为和指标。
同时，还需要设计和定义数据的维度和度量，以支持用户的数据分析和报表需求。
4.数据加载：数据加载是将清洗和整合后的数据加载到数据仓库中的过程。
在这一步骤中，需要设计和实现数据的抽取、转换和加载（ETL）流程，以将数据从源系统抽取出来，并进行转换和加载到数据仓库中。
同时，还需要进行数据校验和验证，确保加载的数据的准确性和完整性。
5.数据检验：数据检验是验证数据仓库中的数据是否准确、一致和完整的过程。
在这一步骤中，需要设计和执行各种数据检验和验证的方法和技术，包括数据重复性、数据完整性、数据一致性和数据正确性等。
同时，还需要进行数据质量评估和监控，以持续改进和优化数据仓库的性能和质量。
总结来说，数据仓库的实施步骤包括需求分析、数据整合、数据建模、数据加载和数据检验等五个主要步骤。
每个步骤都需要进行详细的计划和设计，并且需要密切与用户和业务部门进行沟通和协作，以确保数据仓库能够满足用户的需求，并实现企业的战略目标。
数据仓库体系规划及实施流程
数据仓库体系规划及实施流程⼀、前⾔数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加⼯过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使⽤和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极⼤的帮助。
需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对⽐、存储选型和管理、接⼊数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。
通过本节的阅读，你将了解到以下知识：从业务矩阵的设计（宏观、微观）、横向的分层、纵向的分线到主题划分等⾓度解构数仓；数仓建设的实施流程。
⼆、规划1、矩阵分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
2、宏观矩阵宏观矩阵描述的是公司的业务线和对应的数据状况，其⾏和列⼀般分别对应着业务主题和数据主题。
1）业务主题对应着公司的业务线布局，⽐如电商、游戏、视频、应⽤商店、新闻资讯、浏览器等。
2）数据主题根据抽象的程度和视⾓有不同的取法：⼀般取业务线中⽤户对内容的消费或者相关⾏为，⽐如曝光、点击、消费、播放、分享等，对这些⾏为的划分⼜可分为原⽣⾏为主题（通⽤和业务相关）、衍⽣⾏为主题（留存、活跃、流失等），这种划分⽅法更多的取⾃数据的底层和公共层，因为⾼层的数据都是多⾏为的汇总。
对数据主题的另外划分⽅式参加分主题部分，这种划分⽅法更多的取⾃数据的⾼层。
引⾃《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-⽊东居⼠》3、微观矩阵微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系，下⾯以常见的内容消费和⽤户主题两个维度来看微观矩阵的规划。
-w698业务过程描述的⼀般是对内容的消费抽象，可以是原⼦的，也可以是抽象的，⽐如卡⽚曝光维度的划分可以从以下两个⼤⽅向⼊⼿：通⽤标识维度（版本、机型、渠道、⽹络、时间等）；业务过程维度：消费者等级、消费位置、消费路径、其它等。
4、分层ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的，分层的原因（引⾃《⼀种通⽤的数据仓库分层⽅法-⽊东居⼠》）：清晰数据结构：每⼀个数据分层都有它的作⽤域和职责，在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解；减少重复开发：规范数据分层，开发⼀些通⽤的中间层数据，能够减少极⼤的重复计算；统⼀数据⼝径：通过数据分层，提供统⼀的数据出⼝，统⼀对外输出的数据⼝径；复杂问题简单化：将⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每⼀层解决特定的问题。
数据管理的实施步骤
数据管理的实施步骤1. 概述数据管理是一种组织、规划和实施数据管理策略的过程。
通过合理地管理和利用数据，组织可以提高数据的价值，并为决策和业务需求提供支持。
本文将介绍数据管理的实施步骤，帮助企业建立起高效的数据管理体系。
2. 制定数据管理策略数据管理策略的制定是数据管理工作的基础。
在制定数据管理策略时，需要考虑以下几个方面：•数据加工和发布：确定数据加工和发布的流程，包括数据采集、清洗、加工和发布等环节。
•数据安全：确保数据的机密性、完整性和可用性，并制定相应的安全政策和流程。
•数据查询和访问：制定数据查询和访问的规范和流程，包括权限管理、数据备份和恢复等。
•数据质量管理：建立数据质量管理的流程和机制，包括数据质量评估、修正和监控等。
•数据存储和备份：确定数据存储和备份的策略，包括存储介质的选择、备份频率和备份恢复测试等。
3. 数据收集和整理数据收集和整理是数据管理的重要环节。
在数据收集和整理过程中，需要注意以下几个步骤：•确定数据需求：根据业务需求和决策要求，确定需要收集和整理的数据类型和范围。
•选择数据源：选择可靠和准确的数据源，并制定数据收集的计划和流程。
•数据清洗：对收集到的数据进行清洗和筛选，去除重复和无效数据，并进行格式转换和校验。
•数据整理：对清洗后的数据进行整理和分类，建立数据模型和关系图，以便后续的数据分析和应用。
4. 数据存储和管理数据存储和管理是数据管理的基础工作。
在数据存储和管理过程中，需要注意以下几个步骤：•选择合适的存储介质：根据数据的类型和规模，选择适合的存储介质，如数据库、数据仓库或云存储等。
•制定数据存储策略：确定数据的存储方式和结构，包括数据分区、索引和备份等。
•建立数据管理系统：建立数据管理系统，包括数据仓库、数据目录和数据字典等，以便管理和查询数据。
•制定数据管理政策：制定数据管理的政策和流程，包括数据访问权限、数据备份和恢复等。
•数据备份和恢复：定期进行数据备份，并制定数据恢复的策略和流程，以防止数据丢失和损坏。
etl是实施数据仓库的重要步骤
ETL是实施数据仓库的重要步骤什么是ETLETL（抽取、转换和加载）是实施数据仓库的三个重要步骤，它们一起构成了数据仓库中数据的整个生命周期。
ETL的三个步骤分别是：1.抽取（Extract） - 从不同的数据源中提取数据。
这些数据源可以包括关系数据库、文件、外部API等。
2.转换（Transform） - 对提取的数据进行清洗、重组和转换，以让其适应数据仓库的结构和要求。
3.加载（Load） - 将转换后的数据加载到数据仓库中，以供分析和报告使用。
ETL是建立和维护数据仓库的关键步骤，它确保了数据的准确性、一致性和可用性，为决策者提供了准确和可靠的数据基础。
ETL的重要性ETL在数据仓库实施过程中扮演着核心角色，它对数据质量和可用性有着直接的影响。
下面是ETL的几个重要性：1.数据一致性 - ETL确保从不同的数据源中抽取的数据在加载到数据仓库之前得到了清洗和转换，保证数据的一致性和准确性。
2.数据质量 - ETL可以在数据抽取的过程中进行数据质量检查和验证，排除脏数据和错误数据，提高数据质量。
3.数据整合 - ETL可以将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据隔阂，使得数据在数据仓库中形成一个完整、一致的视图。
4.性能优化 - ETL可以对提取的数据进行转换和调整，以提高查询和分析性能，让数据仓库的使用更加高效。
5.历史数据追溯 - ETL可以将历史数据纳入数据仓库，使得决策者可以追溯过去的数据变化，分析趋势和预测未来。
6.数据安全 - ETL可以对敏感数据进行加密、脱敏等安全处理，确保数据的安全性和私密性。
ETL的步骤ETL一般包括以下几个步骤：1.数据抽取 - 从数据源中抽取数据。
这涉及选择合适的抽取技术，如全量抽取、增量抽取等，以及选择合适的抽取方式，如批量抽取、实时抽取等。
2.数据清洗 - 对抽取的数据进行清洗，剔除无效数据、处理重复数据、解决数据冲突等。
清洗可以采用各种技术，如数据规则校验、数据格式转换等。
数据仓库实施方案
数据仓库实施方案一、引言数据仓库是一个用于存储和管理企业各种业务数据的集成数据库，它可以帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能等方面的工作。
在当今信息化时代，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分。
本文将针对数据仓库的实施方案进行探讨，旨在为企业实施数据仓库提供一些建议和指导。
二、数据仓库实施的基本步骤1.需求分析在实施数据仓库之前，首先需要进行需求分析，明确企业的业务需求和数据分析的目标。
需要与企业各部门进行沟通，了解他们的数据需求，明确数据仓库的应用场景和功能模块。
2.数据采集和清洗数据仓库的建设离不开数据的采集和清洗工作。
需要从企业各个业务系统中采集数据，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
3.架构设计在数据仓库的实施过程中，需要进行架构设计，包括数据仓库的结构、数据模型、ETL流程等方面的设计。
合理的架构设计可以提高数据仓库的性能和扩展性。
4.系统开发和集成根据需求分析和架构设计的结果，进行系统开发和集成工作。
这涉及到数据库的搭建、ETL工具的选择和配置、BI工具的集成等方面的工作。
5.测试和优化在系统开发和集成完成后，需要进行系统测试和性能优化工作。
通过测试可以发现系统的bug和性能瓶颈，进行相应的优化工作，确保数据仓库的稳定性和性能。
6.上线和运维数据仓库上线后，需要进行数据迁移和系统调优工作。
同时，需要建立数据仓库的运维团队，进行系统的日常维护和监控工作。
三、数据仓库实施的关键技术1.ETL工具ETL（Extract-Transform-Load）工具是数据仓库建设的重要工具，它可以帮助企业进行数据的抽取、转换和加载工作。
在选择ETL工具时，需要考虑其功能完备性、性能稳定性和易用性等方面的因素。
2.BI工具BI（Business Intelligence）工具是数据仓库的重要应用工具，它可以帮助企业进行数据分析、报表生成和决策支持等工作。
在选择BI工具时，需要考虑其功能强大性、易用性和性能稳定性等方面的因素。
数据仓库构建实施方法及步骤
数据仓库构建实施方法及步骤数据仓库是一个采用数据抽取、转换和加载（ETL）技术，将来自不同数据源的大量数据集成到一个统一的存储库中的系统。
数据仓库的构建实施方法和步骤有以下几个方面：1.设定目标和需求：在构建数据仓库之前，需要明确目标和需求，包括业务目标、数据需求、分析需求等。
这些需求将指导整个构建过程。
2.数据建模：数据建模是构建数据仓库的重要步骤。
数据建模包括确定维度模型和事实表，设计维度属性和决策支持指标。
通过对业务过程和数据的分析，建立数据模型，定义维度和事实，并建立模型文档。
3.数据源分析和选择：分析企业的数据源，并选择适合的数据源。
数据源可以来自关系型数据库、文件、日志、传感器等各种源头。
需要评估数据源的可用性、数据量以及数据质量。
4. ETL设计与开发：ETL（Extract-Transform-Load）是构建数据仓库的核心过程。
在设计和开发ETL流程之前，需要定义数据源抽取、数据转换和数据加载的规则，以确保数据的一致性和准确性。
ETL开发阶段包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。
5.数据质量管理：数据质量管理是数据仓库构建的关键环节。
数据质量管理包括数据清洗、数据去重、数据校验等步骤，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
6.数据仓库架构设计：在数据仓库的构建过程中，需要设计合适的架构，包括物理架构和逻辑架构。
物理架构涉及到硬件和软件的选择，逻辑架构涉及到数据仓库的组织结构和数据流程。
7.数据仓库的实施与部署：在数据仓库构建完成后，需要进行实施和部署。
这一步骤包括数据仓库的部署环境搭建、数据仓库软件的安装和数据仓库的初始化。
在实施和部署过程中需要进行有效的沟通和配合，确保整个过程的顺利进行。
8.数据仓库的测试和验证：数据仓库的测试和验证是确保数据仓库的质量和可靠性的重要步骤。
通过测试和验证，可以验证数据仓库是否满足需求，是否达到预期的目标。
9.数据仓库的维护和优化：数据仓库的维护和优化是数据仓库构建实施的持续过程。
数据仓库构建实施方法及步骤
数据仓库构建实施方法及步骤数据仓库是一种用于存储和管理组织中大量结构化和非结构化数据的技术。
它可以帮助组织实现数据整合、数据分析和决策支持等目标。
数据仓库的构建实施是一个复杂的过程，需要考虑多个方面。
下面是一种常见的数据仓库构建实施方法及步骤。
1.需求分析和问题定义首先，确定数据仓库建设的目标和关键业务问题。
与业务部门合作，了解他们的需求和期望。
定义和细化问题，确保数据仓库的建设和实施过程能够解决这些问题。
2.数据源收集和清洗收集来自不同数据源的数据，包括数据库、文件、日志等。
然后对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。
这个过程通常包括数据清洗、去重、格式转换等操作。
3.数据仓库设计和建模在数据仓库设计和建模阶段，需要确定数据仓库的结构和模式。
根据需求分析，设计数据仓库的模型，包括维度模型和事实表模型。
例如，可以使用星型模型或雪花模型。
4.ETL（提取、转换、加载）开发和实施ETL是指将数据从源系统中提取到数据仓库中的过程。
在ETL开发和实施阶段，需要编写和实施ETL流程，包括数据提取、数据转换和数据加载。
这通常涉及到数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载等具体操作。
5.元数据管理和数据质量管理数据仓库建设过程中，需要对元数据进行管理和维护。
元数据包括数据源、数据表、字段、ETL流程等信息。
同时，需要进行数据质量管理，对数据进行监控和评估，确保数据的准确性和一致性。
6.用户接口和报表开发开发用户接口和报表，让用户可以通过数据仓库进行查询和分析。
根据需求，设计和开发适合用户需求的报表和分析工具。
这有助于用户更好地理解数据和进行决策。
7.数据仓库上线和优化在数据仓库上线之前，需要进行系统测试和性能优化。
测试数据仓库的功能和性能，确保系统运行稳定。
同时，根据用户反馈和需求，对数据仓库进行优化，提高查询和分析的性能。
8.持续维护和更新数据仓库的建设和实施是一个持续的过程。
持续维护和更新数据仓库，确保数据的及时性和准确性。
数仓开发流程
数仓开发流程数仓开发流程是一种用于构建和管理企业数据仓库的方法论。
它旨在通过一系列的步骤和活动，将分散的、重复的和不一致的数据转换为结构化和有价值的信息，以支持企业的决策和分析需求。
下面将详细介绍数仓开发流程的各个阶段和关键步骤。
第一阶段：需求分析在数仓开发流程的开始阶段，需求分析是关键步骤。
这一阶段的目标是了解企业的需求、期望和目标，并将其转化为具体的技术要求。
数仓团队需要与业务部门密切合作，收集、整理和梳理需求，并与相关方进行确认和沟通。
在这个阶段中，数仓团队还需要定义数据质量和数据管理的标准，以确保数据的准确性和一致性。
第二阶段：数据模型设计在需求分析阶段完成后，数仓团队将根据业务需求设计数据模型。
数据模型是一个对数据结构和关系的抽象表示，其目的是为了提供一个可理解、易于维护和高效查询的数据结构。
在进行数据模型设计时，数仓团队需要考虑数据的粒度、精确度和稳定性，以及适用的ETL（抽取、转换和加载）工具和技术。
第三阶段：数据抽取与清洗数据抽取与清洗是数仓开发流程中的重要一环。
在这个阶段，数仓团队需要从各个源系统中提取数据，并进行清洗和转换，以满足数据模型的需求。
数据抽取与清洗包括数据筛选、数据验证、数据处理和数据转换等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要使用ETL工具来自动化数据抽取与清洗的过程，并确保数据的准确性和完整性。
第四阶段：数据加载与集成在数据抽取与清洗完成后，数仓团队将数据加载到数据仓库中，并将不同的数据源集成在一起。
数据加载与集成是将数据从源系统导入到数据仓库的过程，包括数据转换、数据映射和数据加载等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要确保数据的一致性和完整性，并实施适当的数据管理和数据安全措施。
第五阶段：数据分析与报告在数据加载与集成完成后，数仓团队将为用户提供数据分析和报告服务。
数据分析与报告是数据仓库的核心功能，旨在为用户提供可视化、交互式和实时的数据分析和报告。
在这个阶段中，数仓团队需要根据业务需求和用户反馈，设计和实施合适的BI（商业智能）工具和技术，并提供相应的培训和支持。
建立数据仓库的步骤
建立数据仓库的步骤数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的集中式数据库系统。
它可以帮助企业组织和分析大量的数据，从而支持决策和业务发展。
建立数据仓库需要经过一系列的步骤，下面将详细介绍。
1.明确需求和目标在建立数据仓库之前，首先需要明确需求和目标，了解企业的业务需求和数据分析的目标。
这包括确定要分析的数据类型、数据来源、分析的维度和指标等。
通过明确需求和目标，可以为后续的数据仓库设计和建设提供指导。
2.设计数据模型数据模型是数据仓库的核心，它描述了数据仓库中数据的组织结构和关系。
在设计数据模型时，需要考虑数据的维度、事实和粒度。
维度是描述数据的属性，事实是描述数据的度量，粒度是描述数据的详细程度。
通过合理的数据模型设计，可以提高数据仓库的查询效率和数据分析的准确性。
3.选择合适的ETL工具ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中数据集成的关键环节。
在选择ETL工具时，需要考虑数据的来源和格式、数据的清洗和转换需求、数据的加载和更新频率等因素。
常用的ETL工具包括Informatica、DataStage、Talend等。
选择合适的ETL工具可以提高数据仓库的数据质量和数据集成的效率。
4.建设物理架构物理架构是数据仓库的基础设施，包括硬件设备、操作系统、数据库管理系统等。
在建设物理架构时，需要考虑数据仓库的规模、性能要求和可扩展性。
常见的物理架构包括单机架构、集群架构和云架构等。
选择合适的物理架构可以提高数据仓库的性能和可靠性。
5.实施ETL过程ETL过程是将源系统中的数据抽取、清洗、转换和加载到数据仓库的过程。
在实施ETL过程时，需要编写ETL脚本或使用ETL工具，按照预定的规则和流程进行数据的抽取、清洗和加载。
同时，需要监控和管理ETL过程的运行状态，及时处理异常情况。
有效的ETL 过程可以保证数据仓库中的数据准确和及时。
6.构建元数据管理系统元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据的定义、来源、加工规则等信息。
数据仓库构建实施方法及步骤
数据仓库构建实施方法及步骤数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。
数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。
因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，因为原型法的思想是从构建系统的简单的基本框架着手，不断丰富与完善整个系统。
但是，数据仓库的设计开发又不同于一般意义上的原型法，数据仓库的设计是数据驱动的。
这是因为数据仓库是在现存数据库系统基础上进行开发，它着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘已有数据库的数据资源，服务于企业高层领导管理决策分析的需要。
但需要说明的是，数据仓库系统开发是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，这也是原型法区别于系统生命周期法的主要特点。
因此，在数据仓库的开发的整个过程中，自始至终要求决策人员和开发者的共同参与和密切协作，要求保持灵活的头脑，不做或尽量少做无效工作或重复工作。
数据仓库的设计大体上可以分为以下几个步骤：概念模型设计；技术准备工作；逻辑模型设计；物理模型设计；数据仓库生成；数据仓库运行与维护。
下面我们六个主要设计步骤为主线，介绍在各个设计步骤中设计的基本内容。
第一节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。
实施数据仓库的构建步骤
实施数据仓库的构建步骤1. 确定业务需求和目标•分析业务需求：了解组织中各个部门对数据的需求以及他们希望通过数据仓库解决的问题。
•确定目标：明确数据仓库的目标，包括数据整合、数据分析和报表生成等方面。
2. 设计数据仓库架构•确定数据源：识别需要从哪些系统和数据源中提取数据，并确定数据提取方式，如ETL工具和API接口等。
•数据建模：根据业务需求和目标设计数据模型，包括维度表和事实表，以及定义数据的度量指标和维度属性。
•确定数据仓库类型：根据业务需求和数据量大小选择适合的数据仓库类型，如关系型数据仓库或者列式数据库等。
3. 数据提取和清洗•数据提取：通过ETL工具或API接口从数据源系统中提取数据，并将数据加载到数据仓库中。
•数据清洗：对提取的数据进行初步清洗和转换，包括去除重复数据、处理缺失值和错误数据等。
4. 数据集成和转换•数据集成：将来自不同数据源的数据进行集成，解决数据冗余和一致性等问题。
•数据转换：对集成的数据进行转换和处理，包括数据的合并、计算衍生指标和数据的格式化等。
5. 数据加载和索引•数据加载：将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中的相应表中。
•索引设计：设计合适的索引，提高数据仓库的查询性能和数据检索效率。
6. 数据仓库维护和管理•运维管理：周期性对数据仓库进行监控，保证数据质量和系统性能。
•数据备份和恢复：进行定期的数据备份，以便在系统故障或数据丢失时进行恢复。
•安全管理：采取合适的安全措施，保护数据仓库中的敏感数据。
7. 数据可视化和分析•可视化工具：使用数据可视化工具对数据仓库中的数据进行可视化展示和分析，生成各种报表和图表。
•数据分析：利用数据仓库中的数据进行数据挖掘和业务分析，发现数据中隐含的规律和趋势。
8. 持续改进和优化•定期评估：定期评估数据仓库的性能和效果，根据评估结果进行改进和优化。
•优化措施：根据评估结果，对数据仓库的架构、数据模型和查询性能等方面进行优化。
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数据仓库构建步骤●概述:1. 数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的→这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的 OLTP 数据库一样的设计方法2. 需求不明确⏹数据仓库系统的原始需求不明确⏹需求不断变化与增加⏹开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求,也不能准确的预见未来的需求⏹用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求==>采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的3. 需求不明确不等于传统意义上的原型法,即数据仓库的设计是数据驱动的,即在原有的数据库系统上开发,有效的使用原有系统数据仓库系统开发是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程,这是区别于系统生命周期法的主要特点4. 设计步骤:●概念模型设计;●技术准备工作;●逻辑模型设计;●物理模型设计;●数据仓库生成;●数据仓库运行与维护。
第一步: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成果: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。
●数据驱动:数据仓库中的数据即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,=>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。
A 、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B 、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。
注: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 ?=>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。
2. 确定主要的主题域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的描述,描述的内容包括:●主题域的公共码键;●充分代表主题的属性组。
参见实例:第二步:技术准备工作该步包括:●技术评估,●技术环境准备。
成果:技术评估报告、软硬件配置方案、系统 (软、硬件总体设计方案。
1. 技术评估进行技术评估,就是确定数据仓库的各项性能指标。
一般情况下,需要在这一步里确定的性能指标包括:●管理大数据量数据的能力;●进行灵活数据存取的能力;●根据数据模型重组数据的能力;●透明的数据发送和接收能力;●周期性成批装载数据的能力;●可设定完成时间的作业管理能力。
2. 技术环境准备一旦数据仓库的体系化结构的模型大体建好后,下一步的工作就是确定我们应该怎样来装配这个体系化结构模型,主要是确定对软硬件配置的要求;我们主要考虑相关的问题:●预期在数据仓库上分析处理的数据量有多大 ?●如何减少或减轻竞争性存取程序的冲突 ?●数据仓库的数据量有多大 ?●进出数据仓库的数据通信量有多大等等。
根据这些考虑,我们就可以确定各项软硬件的配备要求,并且在这一步工作结束时各项技术准备工作应已就绪,可以装载数据了。
这些配备有:●直接存取设备 (DASD;●网络;●进出数据仓库的界面 (主要是数据查询和分析工具 ;管理数据仓库的软件,目前即选用数据库管理系统及有关的选件,购买的 DBMS 产品不能满足管理数据仓库需要的,还应考虑自己或软件集成商开发有关模块等等。
第三步:逻辑模型设计在这一步里进行的工作主要有:●分析主题域,确定当前要装载的主题;●确定粒度层次划分;●确定数据分割策略;●关系模式定义;●记录系统定义成果:对每个当前要装载的主题的逻辑实现进行定义,并将相关内容记录在数据仓库的元数据中,包括:●适当的粒度划分;●合理的数据分割策略;●适当的表划分;●定义合适的数据来源等。
1. 分析主题域逐步求精的过程,一次一个主题或多个主题逐步完成A 、对概念模型设计步骤中确定的几个基本主题域进行分析, 并选择首先要实施的主题域注:选择第一个主题域所要考虑的是它要足够大,以便使得该主题域能建设成为一个可应用的系统;它还要足够小,以便于开发和较快地实施。
如果所选择的主题域很大并且很复杂,我们甚至可以针对它的一个有意义的子集来进行开发。
在每一次的反馈过程中,都要进行主题域的分析。
2. 粒度层次划分数据仓库逻辑设计中要解决的一个重要问题是决定数据仓库的粒度划分层次,粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库中的数据量和所适合的查询类型。
确定数据仓库的粒度划分,可以使用在粒度划分一节中介绍的方法,通过估算数据行数和所需的 DASD 数,来确定是采用单一粒度还是多重粒度,以及粒度划分的层次。
3. 确定数据分割策略在这一步里,要选择适当的数据分割的标准,一般要考虑以下几方面因素:数据量(而非记录行数、数据分析处理的实际情况、简单易行以及粒度划分策略等。
数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的主要因素;数据分析处理的要求是选择数据分割标准的一个主要依据,因为数据分割是跟数据分析处理的对象紧密联系的;我们还要考虑到所选择的数据分割标准应是自然的、易于实施的:同时也要考虑数据分割的标准与粒度划分层次是适应的。
4. 关系模式定义数据仓库的每个主题都是由多个表来实现的,这些表之间依靠主题的公共码键联系在一起,形成一个完整的主题。
在概念模型设计时,我们就确定了数据仓库的基本主题,并对每个主题的公共码键、基本内容等做了描述在这一步里,我们将要对选定的当前实施的主题进行模式划分,形成多个表,并确定各个表的关系模式。
第四步:物理模型设计这一步所做的工作是确定数据的存储结构,确定索引策略,确定数据存放位置,确定存储分配。
确定数据仓库实现的物理模型,要求设计人员必须做到以下几方面:●要全面了解所选用的数据库管理系统,特别是存储结构和存取方法。
●了解数据环境、数据的使用频度、使用方式、数据规模以及响应时间要求等,这些是对时间和空间效率进行平衡和优化的重要依据。
●了解外部存储设备的特性,如分块原则,块大小的规定,设备的 I /O 特性等。
1. 确定数据的存储结构一个数据库管理系统往往都提供多种存储结构供设计人员选用,不同的存储结构有不同的实现方式,各有各的适用范围和优缺点,设计人员在选择合适的存储结构时应该权衡三个方面的主要因素:存取时间、存储空间利用率和维护代价。
2. 确定索引策略数据仓库的数据量很大,因而需要对数据的存取路径进行仔细的设计和选择。
由于数据仓库的数据都是不常更新的,因而可以设计多种多样的索引结构来提高数据存取效率。
在数据仓库中,设计人员可以考虑对各个数据存储建立专用的、复杂的索引,以获得最高的存取效率,因为在数据仓库中的数据是不常更新的,也就是说每个数据存储是稳定的,因而虽然建立专用的、复杂的索引有一定的代价,但一旦建立就几乎不需维护索引的代价。
3. 确定数据存放位置我们说过，同一个主题的数据并不要求存放在相同的介质上。
在物理设计时，我们常常要按数据的重要程度、使用频率以及对响应时间的要求进行分类，并将不同类的数据分别存储在不同的存储设备中。
重要程度高、经常存取并对响应时间要求高的数据就存放在高速存储设备上，如硬盘；存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以放在低速存储设备上，如磁盘或磁带。
数据存放位置的确定还要考虑到其它一些方法，如：决定是否进行合并表；是否对一些经常性的应用建立数据序列；对常用的、不常修改的表或属性是否冗余存储。
如果采用了这些技术，就要记入元数据。
4. 确定存储分配许多数据库管理系统提供了一些存储分配的参数供设计者进行物理优化处理，如：块的尺寸、缓冲区的大小和个数等等，它们都要在物理设计时确定。
这同创建数据库系统时的考虑是一样的。
第五步：数据仓库的生成五步：在这一步里所要做的工作是接口编程，数据装入。
这一步工作的成果是，数据已经装入到数据仓库中，可以在其上建立数据仓库的应用，即 DSS 应用。
1. 设计接口将操作型环境下的数据装载进入数据仓库环境，需要在两个不同环境的记录系统之间建立一个接口。
乍一看，建立和设计这个接口，似乎只要编制一个抽取程序就可以了，事实上，在这一阶段的工作中，的确对数据进行了抽取，但抽取并不是全部的工作，这一接口还应具有以下的功能：从面向应用和操作的环境生成完整的数据；数据的基于时间的转换；数据的凝聚；对现有记录系统的有效扫描，以便以后进行追加。
当然，考虑这些因素的同时，还要考虑到物理设计的一些因素和技术条件限制，根据这些内容，严格地制定规格说明，然后根据规格说明，进行接口编程。
从操作型环境到数据仓库环境的数据接口编程的过程和一般的编程过程并无区别，它也包括伪码开发、编码、编译、检错、测试等步骤。
在接口编程中，要注意：保持高效性，这也是一般的编程所要求的；要保存完整的文档记录；要灵活，易于改动；要能完整、准确地完成从操作型环境到数据仓库环境的数据抽取、转换与集成。
2. 数据装入在这一步里所进行的就是运行接口程序，将数据装入到数据仓库中。
主要的工作是：确定数据装入的次序；清除无效或错误数据；数据“老化” ；数据粒度管理；数据刷新等。
最初只使用一部分数据来生成第一个主题域，使得设计人员能够轻易且迅速地对已做工作进行调整，而且能够尽早地提交到下一步骤，即数据仓库的使用和维护。
这样既可以在经济上最快地得到回报，又能够通过最终用户的使用、尽早发现一些问题并提出新的需求，然后反馈给设计人员，设计人员继续对系统改进、扩展。
第六步：数据仓库的使用和维护第六步：在这一步中所要做的工作有建立 DSS 应用，即使用数据仓库理解需求，调整和完善系统，维护数据仓库。
建立企业的体系化环境，不仅包括建立起操作型和分析型的数据环境，还应包括在这一数据环境中建立起企业的各种应用。
数据仓库装入数据之后，下一步工作是：一方面，使用数据仓库中的数据服务于决策分析的目的，也就是在数据仓库中建立起 DSS 应用；另一方面，根据用户使用情况和反馈来的新的需求，开发人员进一步完善系统，并管理数据仓库的一些日常活动，如刷新数据仓库的当前详细数据、将过时的数据转化成历史数据、清除不再使用的数据、调整粒度级别等。
我们把这一步骤称为数据仓库的使用与维护。
1. 建立 DSS 应用使用数据仓库，即开发 DSS 应用，与在操作型环境中的应用开发有着本质区别，开发 DSS 应用不同于联机事务处理应用开发的显著特点在于： DSS 应用开发是从数据出发的； DSS 应用的需求不能在开发初期明确了解； DSS 应用开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发。