数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍
数据仓库和数据集市的区别
数据仓库和数据集市的区别数据仓库与数据集市看了很多数据仓库方面的资料，都涉及到了“数据集市”这一说法，刚开始对数据仓库和数据集市的区别也理解得比较肤浅，现在做个深入的归纳和总结，主要从如下几个方面进行阐述：（1） 基本概念（2） 为什么提出数据集市（3） 数据仓库设计方法论（4） 数据集市和数据仓库的区别（5） 仓库建模与集市建模（6） 案例分析：电信CRM数据仓库Bill Inmon说过一句话叫“IT经理们面对最重要的问题就是到底先建立数据仓库还是先建立数据集市”，足以说明搞清楚这两者之间的关系是十分重要而迫切的！通常在考虑建立数据仓库之前，会涉及到如下一些问题：（1） 采取自上而下还是自下而上的设计方法（2） 企业范围还是部门范围（3） 先建立数据仓库还是数据集市（4） 建立领航系统还是直接实施（5） 数据集市是否相互独立一、基本概念数据仓库一词尚没有一个统一的定义,著名的数据仓库专家W. H. Inmon 在其著作《Buildingthe Data Warehouse》一书中给予如下描述:数据仓库(Data Warehouse) 是一个面向主题的(SubjectOri2ented) 、集成的( Integrate ) 、相对稳定的(Non -Volatile ) 、反映历史变化( TimeVariant) 的数据集合用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,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。
为最大限度地实现灵活性，集成的数据仓库的数据应该存储在标准RDBMS 中，并经过规范的数据库设计，以及为了提高性能而增加一些小结性信息和不规范设计。
这种类型的数据仓库设计被称为原子数据仓库。
原子数据仓库的子集,又称为数据集市。
大数据：数据仓库和数据集市的比较
大数据：数据仓库和数据集市的比较随着科技的发展，数据成为了当下最热门的话题之一。
随着互联网的普及和各行各业的信息化建设与发展，数据规模与数据类型也日益增加。
面对如此巨大的数据量，如何正确地处理和分析数据，如何从中发现有价值的信息，也日益成为了各个企业必须面对的挑战。
在处理这些大数据时，数据仓库和数据集市是两种常见的数据存储和分析方式。
本文将详细比较数据仓库和数据集市的优缺点。
一、数据仓库数据仓库是指将企业内部不同系统中的数据进行收集和汇总，形成一个一致且具有高性能的数据存储库，并且保证数据的一致性、可更新性和可查询性。
数据仓库的主要特点：1、定期批量更新数据：数据仓库通常会对企业内部的数据进行定期批量的更新，而且一般是在业务量相对较小时进行。
2、面向历史：数据仓库主要面向数据的历史信息，针对的是过去的数据。
3、专注于查询：在数据仓库中，主要对数据进行查询操作。
4、主题导向：数据仓库是围绕着业务主题进行组织的，它包含了企业整个业务的各个方面。
数据仓库的优点：1、高效性：基于数据仓库的数据分析拥有更高的业务性能，用于大量数据处理时更加简单、高效。
2、数据一致性好：由于数据仓库的数据集中存储，因此能够保证数据的一致性。
3、适用于大型企业：数据仓库的搭建需要较高的成本，会考虑到企业经营的全局信息。
数据仓库的缺点：1、对实时更新的需求差：数据仓库的数据一般是较为静态的，更新时延相对较高。
2、对数据的一致性要求高：数据仓库在数据插入、更新、删除等操作上的成本相对更高，因此数据的一致性也更加重视。
3、可变性不强：数据仓库在建库时便需要考虑到全局信息，所以数据的构建相对比较稳定。
二、数据集市数据集市是指将企业内部不同系统中的数据进行收集，然后根据需要进行分类、整合、清洗、分析等操作，组成具有相同语义的业务数据集合，提供给业务部门，以支持各个业务部门的分析需求和决策需要。
数据集市的主要特点：1、实时更新：数据集市需要及时更新数据，这样业务部门才能随时获取到最新的数据信息。
数据仓库与数据集市的区别与选择
数据仓库与数据集市的区别与选择随着信息技术的发展和数据量的快速增长，企业对数据的需求也越来越高。
为了更好地利用和管理企业的数据资产，数据仓库和数据集市成为了常用的解决方案。
本文将探讨数据仓库与数据集市的区别，并给出在不同场景下的选择建议。
一、数据仓库的定义与特点数据仓库是指将企业各个业务系统产生的数据进行整合、清洗和转换，形成一个统一、集中、一致的数据存储空间。
数据仓库通常采取面向主题的建模方式，将业务数据按照主题进行组织，例如按照销售、客户、产品等主题进行存储。
数据仓库的特点包括：1. 面向主题：数据仓库关注企业的关键主题，将数据按照主题进行组织。
2. 集成的：数据仓库整合来自不同业务系统的数据，形成一张全面的数据模型。
3. 非易失的：数据仓库中的数据一般是只读的，不可修改，保证了数据的一致性和稳定性。
4. 历史的：数据仓库中保存了历史数据，可以进行时间序列分析和趋势预测。
二、数据集市的定义与特点数据集市是面向具体业务需求的数据存储和处理环境，它是数据仓库的一种延伸和扩展。
不同于数据仓库的集中式架构，数据集市通常采用分散式的架构，根据业务需求构建多个独立的数据集市。
数据集市的特点包括：1. 面向业务需求：数据集市根据不同的业务需求构建，可以为不同的部门和角色提供定制化的数据视图。
2. 高度灵活：数据集市采用分散式架构，每个集市可以独立定义数据模型和数据存储方式，实现灵活性和快速响应业务变化的能力。
3. 实时性需求：某些业务场景下，对于数据的实时性要求较高，数据集市可以针对这些需求提供实时数据。
4. 可扩展性：数据集市可以根据业务扩展的需要，灵活添加或删除数据集市，以适应业务的发展和变化。
三、数据仓库与数据集市的区别1. 架构设计：数据仓库采用集中式的架构，将各个业务系统的数据整合到一个统一的存储空间中；而数据集市采用分散式的架构，根据业务需求构建多个独立的数据集市。
2. 数据模型：数据仓库通常采用面向主题的数据建模方式，按照主题进行数据整合和存储；而数据集市根据具体的业务需求，可以采用不同的数据模型，如关系型模型、多维模型等。
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍
数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍数据仓库数据集市BI数据分析介绍在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理、分析和利用这些数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
在这个过程中，数据仓库、数据集市、商业智能（BI）和数据分析等技术和概念发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们一起深入了解一下这些概念。
数据仓库，简单来说，就是一个用于存储和管理企业数据的大型数据库系统。
它的目的是将来自不同数据源（如操作系统、数据库、文件等）的数据整合到一个统一的、一致的环境中，以便进行分析和决策支持。
数据仓库中的数据通常是经过清洗、转换和集成的，以确保数据的质量和一致性。
它采用了特定的架构和技术，如星型模式、雪花模式等，来优化数据的存储和查询性能。
数据仓库就像是一个大型的数据仓库，将各种各样的数据收集起来，经过整理和分类，以便后续的使用。
与数据仓库密切相关的是数据集市。
数据集市可以看作是数据仓库的一个子集，它专注于特定的业务领域或主题，例如销售数据集市、客户数据集市等。
数据集市的数据来源于数据仓库，经过进一步的筛选和加工，以满足特定业务部门或用户的需求。
数据集市的规模通常比数据仓库小，但更具针对性和灵活性，能够更快地提供相关的数据和分析结果。
接下来，我们谈谈商业智能（BI）。
BI 是一套用于将数据转化为有价值的信息和知识的技术和工具。
它包括数据报表、数据可视化、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等功能。
通过 BI 系统，用户可以以直观的方式查看和分析数据，从而发现数据中的趋势、模式和关系。
BI 帮助企业管理层做出更明智的决策，提高企业的竞争力和运营效率。
例如，通过数据报表，管理层可以清晰地了解企业的销售业绩、成本支出等情况；通过数据可视化，复杂的数据可以以图表、地图等形式展现，更容易理解和分析。
数据分析则是一个更广泛的概念，它涵盖了从数据收集、数据处理、数据分析到结果解释和报告的整个过程。
BI介绍
高层领导的强力支持 流畅的数据流 一支熟悉业务、精通技术的团队 业务驱动，业务人员与BI团队良好的沟通 业务驱动，业务人员与BI团队良好的沟通 BI 完善的推广、培训制度 功能完善的相关软件（DW、ETL、OLAP、 功能完善的相关软件（DW、ETL、OLAP、 DM)
建立模型 目前用得较多的建模技术主要有：统计分析、 神经网络、决策树、遗传算法等等 预测未来结果 通过对基本数据不断理解的交互处理而不断提 炼和调整，达到可以接受的精确程度 ，从而获得 有价值的建议
数据挖掘（Data Mining） 数据仓库（ 数据挖掘（Data Mining）与数据仓库（Data Warehouse） Warehouse）没有直接的联系 在大部分情况下，数据挖掘都要把数据从数据仓 库中拿到数据挖掘库或数据集市中 为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库， 数据仓库不是必须的
BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能 BI实际上是帮助企业提高决策能力和运营能 力的概念、方法、过程以及软件的集合，其主要 目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势，提 高企业决策能力、决策效率、决策准确性。
BI平台基本架构 平台基本架构
业务数据库（OLTP） 业务数据库（ ） 数据集成引擎
数据仓库的循环过程
BI项目具体实施步骤 项目具体实施步骤
1. 项目前期准备 2. 业务探索（Business Discovery) 3. 信息探索（Information Discovery) 4. 逻辑数据模型设计 5. 系统体系结构设计 6. 物理数据库设计 7. 数据转换加载ETL 8. 前端应用开发 9. 数据挖掘服务 10.元数据管理 11.数据仓库管理（处理流程与操作） 12.解决方案集成（测试验收与试运行）
BI是一个由多个组件构成的完整的数据分 BI是一个由多个组件构成的完整的数据分 析系统，面向数据仓库的海量数据，提供 多维度对视角的数据分析 Excel是桌面的办公软件，面向平面小规模 Excel是桌面的办公软件，面向平面小规模 数据的处理 BI与Excel并不矛盾，它们互为补充 BI与Excel并不矛盾，它们互为补充
BI知识详解
商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
BI(商业智能)的三个层次
BI（商业智能）的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头，基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段；第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段；第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式，逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能（BI）类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。
i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。
在做商业智能分析之前，我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如：企业要确定战略，我们就要有历史数据支撑我们的决策，我们需要先知道需要什么决策信息，这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据，并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如：在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才，就需要先建立人才筛选模型，确定战略人才有什么特征，然后通过数据挖掘，把企业的战略人才找出来。
再比如：在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群，就需要建立客户价值模型。
数据存储与管理18数据库数据仓库数据中台数据湖数据集市的区别
数据存储与管理18数据库数据仓库数据中台数据湖数据集市的区别数据仓库vs.数据集市数据集市和数据仓库经常会被混淆，但两者的用途明显不同。
数据集市通常是数据仓库的子集;它等数据通常来自数据仓库– 尽管还可以来自其他来源。
数据集市的数据专门针对特定的用户社区(例如销售团队)，以便他们能够快速找到所需的数据。
通常，数据保存在那里用于特定用途，例如财务分析。
数据集市也比数据仓库小得多– 它们可以容纳数十千兆字节，相比之下，数据仓库可以存储数百千兆字节到PB级数据，并可用于数据处理。
数据集市可从现有数据仓库或其他数据源系统构建，你只需设计和构建数据库表，使用相关数据填充数据库表并决定谁可以访问数据集即可。
数据仓库vs.ODS操作数据存储(ODS)是一种数据库，用作所有原始数据的临时存储区域，这些数据即将进入数据仓库进行数据处理。
我们可以将其想象成仓库装卸码头，货物在此处交付、检查和验证。
在ODS中，数据在进入仓库前可以被清理、检查(因为冗余目的)，也可检查是否符合业务规则。
在ODS中，我们可以对数据进行查询，但是数据是临时的，因此它仅提供简单信息查询，例如正在进行的客户订单状态。
ODS通常运行在关系数据库管理系统(RDBMS)或Hadoop平台。
关系型数据库vs.数据仓库和数据湖数据仓库、数据湖与关系数据库系统之间的主要区别在于：关系数据库用于存储和整理来自单个来源(例如事务系统)的结构化数据，而数据仓库则用于存储来自多个来源的结构化数据。
数据湖的不同之处在于它可存储非结构化、半结构化和结构化数据。
关系数据库创建起来相对简单，可用于存储和整理实时数据，例如交易数据等。
关系数据库的缺点是它们不支持非结构化数据库数据或现在不断生成的大量数据。
这使得我们只能在数据仓库与数据湖间做出选择。
尽管如此，很多企业仍然继续依赖关系数据库来完成运营数据分析或趋势分析等任务。
内部或云端可用的关系数据库包括Microsoft SQL Server、Oracle数据库、MySQL和IBM Db2、以及Amazon Relational Database Service、Google Cloud Spanner等。
BI数据模型介绍
BI数据模型介绍BI（Business Intelligence，商业智能）是指通过对企业进行数据的收集、整理、分析和展现，帮助企业进行决策和管理的技术系统。
BI数据模型是指BI系统中用于存储和处理数据的结构和方法。
下面是BI数据模型的介绍。
一、BI数据模型的概念BI数据模型是指用于BI系统中存储和处理数据的抽象和表示形式。
它是BI系统中构建数据仓库和数据集市的基础，包括数据的组织结构、关系和操作方式等。
BI数据模型以数据为中心，围绕业务需求和分析目标构建，将多种数据源进行整合，并提供高效的数据查询和分析功能。
二、BI数据模型的特点1.数据驱动：BI数据模型是以数据为核心的，它将企业的各种数据源进行整合，提供一致、可靠的数据信息，为分析和决策提供支持。
2.业务导向：BI数据模型是根据具体的业务需求和分析目标构建的，它关注企业的业务过程和关键业务指标，具有可扩展性和灵活性。
3.统一性：BI数据模型将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据的冗余和不一致性，提供一致和准确的数据视图。
4.可操作性：BI数据模型提供丰富的数据操作功能，包括数据的查询、分析、计算、转换和展示等，用户可以根据自己的需求进行灵活的操作。
5.时效性：BI数据模型可以实时或定期更新数据，保证数据的及时性和准确性，支持实时监控和预测分析。
三、BI数据模型的组成1.数据实体：BI数据模型中的数据实体是指业务实体或对象，在数据模型中以表或类的形式表示，包括维度表和事实表。
- 维度表（Dimension Table）：维度表包含与业务过程和指标相关的维度属性，用于描述业务数据的各个方面，如产品、时间、地点、销售员等。
- 事实表（Fact Table）：事实表包含与业务过程和指标相关的度量值，用于存储数值型数据，如销售额、利润、数量等。
2.关联关系：BI数据模型中的关联关系是指维度表和事实表之间的连接方式，用于将维度和度量进行关联和查询。
什么是BI
什么是BI？商业智能也称作BI，是英文单词BusinessIntelligence的缩写。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库〔或数据集市〕、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等局部组成的、以关怀企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，关怀企业做出明智的业务经营决策的工具。
那个地点所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和需求商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既能够是操作层的，也能够是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理〔OLAP〕工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
图1商务智能的开展因此，把商业智能瞧成是一种解决方案应该比立恰当。
商业智能的要害是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后通过抽取〔Extraction〕、转换〔Transformation〕和装载〔Load〕，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此根底上利用适宜的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理〔这时信息变为辅助决策的知识〕，最后将知识呈现给治理者，为治理者的决策过程提供支持。
图2商务智能的原理BI的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：数据库方面，有DB2、Oracle、SQLServer、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick〔被IBM收编以后，退出历史舞台〕。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter根基上比立主流的，此外，还有许多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETLServer、BO的DataIntegrator 等。
BI中事实表，维度表和数据集市，数据仓库的理解
BI中事实表，维度表和数据集市，数据仓库的理解维度表（dimension）存放着⼀些维度属性，例如时间维度：年⽉⽇时；地域维度：省份，城市；年龄维度：⽼年，中年，青年；职称维度：⾼，中，低。
它定义了可以从哪些⾓度分析事实表。
事实表（fact）存放着⼀些业务产⽣的数据，例如：商品订购产⽣的订单信息，银⾏的流⽔信息，erp系统的办公信息。
但它不仅存放着上述事实信息，⽽且存放在事实信息与维度信息关联的键值，例如订单信息⾥⾯有⽇期字段可以和时间维度关联，可以通过银⾏中的个税流⽔与收⼊维度关联量化各个收⼊群体，erp流⽔中的员⼯号可以同职称维度表关联统计公司运⾏状态。
其实，在设计事实表与维度表的关联关系时，要引⼊两个模型结构：星型表（star）和雪花表（snow）。
顾名思义，星型表模型是事实表与每个维度表分别关联，事实表位于中央，维度表围绕事实表周围。
这种模型结构市⼀中反范式的设计⽅式。
优点是设计简单，减少了关联事实表和维度表的关联层级，查询效率会⾼⼀些，缺点是数据的冗余。
例如：事实表student(学号，年龄，姓名，国家，省份，地市，专业。
)，维度表：country（国家编码，国家名称），province(省份编码，省份名称)，city（国家编码，省份编码，城市编码，城市名称）；则在存储来⾄同⼀省份不同地市的学⽣时，国家和省份就重复存放了。
雪花表模型则是⼀种规范的范式结构，它的数据组织⽅式是消除冗余的，能有效减少数据量；优点是减少了冗余并且在关联查询中不容易出现数据重复计算的情况，因为它引⼊了数据完整性，缺点是维护复杂，增加了关联层级，执⾏效率较低。
例如：事实表student(学号，年龄，姓名，地域，专业。
)，维度表：area（地域编码，国家编码，省份编码，城市编码）country（国家编码，国家名称），province(省份编码，省份名称)，city（国家编码，省份编码，城市编码，城市名称）。
接着，有上述星型表和雪花表组成的数据集合就是⼀个数据集市（datamart），其⾯向于部门级应⽤，存放少量的历史数据，数据来源于数据仓库。
BI介绍
上海宝信软件股份有限公司 中国上海浦东新区张江高科技园区郭守敬路515号 电话：（021）50801155
什么是商务智能
平衡
报 询和
计分
M
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高
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查
人 理 管 级 数据仓 库
据
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信
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析
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IS ） E
管 理
信 息 系 统 （
企业商务智能系统的开发经验
• 全局规划、局部实施 • 高层领导的大力支持 • 用户的积极参预 • 业务驱动 • 合适的BI工具
企业商务智能系统的实际效果
• 提供了一个统一开放的数据分析平台 • 解决决策信息孤岛问题、做到数据整合 • 快速响应各种决策的能力 • 有助于企业数据->信息->知识 • 有利于提高企业整体的竞争力
企业商务智能系统的开发条件
需要有一定的数据、技术、系统的基础 需要有统一的评估和规划，有明确的目标 需要有业务人员的密切配合 需要有长期建设的思想准备
与商务智能相关的一些概念
• 商业智能 (Business Intelligence) • 数据仓库 (Data Warehouse) • 数据集市 (Data Mart) • OLAP • Data Mining • ETL
广义的数据仓库概念
数据仓库 数据仓库应用 数据挖掘
企业商务智能 （Business Intelligence）
数据仓库 > 数据仓库应用 > 数据挖掘
理解商务智能(Business Intelligence)
• 目标：数据信息 • 过程：
四、数据集市以及数据集市和数据仓库的区别
四、数据集市以及数据集市和数据仓库的区别数据集市(data mart) 起源：数据仓库规模⼤、周期长，⼀些规模⽐较⼩的企业⽤户难以承担。
因此，作为快速解决企业当前存在的实际问题的⼀种有效⽅法，独⽴型数据集市成为⼀种既成事实。
独⽴型数据集市是为满⾜特定⽤户（⼀般是部门级别的）的需求⽽建⽴的⼀种分析型环境，它能够快速地解决某些具体的问题，⽽且投资规模也⽐数据仓库⼩很多。
数据集市可以理解为是⼀种"⼩型数据仓库"，它只包含单个主题，且关注范围也⾮全局，数据集市也叫数据市场，是⼀个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业⼈员团体服务的数据源中收集数据的仓库。
数据是从企业范围的数据库、数据仓库中抽取出来的。
重点在于他迎合了专业⽤户群体的特殊需求，其⾯向部门级业务或某⼀个特定的主题、良好解决了灵活性和性能之间的⽭盾。
数据集市可以分为两种 ⼀种是独⽴数据集市(independent data mart)，这类数据集市有⾃⼰的源数据库和ETL架构； ⼀种是⾮独⽴数据集市(dependent data mart)，这种数据集市没有⾃⼰的源系统，它的数据来⾃数据仓库。
当⽤户或者应⽤程序不需要/不必要/不允许⽤到整个数据仓库的数据时，⾮独⽴数据集市就可以简单为⽤户提供⼀个数据仓库的"⼦集"。
数据集市的特征主要有：1）规模⼩；2）⾯向部门；3）有特定的应⽤主题；4）由业务部门定义、设计和开发；5）业务部门管理和维护；6）能快速实现；7）购买⽐较便宜；8）投资快速回收；9）⼯具集的紧密集成；10）提供更详细的、预先存在的、数据仓库的摘要⼦集；11）可升级到完整的数据仓库。
数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库(Data Warehouse) 是⼀个⾯向主题的(Subject Oriented) 、集成的( Integrate ) 、相对稳定的(Non -Volatile ) 、反映历史变化( Time Variant) 的数据集合⽤于⽀持管理决策。
数据仓库与数据集市
数据仓库与数据集市随着互联网的迅猛发展，数据已经成为当今社会最重要的资产之一。
随着数据规模的增长和数据源的多样化，为商业决策提供大量数据的需求也变得越来越迫切。
为了满足这种需求，数据仓库和数据集市应运而生。
一、什么是数据仓库？数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、时态稳定的、面向主题的数据集合，用于支持企业的决策分析活动。
数据仓库将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，通常也会进行清洗和整合处理，并将结果存储在一个统一的数据库中。
数据仓库的特点包括：以主题为导向、集成多个数据源、清洗和整合数据、稳定的时态、面向用户等。
这些特点使得数据仓库成为企业管理决策的重要工具。
二、什么是数据集市？数据集市（Data Mart）是一个针对特定部门或业务领域的数据仓库，用于支持更具体的决策分析活动。
数据集市通常包含从企业数据仓库中选取的特定数据和数据源。
因此，数据集市通常更加小型化、专业化和快速。
相对于数据仓库而言，数据集市更加轻量化、灵活性更强，更适合于快速响应业务的变化。
数据集市的建设目标是更精确地满足用户的需求，比如在销售部门所需的销售数据分析等。
三、数据仓库和数据集市的优势1. 整合多个数据源：数据仓库和数据集市可以将来自不同数据源的数据整合在一起，不仅可以提高数据的完整性，还可以提供更丰富的数据维度和数据关系，更好地支持决策分析。
2. 提高决策分析效率：数据仓库和数据集市具有较高的查询性能和数据预处理能力，可以有效地支持管理决策和运营决策，提高分析效率。
3. 准确性：由于数据仓库和数据集市将来自不同数据源的数据进行清洗、整合和转换处理，可以提高数据的准确性和一致性，避免数据冲突和重复。
4. 保证安全性：数据仓库和数据集市具有较高的管理能力和安全性能，可以确保数据的保密性、完整性和可用性，有效地防止数据安全威胁。
5. 支持大数据分析：数据仓库和数据集市可以处理大规模数据的查询和分析，可以有效地支持大数据分析。
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类型数据的中心化系统。
它提供了一个统一的视图，匡助企业进行数据分析、决策支持和业务智能。
数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件和层级之间的关系和交互方式。
下面将详细介绍数据仓库的基本架构。
1. 数据源层数据源层是数据仓库的基础，它包含了各种类型的数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
这些数据源可以是企业内部的各个业务系统，也可以是外部的数据提供商。
在数据源层，数据会经过抽取、清洗和转换等处理，以适应后续的数据仓库需求。
2. 数据抽取层数据抽取层负责从数据源层获取数据，并将其转换为数据仓库可用的格式。
在这一层，可以使用各种数据抽取工具和技术，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据集成工具等。
数据抽取层的主要任务是将数据抽取到数据仓库中，并进行必要的清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储层数据存储层是数据仓库中最核心的组件，它负责存储和管理数据。
数据存储层通常由两个部份组成：数据仓库和数据集市。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的存储区域，用于存储企业中各个业务领域的数据。
数据集市是一个面向用户的、专门针对某个业务领域的存储区域，用于提供更加精细化的数据分析和报表需求。
4. 元数据管理层元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和属性等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，以支持数据仓库的开辟、维护和使用。
在这一层，可以使用元数据管理工具和技术，如数据字典、元数据仓库等。
元数据管理层的主要任务是确保数据的准确性、一致性和可理解性，并提供给用户方便的数据查询和导航功能。
5. 数据访问层数据访问层是数据仓库与用户之间的接口，它提供了各种数据访问工具和技术，如OLAP（联机分析处理）工具、报表工具、数据挖掘工具等。
数据访问层的主要任务是向用户提供方便、灵便、高效的数据查询和分析功能，以满足不同用户的需求。
数据集市_精品文档
数据集市引言：随着大数据时代的来临，数据已经成为企业决策、创新的关键因素。
数据集市作为一种新型的数据组织形式，在数据处理、分析和利用方面具有显著的优势。
本文将深入探讨数据集市的概念、架构、类型、数据质量、扩展性、安全与隐私保护以及未来发展与挑战。
一、数据集市的概念数据集市是一个面向特定业务场景的数据存储和组织形式，旨在提供高效的数据查询、分析和可视化功能。
数据集市基于数据仓库技术，通过集中存储和管理结构化数据，为决策支持系统提供支持。
二、数据集市的架构数据源：包括各种结构化和非结构化数据，如关系型数据库、数据仓库、文件系统等。
数据集成工具：用于从数据源抽取、转换和加载数据到数据集市中。
数据存储与管理：采用分布式存储技术，实现高效的数据存储和管理。
数据查询与分析工具：提供可视化界面和工具，支持用户进行数据查询、分析和挖掘。
三、数据集市的类型独立数据集市：独立于企业级数据仓库，自成一体，适合部门级数据分析。
联邦数据集市：与企业级数据仓库相辅相成，通过联邦查询实现跨数据集市和数据仓库的数据分析。
嵌入式数据集市：将数据集市的功能集成到企业级应用中，为用户提供即时的数据分析服务。
四、数据集市的数据质量数据清洗：去除重复、错误和不一致的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据验证：通过规则和约束检查数据的合规性和正确性。
数据标准化：将不同来源的数据进行统一处理和转换，确保数据的可比性和可理解性。
数据质量监控：实时监测数据的变化和异常，及时发现并解决数据质量问题。
五、数据集市的扩展性分布式存储与计算：采用分布式存储和计算技术，实现海量数据的存储和高效处理。
可扩展性设计：模块化设计，可根据业务需求灵活扩展存储容量、计算能力和分析功能。
水平扩展：通过增加节点数提高数据处理能力，适用于大规模数据处理和高并发请求场景。
垂直扩展：通过升级硬件设施增强服务器性能，提高单节点处理效率。
混合扩展：同时采用水平扩展和垂直扩展策略，根据实际需求进行优化配置。
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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务处理仸务，各个业务系统乊间各自分
离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域迚行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使 用数据仓库迚行决策时所关心的重点方面，一个主题通帯不多个操作型信息系统相关。
集成的：面向事务处理的操作型数据库通帯不某些特定的应用相关，数据库乊间相互独
the Data Warehouse”主张建立数据仓库时采用自上而下 （DWDM）方式，以第3范式迚行数据仓库模型设计，而他
生活上的好朊友Ralph Kimball在“The DataWarehouse
Toolkit”则是主张自下而上（DMDW）的方式，力推数据集 市建设，以致他们的FANS吵闹得差点打了起来，直至恩门推 出新的BI架构CIF（Corporation information factory），把 Kimball的数据集市包括了迚来才算平息。
维度建模法： Kimball 最先提出这一
概念,按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。 幵针对各个维作了大量的预处理，这种方法的最被人 广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）,另 外还有雪花模型、星座模型、雪暴模型
星型
雪花
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两种建模方法比较
对比项 提出人 复杂度 范式建模 Bill Innon 维度建模 Kimball
装载过程迚行监控，在发生异帯时 自劢记录相关信息。
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数据仓库数据建模步骤
一般按照主题进行建模 一般步骤
业务建模
领域建模
逻辑建模
物理建模
梳理组织架构关系 梳理系统用户、角色 提出业务流程改迚方法及措施
抽象业务概念 分组业务概念，按照业务主线 理解分组概念乊间ห้องสมุดไป่ตู้关联及关系
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议程
1. 数据仓库概念及由来 基本概念 产生背景 2. 数据仓库搭建 数据整合 数据建模 数据管控 3. Oracle数据仓库产品介绍
两种数据仓库构建方式
自上而下 1. 迚行全企业的数据建模和数据整合，幵建 立原子级数据仓库； 2. 对于各部门的应用再建立相应的数据集市
数据可信性：两个部门提供的数据是丌一样的，让管理者无所适从 报表的生产率问题：由于OLTP的单项系统导致数据的分散性和相同元素定
义丌一致所致丌可能把数据转换成信息
数据动态集成问题：丌同的需求，要求将操作型环境和分析型环境相分离 历史数据问题：单项系统乊间保留的历叱数据时间范围丌一致，无法满足
DSS分析的需要数据的综合问题：非细节数据、多种程度的综合 提升现有的信息：
工作单位 用户数
简单的事务 上千个
复杂的查询 上百个
DB大小
100MB-GB
100GB-TB
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数据仓库是怎么产生的
在数据库技术的支持下，一大批成熟的业务信息系统投入运行，为企业发展做出了 巨大贡献。各类信息系统大多属于面向事务处理的OLTP系统，经过多年的运行， 积累了大量的数据，而管理决策层对数据分析基础平台的需求却日益强烈。
灵活性 性能 数据一致性
结论：一般在数据仓库底层使用范式建模，在数据集市层或多维数据库使用维度建模
数据应用-多维分析乊切片、切块
数据应用-多维分析乊钻取
按 时 间 维 向 上 钻 取
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按 时 间 维 向 下 钻 取
数据应用-多维分析乊旋转
数据应用乊即席查询
用户根据自身需求，灵活的选择查询条件，系统根据用户的选择生成相应的统计报表
数据仓库体系架构
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数据整合---ETL
ETL框架 采集
DB2 Oralce …… 文件 数 据 抽 取 揑 件
转换
数据转换 数据清洗 数 据 加 载 揑 件
装载
数据中心
仸务管理
作业调度
ETL监控
数据抽取监控 磁盘IO监控 数据库监控
数据清洗监控 网络IO监控 告警处理
具化抽象概念的属性针对特定物理平台 细化业务流程 作出相应的技术调整 针对模型的性能考虑
梳理业务流程（实际工作流程） 聚合类似的分组
对特定平台作出相应调整
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数据建模方法
范式建模法： Bill Inmon主张使用，
使用关系型数据库第三范式迚行ER建模， 同业务系统的数据库建模类似
自下而上 1. 根据特定的业务过程建立数据集市； 2. 在各部门数据集市乊上递增构建整个 企业的数据仓库
两种数据仓库构建方式对比
对比项 体系结构 复杂度 自上而下 先建立全企业的原子级数据仓库，然 后在此基础上建立部门级应用 非帯复杂 自下而上 按照业务过程建立集市， 再通过整合建立数据仓库 较为交单
以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量，如话务预测
3. 人工统计学分群分析：根据记录中最频繁出现的特征，将相关记录迚行分类， 如客户分群 4. 决策树分析：根据用户的性质和其它消费行为，分析产生某项结果的原因，如可
以根据用户的性质、消费状况和缴费情况，分析用户流失的原因。比如，发现消费额
度小于30元的用现金缴费的女性，80%可能会流失
构建宽表模型
即席查询
输出结果
基本信息字段
工班日期 所属路段 所属区域 收费站 车道 收费方式
自由组合条件
•可任意选择宽表字段
定义条件关系及值
•条件和值之间可以用= in等连接； •条件和条件之间可用or and之间连接
反向分析
OD路径字段 异常行驶信息 收费信息字段 分账信息字段 通行卡字段
车辆信息信息 绿色通道字段 结算费用字段 计重信息字段 标识路径字段
数据挖掘、数据备仹和恢复等部分组成的、以帮劣企业决策为目的技术及其应用
数据挖掘 OLAP
OLTP
从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的幵有潜在价值的信息的非
平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、 数据库、可视化技术等
On-Line Analytical Processing是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作
数据转换监控 CPU监控
元数据管理模块
数据质量管理模块
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数据整合--ETL特点
ETL工具特点
1. 多种数据源支持：支持DB2、 ORACLE、MySql、SQLSERVER、 文件多种丌同数据源的抽取； 2. 作业调度可视化配置：使用 图形化界面配置调度作业；
3. ETL过程监控：对采集、转换、
，侧重决策支持，幵且提供直观易懂的查询结果
on-line transaction processing，传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的
、日帯的事务处理，例如银行交易
数据集市：
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面向特定主题和部门级的数据仓库，是数据仓库的子集，数据仓库是
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提供跨部门的，统一数据视图
建模工具
易访问性 交付 时间 部署成本 指导思想
传统ER模型
低 需要很长的启劢时间 较高的启劢成本，较低的后续项目开 发成本 长期规划
维度建模
高 可以快速部署应用 较低的启劢成本，每个后 续项目成本接近 各部门需要有统一的构建 思想
结论：一般结合两种方式的优点混合使用
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立，幵且往往是异构的。而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丌一致性，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：操作型数据库中的数据通帯实时更新，数据根据需要及时发生变化。
数据仓库的数据主要供企业决策分析乊用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据 迚入数据仓库以后，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，通帯只需要定期的加载、刷新。
数据仓库不OLTP系统的差别
对比项 用户 OLTP 操作人员、底层管理人员 数据仓库（OLAP） 决策人员，高级管理人员
功能
DB设计 数据
日常操作处理
面向应用
分析决策
面向主题
原始数据、细节性数据、当前值数据、 导出数据、综合性数据、 可更新、一次处理的数据量小 历史数据、不可更新但周 期性刷新，一次处理的数 据量大
一类车 二类车 三类车
导出列编辑
•可编辑结果的显示列
四类车 五类车
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数据应用乊数据挖掘
数据挖掘：从大量的数据中自劢搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于
Association rule learning）的信息的过程
常见数据挖掘方法：
1. 关联分析：发现一个事务中丌同操作相关性的概率，例如一条开户记录为一个事务， 用户号为其标示，申请短信为一个操作，申请呼叫转移为另外一个操作，通过挖掘， 发现申请短信的人80%必定申请呼叫转移，申请呼叫转移的人丌一定申请短信。在这种 情况下，可以推出将呼叫转移打包在短信朋务中，可以提高用户的朋务质量 2. 回归分析：了解两个戒多个变量间是否相关、相关方向不强度，幵建立数学模型
Webservice接口、JMI接口、XMI接口
自劢获取
手工导入
数 据 朋 务
元数 据获 取
数据源
ETL
数据 中心
展示视图
技术 元数 据
业务 元数 据
管理 元数 据
数据质量关系到系统建设的成败
数据质量问题 结果
信息类
元数据描述错误 变化频度丌恰当 计算口徂错误 ….
系统保障