数据仓库技术
数据仓库技术的常见应用场景分析(四)
数据仓库技术的常见应用场景分析一、引言数据仓库技术是当今信息时代不可或缺的重要组成部分，它为企业提供了分析和决策支持的关键性数据。
本文将针对数据仓库技术的常见应用场景展开讨论，探索其在不同领域的应用。
二、市场营销分析在市场营销领域，数据仓库技术被广泛应用。
通过将销售数据、客户数据、市场调研数据等整合到数据仓库中，企业可以进行市场细分、客户行为分析、产品定价策略等。
通过数据仓库技术，企业可以更好地了解消费者的需求和喜好，帮助企业进行精准营销，并通过精确的预测分析和推荐系统提高销售额。
三、金融风险管理金融行业是一个高风险的领域，金融机构需要及时获得准确的数据进行风险管理。
数据仓库技术可以帮助金融机构整合分散的数据源，包括交易数据、市场数据、客户数据等。
通过数据仓库技术，金融机构可以进行风险评估、信贷管理、监测和预测市场波动等，从而更好地管理和控制风险。
四、供应链管理在现代商业中，供应链管理是一个复杂而关键的环节。
数据仓库技术可以帮助企业收集和整合供应链上的各种数据，包括供应商信息、订单信息、物流信息等。
通过数据仓库技术，企业可以实现供应链的可视化管理、实时跟踪、库存优化等，提高供应链效率和降低成本。
五、医疗健康数据仓库技术在医疗健康领域的应用也越来越重要。
通过整合医院的病历数据、医疗设备数据、患者健康数据等，数据仓库技术可以帮助医疗机构进行疾病预测、医疗资源优化、临床决策支持等。
此外，数据仓库技术还可以支持跨机构的医疗数据分享与交互，提高医疗服务的质量和效率。
六、智能城市随着智能技术的发展，数据仓库技术在智能城市建设中也扮演着重要角色。
通过整合和分析城市各类数据，如交通数据、环境数据、人口数据等，数据仓库技术可以帮助城市管理者实现智能交通管理、智能环境监测、智能治理等。
这些应用可以提高城市运行效率，改善居民生活质量。
七、结语数据仓库技术在各个领域都有广泛的应用，为企业和组织提供了关键性的决策支持。
市场营销分析、金融风险管理、供应链管理、医疗健康和智能城市等领域都可以通过数据仓库技术实现更高效、精确的数据分析和应用。
数据仓库技术的发展历程
数据仓库技术的发展历程1. 数据仓库技术的起源：数据仓库技术的发展始于20世纪80年代末和90年代初。
当时，大量的企业和组织开始积累大规模的数据，并意识到这些数据中潜在的商业价值。
数据仓库技术应运而生，目的是将分散的、异构的数据整合到一个统一的数据存储中，以支持决策分析。
2. 关系数据库管理系统（RDBMS）的发展：关系数据库管理系统是数据仓库技术的基石之一。
20世纪70年代，关系模型被提出，并随着IBM的System R和Oracle的引入，关系数据库管理系统开始流行起来。
这为数据仓库技术提供了可靠和高效的存储和查询基础。
3. 多维数据模型的引入：在数据仓库技术发展的早期，研究者们开始意识到传统的关系数据模型对于决策分析的支持有局限性。
于是，多维数据模型被提出，它以立方体（Cube）为基本数据单元，将事实数据按照多个维度进行组织和聚合，更适合于复杂的数据分析。
4. Online Analytical Processing (OLAP)的兴起：90年代初，OLAP技术开始流行起来。
OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析方法，它使用高效的聚集和切割技术，支持快速的交互式查询和多维数据分析。
OLAP技术的出现进一步推动了数据仓库技术的发展，并成为数据仓库中常用的分析工具。
5. 数据仓库架构的演化：随着数据仓库规模的不断增大，数据仓库架构也逐渐演化。
最初的数据仓库采用的是简单的单一层（Single-tier）架构，随后发展为两层（Two-tier）架构，分离了数据存储和查询引擎。
而现代的数据仓库通常采用三层（Three-tier）架构，将数据存储、ETL（Extraction, Transformation, and Loading）处理和查询分析功能分离，以提高系统的可维护性和性能。
6. 大数据和云计算的兴起：近年来，随着大数据和云计算的发展，数据仓库技术面临新的挑战和机遇。
大数据的快速增长和多样化类型使得传统的数据仓库无法满足需求，这促使了新兴的大数据技术（如Hadoop和Spark）的崛起。
数据仓库技术
数据仓库技术数据仓库技术是一种广泛应用于数据管理和商业智能的技术。
它的主要目的是将各种异构的数据源整合到一个单一的数据存储中，并提供基于这些数据的分析和报告功能。
首先，数据仓库技术使用抽取、转换和加载（ETL）过程将来自不同源的数据提取出来。
这些源可以是关系型数据库、平面文件、Web服务或其他任何形式的数据。
然后，数据经过转换和清洗处理，使之能够被仓库接受和使用。
最后，数据被加载到数据仓库中，通常是一个专门设计的数据库系统，采用维度模型或星型模型的结构。
这种结构能够更好地支持数据的分析和查询。
数据仓库技术有许多优点。
首先，它提供了一个统一的数据视图，使得数据分析更加方便和高效。
通过整合不同的数据源，用户可以从一个地方获取到所有的相关数据，节省了时间和努力。
其次，数据仓库还可以提高数据的质量和准确性。
在ETL过程中，数据经过了转换和清洗处理，从而减少了数据错误和不一致性的可能性。
此外，数据仓库还支持历史数据的保存和查询，使得用户可以分析和了解数据发展的趋势和模式。
然而，数据仓库技术也有一些挑战和限制。
首先，数据仓库的建设和维护成本较高。
由于涉及到多个数据源和复杂的ETL过程，数据仓库的搭建需要大量的资源和专业知识。
其次，数据仓库的性能和扩展性可能会受到限制。
随着数据量的增加，仓库数据库的查询和处理速度可能会变慢，需要采取一些优化措施来提高性能。
同时，随着数据需求的增加，仓库的存储容量可能会成为一个瓶颈，需要进行适当的扩展。
总之，数据仓库技术是一种重要的数据管理和商业智能工具。
它能够将各种异构的数据整合到一个统一的视图中，并为用户提供强大的分析和报告功能。
尽管数据仓库技术存在一些挑战和限制，但随着技术的不断发展和创新，相信它将继续发挥重要的作用，并在企业决策和业务分析中发挥越来越大的价值。
数据仓库技术在现代企业中扮演着重要的角色，它不仅为企业提供了业务分析和决策支持的基础，而且也促进了企业的创新和竞争力的提升。
数据仓库
9.1.1数据仓库技术的产生数据仓库（Data Warehouse）技术完全是在需求的驱动下产生与发展起来的。
在过去的十年中，数据库技术，特别是联机事务处理（OLTP：On-line Transaction Processing），主要是为自动化生产、精简工作任务和高速采集数据服务的。
它是事务驱动的、面向应用的。
随着社会的发展，人们产生了使用现有的数据，进行分析和推理，为决策提供依据。
这样的需求导致了决策支持系统（DDS：Decision Support System）的产生。
目前，传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保存下来，并对这些数据进行各种日常事务处理。
随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以克服的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保存短期数据，分析时不能满足长期预测需要。
于是，人们开始尝试对DB中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的环境，以更好的支持决策分析，数据仓库的思想便逐渐形成了。
传统的信息技术一直未能提供一种行之有效的手段，帮助管理人员方便地访问制定决策需要的信息，辅助他们制定决策。
数据仓库的出现改变了这一状况，它能帮助人们正确的判断即将出现的机会，提高企业对市场变化的反应速度，帮助决策者解决商业过程中存在的问题。
DW的真正价值在于帮助人们制定能改进商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。
1.数据仓库的效益数据仓库可以给企业带来许多无形的收益，主要体现在以下几方面:(1) 改变了企业的经商之道以前，企业只注重生产什么样的产品，以产品定位市场。
随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的生产必须以用户需要为目标，及时捕捉用户信息，根据用户的需求来进行产品的生产和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。
使用数据仓库可以行进行有目标的市场销售，把最满意的产品和服务送到可获得最大利润的客户手中。
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。
数据仓库与数据挖掘的核心技术
数据仓库与数据挖掘的核心技术在当今数据爆炸的时代，数据仓库和数据挖掘已成为企业决策、市场调研和商业竞争中不可或缺的重要工具。
数据仓库是常常被提到的一个词，其实，我们可以理解为是建立企业数据管理架构与目录体系的一套方案。
而数据挖掘在这个基础上，针对数据建模、数据分析、风险评估、模型预测等业务需求，利用计算机技术从海量的数据中挖掘隐藏其中的规律和潜在价值，为企业提供更为准确的决策依据。
那么，数据仓库与数据挖掘有哪些核心技术呢？1. 数据清洗与预处理技术数据清洗和预处理是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
因为数据问题的严重性和普遍性，采集和整理数据本身就是一个十分麻烦的工作。
而数据清洗和预处理旨在识别和处理不完整、不准确、不一致、不可靠的数据，以及处理不规范、错误、重复等问题。
因此，为确保获取的数据质量，数据清洗和预处理就成为了数据挖掘最重要的前置步骤。
2. 数据集成与数据建模技术数据集成是将不同来源的数据整合到一个数据仓库中的过程。
因为数据源的多样性和格式的不一致，数据集成的难度也很大。
但是通过采用统一的数据结构和数据规范，将数据集成到一个数据仓库中，也能使数据挖掘更加高效和精准。
数据建模是数据挖掘中最为基础的一环，主要是将原始数据转换成可支持挖掘和分析的结构化数据模型。
数据建模分为三个层次：概念模型、逻辑模型和物理模型。
其中最为常用的是物理模型，该模型可以帮助建立可靠的数据模型并支持高效的数据查询和分析。
3. 数据仓库架构与数据仓库管理技术数据仓库架构是数据仓库的基础，数据仓库包括存储层、管理层、查询层和应用层四个部分。
存储层是指存储数据的平台，管理层是负责对数据进行管理的平台，查询层是提供数据查询和分析功能的层面，应用层是面向具体业务应用而设计的平台。
而数据仓库管理技术则是基于数据仓库架构来实现数据仓库管理和运营。
数据仓库管理技术包括数据保护、系统监控、备份恢复、系统性能优化等多个方面，这些技术的实际应用能为企业带来更高效和更安全的数据仓库运营。
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。
数据仓库的技术要求
数据仓库的技术要求
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数据仓库的技术要求
一、基础技术
1、硬件要求：数据库存储服务器应采用高性能的服务器，具有足够的内存容量和IO性能；
2、存储层：采用磁盘阵列等存储技术，支持高容量的数据存储、高IO性能等；
3、数据库层：采用Oracle、MySQL等主流数据库，支持多用户访问；
4、数据交换技术：支持从关系型数据库、文件系统、外部数据源进行数据传输，以满足数据采集、清洗等功能的需要；
5、数据挖掘技术：支持关联规则挖掘、分类、回归、聚类等算法，帮助分析系统挖掘出数据仓库中隐藏的关联及模式；
二、数据仓库技术
1、数据模型：支持多维结构的数据模型，通过分层存储、元数据管理、维度管理等技术，实现高效的数据分析及查询；
2、数据集成技术：支持多数据源的集成，实现对不同数据源的快速访问，支持多种格式的数据转换及ETL技术；
3、查询及分析技术：支持OLAP、SQL等多种查询及分析技术，满足用户的复杂分析需要；
4、数据可视化技术：采用数据可视化技术，更直观的将复杂的
数据模型及分析结果展现出来，便于用户阅读；
5、安全技术：采用数据加密、数据审计、灾难恢复等技术保障数据安全，支持多级用户权限管理；
6、元数据管理：支持元数据的抽取分析，帮助用户更快的完成数据集成及元数据的管理。
数据仓库的描述
数据仓库的描述数据仓库是企业管理信息系统中最为核心的部分，它能够对大量原始数据进行综合、分析与挖掘，从而支持高级决策，成为信息系统的“心脏”。
本章描述数据仓库系统的功能、技术基础和发展过程，阐述数据仓库的各项内容及相互之间的关系。
第一节数据仓库系统的功能数据仓库是用来收集、存储、管理和分析企业中的所有历史数据。
在使用数据仓库系统之前，必须要掌握企业历史数据的特点，这样才能将数据仓库建设成为一个真正具有实际意义的应用系统。
一、数据仓库系统的主要功能数据仓库系统包括数据采集子系统、数据整理子系统、数据加工子系统和数据存储子系统等四个基本模块。
其中数据整理子系统完成数据的清洗、集成、转换、统计和压缩等操作；数据加工子系统提供了对海量数据进行分类、汇总、合并等操作；数据存储子系统提供了对数据仓库中的各种数据存储到企业业务处理系统中去，以便进行各种查询、统计、计算和分析等操作。
二、数据仓库系统的技术基础数据仓库系统的技术基础是指其建立在何种技术基础之上。
随着IT技术的飞速发展，目前数据仓库技术已经渗透到数据仓库系统的方方面面。
为了更好地理解数据仓库的各项内容，首先介绍了数据仓库的概念、功能及结构，然后简要回顾了数据仓库产生的背景、应用现状及发展趋势。
三、国内外研究现状我们知道数据仓库(DF)是一种新兴的技术手段，但数据仓库是如何发展起来的，它是怎样体现出自身的价值呢？这些问题也许很少有人想过。
国外学者对数据仓库的研究主要集中在理论方面，而国内研究多集中于具体应用领域的探讨。
以下通过简单的介绍说明国内外数据仓库的研究现状。
首先，国外研究领域涉及数据仓库的学者较多，他们的研究比较全面、深入，为数据仓库的发展奠定了坚实的理论基础。
其次，我国也开展了数据仓库的研究，只不过由于起步晚，加之条件限制，发展速度相对缓慢，很多理论性的研究成果并没有被引入实践。
虽然如此，还是有一批专家学者对此投入了极大的热情。
总的来说，近几年我国数据仓库研究取得了长足的进步，成果丰硕，但是与国外相比还有一定的差距。
数据仓库技术的搭建步骤与流程
数据仓库技术的搭建步骤与流程数据仓库技术是现代企业管理中至关重要的一环，它通过将企业内部的各种数据进行整合和分析，帮助企业管理层做出更加准确和科学的决策。
在实际应用中，搭建一个稳定高效的数据仓库需要经历一系列的步骤与流程。
本文将从需求分析、数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等方面详细阐述数据仓库技术的搭建步骤与流程。
需求分析阶段是数据仓库技术构建的第一步。
在这个阶段，企业需要清晰明确自己的需求和目标，明确数据仓库将用于何种用途，以及需要哪些关键指标来支撑决策。
此外，还要考虑数据的粒度和数据更新频率等因素。
通过一系列的讨论和沟通，确定了数据仓库的需求和目标后，接下来进行数据抽取的工作。
数据抽取是数据仓库搭建过程中的关键步骤。
在这个阶段，首先需要明确从哪些数据源抽取数据。
根据需求分析阶段的结果，确定需要抽取的数据源，并建立与源系统的连接。
然后，通过编写抽取逻辑和抽取脚本，将需要的数据从源系统中抽取出来，通常采用的方法有全量抽取和增量抽取。
通过数据抽取，将企业需要的数据从源系统中提取到数据仓库的暂存区。
数据清洗是确保数据质量的关键步骤。
在数据抽取过程中，由于不同的源系统格式、数据粒度、业务规则的不同等原因，数据可能存在错误、重复、缺失等问题。
因此，在数据抽取后需要对数据进行清洗和去重的处理。
首先，通过数据质量评估的方法，对抽取的数据进行评估，发现数据质量问题。
然后，根据问题的种类和严重程度，采取不同的数据清洗策略进行处理，包括数据去重、数据填充、数据变换等。
通过数据清洗的过程，可以提高数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据转换是将数据从暂存区转换成可用于分析和决策的形式的过程。
在这个阶段，需要对数据进行一系列的转换操作，例如数据合并、数据关联、数据归约等。
通过建立数据模型和定义数据仓库的维度和指标，将数据转换为适合分析和决策的形式，便于用户进行数据查询和分析。
数据加载是将数据转换后的结果加载到数据仓库的最后一步。
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。
数据仓库技术的性能优化与调优技巧(四)
数据仓库技术的性能优化与调优技巧数据仓库作为企业重要的决策支持系统，承载着大量数据和复杂的计算任务。
为了提高数据仓库的性能和响应速度，需要进行性能优化和调优。
本文将介绍一些数据仓库技术的性能优化和调优技巧。
一、合理设计数据模型数据仓库的性能优化的第一步是合理的数据模型设计。
数据模型应该根据业务需求和数据特点进行设计，在数据表之间建立正确的关联关系，避免冗余和数据冗余的出现。
同时，合理地选择数据类型，避免过多的数据类型转换带来的性能损耗。
二、优化数据加载过程数据加载是数据仓库的核心环节，对其进行优化可以提高数据仓库的性能。
首先，通过批量加载而不是逐条加载数据可以提高数据加载的效率。
其次，合理使用并行加载技术，利用多核处理器提高数据加载速度。
再次，对于量大且频繁更新的表，可以采用增量加载技术，只加载新增和更新的数据，避免重复加载。
三、适应查询模式的设计数据仓库的查询模式决定了其性能和响应速度，因此需要根据实际查询需求进行设计。
一方面，可以通过冗余数据和预先计算复杂指标来加速查询。
另一方面，可以根据查询模式建立合适的索引，减少数据扫描的时间。
四、优化查询语句查询语句是数据仓库中最核心的操作，对其进行优化可以显著提高性能。
首先，根据实际需求，尽可能简化查询语句，避免无谓的计算和关联。
其次，合理使用聚合函数和窗口函数，减少数据处理的时间。
再次，避免使用子查询和多重嵌套，这些复杂的查询嵌套容易影响性能。
最后，对查询语句进行优化需要使用数据库的性能优化工具和分析器，找到慢查询和瓶颈，进行相应的优化。
五、灵活使用分区技术分区技术是数据仓库优化的重要手段，可以将大型表按照一定的规则拆分成多个分区，从而提高查询和维护的效率。
根据具体情况，可以按照时间、地域、部门等要素进行分区，提高查询速度。
六、合理配置硬件资源数据仓库性能优化还需要关注硬件资源的配置。
首先，为了提高查询的速度，可以增加内存容量，提高数据的缓存能力。
数据仓库技术
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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
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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 。。。。。。
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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。
数据仓库技术的常见应用场景分析(五)
数据仓库技术的常见应用场景分析引言随着信息技术的发展和互联网的飞速发展，数据量的急剧增长已成为当今社会的一个显著特征。
同时，大数据分析已经成为了企业决策和发展的重要工具。
在这个背景下，数据仓库技术应运而生，成为了处理和分析大数据的重要工具之一。
本文将从几个常见的应用场景出发，探讨数据仓库技术的应用。
一、销售分析销售数据分析一直是企业决策中的一个关键环节。
通过数据仓库技术，企业可以将各种与销售相关的数据进行整合和分析，从而了解产品的销售情况、市场趋势以及消费者需求等。
通过对数据的深度挖掘，企业可以发现潜在的市场机会和销售策略，优化产品定位和市场推广策略。
此外，还可以根据销售数据预测销售趋势，帮助企业进行库存管理和订单预测，提高供应链的效率。
二、客户关系管理数据仓库技术在客户关系管理（CRM）领域的应用越来越广泛。
通过将各个渠道获得的客户数据整合到数据仓库中，企业可以更全面地了解客户的需求和偏好，通过数据分析提供个性化的产品和服务。
此外，数据仓库技术还可以帮助企业跟踪客户的购买历史、互动行为等，提供精准的客户细分和定位，从而提高客户忠诚度和营销效果。
三、供应链管理供应链管理是企业运营中一个重要的环节，也是一个复杂的系统。
数据仓库技术可以帮助企业将供应链中涉及的各个环节和数据进行整合和分析，从而提高供应链的效率和灵活性。
通过对供应链数据的挖掘，企业可以及时发现和解决潜在的问题，减少库存积压和供应链中的不确定性。
同时，还可以通过数据分析，预测供应链中的需求和趋势，优化物流和库存管理，提高企业的运营效率。
四、金融风险管理金融领域是一个信息密集度极高的行业，而数据仓库技术在金融风险管理中发挥着重要作用。
通过整合和分析大量的金融数据，包括交易数据、客户信息、市场数据等，可以及时发现潜在的风险，并建立相应的风险管理模型。
基于数据仓库技术，金融机构可以进行风险评估、风险定价、投资组合优化等，帮助管理人员做出更准确的决策，降低风险，提高投资回报率。
数据仓库技术的常见应用场景分析
数据仓库技术的常见应用场景分析随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据仓库技术越来越受到企业和组织的关注和重视。
数据仓库是一个用于整合、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，可以帮助企业从数据中发现价值。
在各个行业中都存在着各种各样的数据仓库应用场景。
一、销售和市场营销领域在销售和市场营销领域，数据仓库技术发挥着重要作用。
通过数据仓库，企业可以将销售数据、客户数据、市场数据等不同来源的数据进行整合，帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化产品定价和市场策略等。
数据仓库可以帮助企业实现个性化的市场推广，提高销售效率和客户满意度。
二、金融行业在金融行业，数据仓库技术的应用非常广泛。
银行、证券公司等金融机构可以通过数据仓库整合和分析客户的交易数据、信用评级数据、市场行情数据等，帮助其更好地管理风险、制定投资策略和提高业务决策的准确性和效率。
此外，金融机构还可以利用数据仓库进行反欺诈分析，识别可疑的交易行为，提高金融安全性。
三、物流和供应链管理在物流和供应链管理领域，数据仓库技术有助于提高物流效率和降低成本。
通过数据仓库，企业可以整合和分析物流运输数据、仓储数据、订单数据等，实时监控和优化物流运作，提高物流配送效果和客户满意度。
此外，数据仓库还可以帮助企业了解供应链的瓶颈和风险，从而优化原材料采购、供应商管理和产品生产计划。
四、人力资源管理在人力资源管理领域，数据仓库技术对于企业的决策和战略非常重要。
通过整合员工的基本信息、薪酬福利数据、绩效评估数据等，数据仓库可以帮助企业进行员工绩效分析、薪酬制度优化、人才培养规划等。
数据仓库还可以利用数据挖掘技术，帮助企业识别高潜力员工、预测员工流失风险，提高员工满意度和组织绩效。
五、医疗领域在医疗领域，数据仓库技术可以帮助医院和医疗机构实现临床数据的整合和共享。
通过整合患者的病历数据、检查数据、药物处方数据等，医疗机构可以更好地提供个性化的医疗服务、优化医疗资源配置和制定治疗方案。
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主题(detail)表系统放置的是从各个数据源取出、经过清理、 整合的原始数据。
6.6 SAS数据仓库的结构与功能
在6.汇6.1总S表A组S(数sum据m仓ar库y g的ro体up系)中结定构义进行数据汇总处理时的
层次维数和所分析的变量。 信息市场(information marts)是信息市场的分组，在一项主 题中可以有若干组信息市场。
第一级，数据将从局部数据库中，经过数据翻译、转换并具体 化成符合公共模型格式的中间视图，这些具体化模型是临时性 的，在生成上层模式后不必保留；
第二级，经过消除语义冲突、数据集成和数据导出处理，将 有关的实体化中间视图集成为满足专门应用的集成视图。
6.4 数据仓库管理系统中的关键技术
6.14..翻3 系译统器主要模块 2.监控器 3.集成器
6.2 数据仓库的结构框架
6.2.6 数据仓库的存取和使用模块
由两部分组成： 一是存取与检索； 二是分析与报表。 该块为整个数据仓库的实 现提供决策性的和有价值 的东西
6.2 数据仓库的结构框架
6从.2数.7据数仓据库管的理观点层来模看块，主要完成的功能：
（1） 从所选的数据源中抽取 并挑选数据，为进一步求精 和重构工程以及存储到数据 仓库中做准备。 （2） 从新的或当前的数据源 中按需求追踪和充实新数据 。 （3） 捕获运作数据源中数据 的变化，然后刷新或更新数 据仓库。
6.1 数据仓库概述
•所6.谓1.数6 据数仓据库仓引库擎引，擎就是的数选据择库管理系统。从前面的分析可
以看到，作为数据仓库引擎的数据库管理系统，其性能的优 劣对整个数据仓库解决方案的成功实施起着举足轻重的作用 。 •衡量其数据库性能的主要指标是TPC-D； 主要有3方面的数据需要考虑。
（1） QppD。
（2） 建立技术环境。 （3） 设计主题进行数据建模。 （4） 设计数据仓库中的数据库。 （5） 数据转换程序。 （6） 管理元数据。 （7） 开发用户决策的数据分析工具。 （8） 管理数据仓库环境。
6.4 数据仓库管理系统中的关 键技术
6.4.D1SS引言
OLAP
多库系统
数据仓库技术
数据开采
所谓数据仓库就是一个专门的数据仓储（repository），用 来保存从多个数据库或其他信息源选取的已有数据，并为上 层应用提供统一的用户接口，用以完成数据查询和分析。
数据集市是部门级的，一般只能为某个局部范围内的管理人员 服务。有些供应商也称为“部门级数据仓库”（departmental data warehouse）。
6.1 数据仓库概述
数两•据种6集；.1市.5分数类据： 仓库与数据集市
独立的数据集市（independent data mart） 从属的数据集市（dependent data mart）。
因此，系统的可扩展能力是必须考虑的重要因素之一
6.1 数据仓库概述
OL6T.1P系.3统O也LT称P为与生O产L系AP统的,它特是点事件驱动、面向应用的。
OLTP的基本特点如下： (1)对响应时间要求非常高；用户数量非常庞大，主要是操作人员； (2)数据库的各种操作基于索引进行。
联机分析处理（online analytical processing,OLAP)是基于数据 仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。OLAP 系统是跨部门、面向主题的。 基本特点是： 基础数据来源于生产系统中的操作数据（ operation data);响应时间合理;用户数量相对较少，其用户主要 是业务决策与管理人员;数据库的各种操作不能完全基于索引进 行。
信息市场项目(information mart items)是信息市场中一项具体 的信息，它是对数据仓库中的数据处理后产生的结果。
数据市场组（data mart group）是对市场项目的分组，在一 个数据库中可以有多组数据市场，这也是按内容不同进行数据 分组的。 运行数据定义组（operational data definition group）是对要 从数据源取出的数据进行定义的分组。
6.6.1 SAS数据仓库的体系结构
SAS数据仓库有一个十分 完善的体系结构，不仅为 建立决策支持系统提供了 完整的解决方案，而且为 今后的发展留下了广阔的 天地。
6.6 SAS数据仓库的结构与功能
数6据.6仓.2库S是A适S数应决据策仓支库持的系功统能的需要而产生的，所以人们希望
所采用的软件产品能支持决策过程的全部工作内容，SAS的数 据仓库技术就可以支持决策全过程。
(2)重构工程部分负责 检验数据是否满足商 业用户分析的需求；
(3)数据仓库成分负责数 据建模等；
6.2 数据仓库的结构框架
6.2.5 数据站场结构块
数据站场中的求精与重构工 程构件主要完成以下工作： (1)过滤与匹配从数据仓库 中抽取的数据；将数据仓库 集成到新的或重新定义的主 题域； (2)创建新的概括或聚集； (3)将数据仓库中初步概括 的数据求精为高度概括的数 据； (4)对所有时间和来源戳的 数据预测和导出新的数据。
• 也把数据仓库系统称为“决策支持系统”。
6.1 数据仓库概述
数6据.1仓.2库数系据统仓的查库询查通询常系都统非的常复特杂点，主要有两种查询方式：
1. 一种以报表为主，从数据库中产生各种形式的业务报表 ，这种查询是预先规划好的（predefined query）；
2. 另一种则是随机的、动态的查询（ad hoc query）， 对查询的结果也是不能预料的。
数据翻译工作包括数据结构的 翻译和数据类型的翻译
通过检测数据源发生的变化， 监视数据仓库与数据源之间的 数据误差，或者说数据增量， 并报告给上层的集成器。
(1)负责进行数据仓库初始化和 目录管理
(2)接收监控器的变化，并将数 据源的新变化反映到数据仓库
6.4 数据仓库管理系统中的关 键技术
6优.4化.3处关理：键为技了术提高数据仓库的效率，需要采用一些专门的优
化措施，以节省存储空间、加快响应速度、减少维护费用等。 可采用的技术主要有以下3种：
(1) 过滤源场地上无关的修改操作。
(2) 可自维护性。 (3) 多视图的优化。
其他问题
(1) 数据仓库的维护管理。 (2) 数据源的演变。 (3) 老化数据。
6.5 可视数据仓库
6可.5视.1数引据仓言库是数据仓库解决方案的重要组成部分
（2） QthD。
（3） QppD。
6.2.1 框架的概念和重6要.2性数据仓库的结构框架
所谓框架就是利用简化类比 的集合，把复杂事物分为若 干细小的易于理解的构件的 方法。
2. 能够把数据仓库方案的各组 成部分进行分离的框架称通用 框架，有的也称参照结构 ，如 图
6.2.1 框架的重要性 6.2 数据仓库的结构框架
（1） 从任何业务处理系统或数据源中取出决策所需数据。 （2） 对源数据进行清理和整合。 （3） 按计划或规则进行数据仓库的装载和更新。 （4） 按决策的需要，以多种形式进行数据和信息的组织。 （5） 最丰富的决策数据处理能力。 （6） 灵活多样的数据展现方式。
6.5 可视数据仓库
6IB.M5.的5 VIBisuMa可l W视ar数eho据us仓e提库供解了决强方有案力的工具，以定义、建立
、管理、监控和维护一个商用信息系统环境——数据仓库。但 是，IBM并不满足于此，为了更好地满足用户的要求，IBM设 计了一个完整的解决方案。
1. 信息分类表 Data Guide将数据仓库中的所有信息分类展示给商业用户。
6.2 数据仓库的结构框架
6.2.3 数据源块
1. 产品数据 2. 遗留数据 3. 内部办公系统 4. 外部系统 5. 数据源元数据
6.2 数据仓库的结构框架
(射61.)为2“.求标4 精准数”数据据：仓名元库称数结和据构定被义块映
，为被抽取数据的时间戳 及其来源以及已增加的新 域再创建和捕获一些元数 据；
2. 查询和报表工具 (1) 分阶段机制。 (2) 容错机制。 (3) 异步机制。
6.6 SAS数据仓库的结构与功能
数6.据6.1仓S库A是S一数个据适仓用库于的对企体业系级结数构据、信息的多维、快速查
询、进行OLAP操作和决策支持的数据、信息的采集、管理、 处理和展现的架构体系。
环境(environment)是属于数据仓库的体系结构的一部分，它 由两大部分组成： 一部分是分别含有不同主题内容的若干个 数据仓库；另一部分是对数据源的定义。这构成了从数据采 集到直接应用的完整的支持体系。
6.4 数据仓库管理系统中的关
键技术
数6.据4.2仓系库系统统结的构基础仍是一个数据库管理系统，通过利用一
个专门的数据库管理系统，对数据仓库中数据进行存储和维 护。数据仓库可以是集中的，也可以是分布的，不同之处在 于采用集中式DBMS还是分布式DBMS。
6.4 数据仓库管理系统中的关
键技术
数6.据4.2仓系库系统统结多构级视图机制。 具体过程分为两级映射：
6.2 数据仓库的结构框架
该6模.2块.8使运用输了层刷新模与块复制
技术、数据传输、传送网 络，以及中间件等构件， 它也为传输请求提供了安 全保障。
运输层在硬件/软件平台之间建 起了必要的信息通道，这些通 道在参照结构中被不同的模块 分割成一个个平台。
6.2 数据仓库的结构框架
由6系.2统.9管基理础，结工作构流层程模管块理，存储系统和处理系统组成。
主要由以下几部分组成：
数据访问
数据分布
数据转换
数据存储
靠描述性数据查找和理解数据
显示
分析和发掘数据
数据转换过程的自动化及其管理
6.5 可视数据仓库
6.5.2可视数据仓库的功能