第二章数据仓库的基本概念报告
《数据仓库》PPT课件 (2)
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
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第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
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第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
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第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
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第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
数据仓库知识点总结
数据仓库知识点总结一、数据仓库概念数据仓库是一个用来集成、清洗、存储和管理企业数据的系统，以支持企业决策制定、分析和商业智能服务。
它是一个面向主题的、集成的、时间性的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它与操作型数据处理系统相辅相成。
数据仓库以不同的视角和角度组织数据，帮助企业管理者对企业整体情况进行全面分析和评估。
二、数据仓库的特点1. 面向主题：数据仓库与传统数据库相比，更加侧重对业务应用的支持，主要面向业务应用的主题而不是基本事务数据，以方便企业管理者进行更好的分析和决策。
2. 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，将数据统一管理，并且进行了数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
3. 时态性：数据仓库中的数据具有时间性，可以保存历史数据，能够支持分析历史数据的趋势和变化。
4. 非易失性：数据仓库中的数据不会丢失，可以持久保存，并且根据需要定期备份，确保数据的安全和可靠。
5. 大数据量和复杂性：数据仓库通常包含大量的数据，并且数据之间的关系复杂，需要采用专门的数据模型和处理方法来管理和分析。
6. 以支持决策为目标：数据仓库的目标是为企业管理者提供数据支持，帮助他们更好地了解企业的经营状况和趋势，以支持企业决策。
三、数据仓库架构数据仓库架构包括了多个重要组成部分，主要包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据加载、元数据管理和数据查询分析等。
1. 数据提取：数据提取是指从各个数据源中将需要的数据提取出来，数据源可以包括企业内部的数据库、文件系统、应用系统等，也可以包括外部数据源，如公共数据等。
2. 数据清洗：数据清洗是指对提取的数据进行清洗和规范，包括去重、校验、纠错、转换等处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据转换：数据转换是指对清洗后的数据进行格式转换、相关联和整合，以便于数据仓库的统一管理和分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据载入数据仓库中，通常包括全量加载和增量加载两种方式，以确保数据的及时性和准确性。
数据仓库的概念和体系结构概述
数据仓库的概念和体系结构概述数据仓库是指将企业各个部门和业务系统产生的大量数据进行整合、清洗、集成和存储，以满足企业决策分析和业务需求的信息系统。
数据仓库的设计和建设需要考虑到数据的整合、一致性、稳定性、易用性和安全性等方面的需求。
它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、可供企业管理者和决策者使用的数据集合。
1.数据源层：数据仓库的数据源可以来自企业内部的各个部门和业务系统，也可以来自外部的合作伙伴和第三方数据提供商。
数据源的选择和集成是数据仓库建设的关键环节，需要确定数据的提取方式、频率、粒度和格式等。
2.数据提取层：数据提取层负责从各个数据源中提取数据，并进行初步的清洗和转换。
数据提取可以通过批量处理、定时任务或实时流数据处理等方式进行。
在数据提取过程中，需要解决数据一致性、完整性和准确性等问题。
3. 数据集成层：数据集成层是将从各个数据源提取的数据进行整合和合并的地方。
这里的数据整合包括数据清洗、数据转换和数据聚合等操作。
数据集成层可以使用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据的清洗和转换。
在数据集成层，还需要对数据进行一致性校验和冲突解决。
4.数据存储层：数据存储层是数据仓库最核心的组成部分，它负责存储整合后的数据。
数据存储层可以采用关系数据库、数据仓库等不同的技术来进行存储。
在设计数据存储层时，需要考虑到数据的存储结构、索引方式、数据分区和冗余备份等问题。
6. 数据访问层：数据访问层是用户直接访问数据仓库的接口，它提供了用户对数据仓库的查询、分析和报表生成等功能。
数据访问层可以使用OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据挖掘工具和BI（Business Intelligence）平台等进行实现。
7.数据安全层：数据安全是数据仓库设计和建设过程中必须要考虑的问题之一、数据安全层负责保护数据仓库中的数据不受未经授权的访问、修改和破坏。
数据仓库的概念和运用
数据仓库的概念和运用一、引言在当今信息高速迭代的时代，数字化的世界已经成为我们生活的一部分。
面对海量的数据，如何能够从其中提取有意义的信息，已经成为各行业的重要问题。
本文将从数据仓库的概念入手，探讨其在数据分析和决策方面的应用。
二、数据仓库的概念数据仓库是用于分析和支持决策的数据集合。
它是一个集中的、主题导向的、稳定的、可变的存储库，可用于支持管理决策的过程。
数据仓库主要包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载、数据查询、数据报表等模块。
三、数据仓库的特点1、主题导向性数据仓库主要面向某一特定主题和业务。
例如，每个企业中都有各自的业务领域，如销售、采购、财务等，这些领域都需要进行数据挖掘分析，根据特定的主题建立数据仓库。
2、集成性数据仓库是一个集成了多种数据类型的系统，它的数据来源包括来自不同部门、不同系统、不同数据库的数据。
3、历史性数据仓库不仅包含当前的数据信息，还包括历史数据。
以便于对比和分析，及时发现数据变化以及趋势。
4、面向决策支持数据仓库是为决策支持服务的，它能够帮助企业通过对数据的挖掘分析，发现潜在的问题，提出有效的解决方案，从而优化企业的决策。
四、数据仓库的运用1、提升数据分析速度数据仓库可以减少数据分析的重复工作量，缩短数据处理时间，提高数据分析的速度。
通过数据仓库可以进行针对性的分析和优化，使得企业在发现趋势和机会时能够抢先一步。
2、定制和设计报表通过数据仓库，企业可以设计和定制各种需求的报表，使得数据更加符合企业的实际需求，这对企业的管理和决策是非常有意义的。
3、帮助决策企业的管理决策需要数据的支持，数据仓库可以让领导者更好地理解和分析公司的运营情况，以便于更好地进行决策。
4、提高客户满意度通过数据仓库可以使企业更好地分析顾客需求，从而优化企业的产品和服务，增加客户的满意度。
五、总结数据仓库是以主题为中心，集成多种数据类型，以历史数据为基础的数据仓库。
它的存在可以提升企业的决策速度，帮助企业优化产品和服务，提高客户满意度。
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息技术的不断发展和应用，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
在日常运营中，企业需要大量的数据来支持业务流程和决策，但这些数据通常被分散在不同的系统和部门中，难以实现统一的管理和利用。
为了解决这一问题，数据仓库应运而生。
数据仓库是一种专门用于存储和管理企业数据的系统，它可以将来自不同数据源的数据进行集成和转换，形成一致的数据模型，并提供灵活的查询和分析功能，帮助企业更好地理解业务状况和趋势，为决策提供支持。
数据仓库的基本结构数据仓库通常由三个主要组件组成：数据源、数据转换和数据存储。
数据源是指企业内部或外部的各种数据来源，包括关系型数据库、文件系统、数据仓库、云存储等。
数据源的数据需要经过抽取、清洗、转换等操作，才能被存储到数据仓库中。
数据转换是指将数据源中的数据进行规范化、整合和转换，以满足数据仓库的数据模型和数据质量要求。
数据转换通常包括数据清洗、数据转换、数据集成等过程，其中数据清洗是最为重要的一环，它可以帮助企业清除数据中的噪声、冗余和错误，提高数据质量。
数据存储是指将经过转换后的数据存储到数据仓库中，以供后续的查询和分析。
数据存储通常采用多维数据模型，将数据按照不同的维度进行组织和存储，以提高查询效率和灵活性。
数据存储的核心是数据仓库服务器，它可以支持多种查询方式和分析工具，如OLAP、数据挖掘、报表等。
数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1. 面向主题：数据仓库是以主题为中心进行建模和存储的，每个主题都包含一组相关的数据，如销售、库存、客户等。
这种面向主题的设计可以帮助企业更好地理解业务，提高决策效率。
2. 集成性：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成和转换，形成一致的数据模型。
这种集成性可以帮助企业消除数据孤岛，实现数据一致性和完整性。
3. 非易失性：数据仓库中的数据是不可修改的，一旦存储到数据仓库中，就不能再进行修改或删除。
这种非易失性可以保证数据的可追溯性和数据安全性。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它能够帮助组织和企业进行数据分析和决策支持。
在信息时代，数据的价值越来越被重视，因此了解数据仓库的基础知识对于从事数据分析和决策的人员来说至关重要。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它可以从多个数据源中提取数据，并将其转化为可用于分析的格式。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 数据集成：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成，消除数据冗余和不一致性，提供一个统一的数据视图。
2. 数据清洗：在数据仓库中，数据经过清洗和转换，去除无效和重复数据，保证数据的质量和准确性。
3. 数据存储：数据仓库采用特定的存储结构，以支持高效的数据访问和查询。
4. 数据分析：数据仓库提供了丰富的数据分析工具和技术，可以帮助用户进行数据挖掘、统计分析和决策支持。
二、数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常由以下几个组成部分构成：1. 数据源：数据源是数据仓库的数据来源，可以包括关系数据库、文件系统、传感器等。
数据源中的数据需要经过抽取和转换，才能导入到数据仓库中。
2. 抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库中的一个重要环节，它包括数据抽取、数据转换和数据加载。
数据抽取是指从数据源中提取数据，数据转换是指对数据进行清洗、整理和转换，数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中。
3. 数据存储：数据仓库采用特定的存储结构，如星型模型、雪花模型等，以支持高效的数据访问和查询。
常见的数据存储技术包括关系数据库、列存储数据库等。
4. 数据访问和查询：数据仓库提供了丰富的数据访问和查询工具，如OLAP（联机分析处理）工具、数据挖掘工具等。
用户可以通过这些工具对数据仓库中的数据进行灵活的查询和分析。
三、数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是数据仓库开发的重要环节。
在设计和建模过程中，需要考虑以下几个方面：1. 主题建模：数据仓库的数据模型应该以主题为中心，而不是以应用系统为中心。
数据仓库的基本概念
2 基于数据仓库的决策支持系统(DSS)由三个部件组成：数据仓库技术(Data warehousing)，联机分析处理技术(OLAP，On—Line Analytical Pro—cessing)，数据挖掘技术(Data Mining)。
OLAP的多维数据分析主要通过对多维数据的维进行剖切、钻取和旋转来实现对数据库所提供的数据进行深入分析，为决策者提供决策支持。多维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的。模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘可以看成是一种数据搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，但是仍能找到那些非预期的却令人关注的信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式。它能挖掘出数据键潜在的模式(pattern)，找出最有价值的信息和知识(knowledge)。指导商业行为或辅助科学研究。研究对象是大规模和超大规模的数据集合。
所谓集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
所谓随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。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。
联机分析处理(OLAP，On—Analytical Pro—cessing)是使分析人员、管理人员或执行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、并真实反映企业给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的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求。数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据；而OLAP侧重于数据仓库的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。OLA P的一个主要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。问此，利用OLAP技术与数据仓库的结合可以较好地解决传统决策支持系统既需要处理大量数据又需要进行大量数值计算的问题。
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：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。
随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。
为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。
本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。
第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。
它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。
数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。
H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。
数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。
数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。
数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。
H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。
数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。
数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。
第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。
2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。
3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。
4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。
数据仓储实验报告
一、实验目的1. 了解数据仓储的基本概念和架构。
2. 掌握数据仓库的构建流程和方法。
3. 熟悉数据仓库常用工具的使用。
4. 培养数据分析能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 数据仓库工具：DataWorks4. 编程语言：Python 3.8三、实验内容1. 数据仓库基本概念及架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据分析和决策支持的数据集合。
它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和加载数据，为用户提供统一的数据视图。
数据仓库架构通常包括以下层次：（1）数据源层：包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。
（2）数据集成层：负责将数据源中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。
（3）数据仓库层：存储经过清洗和转换的数据，为数据分析提供数据基础。
（4）应用层：包括各种数据分析工具、报表系统等，为用户提供数据分析和决策支持。
2. 数据仓库构建流程（1）需求分析：了解企业业务需求，明确数据仓库的目标和功能。
（2）数据源选择：根据需求分析结果，选择合适的数据源。
（3）数据抽取：从数据源中抽取所需数据。
（4）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括数据去重、错误修正、缺失值处理等。
（5）数据转换：将清洗后的数据按照一定的规则进行转换，如数据格式转换、计算等。
（6）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
（7）数据维护：定期对数据仓库进行维护，如数据备份、数据清理等。
3. 数据仓库常用工具使用（1）DataWorks：阿里云提供的数据仓库开发平台，支持数据抽取、清洗、转换和加载等功能。
（2）Python：编程语言，可用于数据清洗、转换和加载等操作。
（3）MySQL：关系型数据库，用于存储数据仓库中的数据。
4. 数据分析能力培养（1）学习数据分析基本理论和方法。
（2）熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python等。
（3）通过实际案例分析，提高数据分析能力。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识数据仓库是一种用于存储和管理大量数据的系统，它通过整合和转换来自不同数据源的数据，并提供分析和报告功能，帮助企业做出更明智的决策。
本文将详细介绍数据仓库的基础知识，包括定义、架构、设计原则和常见的数据仓库工具。
一、数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的数据集合，用于支持企业决策制定过程。
它是一个专门用于分析和报告的数据库，可以存储大量的历史数据，并将其转化为有用的信息。
数据仓库的主要特点包括：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据进行整合，便于分析和报告。
2. 集成性：数据仓库从不同的数据源中提取数据，并进行转换和加载，以便于统一管理和使用。
3. 稳定性：数据仓库的数据一般是静态的，不会频繁变动，保证数据的一致性和可靠性。
4. 可变性：数据仓库可以根据需求进行更新和改变，以适应企业的发展和变化。
二、数据仓库的架构数据仓库的架构由几个关键组件组成，包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据存储和数据访问。
1. 数据源：数据源是数据仓库的原始数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等，也可以包括外部数据源，如供应商、合作伙伴等。
2. 数据抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库中最重要的组件之一，它负责从数据源中抽取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，常见的数据存储方式包括关系型数据库和多维数据库。
关系型数据库适用于存储结构化数据，而多维数据库适用于存储多维数据。
4. 数据访问：数据访问是数据仓库中用于查询和分析数据的组件，常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表工具等。
三、数据仓库的设计原则在设计数据仓库时，需要考虑以下原则，以确保数据仓库的高效性和可用性。
1. 明确的业务需求：在设计数据仓库之前，需要明确业务需求，确定需要分析和报告的主题和指标，以及数据的粒度和频率。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它是企业级数据中心的核心，是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。
数据仓库的设计基于业务需求，是为支持企业决策而构建的。
它集中存储企业各个方面的数据，并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。
数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集，从而为企业决策提供最好的支持。
数据仓库具有以下基本特征：1. 面向主题：数据仓库是面向业务主题的，而不是面向应用或部门，它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。
2. 集成性：数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据，通过ETL过程，实现数据的提取、转换和加载，从而产生一个一致、标准、统一的数据集。
3. 时间可变性：数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的，它记录了数据的历史变化情况，存储了历史数据版本，方便用户进行历史数据的回溯和分析。
4. 非易失性：数据仓库中的数据是不易失的，它要求有一定的容错机制和备份策略，以保证数据的安全性和可靠性。
5. 决策支持：数据仓库是为了支持决策而构建的，它提供了各种查询、统计和分析功能，方便用户进行数据的挖掘和分析，支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。
数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。
在需求分析阶段，要明确业务目标和业务需求，确定数据仓库的主题和范围。
在数据建模阶段，要根据需求分析结果，进行数据建模和数据字典的设计，构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。
在ETL开发阶段，要开发ETL过程，进行数据提取、转换和加载。
在实现和维护阶段，要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。
在数据仓库的实现过程中，还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段，增强数据仓库的功能和应用价值。
综上所述，数据仓库是企业重要的决策支持工具，是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。
数据仓库数据仓库概述
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......)
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念⼀、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者⼀个多维⽴⽅体⾥⾯存放的数值型的、连续的字段，就是度量。
这符合上⾯的意思，有标准，⼀个度量字段肯定是统⼀单位，例如元、户数。
如果⼀个度量字段，其中的度量值可能是欧元⼜有可能是美元，那这个度量没法汇总。
在OLAP中还有计算度量的说法，⽤⼀个总费⽤除以⽤户数，得到每户平均费⽤。
但这究竟还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了，只是为了称呼⽅便⽽已。
这就得说到指标，英⽂的Metric。
在绩效管理软件⾥⾯，通常是有这个概念的。
其定义可表述为"它是表⽰某种相对程度的值"。
区别于度量概念，那是⼀种绝对值，尺⼦量出来的结果，汇总出来的数量等。
⽽指标⾄少需要两个度量之间的计算才能得到，例如ARPU，⽤收⼊⽐上⽤户数，例如收⼊增长率，⽤本⽉收⼊⽐上上⽉收⼊。
当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
⽽Indicator的字⾯意思为指⽰器，在KPI中，最后⼀个I就是它，但是⽤中⽂称呼它的时候，总是叫"关键绩效指标"，⽽没有叫做"指标器"，也就造成⼀些混乱。
我们⾝边充当指⽰器的有：红绿灯，提醒⾏⼈车辆是否等待或通⾏；监控室⾥的警报灯，提醒哪⼉出现异常；汽车仪表盘，提醒驾驶员油是否⾜够，速度如何。
它们起到的作⽤是传递⼀种宏观的信息，促使⼈的下⼀步⾏动。
红灯停绿灯⾏；看到警报亮起要赶紧派⼈查看。
⽬前常见的企业绩效管理软件中，仪表盘（有的地⽅称作驾驶舱）的展⽰界⾯也是必不可少，正是⽤这种直观⽽⽐较有象征性的指⽰器反映企业运营状况。
可以设想提出KPI的初衷，是希望企业通过⼀些粗略（⾮细节）的信息（⽽⾮数据）来为下⼀步的决策作出依据。
导致不同的决策⾏为必定是离散的输⼊，最简单的就是⼀个开关，是或不是（例如警报灯）。
如果说度量和指标是定量话，指⽰器就是⼀种定性的。
然⽽，这些系统中的KPI并⾮完全上⾯提到的指⽰器，很多系统建设称为度量系统或是指标系统。
数据仓库的概念与体系结构
数据仓库的概念与体系结构概念数据仓库是指集成了企业各个部门内部数据源以及外部数据源，并将这些数据进行整合、加工、清洗、归类后，存储到一个专门的数据库中，以支持企业数据决策分析的一种技术体系。
它是一个面向主题的、集成的、可变的、非易失的数据集合，支持企业决策制定者进行分析与决策。
数据仓库是将企业海量的数据以主题为维度进行归纳与整合，清洗过后的结构化数据，不仅包括内部的数据源，还可以包含外部数据源的合并，以便于管理与分析。
相对于传统的数据库，数据仓库更加注重主题分析和决策支持。
它以可视化、图表化的方式展示数据，帮助企业进行全面、深入的分析。
体系结构数据仓库的体系结构分为三层，分别是数据采集层、数据仓库层和数据应用层。
数据采集层数据采集层主要负责收集数据，并将数据送至数据仓库层进行处理和存储。
数据采集层对数据进行抽取、转换、加载等一系列预处理操作，以确保数据的质量和可靠性。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、CDC（变更数据捕获）等。
数据仓库层数据仓库层是数据仓库体系结构中的核心层，主要用于存储、管理和加工数据。
数据仓库层主要由数据存储和数据管理两部分组成。
数据存储部分用于存储各种类型的数据，包括企业内部数据、外部数据和第三方数据。
数据管理部分则用于管理数据仓库中的数据，包括数据的分区、索引、备份等操作。
常见的数据仓库管理系统有Oracle、Teradata、Greenplum等。
数据应用层数据应用层主要用于支持企业的数据决策分析。
该层包括各种类型的分析工具和应用程序，如智能报表、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，可以帮助企业进行复杂的数据分析和有效的决策制定。
常见的BI工具有PowerBI、Tableau、SAS、Cognos等。
数据仓库是一种用于支持企业数据决策分析的技术体系，是由数据采集层、数据仓库层、数据应用层三个主要部分组成的。
其中数据采集层负责数据的收集和处理，数据仓库层用于存储和管理数据，数据应用层则是为企业提供分析和决策支持的关键层。
数据仓库的概念与体系结构概述
数据仓库的概念与体系结构概述数据仓库是一个集成、主题导向且面向决策支持的数据集合，旨在支持企业及其决策制定者进行业务分析和决策。
它通过将来自不同操作性系统和外部数据源的数据整合到一个统一的、一致的视图中，为用户提供了强大的数据分析和查询能力。
数据仓库的体系结构主要包括以下几个组成部分：1. 数据源：数据仓库的数据源可以是内部操作性系统、外部数据源或文件，可以是结构化数据，也可以是非结构化数据。
数据源的选择和准备是数据仓库建设的第一步，决定了数据仓库的质量和价值。
2. 数据抽取：数据抽取是将数据从源系统抽取到数据仓库的过程，通常涉及数据转换、清洗和集成等操作。
数据抽取过程的设计和优化对保证数据质量和数据一致性具有重要作用。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，通常使用关系型数据库、多维数据库或分布式存储系统。
数据存储需要支持高效的数据查询和多维分析，同时保证数据的完整性和安全性。
4. 数据管理：数据管理包括数据的备份与恢复、数据的版本控制、数据的清理和维护等工作。
数据管理的目标是保证数据的可用性和可靠性，防止数据丢失和损坏。
5. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据源、数据结构、数据质量规则和数据变化等信息。
元数据管理有助于数据的理解和使用，同时也是数据集成、数据质量和数据挖掘的基础。
6. 数据访问：数据访问是用户通过查询和分析工具来获取和分析数据的过程。
数据访问可以基于SQL查询、OLAP分析、数据挖掘工具等，提供用户友好的界面和交互方式，方便用户进行复杂的数据分析。
7. 决策支持：数据仓库最终的目标是为决策制定者提供业务分析和决策支持。
通过数据仓库，决策制定者可以从多个角度和维度来分析业务数据，发现潜在的业务规律和趋势，为决策提供科学的依据。
总之，数据仓库的概念和体系结构的设计旨在提供一个集成、一致和可靠的数据资源，为企业决策提供支持。
通过数据仓库，企业可以更好地理解业务状况，全面分析数据，发现商机，为企业的发展提供战略指导。
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。
数据仓库基本概念
中到低 有的事务可能要访问大量记录
以秒、分钟、甚至小时为计量单 位
第二十一页，共三十九页。
1.3数据仓库与决策支持系统
• 决策支持系统的开展阶段 • 初始阶段〔DSS阶段〕 • 与专家系统结合(jiéhé)阶段〔IDSS阶段〕 • 基于数据仓库技术阶段〔BI阶段〕
1.5数据仓库相关 概念 (xiāngguān)
• BI(商务智能) • ETL〔抽取、转换、加载〕 • META DATA〔元数据〕 • DATA MART(数据集市(jíshì)) • SUBJECT(主题) • DIMENSION(维度)
第三十二页，共三十九页。
商务 智能 (shāngwù)
数据仓库根底知识
第一页，共三十九页。
数据仓库根本概念
• 1.1从传统数据库到数据仓库 • 1.2数据仓库定义及根本(jīběn)特性 • 1.3数据仓库与决策支持系统 • 1.4数据仓库体系结构 • 1.5数据仓库相关概念
第二页，共三十九页。
1.1从传统(chuántǒng)数据库到数据仓库
• 随着市场竞争的加剧，信息系统的用户已经不满足 于仅仅用计算机去处理每天所发生的事务数据，而 是需要信息——能够支持决策的信息，去帮助管理 决策。这就需要一种能够将日常业务处理中所收集 到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术，传 统数据库系统无法承担这一责任(zérèn)。因为传统 数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称。 这些不相称性主要表现在决策处理中的系统响应问 题、决策数据需求的问题和决策数据操作的问题。
业务 系统 数据 库
数据 仓库
数据 集市
1
数据 集市
2
数据仓库 查询管理 服务器
数据仓库相关概念介绍
数据仓库相关概念介绍1. 数据仓库的概念：数据仓库是⼀个⾯向主题的（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，它⽤于⽀持企业或组织的决策分析处理。
⾯向主题：⽐如说产品良率也可以看成是⼀个主题，这样就可以把良率相关的数据整合到⼀起。
主题可以说就是将数据归类的标准，每个主题对应⼀个宏观的分析领域，关于主题也是建⽴数据仓库时必须要考虑的⼀个问题。
数据集成：数据仓库的数据来源于各个业务系统，我们把需要的数据抽取出来，然后经过加⼯和集成，经过集成后的数据才能进⼊到数据仓库。
所以数据的集成也是建⽴数据仓库的⼀个关键步骤。
相对稳定：数据仓库的稳定性是指它反映的是历史数据，⽽不是⽇常事务处理所产⽣的数据，所以经过加⼯和集成后的数据进到数据仓库是很少修改的，或者是不修改的。
反映历史变化：因为数据仓库加⼯集成的是历史数据，所以随着时间的推移，数据仓库⾥的数据会反映某段时间范围内的⼀个变化情况。
通过这些信息，可以对企业的未来发展做⼀个分析和预测。
总结：数据仓库是为了便于多维分析和多⾓度展现⽽将数据按特定的模式进⾏存储所建⽴起来的关系型数据库。
2. 数据集市：数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，数据集市就是满⾜特定的部门或者⽤户的需求，按照多维的⽅式进⾏存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，⽣成⾯向决策分析需求的数据⽴⽅体。
从数据范围上来说，数据是从数据仓库中抽取出来的。
数据中⼼的重点就在于它迎合了专业⽤户群体的特殊需求。
那么数据集市就是企业级数据仓库的⼀个⼦集，他主要⾯向部门级业务，并且只⾯向某个特定的主题。
数据集市存储为特定⽤户预先计算好的数据，从⽽满⾜⽤户对性能的需求。
数据集市可以在⼀定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
数据集市区别于数据仓库：在数据结构上，数据仓库是⾯向主题的、集成的数据的集合。
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两个主要作用：
—— 存储经过加工处理的决策需要的 数据
※ 存储数据的一种形式 ※ 加工和集成后的再存储
—— 查询和决策分析的依据
※ 为数据驱动型的决策支持提供数据基
础
数据仓库的关键特征
关键特征：
面向主题； 集成的； 随时间而变化的（时变的）； 不容易丢失的（非易失）。
1）面向主题
数据仓库回答的问题
数据仓库将为高层管理人员的科学决 策提供可靠依据。
去年各个地区各个产品的销售量和销售额？ 10年以来各厂商每季度的销售额占有比例的变化情 况？ 如果某种产品的销售价格打9折，利润将发生怎样的 变化？ 今年销售量下降的主要因素（时间、地区、部门、商 品）是什么？
数据仓库的作用
商品 供应商 顾客
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2）集成性
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
数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得 到，需使用数据清理和数据集成技术对数据进行处理：
数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义:
它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的操作数 据库分开维护。
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
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商品： 商品固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等
商品采购信息：商品号，供应商号，供应价，供 应日期，供应量等
商品销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日 期，销售量等 商品库存信息：商品号，库房号，库存量，日期 等
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供应商： 供应商固有信息：供应商号，供应商名，地址， 电话等 。 供应商品信息：供应商号，供应价，供应日期，供应量 等。
部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）
库存管理子系统：
领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期）
进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
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传统的面向应用进行数据组织方式的特征为：
重点在“数据”和“处理”；
顾客： 顾客固有信息：顾客号，顾客名，性别，年龄，文化程 度，住址，电话等。 顾客购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购 买量等。
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1）面向主题
从面向应用 面向主题 丢弃了原来不必要，不适合分析的信息。
将分散在各子系统中的有关主题的信息集成，形成关 于商品的一致信息。
不同主题之间也有重叠的内容，但只是逻辑上的重叠 ，细节级上的重叠， 另外主题间并不是两两重叠。
数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是为构建分析型数据处理环境而出现的一种 数据存储和组织技术。用来保存从多个数据库或其它信息 源选取的数据，并为上层应用提供统一用户接口，完成数 据查询和分析。 在数据仓库的发展过程中，许多人作出重要贡献：
Devlin & Murphy（1988）：发表关于数据仓库论述的最早文章； William H.Inmon（1993）：《Building the Data Warehouse》， 首次系统阐述数据仓库的思想、理论，被尊为“数据仓库之父”。
《数据仓库与数据挖掘》
主讲：王名扬 信息学院
引言
近年来，由于计算机和网络的应用，计算开始向两个 不同的方向拓展： 广度计算：将计算机的应用范围扩大，实现广泛的数据交
流，如互联网的出现；
深度计算：希望计算机参与更多的数据分析与决策制定
事务型（操作型）数据处理：数据库
分析型数据处理：数据仓库
1）面向主题
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。
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1）面向主题
但数据的产生都是基于应用而产生，因此数据在进入数
据仓库之前，必然要经过加工和集成，将原始数据结构做
一个从面向应用到面向主题的大转变。
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【例】一家采用“会员制”经营方式的商场，按业务
建立起若干子系统，并按业务处理要求建立各自数据 库模式：
通常要反映一个企业内数据的动态特征； 所生成的各项数据库模式与企业实际的业务处理流程中所 涉及的单据及文档，有很好的对应关系。
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面向应用到面向主题的转变: 面向主题的数据组织方式应分为两个步骤： 抽取主题 确定每个主题所包含的数据内容
仍以商场为例，它所应有的主题包括：商品、供 应商、顾客。每个主题有各自独立的逻辑内涵， 对应一个分析对象。
数据处理的环境由原来的以单一数据库为中心的数据环境发 展为以数据仓库为基础的体系化环境。
第2章
数据仓库的基本概念
第2章 数据仓库的基本概念
2.1 什么是数据仓库
2.2 数据立方体
2.3 数据仓库的三级模型
2.4 数据仓库的设计 2.5 提高数据仓库设计性能的几种方法
2.次将数据归类的标准，每一个主题基本对应 一个宏观的领域。 如，一个生产企业的数据仓库所组织的主题可能是产品订货分析 和货物发运分析，而按应用组织的话可能为财务子系统、供应子系 统、销售子系统、人力资源子系统和生产调度子系统等。 典型的主题领域：客户、产品、交易、账目等。
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采购子系统：
订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
销售子系统：
顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话）
销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）
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人事管理子系统：
员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号）
在较高层次上对分析对象的数据进行一个 完整、一致的描述，能完整、统一管理各 个分析对象所涉及的企业各项数据以及数 据之间的联系。
— 高层次：很高的数据抽象级别，如整个 企业、组织
1）面向主题
面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库系统的一 个特征; 给出数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中所有 数据都是围绕某一主题组织、展开的；