数据仓库基础知识培训教材
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数据仓库培训课件
聚类分析
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
第一讲数据仓库基础
——数据仓库之父[William H.Inmon]
1.1.1 数据仓库特点（面向主题的）
操作型数据库
生产系统
数据仓库
销售系统
客户
财务系统
操作型数据库是面向特殊处理 任务，各个系统之间各自分离
数据仓库是按照一定的主题域
进行组织。一个主题通常与多 个操作型信息系统相关
1.1.2 数据仓库特点（集成的）
➢缺乏数据模型和数据访问的标准
内容
数据 仓库
1、数据仓库的概念、特点与组成 2、OLAP的概念、特点与类型 3、数据仓库系统的体系结构 4、数据仓库的实施 5、数据仓库的产生、发展与未来 6、数据仓库的数据存储与处理
3.1 数据仓库系统的体系结构
独立的数据仓库体系结构 独立的数据集市体系结构 数据仓库+数据集市体系结构 实时数据仓库体系结构
信息性不论数据量有多大也不管数据存储在何处olap系统应能及时获得信息并且管理大容量信2021年11月25日星期四26roltpmolaproltpmolap优点没有大小限制现有的关系数据库的技术可以沿用可以通过sql实现详细数据与概要数据的存储现有关系型数据库已经对olap做了很多优化包括并行存储并行查询并行数据管理基于成本的查询优化位图索引sqlolap扩展cuberollup等大大提高roalp的速度性能好响应速度快专为olap所设计持高性能的决策支持计算复杂的跨维计算多用户的读写操作行级的计算缺点一般比mdd响应速度慢不支持有关预计算的读写操作sql无法完成部分计算无法完成多行的计算无法完成维之间的计算增加系统复杂度增加系统培训与维护费受操作系统平台中文件大小的限制难以达到tb级只能1020g需要进行预计算可能导致数据爆炸无法支持维的动态变化缺乏数据模型和数据访问的标准2021年11月25日星期四3132唯一的企业级的数据仓库数据仓库datawarehouse外部的内部的源数据系统sourcedatasystems数据集结区datastagingarea处理过程
1.1.1 数据仓库特点（面向主题的）
操作型数据库
生产系统
数据仓库
销售系统
客户
财务系统
操作型数据库是面向特殊处理 任务，各个系统之间各自分离
数据仓库是按照一定的主题域
进行组织。一个主题通常与多 个操作型信息系统相关
1.1.2 数据仓库特点（集成的）
➢缺乏数据模型和数据访问的标准
内容
数据 仓库
1、数据仓库的概念、特点与组成 2、OLAP的概念、特点与类型 3、数据仓库系统的体系结构 4、数据仓库的实施 5、数据仓库的产生、发展与未来 6、数据仓库的数据存储与处理
3.1 数据仓库系统的体系结构
独立的数据仓库体系结构 独立的数据集市体系结构 数据仓库+数据集市体系结构 实时数据仓库体系结构
信息性不论数据量有多大也不管数据存储在何处olap系统应能及时获得信息并且管理大容量信2021年11月25日星期四26roltpmolaproltpmolap优点没有大小限制现有的关系数据库的技术可以沿用可以通过sql实现详细数据与概要数据的存储现有关系型数据库已经对olap做了很多优化包括并行存储并行查询并行数据管理基于成本的查询优化位图索引sqlolap扩展cuberollup等大大提高roalp的速度性能好响应速度快专为olap所设计持高性能的决策支持计算复杂的跨维计算多用户的读写操作行级的计算缺点一般比mdd响应速度慢不支持有关预计算的读写操作sql无法完成部分计算无法完成多行的计算无法完成维之间的计算增加系统复杂度增加系统培训与维护费受操作系统平台中文件大小的限制难以达到tb级只能1020g需要进行预计算可能导致数据爆炸无法支持维的动态变化缺乏数据模型和数据访问的标准2021年11月25日星期四3132唯一的企业级的数据仓库数据仓库datawarehouse外部的内部的源数据系统sourcedatasystems数据集结区datastagingarea处理过程
数据仓库基础PPT课件
主题
• 商业智能技术 • 数据仓库与多维模型 • 设计数据仓库 • 设计多维模型
第1页/共40页
商业智能的体系
数据仓库技术
在线分析处理技术
数据挖掘技术
（ Data Warehousing）An（alyOtiLcAaPl P：rOocnelisnseing （Data Mining）
数据整合
） 更加全面数、据深分入析的分析
• 父子维 父子维是基于两个维表列的维度，由维表中的两列来共同定义各个成员的隶属关系。一列称 为成员键列，标识每个成员；另一列称为父键列，标识每个成员的父代。
第23页/共40页
数据仓库设计（二） ——维表
• 普通维
普通维中的层次是根据维表的列而定义的，所以维表中列的定义会直接影响到维度中层次的定义。 设计普通维度的维表必须充分考虑维度的扩展性。
• 单元级别权限： 单元级别的安全权限，可以限定多维数据集中特定单元访问。
• 其它级别权限： 不同OLAP引擎所提供的特属功能的权限。例如，钻取权限等
Jms
包含免数/退库数的列
……
……
第21页/共40页
数据仓库设计（一） ——事实表
• 设计事实表应注意的问题
• 事实表中一般不应包含描述性信息，也不应包含除事实表与维表中间对应的关联字段之外的 任何数据。
• 事实表中的数据应该是经过适当聚合的数据 • 事实表中数据的粒度应该是一致的 • 事实表的设计应该考虑增量数据更新的需要，例如是否需要增加时间戳字段等。
知识发现
集 数 题成据的商各，企业系建业统立数智的面据能历向中技史主心术形体成知系识（灵的查库活多B询指I、维—、导动分—即决态 析B席策、、u报s、快随in表再速机es分s析Int通隐e律ll过藏ig，数的e以n学、c辅e模潜助）型在决发的策现规
• 商业智能技术 • 数据仓库与多维模型 • 设计数据仓库 • 设计多维模型
第1页/共40页
商业智能的体系
数据仓库技术
在线分析处理技术
数据挖掘技术
（ Data Warehousing）An（alyOtiLcAaPl P：rOocnelisnseing （Data Mining）
数据整合
） 更加全面数、据深分入析的分析
• 父子维 父子维是基于两个维表列的维度，由维表中的两列来共同定义各个成员的隶属关系。一列称 为成员键列，标识每个成员；另一列称为父键列，标识每个成员的父代。
第23页/共40页
数据仓库设计（二） ——维表
• 普通维
普通维中的层次是根据维表的列而定义的，所以维表中列的定义会直接影响到维度中层次的定义。 设计普通维度的维表必须充分考虑维度的扩展性。
• 单元级别权限： 单元级别的安全权限，可以限定多维数据集中特定单元访问。
• 其它级别权限： 不同OLAP引擎所提供的特属功能的权限。例如，钻取权限等
Jms
包含免数/退库数的列
……
……
第21页/共40页
数据仓库设计（一） ——事实表
• 设计事实表应注意的问题
• 事实表中一般不应包含描述性信息，也不应包含除事实表与维表中间对应的关联字段之外的 任何数据。
• 事实表中的数据应该是经过适当聚合的数据 • 事实表中数据的粒度应该是一致的 • 事实表的设计应该考虑增量数据更新的需要，例如是否需要增加时间戳字段等。
知识发现
集 数 题成据的商各，企业系建业统立数智的面据能历向中技史主心术形体成知系识（灵的查库活多B询指I、维—、导动分—即决态 析B席策、、u报s、快随in表再速机es分s析Int通隐e律ll过藏ig，数的e以n学、c辅e模潜助）型在决发的策现规
数据仓库培训文档(2)
to_location dollars_cost units_shipped shipper
shipper_key shipper_name 22 location_key shipper_type
Measures
数据仓库概念与体系结构
度量
• 数据的实际意义，即描述数据是“什么”。 一般情况下，变量总是一个数值度量指标， 如：话务量、掉话次数、拥塞率等
• 焦点是为决策者进行数据建摸和分析，而不是为
了日常的事务处理
• 通过把对决策支持没有用的数据隔离，对特殊的
主题提供了一个简单明了的视图
8
数据仓库概念与体系结构
与传统数据库的区别：集成的
• 需要集成多个、异构的数据源
–原始数据文件 –网管数据库 –客服数据库
• 数据清洗和数据集成
9
数据仓库概念与体系结构
location
location_key street city_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
city
city_key city province_or_state country
21
星系模型
item
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
与传统数据库的区别：集成的
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D M，F 1，0 X，Y 男，女 数据仓库 M，F
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D 管道-Cm 管道-Inches 管道-m 管道-yds
数据仓库
Cm
10
数据仓库概念与体系结构
《数据仓库基础培训》课件
数据仓库的安全性和保密性
1 权限管理
数据仓库中的数据应根据用户角色和权限进行精确的管理，保证敏感数据的安全性。
2 数据加密
对敏感数据进行加密处理，防止未授权的访问和数据泄露。
3 备份与恢复
定期备份数据仓库，以确保数据的可靠性和可恢复性。
数据仓库的性能优化
索引优化
通过合理的索引设计和优化， 提高数据仓库的查询性能。
易用性
数据仓库的设计应简化用户的操作和查询过程， 使其能够轻松获取所需的信息。
数据仓库的建设流程与方法
1
需求分析
根据业务需求和数据源确定数据仓库的
数据建模
2
规模、范围和功能。
设计数据仓库的逻辑模型，包括维度模
型和事实表的建立。
3
ETL开发
进行数据抽取、转换和加载的开和完整。
数据仓库建设的经验与案例分享
成功案例
分享一些数据仓库建设的成功案例，探讨其经验和 最佳实践。
挑战与解决方案
讨论数据仓库建设过程中可能遇到的挑战，以及如 何解决和应对。
数据仓库的未来发展与挑战
1 大数据时代
随着大数据技术的不断发展，数据仓库将面临更大的数据规模和复杂性。
2 实时数据分析
实时数据分析需求的增加，将对数据仓库的实时性和性能提出更高要求。
分区与分片
将数据仓库的数据进行分区和 分片，以提高查询和加载的效 率。
缓存管理
使用缓存技术，预先加载常用 的数据，减少查询时间。
数据仓库的容错机制
数据复制
通过数据复制技术，将数据仓库的副本存储在不同 的地点，提高系统的容错能力。
灾难恢复
制定灾难恢复计划，确保在系统故障或灾难情况下 能够及时恢复数据仓库。
数据仓库培训[1]
![数据仓库培训[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/cc81b7bdbed5b9f3f80f1c5d.png)
需要更新的情况 进行新的决策时需要抽取和更新新的数据
通过删除丢弃一些过时的数据
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数据仓库培训[1]
数据仓库与数据中心概述
• 特征四 随时间不断变化
数据仓库中的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是 系统记录了企业从过去某一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作出定量分析和预测。
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数据仓库培训[1]
• 原因四、历史数据问题
OLTP与OLAP
OLTP 一般只需要当前数据，在数据库中一般也只存储短期数据 (3-6个月)，且不同数据的保存期限也不一样
OLAP更看重历史数据 (5-10年)，可以通过对大量历史数据的详细 分析来把握企业的发展趋势
历史数据对于事务处理作用不大，但对于决策分析而言，如果没 有历史数据的支撑，就变成了“无源之水”、“无本之木”。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧 重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果
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数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• OLTP 环境不适宜 OLAP 应用的原因
在OLTP中直接构建OLAP应用是不合适的，要提高分析处理和决策 支持的效率和有效性，必须将OLAP及其所需的综合性数据从传统 的OLTP和细节性数据中分离出来，按照DSS的需要重新进行组织， 建立单独的分析处理环境。
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数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• 原因五、数据的综合问题 OLTP 需要的是当前的细节性操作数据， OLAP 需要的往往是大量 的总结性分析型数据，而非数据库中的细节性操作型数据
OLTP 系统中积累的是大量的细节数据，而 OLAP 并不对这些 细节数据进行分析，其原因是
(数据仓库)02定义商业需求培训资料
将商业需求与业务目标进行对应，确保满足核心需求。
3
验证一致性
确保商业需求与业务目标的一致性，并进行适当的调整。
商需求的定义和重要性
商业需求是对企业在特定业务领域中所需的功能、特征、服务、性能和安全性的明确描述。明确定义商业需求 有助于确保数据仓库能够满足企业的目标和愿景。
商业需求的分类
功能性需求
描述数据仓库必须提供的功 能和特点，如数据集成、数 据清洗和数据可视化等。
性能需求
指明数据仓库需要具备的响 应时间、处理能力和并发性 等方面的要求。
安全需求
明确数据仓库的安全性要求， 包括数据保护、访问控制和 数据备份等。
商业需求的收集和整理
商业需求的收集和整理是一个关键的过程，包括与业务用户进行沟通、需求 讨论和需求文档编写等，以确保有效地捕捉和记录商业需求。
商业需求与业务目标的对齐
1
了解业务目标
确保清楚理解企业的战略和业务目标。
2
关联商业需求
数据仓库培训资料
本培训资料将介绍数据仓库的定义、架构和商业需求，深入探讨数据仓库的 关键概念和最佳实践，以及数据仓库的实施和部署过程。
什么是数据仓库？
数据仓库是一个集成、相对稳定、面向主题的数据存储，用于支持管理决策 和业务分析，并为企业提供历史和当前数据的综合视图。
为什么需要数据仓库？
数据仓库能够整合多个来源的数据，提供一致的、可靠的数据，帮助企业实现更高效的决策、洞察潜在机会、 优化业务流程，并发现潜在的问题和挑战。
干货数据仓库基础知识(全)(2024)
元数据应用
支持数据血缘分析、影响性分析、数据目 录等应用场景。
17
数据安全与隐私保护
2024/1/29
数据加密
对敏感数据进行加密处理，保证数据在传 输和存储过程中的安全性。
访问控制
通过身份认证和权限管理，控制用户对数 据的访问和操作。
数据脱敏
对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保 护个人隐私不受侵犯。
不同的ETL工具有不同的特 点和适用场景，需要根据 实际需求选择合适的工具 。
在开始ETL开发之前，需要 制定详细的计划和设计文 档，明确数据源、目标数 据库、转换规则等关键信 息。
ETL过程中可能会涉及到大 量的数据读写操作，需要 注意优化性能，避免出现 性能瓶颈。可以采用批量 处理、并行计算等技术来 提高性能。
3
冷数据层
存储长期不访问的数据，采用低成本、大容量的 存储介质，如磁带库。
2024/1/29
16
元数据管理
2024/1/29
元数据定义
描述数据的数据，包括数据的结构、属性 、关系等信息。
元数据采集
通过数据字典、数据映射等方式自动或半 自动采集元数据。
元数据存储
采用专门的元数据仓库或数据库进行存储 和管理。
发展历程
从20世纪80年代提出数据仓库概念， 到90年代数据仓库技术逐渐成熟并应 用于企业，再到21世纪数据仓库已成 为大数据领域的重要组成部分。
2024/1/29
4
数据仓库与数据库区别
数据模型
数据操作
数据库采用ER模型面向应用进行数据的组 织和管理，而数据仓库采用星型或雪花型 模型面向主题进行组织。
6
提供查询、报表、分析 等数据服务，支持业务 决策和数据分析需求。
支持数据血缘分析、影响性分析、数据目 录等应用场景。
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数据安全与隐私保护
2024/1/29
数据加密
对敏感数据进行加密处理，保证数据在传 输和存储过程中的安全性。
访问控制
通过身份认证和权限管理，控制用户对数 据的访问和操作。
数据脱敏
对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保 护个人隐私不受侵犯。
不同的ETL工具有不同的特 点和适用场景，需要根据 实际需求选择合适的工具 。
在开始ETL开发之前，需要 制定详细的计划和设计文 档，明确数据源、目标数 据库、转换规则等关键信 息。
ETL过程中可能会涉及到大 量的数据读写操作，需要 注意优化性能，避免出现 性能瓶颈。可以采用批量 处理、并行计算等技术来 提高性能。
3
冷数据层
存储长期不访问的数据，采用低成本、大容量的 存储介质，如磁带库。
2024/1/29
16
元数据管理
2024/1/29
元数据定义
描述数据的数据，包括数据的结构、属性 、关系等信息。
元数据采集
通过数据字典、数据映射等方式自动或半 自动采集元数据。
元数据存储
采用专门的元数据仓库或数据库进行存储 和管理。
发展历程
从20世纪80年代提出数据仓库概念， 到90年代数据仓库技术逐渐成熟并应 用于企业，再到21世纪数据仓库已成 为大数据领域的重要组成部分。
2024/1/29
4
数据仓库与数据库区别
数据模型
数据操作
数据库采用ER模型面向应用进行数据的组 织和管理，而数据仓库采用星型或雪花型 模型面向主题进行组织。
6
提供查询、报表、分析 等数据服务，支持业务 决策和数据分析需求。
数据仓库基础知识培训
1.2 数据仓库的体系结构
1.2.1 数据仓库的概念结构 从数据仓库的概念结构看，应该包含：数据源、数据 准备区、数据仓库数据库、数据集市/知识挖掘库以及 各种管理工具和应用工具。
业务系 统
数据源
外部数 据源
数 据 准 备 区
数 据 仓 库 数 据 库
数据 集市/ 知识 挖掘 库 数据 集市/ 知识 挖掘 库
数据仓库 查询管理 服务器
1.2.5 分布式数据仓库结构 在企业各个分公司具有相当大的独立性时，企业总部设置一个全局 数据仓库，各个分公司设置各自的局部数据仓库。局部数据仓库主 要存储各自的未经转换的细节数据，全局数据仓库中主要存储经过 转换的综合数据
站点A
局部数 据仓库 全局数 总部 据仓库 局部数 据仓库
名词解释
名词解释及缩略语
缩略语
名词解释及缩略语
缩略语
内部交流
谢谢！
我们公司数据中心架构
分析型系统架构 目标系统架构说明 存储区域比较分析 ETL过程分析
我们公司数据中心架构
分析型系统架构
我们公司数据中心架构
Байду номын сангаас目标系统架构说明
我们公司数据中心架构
存储区域比较分析
我们公司数据中心架构
ETL过程分析
指标、维度与报表OLAP分析主题关系
名词解释及缩略语
元数据抽取、 预定义的查询、 刷新与 登录、归档、 创建、存储和 报表和索引管 复制管 恢复与净化 更新管理 理 理 管理
数据仓库、数 据集市和词汇 表管理
1.3.4 数据仓库的环境支持层
数据传输和传送 网络 客户/服务器代 理和中间件 复制系统 安全和保障系统
数据仓库基础知识培训教材(PPT38页)
数据仓库基础知识培训教材(PPT38页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
面向主题性
• 面向主题性表示了数据仓库中数据组织的基本 原则，数据仓库中的所有数据都是围绕着某一 主题组织的。
• 确定主题以后，需要确定主题应该包含的数据。
• 不同的主题之间可能会出现相互重叠的信息。
1.1从传统数据库到数据仓库(续)
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应 用
• 事务处理和分析处理的性能特性不同 • 数据集成问题 • 数据动态集成问题 • 历史数据问题 • 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况： • 超市的经营者希望将经常被同时购买的商
• 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。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。
品放在一起，以增加销售； • 保险公司想知道购买保险的客户一般具有
哪些特征； • 医学研究人员希望从已有的成千上万份病
历中找出患某种疾病的病人的共同特征， 从而为治愈这种疾病提供一些帮助； • ……
企业面临的问题
• 经过多年的计算机应用和市场积累，许多 企业保存了大量原始数据和各种业务数据, 它是企业生产经营活动的真实记录
数据集成性
• 根据决策分析的要求，将分散于各处的源数据进行 抽取、筛选、清理、综合等工作，最终集成到数据 仓库中。
数据仓库基础培训
数据仓库的技术要求-ETL
• • 数据仓库的技术要求包含如下几个方面： ETL(Extract/Transformation/Load)：用户从数据源抽取出所需的数据， 经过数据清洗、转换,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载 到数据仓库中去；ETL是数据仓库系统中最重要的概念之一，ETL在一个 数据仓库系统项目中要花一半以上的时间。
2s
数据仓库概述
数据仓库的历史 数据仓库的基本概念 数据仓库的技术要求 数据仓库体系结构与设计 数据仓库的相关概念 数据仓库的项目过程
构造数据仓库的方法
• 构造数据仓库有两种方式：一是自上而下，一是自下而上。 • Bill Inmon先生推崇“自上而下”的方式，即一个企业建立唯一的数据 中心，就像一个数据的仓库，其中数据是经过整合、经过清洗、去掉脏 数据的、标准的，能够提供统一的视图。要建立这样的数据仓库，并不 从它需要支持那些应用入手，而是要从整个企业的环境入手，分析其中 的概念，应该有什么样的数据，达成概念完整性； • Ralph Kimbal先生推崇“自下而上”的方式，他认为建设数据仓库应 该按照实际的应用需求，加载需要的数据，不需要的数据不必要加载到 数据仓库当中。这种方式建设周期较短，客户能够很快看到结果。 • 二者都要达到同一个目标: 企业级数据仓库 • 实际上在建设数据仓库的时候，一般都参照这两种方式结合使用，没有 硬性规定。
• •
DB
OLTP系统
OLTP的特点： ·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; ·数据库的各种操作基于索引进行。
数据仓库的历史-联机分析处理系统
• 联机分析处理系统（On-line Analytical Processing）OLAP系统：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，它是数据 驱动、面向分析的。OLAP系统是跨部门、面向主题的 。
数据仓库培训课件
过程可能持续几个小时，从而消耗大量的系统资ຫໍສະໝຸດ 源。数据仓库培训课件
1、从数据库到数据仓库
人们逐渐认识到直接用事务处理环境来支持 DSS是行不通的。要提高分析和决策的有效性， 分析型处理及其数据必须与操作型处理及其数 据分离。必须把分析型数据从事务处理环境中 提取出来，按照DSS处理的需要进行重新组织， 建立单独的分析处理环境。
数据仓库培训课件
商品主题域：
商品固有信息：商品号，类别，单价，颜色，… 商品采购信息：商品号，类别，供应商号，供应日期，单价，数量， … 商品销售信息：商品号，客户号，数量，单价，销售日期， … 商品库存信息：商品号， 库房号，库存数量，日期， … ）
采购子系统
销售子系统
库存子系统
数据仓库培训课件
数据仓库培训课件
第三类的分析工具可用于在大量的数据集合中， 找到有意义的数据趋势或者模式，而不是上面提 到的复杂数据查询。在数据分析过程中，尽管分 析者能够判定得到的数据模式是否有意义，但是 生成查询来得到有意义的模式还是很困难的。例 如，分析者查看信用卡使用记录，希望从中找出 不正常的信用卡使用行为，以表明是被滥用的丢 失的信用卡；商人希望通过查看客户记录找出潜 在的客户来提高收益。许多应用涉及的数据量很 大，很难用人工分析或者传统的统计分析方法进 行分析，数据挖掘的目的就是对这种大量数据的 分析提供支持。
✓ 数据仓库建模 ✓ 分析主题域 ✓ 确定粒度层次 ✓ 确定数据分割策略 ✓ 构建数据仓库 ✓ 数据的存储结构与存储策略 ✓ DSS应用编程
数据仓库培训课件
数据仓库与决策支持系统（DSS）
用户在进行决策制定时需要得到企业各方面的信息， 因此用户一般首先根据各个业务部门数据库中的数据， 创建数据仓库，存储各种历史信息和汇总信息。
数据仓库与数据挖掘培训课件
数据挖掘定义
技术角度的定义
数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中， 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。与数据挖掘相近的同 义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。
这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实 的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知 识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不 要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现 问题。
金子（知 识）
概述
数据挖掘是八十年代投资AI研究项目失败后，AI转 入实际应用时提出的。它是一个新兴的，面向商业应用的 AI研究。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智 能联合会议的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现 （Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
• 起初，两类数据放到一起，即分散存储在各底层 的业务数据库中。
• 后来，随着企业规模的扩展、数据量的增加、以 及希望在决策分析时得到更多支持需求的日益迫 切，并且考虑保证原有事务数据库的高效性与安 全性。因此将分析型数据与事务型数据相分离， 单独存放，即形成了所谓的数据仓库。
➢ 数据仓库与数据库的关系
不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银 行中储蓄业务、信用卡业务分别要建立储蓄数据库 和信用卡数据库。
数据库是为满足事务处理需求建立的，在帮助人们 进行决策分析时显得不适用。（举例）
➢ 数据库的局限性
传统数据库所能做到的只是对已有的 数据进行存取以及简单的查询统计，即使 是一些流行的OLAP工具，也无非是另一种 数据展示方式而已。人们仍然无法发现数 据中存在的关系和规则，无法根据现有的 数据预测未来的发展趋势。这也直接导致 了目前“数据爆炸但知识匮乏”的现状。
数据仓库体系培训课件.pptx
数据存储·数据质量·元数据·安全
7
文思信息 版权所有，内部保密材料
BI环境内的数据架构
IT人员
高级分析人员 业务分析人员 决策用户
集市层
应用集市层 •面向应用的个性化定制。
指标库:规模指标、客户指标、盈利指标、风险指标等
汇总层
机构汇总 账户汇总
预连接/预处理 产品汇总
交易统计汇总
渠道汇总 客户汇总
管控平台
前端软件
前端软件
前端软件
前端软件
DM
信用卡 集市
DM
信贷集 市
DM
风险管 理集市
DM 。。。
ETL软件
ETL软件
ETL软件
ETL软件
SASB
YHT
CMS
PMS
。。。
4
文思信息 版权所有，内部保密材料
数据仓库典型体系架构（集中型－EDW）
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
4
应用用户、决策用户会访问特定应 用
……
业务人员通过设定业务检查规则来 3 明确模型可用性
业务部门人员多数需要常规报表供 日常呈报
…… 业务人员参考整合规则来验证业务 2 正确性
POWER USER通常需要访问第二层对 数据进行深入分析
……
1 审计/风险管理等需要未经加工的 业务原始数据
源数据质量检查规则、常规报告
EDW: •全部源系统的原始细节数据，不接 入派生和汇总数据。
ODS: •状态类数据保存当前最新数据 •日志类数据保存3个月 • 针对及其特殊的需要可以考虑 对数据保留一定时间段的历史
EDW: •一般最长在线保存7年。 •事件类数据在线保留时间会短 一些，13个月左右。
7
文思信息 版权所有，内部保密材料
BI环境内的数据架构
IT人员
高级分析人员 业务分析人员 决策用户
集市层
应用集市层 •面向应用的个性化定制。
指标库:规模指标、客户指标、盈利指标、风险指标等
汇总层
机构汇总 账户汇总
预连接/预处理 产品汇总
交易统计汇总
渠道汇总 客户汇总
管控平台
前端软件
前端软件
前端软件
前端软件
DM
信用卡 集市
DM
信贷集 市
DM
风险管 理集市
DM 。。。
ETL软件
ETL软件
ETL软件
ETL软件
SASB
YHT
CMS
PMS
。。。
4
文思信息 版权所有，内部保密材料
数据仓库典型体系架构（集中型－EDW）
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
4
应用用户、决策用户会访问特定应 用
……
业务人员通过设定业务检查规则来 3 明确模型可用性
业务部门人员多数需要常规报表供 日常呈报
…… 业务人员参考整合规则来验证业务 2 正确性
POWER USER通常需要访问第二层对 数据进行深入分析
……
1 审计/风险管理等需要未经加工的 业务原始数据
源数据质量检查规则、常规报告
EDW: •全部源系统的原始细节数据，不接 入派生和汇总数据。
ODS: •状态类数据保存当前最新数据 •日志类数据保存3个月 • 针对及其特殊的需要可以考虑 对数据保留一定时间段的历史
EDW: •一般最长在线保存7年。 •事件类数据在线保留时间会短 一些，13个月左右。
数据仓库理论及相应产品培训
数据仓库理论
• • • • • 数据仓库产生发展 数据仓库的概念 数据仓库技术 数据仓库整体架构 数据仓库实施框架
数据仓库产生发展
• 数据仓库的概念提出 数据仓库之父”William H.Inmon先生在其《建 立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念， 随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在 企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时 间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据 库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对 分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工 和分析的过程。而不是一种可以购买的产品 。
• 数据的存储和管理
数据仓库的真正关键是数据的存储 和管理。数据仓库的组织管理方式决定 了它有别于传统数据库的特性，同时也 决定了其对外部数据表现形式。要决定 采用什么产品和技术来建立数据仓库核 心，则需要从数据仓库的技术特点着手 分析。
• 数据展现 数据仓库是面向决策支持系统的，决策 支持系统最终结果是以报表图形的方式展现。 各种分析结果如何以合适的方式展现给用户 是数据仓库项目中很关键的地方。根据展现 方式的不同，又可以分为WEB方式和客户端 的方式。对于分布式数据仓库应该采用WEB 方式更加方便。灵活方便的OLAP展现是数据 仓库项目成败的关键之一。现在市场上排名 靠前的报表展现工具有business object , cognos , brio等。
• 数据挖掘技术(Data Mining，简称DM) 在数据仓库的基础上有两类分析工具,一 类是做分析型工作的OLAP,另一类是做预测型 工作的数据挖掘。数据挖掘就是从大量的数 据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型 或规则）的过程。 数据挖掘可以分为： 分类 （Classification） 估值（Estimation） 预言（Prediction） 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 聚集（Clustering） 描述和可视化（Description and Visualization）
相关主题
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• 基于数据仓库的决策支持系统
DSS的先天不足
DSS的先天不足
– 决策所需信息不足，难以满足决策支持系统的 需要。
– 模型库提供的分析能力有限 – 人机接口部件占整个DSS开发工作量的一半 ，
成为DSS实施中的一个瓶颈。
基于数据仓库的DSS
基于数据仓库的DSS
– 数据仓库为DSS的发展开辟了新途径 – 目前DSS的开发模式（BI解决方案）
• 以数据仓库技术为基础 • 以联机分析、数据挖掘工具为手段
数据源
外部数据 业务数据系统 市场调查信息 专家经验数据
…
1.4数据仓库体系结构
数据仓库管理环境
接
口
细节级数据
数据集市1
数据集市2 …
数据集市n
ETL逻辑
数据仓库组织与管理 元数据(MetaData)
1.1从传统数据库到数据仓库(续 )
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应 用
• 事务处理和分析处理的性能特性不同 • 数据集成问题 • 数据动态集成问题 • 历史数据问题 • 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况： • 超市的经营者希望将经常被同时购买的商
以秒为单位计量
数据仓库 历史的、存档的、归纳的、计 算的数据 面向主题域、管理决策分析应 用 静态、不能直接更新、只定时 添加 简单、适合分析
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
1.3数据仓库与决策支持系统
• 决策支持系统的发展阶段
– 初始阶段（DSS阶段） – 与专家系统结合阶段（IDSS阶段） – 基于数据仓库技术阶段（BI阶段）
数据仓库之父--Bill Inmon
1.2数据仓库基本特性
面向主题性 数据集成性 数据的时变性 数据的非易失性
面向主题性
• 面向主题性表示了数据仓库中数据组织的基本 原则，数据仓库中的所有数据都是围绕着某一 主题组织的。
• 确定主题以后，需要确定主题应该包含的数据 。
• 不同的主题之间可能会出现相互重叠的信息。 • 主题在数据仓库中可以用多维数据库方式进行
1.2.1数据仓库定义
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。
1.2数据仓库定义
• 数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、 集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合 。
数据仓库基础知识培训 教材
2020年4月22日星期三
数据仓库基本概念
• 1.1从传统数据库到数据仓库 • 1.2数据仓库定义及基本特性 • 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
1.1从传统数据库到数据仓库
• 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。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。
• 如何在堆积如山的企业交易数据中发现具 有商业价值的闪光点？
• 如何使您的企业或组织在激烈的市场竞争 中保持对客户的吸引力？
• 如何预先发现和避免企业运作过程中不易 察觉的商业风险？
数据仓库应运而生
• 数据仓库的出现和发展是数据库和OLTP技 术发展、数据库应用深化的产物；
• 目的是把数据库中的大量数据转化为有用 信息，为企业更好地进行决策服务。
存储。 • 主题的划分中，必须保证每一个主题的独立性
。
数据集成性
• 根据决策分析的要求，将分散于各处的源数据进行 抽取、筛选、清理、综合等工作，最终集成到数据 仓库中。
业务数据库1 业务数据库2
…… 业务数据库n
抽取转换清洗加载
数据仓库
数据的时变性
• 数据应该随着时间的推移而发生变化，不断地 生成主题的新快照。
品放在一起，以增加销售； • 保险公司想知道购买保险的客户一般具有
哪些特征； • 医学研究人员希望从已有的成千上万份病
历中找出患某种疾病的病人的共同特征， 从而为治愈这种疾病提供一些帮助； • ……
企业面临的问题
• 经过多年的计算机应用和市场积累，许多 企业保存了大量原始数据和各种业务数据, 它是企业生产经营活动的真实记录
• 由于缺乏集中存储和管理，这些数据不能 为本企业加以利用, 不能进行有效的统计 、分析及评估，无法将这些数据转换成企 业有用的信息
数据爆炸问题
– 自动的数据收集工具和成熟的数据库技术导致 巨大的数据存储在文件系统、数据库和其它的 信息库中 。
– 我们会淹死在数据中, 但却为信息、知识所饿!
面临的挑战
存量数据 T1时点增量数据
…… Tn时点增量数据
抽取转换清洗加载
数据仓库
初始主题数据 T1时点主题数据
…… Tn时点主题数据
数据的非易失性
• 数据的相对稳定性。
• 数映历史变化。
存量数据
初始主题数据
抽取转换清洗加载
T1时点增量数据 ……
数据仓库
T1时点主题数据 ……
讨论话题一
• 数据仓库产生的源动力是什么？数据仓库 系统是数据驱动还是需求驱动的?
市场需求是技术发展的源动力
“我们花了20多年的时间将数据放入数据 库，如今是该将它们拿出来的时候了。”
----著名的数据仓库专家Ralph Kimball
1.2数据仓库定义及基本特性
• 1.2.1数据仓库定义 • 1.2.2数据仓库基本特性
Tn时点增量数据
Tn时点主题数据
时间戳锁定数据
讨论话题二
• 数据库和数据仓库有什么不同？
数据库与数据仓库的对比
对比内容 数据内容
数据库 当前值
数据目标 数据特性
面向业务操作程序、重 复处理
动态变化、按字段更新
数据结构
使用频率 数据访问量
对响应时间的 要求
高度结构化、复杂、适 合操作计算
高
每个事务只访问少量记 录
DSS的先天不足
DSS的先天不足
– 决策所需信息不足，难以满足决策支持系统的 需要。
– 模型库提供的分析能力有限 – 人机接口部件占整个DSS开发工作量的一半 ，
成为DSS实施中的一个瓶颈。
基于数据仓库的DSS
基于数据仓库的DSS
– 数据仓库为DSS的发展开辟了新途径 – 目前DSS的开发模式（BI解决方案）
• 以数据仓库技术为基础 • 以联机分析、数据挖掘工具为手段
数据源
外部数据 业务数据系统 市场调查信息 专家经验数据
…
1.4数据仓库体系结构
数据仓库管理环境
接
口
细节级数据
数据集市1
数据集市2 …
数据集市n
ETL逻辑
数据仓库组织与管理 元数据(MetaData)
1.1从传统数据库到数据仓库(续 )
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应 用
• 事务处理和分析处理的性能特性不同 • 数据集成问题 • 数据动态集成问题 • 历史数据问题 • 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况： • 超市的经营者希望将经常被同时购买的商
以秒为单位计量
数据仓库 历史的、存档的、归纳的、计 算的数据 面向主题域、管理决策分析应 用 静态、不能直接更新、只定时 添加 简单、适合分析
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
1.3数据仓库与决策支持系统
• 决策支持系统的发展阶段
– 初始阶段（DSS阶段） – 与专家系统结合阶段（IDSS阶段） – 基于数据仓库技术阶段（BI阶段）
数据仓库之父--Bill Inmon
1.2数据仓库基本特性
面向主题性 数据集成性 数据的时变性 数据的非易失性
面向主题性
• 面向主题性表示了数据仓库中数据组织的基本 原则，数据仓库中的所有数据都是围绕着某一 主题组织的。
• 确定主题以后，需要确定主题应该包含的数据 。
• 不同的主题之间可能会出现相互重叠的信息。 • 主题在数据仓库中可以用多维数据库方式进行
1.2.1数据仓库定义
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。
1.2数据仓库定义
• 数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、 集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合 。
数据仓库基础知识培训 教材
2020年4月22日星期三
数据仓库基本概念
• 1.1从传统数据库到数据仓库 • 1.2数据仓库定义及基本特性 • 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
1.1从传统数据库到数据仓库
• 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。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。
• 如何在堆积如山的企业交易数据中发现具 有商业价值的闪光点？
• 如何使您的企业或组织在激烈的市场竞争 中保持对客户的吸引力？
• 如何预先发现和避免企业运作过程中不易 察觉的商业风险？
数据仓库应运而生
• 数据仓库的出现和发展是数据库和OLTP技 术发展、数据库应用深化的产物；
• 目的是把数据库中的大量数据转化为有用 信息，为企业更好地进行决策服务。
存储。 • 主题的划分中，必须保证每一个主题的独立性
。
数据集成性
• 根据决策分析的要求，将分散于各处的源数据进行 抽取、筛选、清理、综合等工作，最终集成到数据 仓库中。
业务数据库1 业务数据库2
…… 业务数据库n
抽取转换清洗加载
数据仓库
数据的时变性
• 数据应该随着时间的推移而发生变化，不断地 生成主题的新快照。
品放在一起，以增加销售； • 保险公司想知道购买保险的客户一般具有
哪些特征； • 医学研究人员希望从已有的成千上万份病
历中找出患某种疾病的病人的共同特征， 从而为治愈这种疾病提供一些帮助； • ……
企业面临的问题
• 经过多年的计算机应用和市场积累，许多 企业保存了大量原始数据和各种业务数据, 它是企业生产经营活动的真实记录
• 由于缺乏集中存储和管理，这些数据不能 为本企业加以利用, 不能进行有效的统计 、分析及评估，无法将这些数据转换成企 业有用的信息
数据爆炸问题
– 自动的数据收集工具和成熟的数据库技术导致 巨大的数据存储在文件系统、数据库和其它的 信息库中 。
– 我们会淹死在数据中, 但却为信息、知识所饿!
面临的挑战
存量数据 T1时点增量数据
…… Tn时点增量数据
抽取转换清洗加载
数据仓库
初始主题数据 T1时点主题数据
…… Tn时点主题数据
数据的非易失性
• 数据的相对稳定性。
• 数映历史变化。
存量数据
初始主题数据
抽取转换清洗加载
T1时点增量数据 ……
数据仓库
T1时点主题数据 ……
讨论话题一
• 数据仓库产生的源动力是什么？数据仓库 系统是数据驱动还是需求驱动的?
市场需求是技术发展的源动力
“我们花了20多年的时间将数据放入数据 库，如今是该将它们拿出来的时候了。”
----著名的数据仓库专家Ralph Kimball
1.2数据仓库定义及基本特性
• 1.2.1数据仓库定义 • 1.2.2数据仓库基本特性
Tn时点增量数据
Tn时点主题数据
时间戳锁定数据
讨论话题二
• 数据库和数据仓库有什么不同？
数据库与数据仓库的对比
对比内容 数据内容
数据库 当前值
数据目标 数据特性
面向业务操作程序、重 复处理
动态变化、按字段更新
数据结构
使用频率 数据访问量
对响应时间的 要求
高度结构化、复杂、适 合操作计算
高
每个事务只访问少量记 录