数据仓库建设步骤
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
数据仓库系统建设方法
五 、 计效 果 设
同按键控制改变显示时间以及年月 日的分别显示。在本次设
中， 这两个按键分别是 Ｐ ．和 Ｐ ． 其中 Ｐ ．有两种功能 ： ３ ２ ３。 ３ ３ ２
显示时间的时候， 按下则是延时显示 日 在校时状态下， 期： 可 用来增加时间数。 Ｐ ．只有一个功能， 而 ３ ３ 即校时功能， 不过每
六、 设计技术一 京 ： Ｅ 机械工业出版社．
责任编辑 ： 丹 李：
科
园
据基础之上．因此建立数据仓库系统对企业的信息化水平要求 术系统，数据仓库系统建设的项 目团队成员必须既懂技术又精 较高。 目前 ， 数据仓库系统在我国的应用尚处于初级阶段 ， 通业务。 国内 只有这样的团队才有能力既与技术开发人员、 软硬件供
建立数据仓库系统的皆为大型的、 具有高度信息化水平的企业。 应商洽谈技术 ， 又能和业务人员进行充分沟通， 把握和引导业务
数据仓库系统与现有的基于数据库的联机事物系统 （Ｌ Ｐ系 人员的需求。只有这样的团队才能在业务部门和开发厂商之间 ＯＴ 统）有着本质区别，其建设方法与技术要求都具有很大的复杂 建立起沟通的桥梁 ， 同时在与技术开发人员谈应用需求时， 让技
一
次 。 的校时不同， 对应 但初始显示时间设置为 １ 年 １ 月 １ ０
日
参考 文献 ：
【 李群芳． １ 】 单片机微型计算机与接１技术 京： ３ Ｅ 电子工业出
社．
［ 陈光东． ２ ］ 单片微型计算机原理与接Ｖ技术． ｌ 武汉： 华中理工
图 ４ 运 行 结 果
学出版社．
不明确， 即数据仓库系统的业务需求特征具有明显的不确定性。 这种不确定性对系统的建设造成极大风险， ， 因此 在数据仓库系
《数据仓库建设指南》
《数据仓库建设指南》数据仓库建设指南随着企业信息化的趋势不断发展，数据化已经成为企业成长的必经之路。
数据成为了企业在竞争中的筹码，企业数据分析的能力也成为了企业成功的关键。
更多的企业意识到，要想在市场上占有一席之地，精细管理企业，就必须建立一个合理的数据仓库。
那么，数据仓库建设需要考虑哪些要素和步骤呢？本文将一一为您解析。
一、数据仓库简介数据仓库是一种长期积淀和管理数据的系统，它可以帮助企业集中存储和管理来自各种渠道的数据，为企业提供分析支持。
它可以将内部和外部的数据整合、加工之后建立一个统一的数据层用于分析，这样企业就可以在分析过程中减少对数据来源的依赖，加快数据分析过程。
二、数据仓库建设步骤1.规划和准备数据仓库建设是需要投入大量的时间和精力的，因此，首先需要确定需求，明确数据仓库的建设目标，并确保团队中所有成员都清楚地理解目标和业务需求。
同时，团队还需要了解企业的业务流程。
在规划和准备阶段，团队需要对企业业务进行分析和评估，确定数据仓库中需要的信息和数据以及其来源；需要制定数据建设计划，分步骤地完成数据仓库的各个环境的建设和测试，以确保其稳定性和数据可靠性。
2.设计在设计阶段，需要确定数据仓库的基本结构和架构等。
从不同的维度来考虑数据仓库的数据设计，面向业务时的数据设计包括事实表和维度表的设计，以及定义关系型数据模式。
面向数据仓库的设计要考虑数据的存储形式和数据的管理：如何利用索引快速查找数据，如何存储不同的数据格式或类型等。
3.实施实施是数据仓库建设中最为繁琐的环节，这个过程需要投入大量的人力和物力资源。
需要与各种数据源进行连接和整合，然后将这些数据存储到数据仓库中，来适应变化的数据分析需求。
在实施过程中，需要考虑数据清洗、转换和加工等过程。
数据清洗的目的是过滤掉不必要的数据，转换是将数据从一种格式转换为另一种；加工就是从原数据中提取关键信息。
4.测试和验证测试与验证是数据仓库建设过程中很重要的步骤，通过测试可以验证数据仓库所设计的模型和工具是否能够适应实际的业务需求，同时也可以提供一些有益的改进建议。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数仓建设方法论
数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为了企业决策的重要依据。
而数仓作为企业数据管理与分析的核心，成为了企业提升数据价值的关键。
本文将从数仓建设的方法论出发，探讨如何高效地构建一个优秀的数仓。
一、明确业务需求数仓的建设首先需要明确业务需求，只有深入了解业务过程和业务问题，才能够有针对性地建设数仓。
在明确业务需求时，可以采用以下方法：1.1 业务需求调研：通过与业务部门的沟通和交流，了解业务过程、数据来源、数据质量要求等方面的需求。
1.2 数据价值评估：评估不同数据对业务决策的价值，确定优先建设的数据主题。
1.3 业务流程建模：对业务流程进行建模，明确数据仓库中需要包含哪些数据，并定义数据间的关系。
二、数据采集与清洗数据采集与清洗是数仓建设过程中的重要环节，它直接影响到数仓数据的质量和可用性。
在数据采集与清洗过程中，可以采用以下方法：2.1 数据源对接：根据数据来源的不同，选择合适的数据采集方式，如API接口、数据库连接、日志文件等。
2.2 数据抽取与转换：通过ETL工具，对数据进行抽取、清洗和转换，使其符合数仓模型的要求。
2.3 数据质量控制：建立数据质量监控机制，对数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。
三、数据建模与存储数据建模是数仓建设中的核心环节，它决定了数据在数仓中的组织方式和查询效率。
在数据建模与存储过程中，可以采用以下方法：3.1 维度建模：采用星型模型或雪花模型，将数据按照维度进行划分和组织，提高数据的可用性和查询效率。
3.2 数据分区：根据数据的特点和访问频率，将数据进行分区存储，提高查询性能和存储效率。
3.3 数据压缩：对数据进行压缩存储，减少存储空间的占用，提高数据的存储效率。
四、数据分析与应用数仓建设的最终目的是为了支持数据分析和业务应用。
在数据分析与应用过程中，可以采用以下方法：4.1 数据挖掘和分析：利用数据挖掘算法和工具，对数仓中的数据进行挖掘和分析，发现数据中隐藏的规律和价值。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是企业信息化建设的重要组成部分，也是企业业务决策的有力支撑。
数据仓库建设方法论是指建设数据仓库的一系列规范、流程、方法和技术，用于保证数据仓库的高可用性、高性能、高安全性和高可维护性，同时满足业务用户对数据的快速、准确和全面的需求。
数据仓库建设方法论主要包括以下方面：1.需求分析与设计：在数据仓库建设前，需要进行全面的业务需求分析，明确业务分析对象、分析方法、分析结果等要素，同时进行全面的数据分析，明确数据来源、数据清洗、数据转换、数据集成等要素，最终确定数据仓库的设计方案。
2.数据清洗与转换：在数据仓库建设前，需要对原始数据进行清洗和转换，消除数据中的噪声和冗余信息，同时将数据转换为可用于数据仓库的格式和结构。
3.数据集成与存储：在数据仓库建设过程中，需要将多个数据源的数据进行集成，将其存储到数据仓库中，同时保证数据的一致性和完整性。
4.数据质量管理：在数据仓库建设后，需要对数据进行质量管理，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等环节，以保证数据仓库的数据质量。
5.数据安全管理：在数据仓库建设过程中，需要采取严格的数据安全管理措施，包括数据备份与恢复、数据安全防护、数据访问权限管理等，以保证数据的安全性和机密性。
6.数据性能优化：在数据仓库建设后，需要对数据仓库进行性能优化，包括查询性能优化、数据加载性能优化、数据存储性能优化等，以保证数据仓库的高性能和高可用性。
7.数据仓库维护与升级：在数据仓库建设后，需要对数据仓库进行维护和升级，包括数据仓库的备份和恢复、数据仓库的更新和迭代、数据仓库的版本控制等，以保证数据仓库的可维护性和可升级性。
综上所述，数据仓库建设方法论是指建设数据仓库的一系列规范、流程、方法和技术，能够保证数据仓库的高可用性、高性能、高安全性和高可维护性，同时满足业务用户对数据的快速、准确和全面的需求。
企业可以根据实际情况，结合自身业务需求和技术条件，选择适合自己的数据仓库建设方法论，以实现企业信息化建设的目标。
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
数据仓库的建设实施PPT课件( 61页)
实施过程
1 需求分析 2 逻辑分析 3 ODS建模 4 数据仓库建模 5 数据源分析
6 数据获取与整合 7 应用分析 8 性能调优 9 数据展现 10 元数据管理
数据源分析
数据源范围 数据源格式 数据更新频率 数据量
数据源范围
包括数据源逻辑范围和物理范围
数据质量
数据源格式
理解各数据源的格式，确定统一的格式，制定相应的转换规则
系统高效地不间断运行，数据被正确的访问
狭义数据中心：
狭义的数据中心是指数据仓库和建立在数据仓库之上的决策分析应用， 具体包括：数据源，数据的ETL，ODS数据库，数据仓库，数据集市，商 务智能应用和元数据管理等。
在此作业指导书中，除非特别说明数据中心都是指侠义的数据中心， 即数据仓库及建立在数据仓库之上的商务智能和决策分析应用。
单位代码
Dept
行业代码表
Code_trade_new
电压代码表
Codvolt
时段
Code_period
用户类别
Code_user_type
用户使用电表
User_ammeter
用电分类代码表
rep_salse_ation
其它电费数据
Bill_data_oth
更新 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 月 维表 月 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化）
名称 用电分类 电价表 行业 欠费信息表
客户信息 电量与电费表
地区（单位）
部门 电压
数据源分析
数据源范围 数据源格式 数据更新频率 数据量
数据质量
代码 AC_ELEC_CLASS AC_TARIFF AC_TRADE_TYPE CHG_RECEIVABLES
实训室智慧仓库建设方案
实训室智慧仓库建设方案简介本文档旨在为实训室智慧仓库的建设提供一个综合性的方案，以提高仓库的管理效率和物料追踪能力。
智慧仓库建设将引入物联网技术、数据分析和人工智能等先进技术，实现对仓库内物料及设备的实时监控、数据分析和智能决策。
本方案将涵盖仓库建设的具体步骤和所需资源，并提供相应的时间计划和预算估算。
目标实训室智慧仓库建设的目标是实现以下几个方面的改进：1.实时监控：对仓库内物料和设备的状态进行实时监控，包括温湿度、光照、压力等参数的监测和记录。
2.数据分析：通过对仓库内数据的采集和分析，提供对物料存储、使用和供应链管理的决策支持。
3.自动化处理：引入自动化设备和机器人，提高仓库内物料的分拣、装载和搬运效率。
4.人工智能集成：利用人工智能技术，对仓库内数据进行模式识别和预测，提前预警和解决仓库管理中的问题。
建设步骤步骤一：基础设施建设在建设智慧仓库前，需要进行基础设施的建设，包括网络连接、设备安装和软件配置等方面。
具体步骤包括：1.确定智慧仓库的布局和尺寸，规划物料存储和流通的区域。
2.部署物联网网关设备，并确保仓库内各个区域的网络连接稳定。
3.安装温湿度传感器、光照传感器和压力传感器等监测设备。
4.配置仓库管理软件和设备控制系统，实现对仓库内物料和设备的监控和控制。
步骤二：数据采集与存储在智慧仓库中，数据采集和存储是关键环节，确保对仓库内物料、设备和环境参数的实时监测和数据分析。
具体步骤包括：1.设置数据采集频率和参数，确保对物料、设备和环境参数的准确采集。
2.配置数据存储系统，建立数据库或数据仓库，用于存储采集到的数据。
3.设计数据采集和存储的接口，与监测设备和仓库管理软件进行数据交互。
步骤三：数据分析与决策支持通过对仓库内数据的分析，可以提供对物料存储、使用和供应链管理的决策支持。
具体步骤包括：1.制定数据分析的指标和方法，明确对物料和设备数据分析的目标和要求。
2.开发数据分析算法和模型，通过对数据的挖掘和处理，提供决策支持的结果。
数据仓库建设方案(DOC32页)
第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购工程车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，颠末一系列综合诊断阐发，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示阐发成果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处置办法，为车辆的故障根因修复提供必要的撑持。
按照专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务尺度，包罗数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次布局上分为数据采集、数据存、数据阐发、数据效劳等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中堆积信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集东西。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，撑持海量数据的分布式存储。
数据阐发：数据仓库体系撑持传统的OLAP阐发及基于Spark常规机器学习算法。
数据效劳总线：数据系统提供数据效劳总线效劳，实现对数据资源的统一打点和调剂，并对外提供数据效劳。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包罗两个局部内容：外部数据堆积、内部各层数据的提取与加载。
外部数据堆积是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统堆积数据到专家数据仓库的操作型存储层〔ODS〕；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据堆积专家数据仓库数据源包罗列车监控与检测系统〔TCMS〕、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和按时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包罗日检修数据等。
按照工程信息堆积要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系撑持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可按照业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 东西作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处置，及时对问题指标进行预警。
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。
数据仓库建设管理制度
第一章总则第一条为规范数据仓库建设管理工作，确保数据仓库建设质量，提高数据仓库应用效果，促进企业信息化建设，特制定本制度。
第二条本制度适用于企业内部数据仓库建设过程中的组织、规划、实施、维护等各个环节。
第三条数据仓库建设应遵循以下原则：1. 面向业务：以企业业务需求为导向，确保数据仓库满足企业决策分析需求。
2. 集成性：整合企业内外部数据资源，实现数据共享和交换。
3. 可扩展性：适应企业业务发展，满足未来数据增长需求。
4. 安全性：确保数据仓库运行稳定，保障数据安全。
第二章组织与管理第四条企业成立数据仓库建设领导小组，负责数据仓库建设的总体规划和决策。
第五条设立数据仓库管理部门，负责数据仓库建设过程中的日常管理工作，包括：1. 制定数据仓库建设方案；2. 组织项目实施；3. 监督项目进度；4. 确保项目质量；5. 做好数据仓库维护工作。
第六条数据仓库建设应成立项目组，负责具体实施工作，项目组由以下人员组成：1. 项目经理：负责项目整体规划、协调和监督；2. 技术负责人：负责技术选型、系统设计、开发与测试；3. 业务负责人：负责业务需求分析、数据质量监控；4. 运维负责人：负责数据仓库运维保障。
第三章数据仓库规划与设计第七条数据仓库规划应包括以下内容：1. 需求分析：明确企业业务需求，确定数据仓库主题；2. 数据模型设计：根据需求分析，设计数据仓库模型；3. 技术选型：选择合适的数据库、工具和技术；4. 系统架构设计：确定数据仓库系统架构，包括硬件、软件、网络等。
第八条数据仓库设计应遵循以下原则：1. 面向主题：围绕企业业务主题进行数据组织；2. 集成性：确保数据来源的多样性和一致性；3. 可扩展性：适应业务发展，满足未来数据增长需求；4. 易用性：便于用户查询、分析和使用。
第四章数据仓库实施与运维第九条数据仓库实施应包括以下步骤：1. 数据抽取：从源系统中抽取所需数据；2. 数据清洗：对抽取的数据进行清洗，确保数据质量；3. 数据转换：将清洗后的数据进行转换，满足数据仓库需求；4. 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中；5. 系统测试：对数据仓库进行功能测试、性能测试和安全性测试。
ETL的过程原理和数据仓库建设
ETL的过程原理和数据仓库建设1.引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。
目前，国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验，积累了大量可分析的业务数据，这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析，这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因。
2.优化的思路分析数据仓库ETL过程的主要特点是：面对海量的数据进行抽取；分时段对大批量数据进行删除、更新和插入操作；面对异常的数据进行规则化的清洗；大量的分析模型重算工作；有特定的过程处理时间规律性，一般整个ETL过程需要在每天的零点开始到6点之前完成。
所以，针对ETL过程的优化主要是结合数据仓库自身的特点，抓住需要优化的主要方面，针对不同的情况从如何采用高效的SQL入手来进行。
优化的实例分析目前数据仓库建设中的后台数据库大部分采用Oracle，以下的SQL采用Oracle的语法来说明，所有的测试在O racle9i环境中通过，但其优化的方法和原理同样适合除Oracle之外的其他数据库。
3.1索引的正确使用在海量数据表中，基本每个表都有一个或多个的索引来保证高效的查询，在ETL过程中的索引需要遵循以下使用原则：(1) 当插入的数据为数据表中的记录数量10%以上时, 首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率，当数据全部插入后再建立索引。
(2) 避免在索引列上使用函数或计算，在WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描。
举例:低效：SELECT * ROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;高效：SELECT * FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;(3) 避免在索引列上使用NOT和”!=” ，索引只能告诉什么存在于表中，而不能告诉什么不存在于表中，当数据库遇到NOT和”!=”时，就会停止使用索引转而执行全表扫描。
公司数据仓库建设方案
公司数据仓库建设方案模板随着公司业务的快速发展，数据量呈现爆炸性增长，同时业务对数据的需求也日益增加。
为了更好地管理、分析和应用这些数据，提高决策效率和精细化程度，我们计划建设一个高效、稳定、安全的数据仓库系统。
本方案将详细阐述数据仓库建设的目标、原则、架构设计、实施计划等方面，为公司提供一套完整的数据仓库建设方案。
一、建设目标1.数据集成和一致性。
数据仓库的首要任务是将来自不同业务系统和部门的数据进行整合，消除数据的割裂和不一致，实现数据集成和一致性。
这样，公司就可以基于一致、准确的数据进行决策和分析，避免因数据不一致导致的错误决策。
2.高性能和高可用性。
数据仓库需要能够快速处理大量的数据，并能够支持多个用户同时进行查询和分析。
因此，数据仓库需要具备高性能的计算和存储能力，同时还需要具备高可用性，以便在遇到故障或意外情况时能够快速恢复并保证系统的正常运行。
3.数据质量和标准化。
通过改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，实现数据的标准化，从而提高数据质量。
4.数据安全性。
数据仓库需要确保数据的机密性和完整性，避免未经授权的访问和数据泄露。
5.可扩展性和灵活性。
随着业务的发展，数据仓库需要能够轻松地扩展其存储和处理能力，以满足不断增长的数据需求。
6.降低成本。
通过优化数据存储和处理方式，公司可以更高效地利用其存储和计算资源，降低运营成本。
二、建设原则1.业务需求导向：数据仓库的建设应以业务需求为导向，明确数据仓库是为业务决策提供支持的。
在数据仓库的设计和开发过程中，需要紧密结合公司的业务需求，确保数据仓库能够满足业务部门对数据分析和决策的需求。
2.统一规划：数据仓库的建设应进行统一规划，避免数据冗余和不完整的情况出现。
要建立统一的数据模型和规范，确保数据的准确性和一致性，同时还需要制定统一的数据管理制度和维护机制，保证数据的完整性和可靠性。
3.可扩展性设计：数据仓库的建设应考虑可扩展性，以适应不断变化的数据环境和业务需求。
大数据分析知识：大数据的数据仓库建设
大数据分析知识：大数据的数据仓库建设随着信息技术的不断发展，数字化时代的到来，人们生产出的数据不断增长，呈现出海量、多样、高速、低价等特点，这就是大数据。
而随着大数据的普及，企业不仅仅需要收集和存储大量数据，更需要将这些数据转化为有价值的信息，通过数据仓库建设来实现数据的价值挖掘。
一、什么是数据仓库？数据仓库（Data Warehouse）指的是用于存储历史数据和进行数据分析、数据挖掘的信息系统。
它可以集成多源异构的数据，清洗和转换数据，使得数据的存储和查询更加高效和方便。
同时，数据仓库还能够支撑企业内部的报表、OLAP、分析挖掘等业务。
数据仓库主要由以下几个组成部分构成：1.数据源（Data Source）：数据仓库中包含了多个数据源，可以是来自不同系统的数据，也可以是外部数据，通过ETL等技术进行清洗和转换后，将数据导入到数据仓库中。
2.数据层（Data Layer）：数据层是数据仓库的核心，包含了数据模型、数据表、视图等元素，通过数据仓库中的数据层，可以方便地进行数据的存储和查询。
3.元数据（Metadata）：元数据是描述数据仓库各种信息的数据，包括数据模型、数据表、视图、数据字典等。
4.分析工具（Analysis Tools）：分析工具是数据仓库中进行数据分析和挖掘的工具，包括报表、OLAP和数据挖掘等，它们可以从数据仓库中获取信息并进行分析。
二、数据仓库建设的必要性随着企业业务的发展，数据量在不断增长，这就需要有一个能够支撑企业各种分析查询的平台，数据仓库正是这样一个平台。
通过数据仓库建设，企业可以将各个系统中的数据进行整合，提高数据的价值和利用率。
同时，数据仓库建设还可以解决以下问题：1.数据难以整合：企业应用系统多种多样，每个系统都有自己的数据存储方式，存在数据冗余和数据错误问题，难以进行组合分析。
数据仓库可以将这些不同来源的数据装载到一个统一的数据中心，进行整合。
2.数据质量不高：企业数据中常出现重复、矛盾等问题，诸如此类问题很容易导致分析结果的偏差。
数据仓库建设规划
项目管理强化措施
明确项目范围和目标，制定 详细的项目计划和进度表， 合理分配资源和预算，确保 项目按时按质完成。
持续改进方向
数据治理体系完善
建立数据治理组织，制定数据管理制度和流程， 推动数据质量的持续提升。
安全防护能力增强
加强网络安全、应用安全和数据安全等方面的防 护能力，提高系统整体的安全性。
应对措施制定
数据质量保障措施
建立数据质量标准和检测机 制，对源数据进行清洗、转 换和验证，确保数据的准确 性、完整性和一致性。
技术架构优化措施
采用成熟的技术架构和解决 方案，进行充分的性能测试 和压力测试，确保系统的稳 定性、扩展性和高性能。
数据安全保障措施
建立完善的数据安全管理制 度和技术防护措施，对数据 进行加密、备份和恢复，防 止数据泄露、篡改和损坏。
性能测试 模拟多用户并发操作，测试数据 仓库的性能指标，如响应时间、 吞吐量、资源利用率等，确保系 统性能满足要求。
兼容性测试 测试数据仓库在不同硬件、软件 和网络环境下的兼容性，确保系 统在各种环境下都能正常运行。
验收标准
数据准确性
验收时需要对数据仓库中的数据进行 抽样检查，确保数据的准确性和完整 性。
数据流设计
明确数据在各层之间的流动和处理过程，包括数 据的抽取、清洗、转换、加载和存储等环节。
3
技术选型
根据业务需求和技术趋势，选择合适的数据仓库 技术和工具，如分布式数据库、大数据处理框架 等。
数据库设计
数据模型设计
根据业务需求和数据特点，设计合理的数据模型，包括星型模型、 雪花模型等，以支持高效的数据查询和分析。
将数据仓库系统部署到生产环境 ，并进行后续的维护和优化。
《数据仓库技术》课程思政教案
主题：数据仓库技术一、课程简介数据仓库技术是一门涉及信息管理、数据分析和决策支持的重要课程，旨在培养学生对大数据处理和管理的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握数据仓库的概念、架构、设计和实现方法，并了解数据挖掘、商业智能和决策支持系统的相关知识。
二、教学目标1.理论与实践相结合，使学生能够全面掌握数据仓库技术的基本原理和应用方法。
2.培养学生对于数据分析和决策支持的能力，提高他们的信息化素养和实际工作能力。
3.引导学生运用数据仓库技术进行综合实践，培养其团队协作和问题解决能力。
三、教学内容1.数据仓库基本概念（1）数据仓库和数据集市的定义和特点（2）数据仓库的架构和组成2.数据仓库设计和建模（1）数据仓库的设计原则（2）星型模型与雪花模型（3）ETL(Extract, Transform, Load)过程3.商业智能和数据挖掘（1）商业智能和数据挖掘的基本概念（2）常用的数据挖掘算法和技术4.数据仓库的应用和实践（1）数据仓库在企业管理决策中的应用（2）数据仓库的建设和维护（3）数据仓库的性能优化和监控四、教学方法1.理论讲解与案例分析相结合，以案例为导向，让学生理论联系实际。
2.课堂互动和小组讨论，引导学生主动参与，培养团队合作能力。
3.实践教学，通过数据仓库软件的操作和设计，让学生提高实际应用能力。
五、教学评价和考核1.平时成绩包括课堂表现、作业和小组讨论等，占总成绩的30。
2.期末考核以闭卷考试和实际操作项目为主，占总成绩的70。
3.教师将根据学生的全面表现，对学生进行综合评价和考核，以此来评定学生的学业成绩。
六、教学参考1.书籍：《数据仓库与数据挖掘》、《数据仓库与商务智能》2.全球信息湾：国内外相关学术机构和企业官方全球信息湾3.案例：企业数据仓库建设案例和商业智能应用案例七、结语通过本课程的学习，学生将能够全面了解数据仓库技术的基本概念和应用方法，掌握数据分析和决策支持的相关技能，为其未来从事信息管理和数据分析工作打下良好的基础。
数据仓库建设方案
第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果.针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持.根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume 及传统的ETL采集工具。
数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。
数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS)、车载子系统等相关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等.根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展.本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警.具体采集系统技术结构图如下：1.2.1.1 数据汇集架构功能Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift—RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail）、syslog(syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式),exec(命令执行）等数据源上收集数据的能力。
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数据仓库建设步骤
1.系统分析，确定主题
确定一下几个因素：
操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年
用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。
用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台
选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。
有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：
厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
数据库对大数据量（TB级）的支持能力。
数据库是否支持并行操作。
能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。
能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。
能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。
3.建立数据仓库的逻辑模型
具体步骤如下：
1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。
2)基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。
3)识别主题之间的关系。
4)分解多对多的关系。
5)用范式理论检验逻辑数据模型。
6)由用户审核逻辑数据模型。
4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型
具体步骤如下：
1)删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作
处理的数据项要删除。
2)增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。
3)增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。
4)加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。
粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的
查询类型。
显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。
5.数据仓库数据模型优化
数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。
在数据仓库建成后，也需要经常对其性能进行监控，并随着需求和数据量的变更进行调整。
优化数据仓库设计的主要方法是：
合并不同的数据表。
通过增加汇总表避免数据的动态汇总。
通过冗余字段减少表连接的数量，不要超过3~5个。
用ID代码而不是描述信息作为键值。
对数据表做分区。
6.数据清洗转换和传输
由于业务系统所使用的软硬件平台不同，编码方法不同，业务系统中的数据在加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。
在设计数据仓库的数据加载方案时，必须考虑以下几项要求：
加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。
数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求，能够在规定的时间范围内完成。
支持各种转换方法，各种转换方法可以构成一个工作流。
支持增量加载，只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。
7.开发数据仓库的分析应用
建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力，必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。
信息部门所选择的开发工具必须能够：
满足用户的全部分析功能要求。
数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门，他们的业务不同，要求的分析功能也不同。
如有的用户只是简单的分析报表，有些用户则要求做预
测和趋势分析。
提供灵活的表现方式。
分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现，支持复杂的图表。
使用方式上，可以是客户机/服务器方式，也可以是浏览器方式。
事实上，没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求，一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现，因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题，对于用户来说，希望看到的是一致的界面。
8.数据仓库的管理
只重视数据仓库的建立，而忽视数据仓库的管理必然导致数据仓库项目的失败。
数据仓库管理主要包括数据库管理和元数据管理。
数据库管理需要考以下几个方面：
安全性管理。
数据仓库中的用户只能访问到他的授权范围内的数据，数据在传输过程中的加密策略。
数据仓库的备份和恢复。
数据仓库的大小和备份的频率直接影响到备份策略。
如何保证数据仓库系统的可用性，硬件还是软件方法。
数据老化。
设计数据仓库中数据的存放时间周期和对过期数据的老化方法，如历史数据只保存汇总数据，当年数据保存详细记录。
然而，元数据管理贯穿于整个系统的建设过程中，元数据是描述数据的数据。
在数据采集阶段，元数据主要包括下列信息：
源数据的描述定义：类型、位置、结构。
数据转换规则：编码规则、行业标准。
目标数据仓库的模型描述：星型/雪花模型定义，维/事实结构定义。
源数据到目标数据仓库的映射关系：函数/表达式定义。
代码：生成转换程序、自动加载程序等。
在数据管理阶段，元数据主要包括下列信息：
汇总数据的描述：汇总/聚合层次、物化视图结构定义。
历史数据存储规则：位置、存储粒度。
多维数据结构描述：立方体定义、维结构、度量值、钻取层次定义等。
在数据展现阶段，元数据主要包括以下信息：
报表的描述：报表结构的定义。
统计函数的描述：各类统计分析函数的定义。
结果输出的描述：图、表输出的定义。
元数据不但是独立存放，而且对用户是透明的，标准元数据之间可以互相转换。