(完整word版)建设数据仓库的八个步骤.doc
数据库设计的六个步骤详解
数据库设计的六个步骤详解数据库设计是构建一个有效和高效的数据库系统的关键步骤。
它涉及到对数据的组织、存储和管理，以满足用户需求和系统要求。
在数据库设计过程中，有六个关键步骤需要仔细考虑和实施。
本文将详细解析这六个步骤，并分享对数据库设计的观点和理解。
一、需求分析需求分析是数据库设计的第一步，它的目的是明确用户的需求和系统的要求。
在这个阶段，与用户和系统利益相关者的沟通至关重要。
通过访谈、调研和文档分析等方法，收集和整理用户的需求。
这些需求将成为数据库设计的基础，并对数据库的结构、数据类型和功能等方面进行决策。
对于需求分析阶段，我认为重要的是确保理解用户的真实需求。
有时用户不能准确表达他们的需求，或者需求可能不一致，这就需要我们作为数据库设计师进行深入挖掘和澄清。
需求分析也要考虑系统的性能和扩展性等因素，以确保数据库设计能够满足未来的需求。
二、概念设计概念设计是数据库设计的第二步，它涉及到对数据的逻辑组织和高层次抽象。
在这个阶段，我们可以使用实体-关系模型（ERM）或其他概念模型来表示和描述数据的关系。
通过这样的建模方法，我们可以定义实体（entity）、属性（attribute）、关系（relationship）和约束（constraint）等概念，形成数据库的初始设计。
概念设计的重要性在于建立模型以实现对数据的有效管理和操作。
它还为后续的物理设计提供了依据。
我认为在概念设计阶段，关键是要抽象和简化数据模型，使其能够准确地反映问题域，并易于理解和维护。
三、逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步，它将概念设计转化为数据库管理系统（DBMS）可以实现的逻辑模式。
在这个阶段，我们需要选择适当的数据模型和标准，如层次模型、网络模型或关系模型。
我们将概念设计的模型转化为选定模型的逻辑表示。
在逻辑设计中，我们需要定义实体、属性、关系和约束等元素，以及适当的存储结构和查询方式。
这涉及到对数据的规范化、索引设计和查询优化等方面的决策。
详解数据仓库的实施步骤
详解数据仓库的实施步骤建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。
数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。
如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，支撑于业务，如果需求分析不准确，做了没人用，上了不好用，会直接影响业务/客户的使用，最终导致项目的失败。
为了避免最坏的情况，磨刀不误砍柴工，前期一定要重视需求的调研、挖掘和分析，并采用一些严谨科学的措施和方法去做需求分析。
在实际调研过程中分享几个经验：1、尽可能与业务方/客户方一起分析需求，引导对方将项目所要实现的整体框架和业务细节部分述清楚，最好的方式就是需求人员和设计人员基于原型来讨论，从而正确理解实际的业务需求。
2、必须实事求是地将数据仓库所能实现的目标和不容易解决的问题与协商清楚。
这一个环节趟过不少坑，IT方急着上线，业务方对于项目还处于一知半解，甚至在推动的时候可能避重就轻，比如一期不满足的需求强行上，长远来看项目会产生不少推诿和扯皮，消磨的是对方的信任。
所以在需求讨论的基础上，需要理解业务工作流程，当然如果你已经具备了这个行业丰富的业务知识，那可以在需求调研的时候尽可能地让对方按照自己的思路去完成数据仓库系统的功能设计。
3、需求方群体的分类，BI项目最终的使用对象可以分为以下几类：数据查询者、报表查询者、企业决策者这三类人群的需求特点完全不一样，沟通的时候需要注意区分并深刻理解4、需求调研的再完美，也避免不了需求变更。
现实是很多情况下需求是不确定的，业务方是提不出有价值的需求的，需求今天是A 明天又变成B无法一步做到位的，这都很正常，作为项目实施者要做好心理预期。
一般情况下，业务方能够提供的都是需求的整体框架部分或者是实际需求的一部分内容，不能预见未来需要增加的需求，这也注定了数仓项目是一个不断循环、反馈，使系统不断完善增长的过程。
数据库建设的步骤与流程
数据库建设的步骤与流程数据库建设的步骤与流程在当今信息时代，数据库已经成为了各个领域管理和处理数据的首选工具，如何进行数据库的建设和管理是非常重要的。
本文将从基础开始，通过逐步深入的方式，介绍数据库建设的步骤与流程，并分享我的观点和理解。
一、确定需求和目标1. 确定所需数据：需要梳理出需要在数据库中存储和管理的数据类型和数量。
2. 分析数据需求：进一步分析和了解数据的来源、格式、结构以及所需的处理能力。
3. 确定目标和用途：明确数据库建设的目标和用途，比如是否用于业务管理、数据分析等。
二、数据库设计1. 概念设计：根据需求和目标，进行数据库的概念设计，包括实体-关系模型、数据流图等。
2. 逻辑设计：在概念设计的基础上，进行数据库的逻辑设计，包括表结构、关系模式等。
3. 物理设计：基于逻辑设计，进行数据库的物理设计，包括选择合适的数据库引擎、表空间规划等。
三、数据库建立与实施1. 数据库安装：选择和安装适合的数据库管理系统，并进行必要的配置。
2. 数据库创建：根据设计的数据库模型，创建相应的表结构、约束等。
3. 数据导入：将现有的数据导入到数据库中，确保数据的完整性和准确性。
4. 数据库优化：优化数据库的性能和效率，包括索引的创建、查询优化等。
5. 数据库备份和恢复：建立数据库的备份机制，确保数据的安全和可恢复性。
四、数据库运维与管理1. 数据库监控：建立监控系统，实时监控数据库的性能参数和运行状况。
2. 故障处理：及时处理数据库故障和异常，保证数据库的稳定运行。
3. 安全管理：建立合适的用户权限管理机制，保护数据的安全性和隐私性。
4. 数据库维护：定期进行数据库的维护工作，如索引重建、数据库优化等。
5. 数据库升级与扩展：根据业务需求，对数据库进行升级和扩展，提升系统性能和功能。
总结回顾：通过以上的步骤和流程，我们可以逐步建设一个高效、安全的数据库。
在确定需求和目标时，需全面考虑数据的特点和用途；在数据库设计阶段，需进行概念、逻辑和物理设计，确保数据库结构的合理性；在数据库建立与实施阶段，需进行数据库安装、创建、导入等操作；在数据库运维与管理阶段，需进行监控、故障处理、安全管理、维护等工作。
. 简要回答数据库设计的主要步骤。
数据库设计是指按照特定需求和目标，构建出能够有效存储和管理数据的数据库结构。
数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步，其目的是明确用户的需求和数据库系统的功能。
在需求分析阶段，需要收集用户的需求和期望，明确数据的种类和量级，了解数据的输入、输出和处理过程。
2. 概念设计概念设计是数据库设计的第二步，其目的是建立数据库的模型，包括实体-关系模型（ER模型）或是其他类似的模型。
在概念设计阶段，需要将需求分析的结果转化为数据库的抽象模型，包括实体、属性和关系等。
3. 逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步，其目的是转化概念模型为实际的数据库模式。
在逻辑设计阶段，需要将概念模型转化为关系模式，确定数据表的结构、数据类型和约束条件，建立数据表之间的关系。
4. 物理设计物理设计是数据库设计的最后一步，其目的是根据具体的存储设备和性能要求，选择合适的存储结构和访问方式。
在物理设计阶段，需要确定数据表的存储方式、索引策略、分区策略和冗余策略，从而保证数据库的性能和可靠性。
数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
每一步都至关重要，任何一步的不足都可能导致数据库系统的不稳定和低效。
在进行数据库设计时，需要认真对待每个步骤，充分考虑数据库系统的整体需求和目标，从而构建出高效、稳定的数据库系统。
在数据库设计的过程中，每一个步骤都至关重要，因为数据库在现代信息科技中扮演着至关重要的角色。
一个合理设计的数据库可以大大提升系统的效率和性能，而一个不合理的设计则可能会导致系统的崩溃和数据的丢失。
在进行数据库设计时，需要认真对待每一个步骤，并且充分考虑数据库系统的整体需求和目标，从而构建出高效、稳定的数据库系统。
需求分析是数据库设计的第一步，在这个阶段，需要仔细收集用户的需求并且明确数据库系统的功能。
在设计一个销售管理系统的数据库时，需求分析阶段需要明确系统需要存储的数据种类包括客户信息、订单信息、产品信息等，还需要了解业务需求，例如系统需要支持上线下单、库存管理等功能。
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。
空间数据库设计的步骤
空间数据库设计的步骤一、概述空间数据库设计是指将地理信息数据存储在数据库中，以便于管理、查询和分析。
空间数据库设计的步骤包括需求分析、数据建模、数据设计和实现等。
二、需求分析1.收集用户需求：了解用户对地理信息的需求，包括需要存储哪些类型的数据，需要进行哪些类型的查询和分析等。
2.确定数据来源：确定数据来源，包括采集现有数据或自行采集。
3.确定数据规模：根据用户需求和数据来源确定数据规模，包括要存储多少个地理信息对象，每个对象需要多少属性等。
三、数据建模1.确定实体关系：根据用户需求和数据来源确定实体关系。
例如，一个城市可以被看作是一个实体，它包含许多街道、建筑物等子实体。
2.绘制ER图：使用ER图表示实体之间的关系。
ER图应该清晰明了，并且易于理解。
3.确定属性：为每个实体和子实体确定属性，并将其添加到ER图中。
四、数据设计1.选择数据库管理系统（DBMS）：选择适合项目的DBMS。
常见的DBMS包括Oracle Spatial、PostGIS等。
2.选择适当的空间索引：选择适合项目的空间索引方式。
常见的空间索引方式包括R树、Quadtree等。
3.设计表结构：根据ER图设计表结构。
每个实体和子实体都应该对应一个表，每个属性都应该对应一个列。
五、实现1.创建数据库：在DBMS中创建数据库。
2.创建表：根据数据设计中的表结构创建表。
3.导入数据：将采集到的数据导入到数据库中。
4.创建索引：根据数据设计中选择的空间索引方式创建索引。
六、总结以上是空间数据库设计的步骤，其中需求分析和数据建模是关键步骤，需要仔细考虑。
在实现过程中，需要注意性能和安全性等问题。
简述数据库设计的一般流程
简述数据库设计的一般流程数据库设计是指根据应用系统的需求，设计出合理、高效的数据库结构和数据存储方式的过程。
数据库设计的目标是保证数据的完整性、一致性、可靠性和高效性。
下面将从需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个方面，简述数据库设计的一般流程。
1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步，也是最重要的一步。
在需求分析阶段，需要与用户充分沟通，了解用户的需求和业务流程。
通过需求分析，可以确定数据的种类、结构和关系，以及数据处理的要求和约束条件。
需求分析的输出是需求规格说明书，包括数据字典、数据流图、实体关系图等。
2. 概念设计概念设计是在需求分析的基础上，对数据进行抽象和建模的过程。
在概念设计阶段，需要确定实体、属性和关系，并进行规范化处理，以消除冗余和不一致性。
概念设计的输出是概念模型，常用的概念模型有实体-关系模型（ER模型）和统一建模语言（UML）。
3. 逻辑设计逻辑设计是根据概念模型，将其转化为关系模式的过程。
在逻辑设计阶段，需要进行表的设计和关系的建立。
表的设计要考虑属性的类型、长度、约束条件等，关系的建立要考虑主键、外键、参照完整性等。
逻辑设计的输出是逻辑模型，通常以关系模式的形式呈现。
4. 物理设计物理设计是根据逻辑模型，确定数据在存储介质上的组织方式和存取方法的过程。
在物理设计阶段，需要确定数据的存储结构、索引方式、存取路径等。
物理设计的目标是提高数据的存取效率和空间利用率。
物理设计的输出是物理模型，包括表的定义、索引的建立等。
数据库设计的一般流程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段。
在每个阶段，都需要进行充分的需求调研与分析，并将其转化为相应的设计模型。
通过合理的数据库设计，可以提高数据的管理和处理效率，保证数据的一致性和完整性，为应用系统的开发和运行提供良好的支持。
请简述空间数据库设计的步骤。
请简述空间数据库设计的步骤。
空间数据库设计是一个庞大而复杂的过程，它包含了多个步骤。
在实际的设计工作中，需要遵循一定的流程和方法论，才能确保数据库的可靠性和高效性。
下面是空间数据库设计的步骤：1.需求分析需求分析是空间数据库设计的第一步。
在这一阶段，需要与用户和相关人员进行沟通，了解他们的需求和要求，分析他们的工作流程和数据处理过程。
这样可以确定数据库的数据类型、数据量、数据结构和功能等方面的需求。
2.数据建模数据建模是空间数据库设计的第二步。
在这一阶段，需要对需求分析的结果进行数据建模，确定数据的实体、属性和关系等方面的内容。
通常采用实体关系图（ER图）进行建模，以便直观地显示数据的结构和关系。
3.数据库设计数据库设计是空间数据库设计的核心步骤。
在这一阶段，需要具体设计数据库的结构和功能，包括数据表的设计、索引的设计、视图的设计、存储过程的设计等方面的内容。
同时，还需要考虑数据库的安全性、可靠性和性能等方面的问题。
4.数据实现数据实现是空间数据库设计的第四步。
在这一阶段，需要根据数据库设计的结果，实现数据库的结构和功能。
通常采用数据库管理系统（DBMS）进行实现，例如Oracle、SQL Server、MySQL等。
5.数据测试数据测试是空间数据库设计的第五步。
在这一阶段，需要对数据库进行测试，验证数据库的功能和性能是否符合需求。
通常采用数据抽样、数据比较、性能测试等方法进行测试，以确保数据库的稳定性和可靠性。
6.数据部署数据部署是空间数据库设计的最后一步。
在这一阶段，需要将数据库部署到实际的环境中，并进行数据迁移和数据备份等工作。
同时，还需要进行数据库的性能优化和安全加固等方面的工作，以确保数据库的高效性和安全性。
空间数据库设计是一个复杂而系统的过程，需要遵循一定的流程和方法论，才能确保数据库的可靠性和高效性。
在实际的工作中，需要注意数据建模、数据库设计、数据实现、数据测试和数据部署等方面的问题，以确保数据库的质量和稳定性。
数据仓库建设方案(DOC32页)
第1章数据仓库建设方案（DOC32页）1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或者其他子系统通过车地通信传输的实时或者离线数据，通过一系列综合诊断分析，以各类报表图形或者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，包含数据采集频率、数据采集量等有关因素，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合信息数据，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与调度，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含两个部分内容：外部数据汇合、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇合是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇合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外部数据汇合专家数据仓库数据源包含列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等有关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集与定时数据采集两大类，实时数据采集要紧关于各项检测指标数据；非实时采集包含日检修数据等。
根据项目信息汇合要求，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使用Flume+Kafka+Storm的组合架构，使用Flume与ETL 工具作为Kafka的Producer，使用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。
数据库设计工作流程及各个阶段成果以及具体要求
数据库设计工作流程及各个阶段成果以及具体要求第一个阶段：需求分析阶段1、引言（分析目前管理中存在的问题，提出提高管理质量和水平的必要性和重要性，引入系统开发的价值）2、任务（1）简单阐述需求分析阶段的目标（2）任务针对具体的研究项目，描述清楚如下问题⏹处理对象：涉及哪些方面的数据、数据之间的关系（计算、格式转换等）；⏹处理功能要求：完成的具体功能；⏹安全性和完整性要求。
3、结果（1）用户调查的方式，即以何种形式进行需求调查，有哪些体会和收获；（2）业务流程图，需要画出中层业务流图；（3）数据图（DFD图），需要画出中层以上数据流图；表1-1 (××××系统) 数据项说明（汇总统计）示例数据项编号数据项名数据项含义与其它数据项的关系存储结构别名学号DI-1 StuNo 学生编号char(9)学院DI-2 DepName 学生所在学院char(20)姓名DI-3 StuName 学生姓名char(10)（4）数据字典（重点在数据项和数据结构，可另做附录，示例如表1-1、1-2）。
表1-2 (××××系统) 数据结构（汇总统计）示例数据结构编号数据结构名数据结构含义组成DS-1 Student 宿舍学生信息StuNo,DepName,StuName,StuSex,StuHome, StuBorth,StuETime,StuPerfect,StuClassDS-2 Worker 宿舍楼工作人员信息WorTime,WorName,WorType, WorWage,WorSex,WorPhNo,WorNo（5）处理逻辑描述，对DD中的复杂处理需要用判定树或判定表描述处理过程；数据字典建立，表1-3表1-3 （*****系统）处理逻辑描述（示例）注意：业务流程图、数据图要画的规范、整齐，注意两者的区别和联系。
第二个阶段：概念设计阶段1、目标简单说明该阶段的目标和特点，根据需求分析阶段得到的用户需求抽象为信息结构的过程，2、具体任务（1）选择中层数据流为切入点，通常选择实际系统中的子系统；（2）设计分E-R图，即各子模块的E-R图；（3）生成初步E-R图，通过合并方法，做到各子系统实体、属性、联系统一；（4）生成全局E-R图，通过消除冲突等方面。
数据库设计的六个步骤
数据库设计的六个步骤概述数据库设计是构建一个可靠、高效、可扩展的数据库系统的基础工作。
它是根据业务需求，将数据按照特定规则组织和存储的过程。
本文将介绍数据库设计的六个步骤，帮助读者全面理解数据库设计的过程。
步骤一：需求分析在数据库设计的第一步骤中，我们需要明确业务需求，了解用户的具体需求和预期功能。
这一步骤的关键是与用户和利益相关者进行充分的沟通，确保对需求有全面的了解。
需求收集•与用户和利益相关者进行会议、访谈等形式的沟通，详细了解他们的需求和期望。
•收集用户提供的文档、报告和现有系统的信息，以便更好地理解业务流程和数据要求。
•利用问卷调查等方式，获取用户的反馈和建议。
需求分析•对收集到的需求进行分析，理解用户的主要关注点和业务流程。
•确定系统的功能需求，包括数据的输入、处理和输出等方面。
•确定系统的性能需求，如并发用户数、数据处理速度等。
需求文档•撰写需求文档，详细描述用户需求和系统功能。
•使用图表、流程图等工具，清晰地展示业务流程和数据要求。
步骤二：概念设计在数据库设计的第二步骤中，我们需要进行概念设计，即将需求转化为数据库模型。
这一步骤的关键是确定实体、属性和关系，建立起系统的基本框架。
实体-属性-关系模型•根据需求文档，识别出系统中的实体，如用户、产品、订单等。
•为每个实体确定属性，如用户的姓名、年龄、性别等。
•确定实体之间的关系，如一对多、多对多等。
实体关系图•使用实体关系图(E-R图)来可视化数据库模型。
•在E-R图中，用矩形表示实体，用菱形表示关系，用椭圆形表示属性。
数据字典•撰写数据字典，详细描述每个实体和属性的含义和约束条件。
•数据字典可以作为开发人员的参考，确保开发过程中的一致性和准确性。
步骤三：逻辑设计在数据库设计的第三步骤中，我们需要进行逻辑设计，即将概念模型转化为数据库表结构。
这一步骤的关键是确定表的结构和约束条件，确保数据的完整性和一致性。
数据库范式•使用数据库范式来规范表的设计。
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。
数据中心建设流程附带建设标准（推荐收藏）
数据中心建设流程附带建设标准（推荐收藏）一、（IDC)数据中心建设流程数据中心建设流程一般包括：选址、立项、办理相关手续、设计、土建、机电安装、调试、验收等几个环节。
其中立项前应考虑选址问题，选址时考虑几个因素。
1）项目所在地自然条件、气温、地址条件、自然灾害等，例如是不是地震带上，有没有发生水灾的可能性，气温也尤为重要，设计到PUE值大小。
2）项目所在地电力资源是否充足，项目周边是否有两个220或110变电站，距离不超过5公里，涉及到电源引入成本，另外电费也是考虑的重要因素，直接影响运营成本及机柜销售定价。
3）项目所在地是否有能耗指标，能否批复标煤使用量，能耗批复是建设数据中心前置条件，一般能耗5000吨标煤以上需要到省级部门批复，省到市能耗指标每年都是有限的，按计划配置，一般5年编制一次计划。
4）项目所在地网络带宽资源是否满足，至少三大运营商网络光纤连接主干网络。
选址条件具备后进行立项，立项时要编制可研报告，立项后同步办理各种手续，能评、环评、稳评、安评、规划许可、施工许可、供电方案、消防等，能评需要第三方编制能评报告，环评需要编制环境评估报告，值得注意的是，如果数据中心配置柴发和储油罐，那么需要编制环境评估报告，一般流程3个月左右，如果没有配置储油罐，那么直接做环境备案登记即可，一般一周能即可完成。
每个地方要求不一样，以地方要求为准。
（IDC)数据中心建设流程图二、（IDC)数据中心相关标准及规范1）国际标准LEED_2009NC中文版TIA_942-2_-2010-2TIA-942《数据中心电信基础设施标准》（中文版）美国ASHRAE数据中心热处理(翻译)2）国家标准GB50174-2017 数据中心设计规范GB50462-2015数据中心基础设施施工及验收规范GBT22239—2008信息系统安全等级保护基本要求《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300-20133）国家电网【QGDW345-2009】国家电网公司信息机房评价规范4）机房环境【YDT_1821-2008，工信部发布】通讯中心机房环境条件要求GBT 2887-2011 计算机场地通用规范GF 014-1995通信机房环境条件(暂行规定)YD 5039-2009 通信工程建设环境保护技术暂行规定YD T 1712-2007 中小型电信机房环境要求5）监控规范YD T 1363.1-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第1部分：系统技术要求YD T 1363.2-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第2部分：互联协议YD T 1363.3-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第3部分：前端智能设备协议YD T 1363.4-2005通信局(站)电源、空调及环境集中监控管理系统第4部分：测试方法6）金融行业【JRT0132-2015】金融业信息系统机房动力系统测评规范(1)【JRT0132-2015】金融业信息系统机房动力系统测评规范JGJ 284-2012 金融建筑电气设计规范【住建部2012年发布】(1) JGJ 284-2012 金融建筑电气设计规范【住建部2012年发布】JR T0131-2015金融业信息系统机房动力系统规范【人民银行央行2015年发布】(1)JR T0131-2015金融业信息系统机房动力系统规范【人民银行央行2015年发布】7）抗震GB 50011-2010 建筑抗震设计规范GB 50223-2008 建筑工程抗震设防分类标准YD 5054-2010 通信建筑抗震设防分类标准YD 5059-2005 电信设备安装抗震设计规范YD 5060-2010 通信设备安装抗震设计图集YD 5083-99 通信设备抗地震性能检测暂行规定YD 5096-2003 通信电源设备抗地震性能检测暂行规定8）弱电智能建筑设计标准2015GB50311-2007综合布线工程设计规范(含条文说明)GB50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》9）通信行业（邮电类）YD 5193-2014 互联网数据中心（IDC）工程设计规范YD 5194-2014(互联网数据中心（IDC）工程验收规范)YD_T1821-2008通信中心机房环境条件要求YDT 2379.2-2011 电信设备环境试验要求和试验方法第2部分：中心机房的电信设备YDT 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准【报批稿】YDT 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法【报批稿】YDT 2543-2013 电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法【报批稿】YD-T1754-2008电信网和互联网物理环境安全等级保护要求10）蓄电池相关DLT_637-1997_阀控式密封铅酸蓄电池订货技术条件DL-T724-2000电力操作电源规范DLT5044-2004电力工程直流系统设计规程GB 8897.4-2002 原电池第四部分：锂电池的安全要求GBT-19638.2-(2005)-固定型阀控密封式铅酸蓄电池GBT-19639.1-(2005)小型阀控密封式铅酸蓄电池技术条件GBT22473-2008 储能铅酸蓄电池QC T 743-2006 电动汽车用锂离子蓄电池YD 1268-2003移动通信手机锂电池及充电器的安全要求和试验方法YD B 032-2009 通信用后备式锂离子电池组YD B 050-2010 VRLA蓄电池组在线诊断技术要求和测试方法YD T 799-2002通信用阀控式密封铅酸蓄电池组YD T 1360-2005通信用阀控式密封胶体蓄电池YD T 1715-2007 通信用阀控式密封铅布蓄电池YD T 2064-2009 通信用铅酸蓄电池正向尖脉冲式去硫化设备技术条件YDT 799-2010 通信用阀控式密封铅酸蓄电池YDT 2343-2011 通信用前置端子阀控式密封铅酸蓄电池YDT 2657-2013 通信用高温型阀控式密封铅酸蓄电池通信用阀控式密封铅酸蓄电池YDT 799-201011）运营商【QBCU 008-2010】中国联通绿色IDC技术规范v1.0中国电信【〔2009〕553号】数据用网络机柜和电源列规技术规范中国电信【QCT 2171-2009】网络机柜规范中国电信集团文件IDC机房设计规范2011中国电信数据中心机房电源、空调环境设计规范-2005中国电信灾备中心机房建设规范-2005中国移动电信级数据机房规范(v1.1)中国移动机房规范(V1.0)-2007年8月12）制冷相关【YDT 2061-2009，工信部发布】通信机房用恒温恒湿空调系统GBT-19413-2010-计算机和数据处理机房用单元式空气调节机GB 13722-92 移动通信电源技术要求和试验方法YD 5079-2005通信电源设备安装工程验收规范YD 5126-2005 通信电源设备安装工程施工监理暂行规定YD T 1051-2000通信局(站)电源系统总技术要求YD T 1184-2002接入网电源技术要求YD T 1376－2005通信用直流－直流模块电源（代732－94）YD T 1436-2006 室外型通信电源系统13）综合布线GB50311-2007综合布线工程设计规范(含条文说明)14）240V336V高压直流相关规范QCT2461-2012中国电信240V直流电源供电总体技术要求QCT2462-2012中国电信240V直流电源供电设备技术要求YD B 037-2009 通信用240V直流供电系统技术要求YDT 2556-2013通信用240V直流供电系统维护技术要求YDT2378-2011通信用240V直流供电系统15）UPS相关规范《中国移动通信电源系统工程设计规范》(QB-J-017-2013)V1-0-0-讲义版GB 7260.1-2008 不间断电源第1-1部分一般规定和安全要求GB 7260.2-2009 不间断电源设备(UPS)第2部分：电磁兼容性（EMC）要求GB 7260.3-2003 不间断电源设备(UPS) 第3部分：确定性能的方法和试验要求GB 7260.4-2008 不间断电源设备(UPS)第1-2部分一般规定和安全要求GB 7260-1987-不间断电源设备YD-T 1095-2008 通信用不间断电源UPSYDT 2165-2010 通信用模块化不间断电源中国移动通信企业标准《通信用不间断电源-UPS-V1.0.0》-QB-018-2008中国移动通信企业标准QB-W017-2008《通信枢纽楼电源系统总体技术要求V1.0.0》16）柴油发电机相关GB T 1859-2000往复式内燃机辐射的空气噪声测量工程法及简易法JB-T 10303工频柴油发电机组技术条件YD 5167-2009 通信用柴油发电机组消噪音工程设计暂行规定YD T 502-2007通信用柴油发电机组17）地方标准上海建规-数据中心基础设施设计规程-DGTJ08-2125-201318）防雷与接地GB 50343-2004 建筑物电子信息系统防雷技术规范GB 50343-2004 建筑物电子信息系统防雷技术规范附录GB 50343-2004 建筑物电子信息系统防雷设计规范条文说明YD C 083-2009 接地与连接手册YD T 944-2007通信电源设备的防雷技术要求和测试方法19）供配电GB 12706.3 交联聚乙烯绝缘电力电缆GB 50055-93 通用用电设备配电设计规范GB T 12706.1-4-2002 额定电压1kV(Um=1.2kV)到35kV(Um=40.5kV)挤包绝缘电力电缆及附件GB 7251.1-2005低压成套开关设备和控制设备第1部分型试验和部分型式试验成套设备GB 7251.2-2006低压成套开关设备和控制设备第2部分：对母线干线系统（母线槽）的特殊要求GB50217-94,电力工程电缆设计规范YD J9-90通信电缆设计规范YD T 585-1999通信用配电设备YD T 1173-2001通信电源用阻燃耐火软电缆YD T 1324-2004地下通信管道用硬聚氯乙烯（PVC-U）多孔管YD T 2063-2009 通信设备用电源分配单元(PDU)低压配电设计规54供配电系统设计规范52美国国家电气安装规范2008(中文版)通用用电设备配电设计规55CECS 115：2000干式电力变压器选用验收运行及维护规程DL T 985-2005配电变压器能效技术经济评价导则GB 1094.5-2008 电力变压器第5部分：承受短路的能力GB 13028-91 隔离变压器和安全隔离变压器技术要求GB 14860-93 通信和电子设备用变压器和电感器总规范GB 20052-2006 三相配电变压器能效限定值及节能评价值GB 24790-2009 电力变压器能效限定值及能效等级GB T 1094.4-2005电力变压器第4部分：电力变压器和电抗器的雷电冲击和操作冲击试验导则GB T 1094.10-2003 电力变压器第10部分：声级测定GB T 10228-2008干式电力变压器技术参数和要求GB T 17468-2008 电力变压器选用导则GB1094.1-1996电力变压器第1部分总则GB1094.2-1996电力变压器第2部分温升GB1094.3-2003 电力变压器第3部分绝缘水平绝缘试验和外绝缘空气间隙GB-T10228-2008《干式电力变压器技术参数和要求》JB T 10217-2000 组合式变压器。
数据仓库的使用方法
数据仓库的使用方法数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。
它有助于组织和分析企业内部和外部的数据，帮助企业做出更明智的决策。
下面是数据仓库的使用方法。
1. 数据收集与整理：首先，收集各个部门或业务领域的数据并将其整合到数据仓库中。
这包括来自各种数据库、文件和其他数据源的结构化和非结构化数据。
然后，对数据进行清洗、转换和整理，以确保其一致性和可用性。
2. 数据存储与组织：将数据存储在数据仓库中，并按照特定的结构进行组织和分类。
常见的组织方式包括维度模型和星型模型。
维度模型基于事实表和多个维度表，用于描述业务过程中的事实和维度关系。
星型模型则将事实表与维度表直接连接，构成一个星型结构。
3. 数据提取与加载：从源系统中提取数据，并将其加载到数据仓库中。
这可以通过批处理或实时处理来实现。
批处理通常在特定时间点对数据进行提取和加载，而实时处理则会实时捕捉或传输数据并将其加载到数据仓库中。
4. 数据转换与清洗：在提取和加载数据到数据仓库之前，需要对数据进行转换和清洗。
这包括对数据进行清洗、处理缺失值和错误数据、进行数据结构转换和标准化等操作。
此步骤是确保数据质量的重要环节。
5. 数据分析与报告：一旦数据加载到数据仓库中，就可以使用各种商业智能工具和数据分析技术来分析和挖掘数据。
这些工具和技术可以帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察，并生成各种类型的报表、仪表盘和数据可视化。
6. 数据保护与安全：在使用数据仓库时，必须确保数据的保护和安全。
这包括对数据进行备份和恢复，实施访问控制和权限管理，监控数据访问和使用等。
此外，还需要遵守相关的数据隐私和安全法规。
7. 数据维护与更新：数据仓库是一个动态的存储系统，需要定期进行数据的维护和更新。
这包括对数据的清理、删除过期数据、更新维度和事实表等操作，以确保数据的准确性和完整性。
总之，数据仓库是一个有助于企业进行数据分析和决策支持的重要工具。
通过正确的使用方法，可以充分发挥数据仓库的优势，提高企业的决策效率和竞争力。
数据仓库建模方法
数据仓库建模方法每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。
什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。
在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。
数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。
图 2. 数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： ?业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。
?领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。
?逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。
?物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。
因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。
为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：?简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，?以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
?数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
简述数据库设计的六个步骤
简述数据库设计的六个步骤
1. 需求分析呀，就像盖房子前要知道住多少人、有啥功能需求一样，得搞清楚数据库要存啥、怎么用。
比如说开网店，得知道要存商品信息、客户信息这些吧！
2. 概念设计呢，就是在脑子里构建个大致框架，想象一下数据库是个啥样子。
好比搭积木，先想好要搭个啥造型。
比如设计学校的数据库，就得有学生、老师、课程这些概念吧！
3. 逻辑设计呀，就是把概念变成具体的表格啥的，要合理安排。
就像给房间划分区域，卧室、厨房得安排得妥妥当当。
比如学生信息表，得有学号、姓名等字段吧！
4. 物理设计呢，得考虑实际存储啦，怎么存效率高。
这就像给东西找个合适的地方放，既省空间又方便拿。
比如选择合适的存储引擎。
5. 实施阶段咯，开始建数据库啦，把设计变成现实。
就像开始盖房子，一砖一瓦建起来。
比如把设计好的表创建出来。
6. 运行维护呀，可不是建完就完事儿了，还得维护好呢。
就像车子要保养一样，得让数据库好好运行。
比如定期检查数据有没有问题。
我觉得数据库设计这六个步骤真的都很重要啊，每个步骤都不能马虎，不然数据库可就不好用啦！。
数据库设计的6个基本步骤，从需求开始！
数据库设计的6个基本步骤，从需求开始！按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段1.需求分析2.概念结构设计3.逻辑结构设计4.物理结构设计5.数据库实施6.数据库的运行和维护在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。
1.需求分析阶段（常用自顶向下）进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。
需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。
需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。
需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。
需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。
调查的重点是，数据与处理。
达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。
数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。
在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。
系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。
数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。
2.概念结构设计阶段（常用自底向上）概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。
设计概念结构通常有四类方法：•自顶向下。
即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。
•自底向上。
即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。
数据库设计的六个步骤
数据库设计的六个步骤数据库设计是软件开发过程中重要的步骤之一，它通常包含六个步骤。
这些步骤是：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实现和维护。
下面将逐步阐述每个步骤的意义和重要性。
需求分析首先，在数据库设计之前，要进行需求分析。
这是用户和开发人员之间交流的过程，目的是确保理解业务需求并明确其目标。
在这个步骤中，需收集数据，并对应用程序和数据库的交互进行梳理，以确保用一种最有效的方式实现业务需求。
概念设计在需求分析之后，我们进入了概念设计阶段，该阶段主要涉及概念层面的设计，从概念层面上为数据库建立一个模型，并确定实体、关系和属性之间的关联性。
此外，还需要定义业务需求中的约束和承诺。
逻辑设计逻辑设计是在概念设计后进行的，它将概念模型转化为一组逻辑模型。
它是指数据库和表的设计和实现，而表定义是关键。
表必须定义清楚列之间的关系，然后将其分配到适当的表中。
在这个阶段，还需要定义数据类型、完整性、触发器、存储过程和其他特性。
物理设计物理设计是在逻辑设计后进行的，它是确定如何将设计的数据库模型物化的过程。
它的主要任务是选择存储、分配存储空间，并考虑性能、并发性和容错性等问题。
在这个步骤中，需要选择适当的存储设备和网络设置，以满足应用程序的需求。
实现在数据库设计的步骤中，实现是将设计转化为实际工作的最终阶段。
实施这一步骤要注意技术上的细节，包括数据库安装和所有必要的设置、用户和角色的创建。
完成数据库的实现意味着开始部署和使用。
维护数据库设计是一个长期的过程，其中维护是一项特别重要的任务。
如果没有相应的维护，数据库设计的价值就大打折扣。
维护的主要任务是识别与数据库相关的问题，以及定期对数据库进行优化。
维护包括性能调整、数据管理、脆弱性管理以及备份和恢复管理。
总之，数据库设计是软件开发的一个关键步骤，也是一个复杂的过程，涉及多个连续的步骤。
成功的数据库设计需要紧密的沟通和协作，以确保设计的方案能够满足业务需求，并且不断演进。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017 年 04 月 25 日编制建设数据仓库的八个步骤摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。
关键词：数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。
因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。
开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。
1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。
业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。
一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素：·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。
由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。
这里有许多因素要考虑，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。
对数据操作的效率与能得到数据的详细程度是一对矛盾，通常，人们希望建成的系统既有较高的效率，又能得到所需的详细资料。
实施数据仓库的一个重要原则就是不要试图包括所有详细数据，因为 90% 的分析需求是在汇总数据上进行的。
试图将粒度细化到最低层，只会增加系统的开销，降低系统的性能。
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。
·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。
1、培训目的1.1改善部门各级各类员工的知识结构、提升员工的综合素质，提高员工的工作技能、工作态度和行为模式，满足部门的快速发展需要，更好的完成部门的各项工作计划与工作目标。
1.2、加强部门各级各类员工职业素养与敬业精神，增强员工服务意识与服务水平，打造高绩效团队，减少工作失误，提高客户满意度，提高工作效率。
1.3提升部门凝聚力、吸引力、向心力和战斗力，为部门进一步发展储备相关人才。
1.4锻炼员工的学习表达能力。
1.5完善部门各项培训制度、培训流程以及建立系统的培训体系，实现各项培训工作顺利、有效实施。
2、培训原则2.1 以部门战略与员工需求为主线。
2.2 以素质提升与能力培养为核心。
2.3 以针对性、实用性、价值型为重点。
2.4 以项目式培训和持续性培训相互穿插进行。
2.5 坚持理论与实践相结合、学习与总结相结合。
2.6 坚持部门内部培训为重点、内训与外训相结合。
2.7 坚持学历性教育培训和岗位培训相结合。
2.8 实现由点、线式培训到全面系统性培训转变。
3、培训的实施3.1 培训内容的决定部门所有成员对自己要培训的需求提出建议，相关负责人收集并统计，根据统计结果，按需求量较大或需求的紧迫性来决定培训的内容。
3.2培训方式分为正式培训和技术交流。
正式培训需要讲师准备PPT、有关课件，利用投影等设备进行讲授，并进行培训效果考核和学员成绩考查。
技术交流可不准备课件，直接采用即兴口头演讲的方式进行。
3.3 培训时间根据学习要求，不定期进行有关主题内容的培训。
3.4讲师安排讲师实行报名制。
根据部门发布的员工培训需求统计结果，选择自己熟悉或感兴趣的培训科目报名。
部门经理根据报名情况决定讲师人选。
3.4培训效果评估3.4.1培训后，参与人员对培训的讲师、培训的内容、总体效果等做出评价。
3.4.2 讲师准备10 个以内的培训内容相关的试题，受训者根据培训内容来做答，经讲师批阅后整理到员工培训考核成绩表，并把成绩表交由部门经理审阅，最后相关负责人存入个人培训档案。
3.5奖惩方式对于正式培训，培训完后，参与培训人员给讲师打分，根据打分情况给予讲师 0、1、2、3 分积分。
对于技术交流，根据培训内容和效果，给予所有主要参与者0,1,2 分不等的积分。
参加培训者考核合格后给予0.5 、1 分不等积分。
年终累计积分，根据积分情况给予奖励。
对于年终参加培训积分不足年度部门总培训积分的80%者，给予一定的惩罚。
4、培训材料4.1 员工培训签到表4.2 讲师应提前准备好培训的PPT，如果培训项目开发知识应准备好实例。
4.3 培训内容相关的试题4.4内部培训效果评估表4.5 员工培训考核成绩表5、相关附件附件一员工培训签到表培训内容培训时间培训讲师培训地点培训方式考核方式应到人数实到人数缺席人数出勤率序出席时间离席时间备注序出席时间离席时间备注号姓名姓名(HH:MM) 号1. 12.3. 24.5. 36.7. 4 8.9. 5 10.11. 6 12.13. 1 14.15. 2 16.17. 3 18.19. 4 20.21. 5 22.23. 6 24.25. 1 26.27. 2 28.29. 3 30.31. 4 32.33. 5 34.35. 6 36.37. 1 38.39. 2 40.41. 3 42.43. 4 44.45. 5 46.47. 6 48.49. 50.评估项目好一般差课堂纪律培训总评学习态度讲师表达课堂氛围评估人 / 日期附件二员工培训考核成绩表培训内容培训时间培训讲师培训地点培训方式考核方式序号姓名理论得分应用得分序号姓名理论得分应用得分1. 2.3. 4.5. 6.7. 8.9. 10.11. 12.13. 14.15. 16.17. 18.19. 20.21. 22.23. 24.25. 26.27. 28.29. 30.31. 32.33. 34.35. 36.37. 38.39. 40.41. 42.43. 44.45. 46.47.48.49.50.51.52.说明：员工入职培训考核分为书面考核（ 70%）与应用考核（ 30%）两部分；考核标准为： 60 分以下为不合格， 60-700 分为合格， 70-80 分为一般， 80-90 分为良， 90 分以上为优。