数据仓库的开发设计过程
数据仓库开发设计流程
数据仓库开发设计流程
数据仓库开发设计流程如下：
１．分析业务需求，确定数据仓库主题：需要全面了解企业业务和数据。
２，构建逻辑模型：通常使用维度建模技术，包括维度表和事实表来描述数据。
３．数据仓库技术选型。
４．逻辑模型转换为物理模型。
５．数据源分析：识别和分析所有可用的数据源，包括内部和外部系统。
６．数据抽取、转换和加载（ETL）：确定如何从不同的数据源中提取数据，并将其转换为适合数据仓库的格式。
包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程。
７．数据仓库架构设计：确定数据仓库的整体架构，考虑到数据仓库的可伸缩性、性能和可用性等方面。
８．数据仓库实施：根据设计的数据模型和架构来实施数据仓库。
包括创建数据库表、索引、视图等。
９．数据质量管理。
１０．开发数据仓库的分析应用。
１１．数据仓库管理和维护。
数据仓库实验报告
数据仓库实验报告本次实验的目的是设计和构建一个数据仓库，并通过使用该数据仓库来进行数据分析。
本报告将分为三个部分：实验设计、实验过程和结果分析。
一、实验设计1. 数据需求：选取了一个电商平台的数据作为实验对象，包括订单数据、用户信息数据、产品数据等。
2. 数据清洗和预处理：对原始数据进行了清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理等。
3. 数据模型设计：根据需求，设计了一个星型模型，以订单信息作为事实表，以用户信息和产品信息作为维度表。
4. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具进行了数据仓库的构建，包括创建表结构、导入数据等。
二、实验过程1. 数据清洗和预处理：首先对原始数据进行了去重操作，保证数据的唯一性。
然后对缺失值进行了处理，采用填充的方式进行处理。
2. 数据模型设计：根据数据需求，设计了一个星型模型，以订单信息表作为事实表，以用户信息表和产品信息表作为维度表。
通过主键和外键的关系，将这些表进行了关联。
3. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具，将设计好的数据模型导入到数据仓库中，并创建相应的表结构。
然后将清洗好的数据导入到对应的表中。
三、结果分析1. 数据质量评估：对数据仓库中的数据进行质量评估，包括数据准确性、完整性等。
通过查询数据仓库中的数据，对每个维度表和事实表的数据进行了验证。
2. 数据分析：通过在数据仓库上进行复杂查询和分析操作，获取了一些有价值的信息。
例如：最受用户欢迎的产品、用户购买行为的趋势等。
根据实验结果可以得出以下结论：1. 数据仓库可以提供高效的数据访问和分析能力，对于大规模数据的查询和分析非常高效。
2. 数据仓库可以提供数据一致性和数据质量保证的能力，可以对数据进行清洗和预处理操作。
3. 数据仓库可以满足复杂查询和分析需求，可以提供多维分析、数据挖掘等功能。
总结：本次实验通过设计和构建一个数据仓库，对电商平台的数据进行了分析，得到了一些有价值的信息。
通过实验，我们了解到数据仓库的设计和构建过程，并掌握了使用数据仓库进行数据分析的方法和技巧。
开源bi平台openi的开发数据仓库系统.doc
开源BI平台Openi的开发数据仓库系统现在大家比较公认的商业智能系统分为报表、OLAP、数据仓库、数据挖掘和即席查询五大块，本身商业智能系统也只是一个比较新的概念，也许随着技术和应用的发展还会扩充出来很多模块。
本文就基于开源BI平台Openi的数据仓库系统，进行整体设计及开发，就其中比较热门的技术，如OLAP、数据仓库等进行初步的讲解，以期起到一个抛砖引玉的作用。
一、开源的BI平台商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
从国内企业和政府部门的信息化建设发展来看，从最初的各类MIS系统到近几年流行的ERP、CRM等，用户的数据积累已达到了一定的程度，很多行业的用户面对越来越激烈的市场竞争，他们需要对自己的数据（用户、市场、产品）进行分析，挖掘出潜在的商机，降低公司的运作成本，这是BI和数据仓库类产品被市场看好、不断获得增长的根本原因！在现有的市场中，对于BI类产品来说往往是与数据仓库整体解决方案相关联，一些国内的IT公司也正在把BI和数据仓库的结合作为行业的解决方案来推广到自己熟悉的领域。
对于IT 公司来说在ERP、CRM之后需要寻找新的利润增长点，BI和数据仓库的出现无疑是一个莫大的商机。
在商业智能系统出现之前，大家都是通过报表来展现数据库中的数据，报表有简单有复杂，当然报表只能静态的展现一部分数据，用户只能看到已经做好的报表，不能根据自己的需要重新构造报表。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
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。
数据仓库的设计与开发
02
在物理设计时，我们常常要按数据的重要程度、使用频率以及对响应时间的要求进行分类，并将不同类的数据分别存储在不同的存储设备中。
01
重要程度高、经常存取并对响应时间要求高的数据就存放在高速存储设备上，如硬盘；
02
存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以放在低速存储设备上，如磁盘或磁带。
03
10
主键
Product-Name
char
25
产品名称
Product-SKu
char
20库存单位ຫໍສະໝຸດ 销售员维表包括不同地区的所有销售员信息
Salpers-Key
integer
15
主键
Salpers-Name
char
30
销售员姓名
Territory
char
20
销售员所在区域
Region
char
20
所在地区
订单事实表
销售数据和维
销售数据
商品
促销
时间
部门
城市
地区
商店
图4.2 销售业务的多维数据
（4）确定数据汇总水平
（5）设计事实表和维表
按使用的DBMS和分析用户工具，证实设计方案的有效性 根据系统使用的DBMS，确定事实表和维表的具体实现。由于不同的DBMS对数据存储有不同的要求，因此设计方案是否有效还要放在DBMS中进行检验
包括公司收到的所有订单
Order-Key
integer
10
订单键
Order-Name
char
20
订单名称
Product-ref
integer
10
参考产品主键
数据仓库设计与建模的流程与方法
数据仓库设计与建模的流程与方法数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析企业中各类数据的系统。
它旨在帮助企业更好地理解和利用自己的数据资源，支持决策和战略制定。
数据仓库的设计与建模是数据仓库开发的关键步骤之一。
本文将介绍数据仓库设计与建模的流程与方法。
数据仓库设计与建模流程数据仓库设计与建模是一个迭代的过程，包括以下主要步骤：1.需求收集和分析在数据仓库设计与建模之前，首先需要与业务用户和决策者进行充分的沟通和需求收集。
了解用户的需求和业务流程对于数据仓库的设计和建模至关重要。
通过与用户的交流，收集到的需求可以被细化和明确以指导后续的工作。
2.数据源选择和数据抽取确定需要从哪些数据源抽取数据，并选择合适的数据抽取工具或技术。
根据需求收集和分析的结果，进行数据抽取和转换，将源系统的数据导入到数据仓库中。
这个步骤是数据仓库设计与建模中的重要部分，关系到数据质量和数据一致性。
3.物理数据模型设计在物理数据模型设计阶段，将逻辑数据模型转化为物理数据模型。
物理数据模型设计包括确定表、字段、索引、分区等物理数据库对象的详细定义。
需要考虑到性能和存储方面的因素，并根据数据仓库的查询需求进行优化设计。
4.维度建模维度建模是数据仓库设计与建模的核心技术之一。
它通过标识和定义业务过程中的关键业务概念，如事实表、维度表和维度属性，来描述业务应用中的事实和维度关系。
维度建模的目标是提供用户友好的数据表示，支持灵活且高效的数据查询和分析。
5.粒度定义和聚合设计决定数据仓库的数据粒度是数据仓库设计与建模的一个重要决策。
粗粒度数据更适合用于高层次的分析和决策，而细粒度数据则支持更详细的数据分析。
聚合设计是为了提高数据仓库的性能和查询响应时间而进行的，它通过预计算和存储汇总数据来减少复杂查询的计算量。
6.元数据管理元数据是指描述数据的数据，是数据仓库设计与建模过程中不可忽视的一部分。
元数据管理包括收集、维护和管理数据仓库中的元数据信息，为数据仓库开发、运维和使用提供支持。
数据仓库技术及其设计与开发流程
５零投资 ， ． 操作简单。Ｍｏｄｅ ｏｌ 因其基于开源的 Ｌｎｘ Ａ ａｈ＋ ｉｕ＋ ｐｃ ｅ Ｍ Ｓ Ｌ Ｐ Ｐ体系开发 ， ｙＱ ＋ Ｈ 因此从支持环境 到软件本身使用者无需支
Ｗｉｄｗ 环境下完成 Ｍ ｏｌ 安装 ， ｎｏ ｓ ｏｄｅ 这样教师个人能很方便地把个 发， 所有的界面设计风格一致 、 操作简单 、 高效 ， ｏｌ在线模块采 Ｍｏｄ ｅ 用可 自由组合的动态模块化设计 ，教师搭建在线课程时就像搭积 木一样简单有趣 。
团 日罾 围 ＳＵ！ＮＡ ＨＺＡ Ｔ Ｌ
口 金 陵科技 学院信 息技术 学院 王
摘
预
★基金 编号 ： 安徽省哲学社会 科学规 划办基金 资助项 目（ 基
金 编 号 ： ＨＳ Ｆ ５ ０ Ｄ １ Ａ Ｋ ０ －６ ４ ）
要 本文从数据仓库的概念展开研 无 分析 了数据仓库相关技术的基本特征 ， 指明了数据
公开的范围。 活动管理主要体现在网络课程管理方面， ｏ ｌ本身 Ｍｏｄｅ 提供了灵 活的课程活动配置模块——论坛 、 测验 、 资源 、 投票 、 问卷 调查 、 作业 、 聊天 、 专题讨论等 ， 同时内嵌 了 Ｂｏ、 ｋ、 ｂ ｕｓ功 ｌ Ｗｉｉ ｇ Ｗｅｑ ｅｔ 能； 支持 同步 、 同步 、 非 基于问题 的教学 、 分组教学等多种教学模 式， 利于展现教师教学设计思想 ； 对各种活动均提供评价功能。 ３ ． 集过程管理与结果材料管理于～体 。Ｍｏｄｅ ｏ ｌ不仅能对已有 材料进行管理 ， 而且通过系统跟踪功能还能记录教学活动。比如 ，
以下技术 ：１ （ ）管理大量数据和多种存储介质。要求通过寻址 、 索 据管理技术『 ｌ １ 。由于元数据与数据仓库相关的开发生命周期完全不
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。
企业数据仓库的设计与实现
企业数据仓库的设计与实现刘志民(中国烟草总公司深圳市公司广东深圳518036)[摘要]介绍了数据仓库在企业实现的设计和实施过程．【关键词]数据库数据仓库数据挖掘中图分类号：TP3文献标识码：^文章编号：1671—7597(2008)0720039一02数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、随时间不断变化的数据集合。
数据仓库是决策支持系统的基础。
它被设计用于克服企业使用O L T P(0nl i ne T r a ns act i on Pr oce ssi ng)数据库系统进行决策分析时遇到的不可逾越的困难。
数据仓库就是一个数据存储中心，这些数据是从0L T P数据库的操作数据中提取出来的。
与数据仓库不同，O LT P系统是设计用来存储高速处理事务的操作数据的。
因为在这些数据库中数据存放的结构对于客户端来说难以理解，所以从中获取信息也比较困难。
把这些难以理解的数据转换到一个数据仓库就可以使信息放在一个更容易获取的框架结构中。
与0L T P系统比较，数据仓库无须改变已存在的数据就可以接收新数据。
因此，该存储结构为容纳海量信息而设计，它们以支持快速检索高效事务处理的结构化方式存储信息。
一、奠设数据仓库的目的公司管理信息系统应用多年，已积累了大量的原始数据。
如客户资料及销售数据等。
随着公司的业务发展，如何通过这些数据提取有效的信息，为决策支持提供服务，显得日益迫切。
客户关系管理是电子商务活动的核心部分。
对客户关系管理的重视是今日商业运作方式转变的结果。
客户忠诚度和品牌忠诚度的易变性、加入W T O之后市场的开放承诺及市场准入门槛的降低，要求电子商务必须比以往任何时候都更需详细地了解客户。
谁赢得了与客户持久的合作关系，谁就赢得了竞争。
‘随着公司电子商务的发展，cA LL cEN T E R的建设，如何给客户提供全新的个性化、自定义的服务，也成为公司提高整体服务水平的重要内容之～。
目前尚无一种系统能够通过对以往客户销售数据的分析来为客户提供有针对性的服务，而数据仓库和数据挖掘技术是收集、集成和分析所有客户数据的基础，在此基础上分析客户销售数据，总结客户的购买规律，作为客户个性化服务的数据来源。
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。
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现数据湖和数据仓库是现代企业在管理大规模数据时经常使用的两种架构模式。
它们在存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据方面起着关键作用。
本文将介绍数据库中的数据湖和数据仓库的设计与实现，并分析它们在企业中的应用和优势。
一、数据湖的设计与实现1. 数据湖的概念数据湖是一个存储大规模数据的系统，它将多种类型的数据以原始的形式进行存储，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
传统的数据仓库模式往往需要对数据进行预处理和转换，而数据湖则将数据以原始格式存储，提供了更大的数据灵活性和可扩展性。
2. 数据湖的设计原则在设计数据湖时，需考虑以下原则：（1）数据湖应该支持多样化的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（2）数据湖需具备高度可扩展性，可以容纳海量数据并支持快速的数据写入和读取。
（3）数据湖的架构应支持数据的元数据管理，以提供数据的可发现性和可管理性。
（4）数据湖需要具备强大的数据安全性和隐私保护措施，以保护敏感数据的存储和处理过程。
3. 数据湖的实现技术实现数据湖可以采用一些现有的开源技术，如：（1）分布式文件系统（如HDFS）：用于存储大规模数据，并提供可靠的数据备份和高可用性。
（2）分布式计算框架（如Spark）：用于对大规模数据进行处理和分析，并实现复杂的数据转换操作。
（3）元数据管理工具（如Apache Hive）：用于管理数据湖中的数据模式和表结构信息。
（4）数据安全和隐私保护工具（如Apache Ranger）：用于实现对敏感数据的访问控制和权限管理。
4. 数据湖的应用场景数据湖适用于下列应用场景：（1）数据探索和发现：通过数据湖，用户可以直接访问和探索各种类型的数据，发现新的关联和洞见。
（2）大数据分析和机器学习：数据湖提供了海量数据的存储和处理能力，支持大数据分析和机器学习算法的运行。
（3）实时数据处理：数据湖可以接收实时数据流，并支持实时数据的处理和实时分析。
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。
数据库答辩问题1
1-3题选1个题，4-8选一题，作为答辩题目。
1.简述数据库设计的步骤。
回答1：数据库设计的过程(六个阶段) 1.需求分析阶段准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步 2.概念结构设计阶段是整个数据库设计的关键通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型 3.逻辑结构设计阶段将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型对其进行优化 4.数据库物理设计阶段为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法） 5.数据库实施阶段运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行 6.数据库运行和维护阶段数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。
在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改设计特点:在设计过程中把数据库的设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来将这两个方面的需求分析、抽象、设计、实现在各个阶段同时进行，相互参照，相互补充，以完善两方面的设计回答2：1、应用规划规划阶段进行系统的必要性和可行性分析，确定数据库系统在整个企业管理系统中的地位。
规划阶段必须要完成的任务包括：确定系统的范围；确定开发工作所需的资源（人员、硬件和软件）；估算软件开发的成本；确定项目进度。
规划阶段产生的结果是可行性分析报告及数据库规划纲要，内容包括信息范围、信息来源、人力资源、设备资源、软硬件环境、开发成本估算、进度计划、现行系统向新系统过渡计划等。
2、需求分析这一阶段是计算机人员（系统分析员）和用户共同收集数据库所需要的信息内容和用户对处理的要求，加以规格化和分析，以书面形式确定下来，作为以后验证系统的依据。
在分析用户要求时，要确保用户目标的一致性。
信息需求：指目标系统涉及的所有实体、属性、以及实体间的联系等，包括信息的内容和性质，以及由信息需求导出的数据需求。
数据仓库构建实施方法及步骤
数据仓库构建实施方法及步骤数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。
数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。
因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，因为原型法的思想是从构建系统的简单的基本框架着手，不断丰富与完善整个系统。
但是，数据仓库的设计开发又不同于一般意义上的原型法，数据仓库的设计是数据驱动的。
这是因为数据仓库是在现存数据库系统基础上进行开发，它着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘已有数据库的数据资源，服务于企业高层领导管理决策分析的需要。
但需要说明的是，数据仓库系统开发是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，这也是原型法区别于系统生命周期法的主要特点。
因此，在数据仓库的开发的整个过程中，自始至终要求决策人员和开发者的共同参与和密切协作，要求保持灵活的头脑，不做或尽量少做无效工作或重复工作。
数据仓库的设计大体上可以分为以下几个步骤：概念模型设计；技术准备工作；逻辑模型设计；物理模型设计；数据仓库生成；数据仓库运行与维护。
下面我们六个主要设计步骤为主线，介绍在各个设计步骤中设计的基本内容。
第一节概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是：<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识；另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
数据仓库的设计和建模
数据仓库的设计和建模随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析越来越多的数据。
数据仓库应运而生，成为企业中的重要一环。
数据仓库的设计和建模是确保数据仓库能够正常运行的关键一步。
本文将为您介绍数据仓库设计和建模的过程和注意事项。
一、数据仓库的设计数据仓库设计是指选择适合企业现有业务模型的数据仓库，以及选择适合的数据仓库模型。
在数据仓库设计过程中，需要注意以下几点：1.需求分析在设计数据仓库之前，必须先了解企业的需求。
只有充分了解企业的需求，才能选择适合的数据仓库模型。
的确，基本的关系型数据仓库并不是适合所有企业的最佳选择。
有些企业需要NoSQL数据存储解决方案；另一些企业可能需要一个大数据仓库。
2.选择合适的结构设计数据仓库的一个重要方面是结构。
企业需要选择一个适当的结构，以方便数据仓库的管理。
该设计需要考虑到多个因素，如数据交换、备份和恢复等方面。
3.确定数据清洗规则仓库设计人员需要为仓库中的数据制定一些清洗规则。
例如，数据可以进行缺失值检查；去除不匹配的条目；并标准化数据格式。
所有这些工作都是为了保证数据质量。
4.数据集成在数据仓库中，数据可以从多个来源汇总，包括企业主机、云存储、应用程序和外部第三方服务，还可以使用ETL(抽取、转换和加载)工具来协调所有这些数据源。
5.元数据管理元数据管理是管理数据仓库的一个关键方面。
元数据是有关数据的数据。
在数据仓库中，元数据指用于管理和发现数据资源的数据。
这些数据包括数据定义、数据源、字段名称和数据类型等。
二、数据仓库的建模数据建模是一个基于模型的设计方法，它将复杂的数据模型转化为可视化的图形模型，以简化数据的管理和维护。
数据建模应该包括以下步骤：1.确定数据实体数据建模开始于确定数据实体。
数据实体就是指组织中的实际事物，例如客户、订单、产品。
通常情况下，数据实体可以通过问题领域的分析来确定。
2.确定关系确定数据实体后，需要确定数据实体之间的关系。
关系通常定义为“一对多”、“多对多”或“一对一”，可以通过实体之间的相互依赖性来确定。
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。
数据仓库的发展历程简述v0.1
数据仓库的发展历程简述v0.1数据仓库发展历程及相关概念1.1 概述数据仓库的概念可能⽐⼀般⼈想像的都要早⼀些，中间也经历⽐较曲折的过程。
其最初的⽬标是为了实现全企业的集成（Enterprise Integration），但是在发展过程中却退⽽求其次：建⽴战术性的数据集市（Data Marts）。
到⽬前为⽌，还有很多分歧、论争，很多概念模棱两可甚⾄是彻底的让⼈迷惑。
本⽂试图从数据仓库的发展历史中看到⼀些发展的脉络，了解数据仓库应该是怎么样的，并展望⼀下未来的数据仓库发展⽅向。
同时，由于新应⽤的不断出现，出现了很多新的概念和新的应⽤，这些新的应⽤如何统⼀现成完整的企业BI应⽤⽅案还存在很多争论。
本⽂试图对这些概念做⼀些简要的阐述，让⼤家对此有初步的了解。
1.2 粗略发展过程1.2.1 开始阶段（1978-1988）数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的⼀项研究，该研究致⼒于开发⼀种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。
第⼀次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采⽤单独的数据存储和完全不同的设计准则。
同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中⼼（Information Center）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是⼤量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。
但是限于当时的信息处理和数据存储能⼒，该研究只是确⽴了⼀个论点：这两种信息处理的⽅式差别如此之⼤，以⾄于它们只能采⽤完全不同的架构和设计⽅法。
之后，在80年代中后期，作为当时技术最先进的公司，DEC已经开始采⽤分布式⽹络架构来⽀持其业务应⽤，并且DEC公司⾸先将业务系统移植到其⾃⾝的RDBMS产品：RdB。
并且，DEC公司从⼯程部、销售部、财务部以及信息技术部抽调了不同的⼈员组建了新的⼩组，不仅研究新的分析系统架构，并要求将其应⽤到其全球的财务系统中。
该⼩组结合MIT的研究结论，建⽴了TA2（Technical Architecture 2）规范，该规范定义了分析系统的四个组成部分：数据获取、数据访问、⽬录、⽤户服务其中的数据获取和数据访问⽬前⼤家都很清楚，⽽⽬录服务是⽤于帮助⽤户在⽹络中找到他们想要的信息，类似于业务元数据管理；⽤户服务⽤以⽀持对数据的直接交互，包含了其他服务的所有⼈机交互界⾯，这是系统架构的⼀个⾮常⼤的转变，第⼀次将交互界⾯作为单独的组件提出来。
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数据仓库之路FAQFAQ目录一、与数据仓库有关的几个概念 (3)1.1 目录 (3)二、数据仓库产生的原因 (8)三、数据仓库体系结构图 (11)四、数据仓库设计 (12)4.1 数据仓库的建模 (12)4.2 数据仓库建模的十条戒律： (13)五、数据仓库开发过程 (14)5.1 数据模型的内容 (14)5.2 数据模型转变到数据仓库 (14)5.3 数据仓库开发成功的关键 (15)六、数据仓库的数据采集 (16)6.1 后台处理 (17)6.2 中间处理 (17)6.3 前台处理 (18)6.4 数据仓库的技术体系结构 (18)6.5 数据的有效性检查 (20)6.6 清除和转换数据 (20)6.7 简单变换 (22)6.8 清洁和刷洗 (24)6.9 集成 (25)6.10 聚集和概括 (27)6.11 移动数据 (27)七、如何建立数据仓库 (30)7.1 数据仓库设计 (31)7.2 数据抽取模块 (32)7.3 数据维护模块 (33)一、与数据仓库有关的几个概念1.1 目录☐Datawarehouse☐Datamart☐OLAP☐ROLAP☐MOLAP☐ClientOLAP☐DSS☐ETL☐Adhocquery☐EIS☐BPR☐BI☐Datamining☐CRM☐MetaDataData warehouse本世纪80年代中期，“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。
Data mart即数据集市，或者叫做“小数据仓库”。
如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。
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。
数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
OLAP联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统：准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性准则准则3 存取能力推测准则4 稳定的报表能力准则5 客户/服务器体系结构准则6 维的等同性准则准则7 动态的稀疏矩阵处理准则准则8 多用户支持能力准则准则9 非受限的跨维操作准则10 直观的数据操纵准则11 灵活的报表生成准则12 不受限的维与聚集层次ROLAP基于Codd的12条准则，各个软件开发厂家见仁见智，其中一个流派，认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据，于是，基于稀疏矩阵表示方法的星型结构（starschema）就出现了。
后来又演化出雪花结构。
为了与多维数据库相区别，则把基于关系型数据库的OLAP称为Relational OLAP，简称ROLAP。
代表产品有Informix Metacube、Microsoft SQL ServerOLAP Services.MOLAP严格遵照Codd的定义，自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据的Arbor Software,开创了多维数据存储的先河，后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。
被人们称为MuiltDimension OLAP,简称MOLAP，代表产品有Hyperion(原Arbor software) Essbase、Showcase STRATEGY等。
Client OLAP相对于Server OLAP而言。
部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。
代表产品有Brio Designer, Business Object.DSS决策支持系统（Decision Support system），相当于基于数据仓库的应用。
决策支持就是在收集所有有关数据和信息，经过加工整理，来为企业决策管理层提供信息，为决策者的决策提供依据。
ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,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。
Ad hoc query即席查询，数据库应用最普遍的一种查询，利用数据仓库技术，可以让用户随时可以面对数据库，获取所希望的数据。
EIS领导信息系统（Executive Information System）,指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。
BPR业务流程重整（Business Process Reengineering）,指利用数据仓库技术，发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作。
数据仓库的重要作用之一。
BI商业智能（Business Intelligence）,指数据仓库相关技术与应用的通称。
指利用各种智能技术，来提升企业的商业竞争力。
Data mining数据挖掘,Data Mining是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策CRM客户关系管理（Customer Relationship management）,数据仓库是以数据库技术为基础但又与传统的数据库应用有着本质区别的新技术，CRM就是基于数据仓库技术的一种新应用。
但是，从商业运作的角度来讲，CRM其实应该算是一个古老的"应用"了。
比如，酒店对客人信息的管理，如果某个客人是某酒店的老主顾，那么该酒店很自然地会知道这位客人的某些习惯和喜好，如是否喜欢靠路边，是否吸烟，是否喜欢大床，喜欢什么样的早餐，等等。
当客人再次光临时，不用客人自己提出来，酒店就会提供客人所喜欢的房间和服务。
这就是一种CRM.Meta Data元数据，关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。
同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。
为数据仓库的发展和使用提供方便。
二、数据仓库产生的原因事务处理环境不适宜DSS应用的原因主要有以下五条：（1）事务处理和分析处理的性能特性不同。
在事务处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短；在分析处理环境中，用户的行为模式与此完全不同，某个DSS应用程序可能需要连续几个小时，从而消耗大量的系统资源。
将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。
（2）数据集成问题。
DSS需要集成的数据。
全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提，相关数据收集得越完整，得到的结果就越可靠。
当前绝大多数企业内数据的真正状况是分散而非集成的。
造成这种分散的原因有多种，主要有事务处理应用分散、“蜘蛛网”问题、数据不一致问题、外部数据和非结构化数据。
（3）数据动态集成问题。
静态集成的最大缺点在于，如果在数据集成后数据源中数据发生了变化，这些变化将不能反映给决策者，导致决策者使用的是过时的数据。
集成数据必须以一定的周期（例如24小时）进行刷新，我们称其为动态集成。
显然，事务处理系统不具备动态集成的能力。
（4）历史数据问题。
事务处理一般只需要当前数据，在数据库中一般也是存储短期数据，切不同数据的保存期限也不一样，即使有一些历史数据保存下来了，也被束之高阁，未得到充分利用。
但对于决策分析而言，历史数据是相当重要的，许多分析方法必须一大量的历史数据为依托。
没有历史数据的详细分析，是难以把握企业的发展趋势的。
DSS对数据在空间和时间的广度上都有了更高的要求，而事务处理环境难以满足这些要求。
（5）数据的综合问题。
在事务处理系统中积累了大量的细节数据，一般而言，DSS并不对这些细节数据进行分析。
在分析前，往往需要对细节数据进行不同程度的综合。
而事务处理系统不具备这种综合能力，根据规范化理论，这种综合还往往因为是一种数据冗余而加以限制。
要提高分析和决策的效率和有效性，分析型处理及其数据必须与操作型处理及其数据相分离。
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，数据仓库正是为了构建这种新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。
三、数据仓库体系结构图四、数据仓库设计4.1 数据仓库的建模☐数据模型1)所有的实体都是平等关系。
2)仅仅从数据模型的角度来着手设计数据仓库会产生一种“平面”效应。
☐星型连接1)事实表：位于星型连接的中央，它是被大量载入数据的实体。
2)维表：周围的其它实体。
3)在很多情况下：文本数据与数值数据是分离开的。
通过数据预连接和建立有选择的数据冗余，设计者为访问和分析过程大大简化了数据。
星型连接应用于设计数据仓库中很大的实体，而数据模型则应用于数据仓库中较小的实体。
4.2数据仓库建模的十条戒律：1)必须回答紧迫的问题；2)必须有正确的事实表；3)将有正确的维表，描述必须按最终用户的业务术语表达；4)必须理解数据仓库所影响的公司过程或影响数据仓库的公司过程；5)对于事实表，应该有正确的“粒度”；6)根据需要存储正确长度的公司历史数据；7)以一种对于公司有意义的方式来集成所有必要的数据；8)创建必要的总结表；9)创建必要的索引；10)能够加载数据仓库数据库并使它以一种适宜的方式可用。
五、数据仓库开发过程☐建立或获得企业的数据模型；☐定义记录系统；☐设计数据仓库并按主题领域进行组织；☐设计和建立操作型环境中的记录系统和数据仓库之间的接口，这些接口能保证数据仓库的载入工作能有序的进行；☐开始载入第一个主题领域，进入载入和反馈过程，数据仓库中的数据在此过程中也在不断地改变。
5.1 数据模型的内容☐标识主要主题领域。
☐各个主要主题之间的各种关系。
☐清晰地定义模型的边界。
☐把原始数据和导出数据分离。
☐每个主题领域需要标识✓键码✓属性✓属性分组之间的关系✓多重出现的数据✓数据的类型5.2 数据模型转变到数据仓库☐如果原先没有时间元素的话，时间元素必须加入到键码结构中☐必须清除所有的纯操作型数据☐需要将参照完整性关系转换成“人工关系”☐将经常需要用到的到处数据假如到设计中☐对数据的结构进行调整✓增加数据阵列✓增加数据冗余✓在合适的情况下进一步分离数据✓在合适的时候合并数据表☐需要做数据的稳定性分析5.3 数据仓库开发成功的关键关键：是数据体系结构设计者和DSS分析者之间的反馈循环。