数据仓库培训[1]
数据仓库培训课件
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
数据仓库培训文档1
1．数据仓库技术综述随着全球性竞争的加剧，越来越多的企业认识到正确及时的决策是企业生存和发展的关键所在。
因此，充分利用现代信息科技技术，自动快速获取有用的决策信息，为企业提供快速、准确的决策支持，已成为大多数成功企业的共识。
数据仓库的出现正是满足了这种需求，从而给企业带来更好的发展动力。
建设数据仓库的目的：1、市场的激烈竞争和管理过程的复杂性，决定了一个企业为了生存与发展，就需要对客户关系、市场营销、产品工程、投资分析等方面的历史数据进行提取与分析，从中找到对企业进一步发展有价值的潜在信息。
2、数据仓库能够把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策提供数据依据。
3、企业现有的系统不能提供更多的决策信息（尽管企业已经有了大量的数据积累）。
4、通过构造一种体系化的数据存贮环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息。
5、可以为市场营销和客户分析提供基本的信息源和辅助工具。
6、可以实现对产品、部门、机构的利润与成本分析。
7、可以规范管理流程、优化业务处理、提高资本利用率。
1．1数据仓库概念和体系结构1．1．1从数据库到数据仓库的演变市场需求是技术发展的源动力。
在数据库应用的早期，计算机系统所处理的是从无到有的问题，是传统手工业务自动化的问题。
例如银行的储蓄系统、电信的计费系统，它们都属于典型的联机事务处理系统。
一个企业可以简单地通过拥有联机事务处理的计算机系统而获得强大的市场竞争力。
其次，当时单位容量的联机存储介质比现在昂贵得多，相对于市场竞争的压力，将大量的历史业务数据长时间联机保存去用于分析显然是过于奢侈了。
因此，联机事务处理系统只涉及当前数据，系统积累下的历史业务数据往往被转储到脱机的环境中。
此外，在计算机系统应用的早期，还没有积累大量的历史数据可供统计与分析。
从而，联机事务处理成为整个80年代直到90年代初数据库应用的主流。
数据仓库开发培训(1)-DB2基础
-2-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
阅读说明 本文主要面向数据库设计和开发人员、部署人员和性能调优人员。 杭州滨江 2013 年 7 月 3 日
-3-
数据仓库开发系列培训
DB2 基础
目录
培训介绍...................................................................................................................................... - 2 本文内容...................................................................................................................................... - 2 阅读说明...................................................................................................................................... - 3 第一篇 基础理论........................................................................................................................ - 6 1 DB2 数据库基本概念 ........................................................................................................
数据仓库开发培训(1)-DB2基础 - AIX系统上DB2安装使用手册
DB2安装使用手册——数据仓库开发系列培训讲师：赵坚密日期：2013年7月26日目录1.DB2服务器安装 (4)1.1.前提条件 (4)1.2.DB2软件安装 (4)1.3.创建数据库管理服务器 (8)1.4.创建实例 (8)1.5.修改/etc/services文件 (8)1.6.设置环境变量 (8)1.6.1.修改.bash_profile (8)1.6.2.设置服务名称 (8)1.6.3.设置注册变量 (9)1.7.启动实例 (9)2.创建数据库 (10)2.1.创建数据库 (10)2.2.创建缓冲池（8K） (10)2.3.创建系统临时表空间（8K） (10)2.4.创建数据表空间（8K） (10)2.5.创建数据库用户 (11)2.6.设置数据库参数 (11)3.创建Schema (12)3.1.创建表格 (12)3.2.创建视图 (12)4.初始化数据导入 (13)4.1.公共数据导入 (13)4.2.用户数据导入 (13)5.DB2数据库日常操作 (14)5.1.启动和关闭数据库实例 (14)5.2.启动和关闭DAS (14)5.3.连接和断开数据库实例 (14)5.4.连接和断开数据库 (14)5.5.客户端连接配置 (14)5.6.查看数据库字符集 (14)5.7.断开所有用户连接 (15)5.8.执行批处理脚本 (15)5.9.导入导出数据 (15)5.10.查看数据库版本 (15)5.11.显示当前活动数据库 (15)5.12.显示当前用户拥有的表和视图 (15)6.DB2卸载 (16)6.1.删除所有数据库 (16)6.2.停止管理服务器 (16)6.3.停止所有DB2实例 (16)6.4.除去管理服务器 (17)6.5.除去所有DB2实例 (17)6.6.卸载DB2安装文件 (17)6.7.删除DB2所有用户 (17)6.8.删除DB2所有用户组 (18)6.9.删除/HOME目录下DB2用户目录 (18)6.10.重新引导服务器 (18)1.DB2服务器安装1.1. 前提条件123、查看/etc/hosts文件，确认主机名和IP已经设置。
《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。
数据仓库技术PPT培训资料
—信管0701 HT
1
数据仓库技术
✓什么是数据仓库 ✓数据仓库的产生 ✓新一代数据仓库的发展趋势 ✓总结
2
什么是数据仓库
概念
数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据 仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是 面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时 间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经 营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向 主题，与传统数据库面向应用相对应。
6
• 近几十年来，大量新技术、新思路的涌现出来并 被用于关系型数据库系统的开发和实现：客户/服 务器系统结构、存储过程、多线索并发内核、异 步I/O、代价优化，等等，这一切足以使得关系数 据库系统的处理能力毫不逊色于传统封闭的数据 库系统。而关系数据库在访问逻辑和应用上所带 来的好处则远远不止这些，SQL的使用已成为一 个不可阻挡的潮流，加上近些年来计算机硬件的 处理能力呈数量级的递增，关系数据库最终成为 联机事务处理系统的主宰。
9
新一代数据仓库的发展趋势
• 严格的投资回报率评估 • 整合数据集市 • 增加更多的分析 • CRM与数据仓库后期Internet 的兴起与飞速发展，我 们进入了一个新的时代，大量的信息和数据，迎 面而来，用科学的方法去整理数据，从而从不同 视角对企业经营各方面信息的精确分析、准确判 断，比以往更为迫切,实施商业行为的有效性也比 以往更受关注。
企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据， 也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变 性和面向历史性。
二、操作型数据库（ODS）
操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又 可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。
三、数据市集（DataMart）
数据仓库培训
OLAP基本操作
上卷操作：通过维层次，在数据立方体上进 行聚集。 下钻操作：是上卷操作的逆操作，由不太详 细的数据到更详细的数据。 切片和切块：切片在给定的数据立方体的一 个维上进行选择，切块则是在两个或两个以 上的维进行选择。 旋转操作：是改变维度的位置关系，使最终 用户可以从其他视角来观察多维数据。
日期
一季度 二季度 三季度 四季度
ALL
南京 苏州 常州
TV PC
VCD ALL
产 品
地 区
ALL
数据仓库的主要应用
信息处理
支持查询和基本的统计分析，并使用表或图进行报告.
分析处理
支持基本的OLAP操作，在汇总的和细节的历史数据上操作.
数据挖掘
支持知识发现，包括找出隐藏的模式和关联，构造分析模型， 进行分类和预测，并用可视化工具提供挖掘结果.
一次处理的数据量小
面向应用，事务驱动
一次处理的数据量大
面向分析，分析驱动
面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持管理需要
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理； OLAP是面向市场的,用于数据分析。
数据内容:
OLTP系统管理当前数据； OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和聚集机制。
Data Mart（数据集市）
小型的，面向部门或工作组级数据仓库.
数据仓库中的几个重要概念 (续)
Operation Data Store
操作数据存储 — ODS是能支持企业日常的全局应 用的数据集合，是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩展后得到的一个混合形式。 四个基本特点：面向主题的(Subject -Oriented)、集 成的、可变的、 当前或接近当前的。
数据仓库与数据中心知识培训
数据仓库与数据中心知识培训数据仓库与数据中心是现代企业中广泛应用的重要概念和技术。
数据仓库是一个集成、主题导向的、时间一致性的、可供决策支持的数据集合，用于支持企业的分析和报表需求。
数据中心则是一个集中的、高度可用的设施，用于存储和处理大量的数据和信息。
为了充分利用数据资源，提高企业的决策能力和竞争力，对数据仓库与数据中心的知识进行培训是非常有必要的。
首先，数据仓库的概念及其特点是培训的核心内容。
数据仓库是将分散的、异构的、冗余的数据整合为一致性、易用性、可扩展的数据集合，用于支持企业的决策需求。
培训中应介绍数据仓库的主要特点，如集成性、主题导向性、时间一致性和可扩展性，并通过案例演示等方式进行说明，让学员对数据仓库的概念有一个清晰的认识。
其次，数据仓库的架构与设计原则也是培训的重要内容。
合理的数据仓库架构和设计是保证数据仓库能够有效支持企业决策的关键。
培训中应介绍常见的数据仓库架构，如经典的三层架构（采集层、清洗层、查询层），以及设计数据仓库需要考虑的要素，如数据抽取、数据清洗、数据加载和数据建模等。
同时，还可以介绍一些常见的数据仓库设计原则，如星型模型和雪花模型，以及维度建模和事实建模等。
第三，数据中心的重要性和基本原则也需要在培训中强调。
数据中心是企业处理和存储大量数据和信息的核心设施，对于提高企业的数据处理速度、可靠性和安全性至关重要。
培训中应介绍数据中心的基本功能和要求，如高可用性、容灾性、可伸缩性和安全性等，并介绍一些常用的数据中心管理原则，如合理布局、有效散热、定期维护和安全备份等。
最后，培训中可以结合实际案例和行业发展趋势，介绍数据仓库与数据中心的最新技术和应用。
例如，可以介绍云计算和大数据技术如何改变数据仓库和数据中心的架构与设计，以及如何利用人工智能和机器学习等技术提高数据仓库的分析和决策能力。
在培训过程中，可以采用讲解、案例分析、互动问答等多种教学方法，以提高学员的学习兴趣和能力。
2024年数据库基础知识培训(多应用)
数据库基础知识培训(多应用)数据库基础知识培训一、引言随着信息技术的快速发展，数据已经成为企业的重要资产。
数据库作为存储、管理和处理数据的系统，其重要性不言而喻。
为了提高员工对数据库基础知识的理解和应用能力，特举办本次数据库基础知识培训。
通过本次培训，参训人员将掌握数据库的基本概念、类型、结构、设计方法以及数据库管理的基本技能，为实际工作提供有力支持。
二、数据库基本概念1.数据库（Database，DB）数据库是长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性。
2.数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，DBMS）数据库管理系统是一种用于建立、使用和维护数据库的大型软件。
它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。
常见的数据库管理系统有Oracle、MySQL、SQLServer等。
3.数据模型数据模型是描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及一致性约束的概念工具。
常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是最为广泛应用的数据模型，它采用二维表来表示实体及其之间的关系。
4.关系数据库（1）数据结构化：关系数据库中的数据以表格的形式组织，便于用户理解和使用。
（2）数据共享：关系数据库中的数据可以被多个用户和应用程序共享，提高了数据利用率。
（3）数据独立性：关系数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理独立性，使得用户在不了解数据库内部结构的情况下，也能方便地使用数据。
（4）数据安全性：关系数据库提供了完善的数据安全机制，保证了数据的安全性。
三、数据库类型与结构1.数据库类型（1）按数据模型分类：层次数据库、网状数据库、关系数据库、面向对象数据库等。
（2）按用途分类：事务处理数据库、数据仓库、实时数据库、空间数据库等。
（3）按规模分类：小型数据库、中型数据库、大型数据库等。
数据仓库技术知识培训
- 我的帐户现在有多少钱?
- 历史数据的缺乏是另一个 应用问题
- 你有 2,704.87元
- 在过去的三年中，我的帐户每月平均余额 是多少?
- 我怎样才能知道这些数字?
汇总问题
computer
另一个问题是汇总 ….
- 发往A公司的货物在哪里? - 在出厂中心，将于下周一运到
-我们上个月、去年有多少货物发往A公司? - 有多少货物准时到达? 晚到? 发生货损?
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! 勇于开始，才能找到成功的路
面临的挑战
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 勇于开始，才能找到成功的路 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？
3、数据仓库的过期；
4、用户需求的改变。
数据质量管理
如果数据质量不能被信任，则数据仓库将失去价值
，数据管理是一个循环往复的过程，包括四个基本
功能：
定义
定义
量度标准 报告
量度标准
改善
连续的改善
循环
改善
报告
操作数据存储（ODS）
探索数据仓库
ODS “遗产”系统
DSS
商业系统
客户开发系统
SAP
home grown
- 我要写个汇总报告.
获取信息的重要因素
computer
- 贯穿公司的数据集成? - 公司的历史数据? - 详细数据及汇总数据?
决策的需要
应用在不断地进步，当 联机事务处理系统应用到一定 阶段的时候，企业家们便发现 单靠拥有联机事务处理系统已 经不足以获得市场竞争的优势 ；他们需要对其自身业务的运 作以及整个市场相关行业的态 势进行分析，从而做出有利的 决策。
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。
数据仓库培训课件
元数据的作用
– 元数据与数据一起，构成了数据仓库中的数据模型，元数据所 描述的更多的是这个模型的结构方面的信息。
– 在数据仓库中，元数据的主要用途包括： ■ 用作目录，帮助决策支持系统分析者对数据仓库的内容定义 ■ 作为数据仓库和操作性数据库之间进行数据转换时的映射标 准 ■ 帮助业务人员和技术人员更好地理解当前业务和系统数据 ■ 提高系统的管理效率。 ■ 便于系统集成和可重用
访问工具
■ 访问工具 – 访问工具是为用户访问数据仓库提供手段，如数据查询和报表、 应用开发工具、数据挖掘工具和数据分析工具。
数据集市
■ 数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场。 – 数据集市是企业级数据仓库的一个子集 ，是为了特定的应用目 的，从数据仓库中独立出来的一部分数据，也称为部门数据或 主题数据。 – 在分析、内容、表现，以及易用性方面迎合专业用户群体的特 殊需求。 – 在数据仓库的实施过程中，通常可以从一个部分的数据集市着 手，再逐渐用几个数据集市组成一个完整的数据仓库（自底向 上）。
数据源
数据集市
数据存储和管理
OLAP服务器 前端工具
数据源
■ 数据源是数据仓库系统的基础，即系统的数据来源，通常包含企事 业单位的各种内部信息和外部信息。 – 内部信息，例如存于操作型数据库中的各种业务数据和办公自 动化系统中包含的各类文档数据； – 外部数据，例如各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以 及各类外部统计数据及其它有关文档等。
数据仓库的特点
1. 面向主题（主要特点） 面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。操作型数据库是为
了支撑各种业务而建立，而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出 来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立。
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。
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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
1、细节数据量太大，影响处理效率 2、不利于分析人员将注意力集中于有用的信息上
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数据仓库培训[1]
• 数据中心的逻辑架构（广义）
数据仓库与数据中心概述
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数据仓库培训[1]
• 数据中心的功能单元
数据仓库与数据中心概述
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数据仓库培训[1]
数据仓库与数据中心概述 OLTP 与 OLAP 多维数据分析模型 数据整合 应用介绍
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原因有六条： 1、事务处理和分析处理的性能特性不同 2、数据集成问题 3、数据的动态集成问题 4、历史数据问题 5、数据的综合问题 6、数据的访问问题
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数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP • 原因一、事务处理和分析处理的性能特性不同
OLTP 每次操作处理的时间短，存取数据量小，但操作频率高， 并发程度大。
数据仓库培训[1]
OLTP与OLAP
• 操作型处理 也叫事务处理，是指对数据库的日常联机访问操作，通常是对一 个或一组记录的查询和修改，主要是为企业特定的应用服务的。 也叫联机事务处理（OLTP）。
OLTP : On-Line Transaction Processing 特点 1、通常仅仅是对一个或一组记录的查询或修改
数据仓库中的主题有时会因用户主观要求的变化而变化
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数据仓库与数据中心概述
• 特征二 集成
数据仓库中的数据是为分析服务的，而分析需要多种广泛的不同数据 源以便进行比较、鉴别，因此数据仓库中的数据必须从多个数据源中 获取，这些数据源包括多种类型数据库、文件系统以及Internet网上 数据等，它们通过数据集成而形成数据仓库中的数据。
如(时间，单位， 缺陷类别，缺陷等级，发现缺陷数量)是一 个有关“发现缺陷”的四维数据集，其数据成员可表示为： >（2008年，江苏，线路缺陷，Ⅰ类缺陷，300） > （2008年1月，南京，设备缺陷， Ⅱ类缺陷，35）
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多维数据分析模型
• 多维数据分析模型
事实表：
>日期维 1、日期——月份——季度——年 2、日期——周——年
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多维数据分析模型
• 基本概念 维度成员（Dimension Member）
维度的一个取值称为该维度的一个“维度成员”
如果一个维度是多层次的，则该维度的“维度成员”可 以是
1、在不同维度层次上的取值的组合 2、在某个维度层次上的取值
主题是用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，每一个主题基 本对应一个宏观的分析领域。
如：> CRM >>优质客户的挖掘 >>潜在大客户的发现
>>……
> ERP >>合同管理 >>物资库存的管理
>>……
面向主题是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，为按主题进行决 策的过程提供信息。
传统数据库中的数据是原始、基础数据，而特定分析领域数据则是需要对它们作必要的 抽取、加工与总结而形成
造成上述状况的原因 1、事务处理应用的分散性 2、数据不一致问题 3、缺少分析所需的外部及非结构化数据
OLAP 需要集成的数据，包括整个企业内部各部门的相关数据，以 及企业外部、竞争对手等处的相关数据。因此用于分析处理的数据 可能来自多种不同的数据源
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OLTP与OLAP
2、需要访问大量的历史数据 3、执行频率和对响应时间的要求都不高
典型的OLAP 决策支持系统 (DSS--Decision Support System)
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OLTP与OLAP • OLTP与OLAP在应用上的差异
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的 事务处理，例如电费交易
数据仓库技术正成为企业信息集成和辅助决策应用的关键技术之一
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数据仓库与数据中心概述 OLTP 与 OLAP 多维数据分析模型 数据整合 应用介绍
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多维数据分析模型 • 基本概念 对象（Object）和度量值（Measure）
对象是我们所关心和分析的内容
数据仓库培训
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2020/11/21
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数据仓库与数据中心概述 OLTP 与 OLAP 多维数据分析模型 数据整合 应用介绍
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• 数据仓库的起因
数据仓库与数据中心概述
数据仓库方式
20世 纪90 年代之 后
以支持经营管理过程中 的决策制定为目的(DSS，
销售表（产品标识符，商店标识符，日期标识符，销售额）
维表1：
产品表（产品标识符，类别，大类别）
维表2：
商店表（商店标识符，市名，省名，国名，洲名）
维表3：
时间表（时间标识符，日期，月份，季度，年份）
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多维数据分析模型 • 数据立方体（Data Cube）
• 原因三、数据动态集成问题
对所需数据进行一次集成，以后就不再发生变化，称为静态集成 对集成后的数据进行周期性刷新，称为动态集成
在采用静态集成策略时，如果数据源中的数据发生了变化，那么这 些变化就不能反映给决策者，导致决策使用的是过时的数据。因此 集成数据必须以一定的周期进行刷新（即采用动态集成策略），但 传统的 OLTP 环境并不具备动态集成的能力。
对一个数据项来说，维度成员是该数据项在某维度中位置的描述。
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多维数据分析模型
• 基本概念 多维数据集（Multi-Dimensional Dataset）
一个多维数据集可以表示为(维1， 维2， ……, 维n，变量) 变量表示我们观察的数据对象 维1， 维2， ……, 维n分别表示我们观察的各个角度
—— W.H.Inmon
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• 数据仓库的四个特征
数据仓库与数据中心概述
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不 可更新的、随时间不断变化的数据集合，用 于支持经营管理过程中的决策制定。
—— W.H.Inmon
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数据仓库与数据中心概述
• 特征一 面向主题
这就是常说的数据库中“数据丰富、信息贫困”现象。因此，在分析前往往需要对细 节数据进行不同程度的综合，传统的事务处理系统不具备这种综合能力，而且在数据 库系统中，这种综合还往往因为是一种数据冗余而被限制。
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OLTP与OLAP
• 原因六、数据的访问问题
OLTP 需要提供多种不同类型的数据访问操作，且对于需要修改的 数据必须实时‘更新’数据库
2、执行频率高 3、关心处理的响应时间、数据安全性和完整性等指标
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OLTP与OLAP
• 分析型处理 也叫做信息型处理，主要用于企业管理人员的决策分析，为制订 企业的未来经营管理计划提供辅助决策信息。也叫做联机分析处 理（OLAP）。
OLAP : On-Line Analytical Processing 特点 1、需要对大量的事务型数据进行统计、归纳和分析
统一 消除不同数据源之间的数据不一致的现象
综合 对原有数据进行综合和计算
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• 特征三 不可更新
数据仓库与数据中心概述
数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据，不具有原始性， 主要供企业决策分析之用，执行的主要是‘查询’操作，一般情况 下不执行‘更新’操作。同时，一个稳定的数据环境也有利于数据 分析操作和决策的制订。