数据仓库和平台
数据仓库 EDW
数据中心 ODS随着企业信息化建设的发展，巨大的投资为企业建立了众多的信息系统，以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。
随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。
同时随着时间推移，各系统不断沉淀大量的历史数据。
如何打破信息孤岛，充分利用现有的历史数据，为企业提供战略决策的数据支持是各行各业所必需考虑的事情。
为支持企业各项业务的长远发展，不断提高管理水平，建立实现企业数据交换、数据集成的企业级数据中心，并在此基础上初步建设数据管控平台，有效实现数据质量管理，为后续数据线规划的报表管理以及EDW等系统建设奠定基础，为企业提升核心竞争力，优化资源配置、实施有效管控，提高服务水平、科学可待续发展和加速发展奠定良好的基础。
一、系统规划蓝图二、东南融通的优势1、关键技术优势数据交换、数据加工基于统一的调度监控ETLPLUS、调度引擎JSI模块封装SHELL、可执行程序、存储过程、Datastage作业等各种作业类型的执行接口?高扩展性设计，实现ETL、调度监控和硬件的集群报表工具（BI.OFFICE、其他）成熟组件支持，文件交换组件，数据加工组件2、团队优势BI线条员工超过1200人，覆盖咨询、解决方案、研发、实施各个层面参与众多的ODS/EDW/BI项目实施团队彼此配合程度高、统一协调、合作经验丰富随时进行同行信息共享与交流，及时进行方案提炼数据仓库 EDW现代商业银行面临着诸多挑战，包括金融改革日益深化的挑战、面临来自外资银行的竞争、银行国际化的发展需要、客户的要求越来越成熟、监管机构对银行的监管越来越严格。
面对这些挑战，要求金融企业对企业经营数据和信息进行充分的掌握和分析，以帮助企业精确掌握企业的经营状况和准确决策。
建立企业级的银行数据仓库是银行业整体信息资产的管理，建立信息资产的运营服务体系，提升信息资产的业务价值。
东南融通投入了大量资源研究银行企业级DW&BI应用体系，如下图所示：BI.Bank解决方案蓝图，包括以下关键内容：一、数据仓库战略规划参照国际银行领先DW&BI体系架构，规划银行企业级DW&BI的技术框架、数据模型、应用框架，结合银行的业务管理改革步伐制定整体实施计划，帮助银行循序渐进地逐步建成企业级DW&BI系统。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
集合系统的名词解释
集合系统的名词解释随着科技的不断发展，各种集合系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
从社交媒体平台到电商网站，从智能家居到自动驾驶系统，无一不依赖于集合系统的设计和优化。
然而，在我们谈论这些系统时，很少有人能清晰地解释它们背后的核心概念。
因此，本文旨在对集合系统的一些重要名词进行解释，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。
1. 数据库（Database）数据库是集合系统的核心组成部分之一。
它是指按一定的结构和规则组织起来的、用于存储和管理大量数据的集合。
数据库通常由一个或多个表组成，每个表由行和列组成，分别代表数据的记录和属性。
通过数据库，我们可以方便地存储、查询和更新大量数据，保证数据的一致性和完整性。
2. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库指的是一个用于存储大量历史数据的集中式仓库。
与传统的数据库不同，数据仓库旨在支持决策支持和分析工作，而不是日常的事务处理。
数据仓库通常采用异构的数据源，并经过清洗、集成和转换，以提供决策者所需的一致、准确的数据视图。
数据仓库的架构通常分为数据提取、数据转换、数据加载和数据查询等环节，以确保数据的完整性和可用性。
3. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是一种通过在大规模数据集中发现模式和规律的技术。
它包括从数据中提取特征、进行统计分析、构建模型和预测未来趋势等过程。
数据挖掘可以帮助我们发现隐藏在庞杂数据背后的知识，为决策和预测提供支持。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
4. 人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是一种使机器能够像人类一样思考和行动的技术。
在集合系统中，人工智能常常用于处理和分析大量数据，以及实现自动化的决策和推荐。
其中，机器学习是人工智能的重要方法之一，它通过从数据中学习并建立模型，实现对未知数据的预测和分类。
5. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
关于数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别
企业数字化转型或者信息化建设过程中，不可避免的都会产生大量的数据，而继ERP、MES与PDM等企业信息化三驾马车建设完成之后，迎面而来的就是数据治理，关于数字化、信息化的区别见数据化、信息化、数字化和智能化之间联系和区别解析（建设收藏），而数据治理的载体无非是数据仓库、数据湖与数据中台等内容，前几天我们发布了一篇关于辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点(建议收藏)的文章，今天我们来看下几个概念的区别与联系：我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。
数据仓库数据仓库(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。
数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。
数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
数据仓库的作用主要体现在企业决策、分析、计划和响应以下几个方面：数据仓库针对实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测等方面应用有一定的限制。
数据湖数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。
数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。
在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。
下面的定义是维基百科所给出的“数据湖”定义。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
深入浅出数据仓库平台统一架构
图１ 数据 仓库 建设 所需 要解 决和克 服 的问题
经过多年实践的积 累，为了适应快速企业应用的变 持编写的代码与数据库无关，这样做 可以为数据仓库提 化、快速部 署新 增应 用和进行 系统扩展 ，我们建设了一 供完整的数据平台 ，为将来的可扩展 数据提供 了灵活 的
经过几年Ｂ系统建设，我们慢慢摸索 出了自 ｌ 己 的 一 套 Ｂ行 业 解 决 方 案 ， 来 支 持 大 型 数 据 仓 库 Ｉ 建 设 ，经 过 归 纳 ， Ｂ行 业解 决 方 案 可 以分 为 下 面 ｌ
八个部分 。
・数据分发中心方案：Ｇａ ａ ｅ 系统 。 ・底层 的解决方案 ：混合数据仓 库模 式、 自
深入浅 出数据仓库平 台统一架构
一 文， 蒋杰
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作者简介：
蒋杰 ．支 付宝Ｂ首 席架 构 Ｉ 师 ，主要 研究方 向为 分布 式 数 据 库 行 业 数 据 建 模 、高并发 查询 系统架 构 设 计 实 时 数 据 仓 库 。 个人博 客 ｈｔ： ／ ｔ ／ ｗｗｗ． ｐ
运仔时．元数据曩务
图２ 混合 模式 数据 仓库架 构 图
了 解底 层 具 体 是 什 么数 据 库 ， 同 时也 不 需 要 了解 具 体 数
丫
一
据库 之 间 差异 问题 。
・统一 的代码管理机制，有利于元数据管理 。 Ａｉ ｌ ｌｑ技术设计特点包括以下方面。 ｓ ・为 了支 持 业 务 系 统 数 据 的可 扩 展 性 和 灵 活 性 ，程
・数据抽取数据快，完全基于源数据Ａ Ｉ 。 Ｐ 实现
・流 水 化 作 业 方 式— — 抽 取 和转 载 。 ・功 能 权 限 控 制 。 ・配 置 元 数 据 管理 接 口 。
数据仓库与数据挖掘教学实验平台构建研究
数据仓库与数据挖掘教学实验平台构建研究摘要：本文在数据仓库和数据挖掘课程的特色和内容的研究基础上，讨论了该课程实验教学的重要性和意义，开发了教学实验平台。
实践表明该平台能提供在线交互式教学，有效管理教学，激发学生积极性。
关键词：实验平台；教学管理；数据仓库；数据挖掘中图分类号：g642 文献标志码：b 文章编号：1674-9324（2013）09-0253-03一、引言21世纪是国家全面推进学生素质培养的时期，计算机专业课既具有较强的理论性，又具有较深的实践性。
目前，计算机专业的教学过程中往往理论教育与实际脱节，很多学生通过了专业理论课的考试，却不能将理论付诸于实践，学生对课程知识并没有深刻的理解和消化，对课程理论的实际应用没有感观上的体验。
经调查显示，60%以上的学生认为在校期间的计算机理论课的学习对就业和实际工作帮助不大，这给学生学习计算机理论的积极性带来了消极的影响，更有很多学生热衷于参加社会上的计算机培训机构，放弃在高校的课程学习。
因此，在培养学生的理论创新能力的同时，提高学生的动手操作能力，加强学生理论联系实际的能力是计算机教学十分紧迫和必要的任务。
随着信息技术和网络技术的快速发展，在短短几年内数据仓库和数据挖掘就已经成为it信息领域广泛应用和热点研究的领域。
该领域主要是研究如何从浩如烟海的海量数据中有效地提取并挖掘知识，对其进行自动分析和汇总，是计算机行业中最热门、最有前景的领域之一[1]。
数据仓库与数据挖掘课程也顺应计算机发展的需要，进入到高校计算机教育的专业课课程列表中。
本论文在深入研究了数据仓库和数据挖掘课程的内容和特点的基础上，采用b/s（browser/server）架构，即浏览器/服务器架构，开发了web课程教学实验平台。
二、数据仓库与数据挖掘学科教学现状随着数据仓库与数据挖掘课程在各大高校成功试教后，近年来各大高校都为计算机专业都设立了数据仓库和数据挖掘课程，时至今日，其课堂理论教学已经比较成熟。
电商平台的数据仓库设计与实现
电商平台的数据仓库设计与实现随着互联网技术的不断发展，电子商务成为新的商业模式，电商平台已经成为企业和消费者交流的新平台。
然而，随着电商平台的不断发展，数据量也不断增加，如何管理和分析这些数据成为了电商平台所面临的挑战。
因此，为了更好的管理和分析大量数据，电商平台需要建立自己的数据仓库。
一、数据仓库简介数据仓库是为了满足企业分析和决策需要而建立的一种数据管理系统。
数据仓库具有决策支持和分析功能，是基于主题的、集成的、稳定的、随时间变化而更新的且支持管理决策的数据集合。
二、电商平台数据仓库的设计和实现1.需求分析在设计和实现电商平台数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是确定数据仓库需要包含什么数据、数据的来源、数据存储方式以及数据的分析需求。
具体的需求分析包括以下几个方面：(1)确定数据仓库的主题和范围。
电商平台的数据包括交易记录、用户信息、商品信息、库存状态等信息，因此需要确定数据仓库的主题和范围。
(2)确定数据来源。
确定数据仓库的数据来源，包括各个系统的数据、外部数据源的数据等。
(3)确定数据存储方式。
确定数据存储方式，需要考虑到数据的规模、岛屿的数据集成以及数据的安全性等因素。
(4)确定数据的分析需求。
需求分析的关键是确定数据的分析需求，包括数据的分析维度、分析对象等。
2.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到数据仓库中。
因为电商平台的数据来源是多样的，包括终端设备、交易系统、物流系统等，因此需要进行数据集成。
数据集成的过程包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤。
具体来说，数据抽取是将外部数据源中的数据抽取到本地数据库中;数据转换是将抽取的数据进行转换、清洗和质量控制;数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中。
3.数据建模数据建模是指利用数据建模工具将抽取的数据进行建模，分析其业务规则，形成数据模型。
在电商平台数据仓库的建模中，需要注意以下几个方面：(1)建立事实表和维度表。
如何利用数据仓库构建就业信息平台
二 、就 业 信息 平 台构 建 的关键 技 术
１ 遗 传 算 法 的 编 码 规 则 遗 传 算 法 是 一 个 基 于 群 体 的 、 具 备 随 机 特 征 的 迭 代 过 程 。 遗 传 算 法 操 作 于 个 由 问题 的多个 潜 在解 （ 体） 个 组成 的 群 体 上 ，每 个 个 体都 有 一 个 编 码表 示 ，
一
活处理 全 局联机 事 务处理 的 功能 ，为查 询提 供 有 效 的访 问 途 径 。需 要 注 意 的 是 ， ＯＤＳ数 据 存 储 平 台 是 可 以 选 择 的 ， 如 果 考 虑 到 经 费 限 制 ， 可 以 不 增 加 ＯＤＳ 存 储 ，直 接将 数据 装 载到数 据 仓库 。 决策 人 员或 管理 人员 通过 数 据挖 掘 和 在 线分析 工具 对数 据仓 库进 行信 息分 析 处理 ，来实现 求职 人 员和招 聘 单位 的 自动 匹配 、预测 分析 等的 目标 函数
被 赋 予 一 个 适 应 值 ， 它 反 映 个 体 之 间 相 比求 解 问题 的 能 力 ， 在 群 体 进 化 过 程 中 ，基 因 型 的 变 化 是 进 化 的 本 质 特 征 。 主 要 通 过 三 种 典 型 的 算 子 进 行 基 因 变 化 ：选 择 、 交 叉 和 变 异 算 子 。 应用 遗传 算法 进行 规 则挖 掘 ，编 码 是要 解决 的 首要 问题 ，也 是设 计遗 传算 法 时的一 个 关键步 骤 。编 码方法 除了决 定 了个体 染 色体排 列 形式之 外 ，它 还 决 基 于 数 据仓 库 的就 业 信 息 平 台 定 了个体 从 搜索 空间 的基 因型变 换 到解 空 间 的表 现 型 时 的 解 码 方 法 ， 编 码 方 法 系 统 构 建 也影 响到 交叉 算子 、 变异 算子 等遗 传算 １ 就 业信息 平 台总体 架构 如 下定 义 ： 基 于数 据仓 库 系统 的就 业信 息 平 台 子 的 运 算 操 作 。 由此 可 见 ，编 码 方 法 在 既能够 满 足教 育主 管部 门、高 等学 校和 很大 程度 上决 定 了如何 进行 群体 的遗 传 用人企 业 的数 据分 析 ， 又满足 学校 、用 进化 运算 以及 遗传 进化 运 算的效 率 。 一 人企业 和就 业 人员 的查 询 。下 图是 基于 数据仓 库 的就业 信息 平 台系统 的组 成 。 ２ 系统工作 流程 源 数据 库 系统 可 以是 多 种 数 据 库 ， 如 ＤＢ２ Ｉ ｆ ｒｌ ｘ、 Ｓ Ｓｅ ｖ ｒ 、 ｎ ｏ Ｉｉ ｌ ＱＬ ｒｅ 、 Ｏｒ ｃｅ Ｓ ｂ ｓ 以 及 数 据 文 件 ， 些 数 ａ ｌ、 ｙ ａ ｅ 这 据 经过数 据抽取 、转 换组件 转移 到 ＯＤＳ （ ｒ ｔｏ ａ ｔ ｔ ｒ ） 。数 据 的 抽 Ｏｐ ａ ｉｎ ｌＤａ ａ Ｓ ｏ ｅ 中
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。
数据仓库
数据是信息的载体，信息是有价值有意义的数据。
数据库用于事务处理数据仓库用于决策分析数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。
数据仓库特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库是集成的（3）数据仓库是稳定的（4）数据仓库是随时间变化的（5）数据仓库的数据量很大（6）数据仓库软、硬件要求较高两者区别数据库：面向应用数据是详细的保持当前数据数据是可更新的对数据的操作是重复的操作需求是事先可知的一个操作存取一个记录数据非冗余操作比较频繁查询基本是原始数据事务处理需要的是当前数据很少有复杂的计算支持事务处理数据仓库：面向主题数据是综合的和历史的保存过去和现在的数据数据不更新对数据的操作是启发式的操作需求是临时决定的一个操作存取一个集合数据时常冗余操作相对不频繁查询基本是经过加工的数据决策分析需要过去和现在的数据有很多复杂的计算支持决策分析联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。
也称为实时系统(Real time System)。
E.F.Codd在1993年提出了多维数据库和多维分析的概念，即联机分析处理（On Line Analytical Processing，OLAP）概念。
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。
OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持，OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询结果提供给决策制定人OLTP数据库数据细节性数据当前数据经常更新一次性处理的数据量小对响应时间要求高面向应用，事务驱动OLAP数据仓库数据综合性数据历史数据不更新，但周期性刷新一次处理的数据量大响应时间合理面向分析，分析驱动数据字典与元数据数据字典是描述数据库中各类数据的集合，包括：(1) 数据项(2) 数据结构(3) 数据流(4) 数据存储(5) 处理过程数据字典是数据库的元数据。
数据仓库与Web商业智能平台架构设计
么，我们就应该好好思考一下验证码的设计了。 在 自助客户服务平台、 自助客服 问答 中，哪些服务能够 解决 用户 实际问题 与疑难 ，哪些服务根本起不到 多大作用 ？ 通过Ｗｅ 商业智能平台，可以采集这些数据 ，计算 出分析结 ｂ
通 过 对 用 户 鼠标 点 击 的 超 级 链 接 Ａ 签 内 的 标 题 文 字 进 示 ”三 大 部分 。 标
标题 中，包含 “ 攻略 ”、 “ 技巧 ”、 “ 宝典 ”、 “ 教程 ”、
ｏ ｋｅ “ 心得 ”等词语 ，就可 以知道该用户对游戏攻略类 内容感兴 多访 问统 计 系 统 中 ，通 常 采 用在 客户 端 浏 览 器 Ｃ ｏ ｉ记 录 唯 用户Ｉ 的方式来做用户识 别。但是 ，单纯依靠Ｃ ｏ ｉ信息 Ｄ ｏ ｋｅ 趣 ，并可 以进一 步分析 出这 类型 的用户 比例有 多少 。例 如
果 ，从 而 改 进 自助 服务 功能 ，减 少 人 工 客户 支持 的 成本 。 通 过 Ｈ Ｔ ｅｅ ｒｒ 息 ，我 们 可 以知 道 当 前 的 Ｕ 的 Ｔ ＰＲ ｆｒ 信 ｅ ＲＬ 上一 个 来 源 ＵＲ 是 什 么 ，但 是 ，如 果 上 一 个 ＵＲ 的 页 面 中的 Ｌ Ｌ
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数据仓库与Ｗｅ 商业智能平台架构设计 ｂ
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用户 又有 多少 ？在 哪些 网站 、搜 索引擎投放广告转化率高， 带来 的用户价值大 ？采 集并分析这些 内容 ，可 以优化市场推
在 用 户 注 册 、充 值 缴 费 流 程 中 ，需 要 填 写 多 项 资料 或进
７Ｏ 程 序员
大数据平台功能架构
大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。
数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。
下面将详细介绍这两个功能架构。
一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。
1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。
数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。
通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。
这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。
3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。
常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。
数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。
4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。
通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。
此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。
数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。
1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。
数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。
2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。
清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。
3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。
机场数据仓库／商业智能平台的设计与实现
０ 引言
向主题 的、 成的 、 集 永久 的 ， 且随 时间不断变 化的数据 集合 ， 用
。数据仓库 的体 系结构 化环境有四个数据层 目前 ， 杭州萧 山国际机 场已建成 了作为企 业信 息总线的数 于支持 管理决策ｎ 次 ： 作层 、 操 数据 仓库层 、 门（ 部 数据集 市 ） 、 层 个体层 。数据 仓 据交换平 台 ， 供信息 系统之 间进行数据传递和 交互 。这些交互 Ｔ 文件等数据源 抽 只是 因业 务处 理需要而进行 的一种 实时通信 ， 因此从数据管理 库技术通过 Ｅ Ｌ工具把数据从操作型数据库 、
・
７ ・ ０
Ｃｏ ｕｔｒ Ｅｒ ｏ ６ ２０１ ｍｐ ｅ ａ Ｎ ． ２
机 场数据仓库／ 商业智能平 台的设计 与 实现
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（ 州萧 山国际机 场信 息导航 管理 部 ，浙 江 杭 州 ３ ０） 杭 １２７ １
摘 要 ：杭 州萧山 国际机场数 字空港规 划的落实， 促使许 多信 息 系统相 继建成 ， 在不 少信 息 系统数据库 中已经积 累了大 量的数 据。建设机场 的商业智 能平 台 ， 实现数据 的集成和共 享 ， 将积 累的信 息资源服务 于管理 决策势在 必行。文章介绍 了数据 仓库和商业智能的相关概念 ， 对机场数据仓库／ 商业智能平 台的设计和构建作 了阐述。 目前该平台一期 已经建成 ，
经过 加工 、 转换 、 汇总和整理后 ， 将数据统一和 集成 ， 形 角 度看 ， 息 系统 中的数据 依然 处于 不 同的 “ 息孤 岛” 信 信 。此 取 出来 ， 再将数据按 主题 域分类存储 。数 外， 各信 息系统 的数据 库根据业 务操作需求 而设 计 ， 储数据 成整个 企业一致 的全局数 据 ， 存 数据 的变动在数据仓库 中 量有 限 ， 数据综 合分析能 力弱 。综 上所述 ， 立一个基 于数据 据仓库 中的数据很少被修 改和删除 ， 建 表现为一个新 的数据快 照 。通过应用 以上技术 ， 数据仓库 存储 仓库 的商业智能平 台具有 三方 面意义 ： 保存各信息系统历 史 ① 支持分析决策需求 。 数据 ； 从管理 角度实现 数据 的集 成共享 ； 数据转 化为信 了海量的数 据 ， ② ③将 Ｇ ｒ ｅ ｏ ｐ １９ 年提 出了商业智能 （ ｕｉｅｓＩｔｌ ａｔ ｒＧｒｕ 于 ９ ６ ｎ Ｂ ｓ ｓ ｎｅ ｎ — 息和 知识 ， 为决 策支持服 务 ， 最终达 到机场信 息化与企 业管理 ｌ ｅｃ ） ｉ ｎ ｅ 的概念 。学术 界对商业 智能 的定义还 不统 一 。通 常 ， ｇ 相融合 的 目标 。 商业 智能被 理解 为运 用预测 、 跟踪 、 分析 ， 展 示与业 务绩 效 并 在数据仓库／ 商业智能 （ ｗ， Ｉ平 台的建设过程 中， Ｄ Ｂ） 如何根
数据仓库总结
·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。
·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、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(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)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做出定量分析和预测。
异构平台数据仓库与数据挖掘技术
异构平台数据仓库与数据挖掘技术在一个机构庞大的公司中，一般都存在多种旧的数据库系统，像财务管理、人事管理、产品开发等各个部门可能采用不同的数据库系统，以不同的数据模型描述数据，使用不同的语言描述数据查询和操纵事务，这样客观上就存在了多种异构的数据库系统。
为了有效地实现各个数据库系统之间的信息共享、传递和反馈，人们迫切地需要构造异构数据库系统，以解决信息资源和人力资源的共享和协同问题。
此外，在计算机网络技术不断发展的今天，分布式数据库系统作为主流的数据库系统，也正在演化为异构型分布式数据库系统。
一、异构数据库系统的目标、特点实现不同数据库之间的数据信息资源、硬件设备资源和人力资源的合并和共享，其中关键在于以局部数据库模式为基础，建立全局的数据模式或全局外视图。
这种全局模式对于建立高级的决策支持系统尤为重要。
大型机构在许多地点都有分支机构，每个子机构的数据库中都有着自己的信息数据，而决策制订人员一般只关心宏观的、为全局模式所描述的信息。
建立在数据仓库技术基础上的异构数据库全局模式的描述是一种好的解决方案。
数据仓库可以从异构数据库系统中的多个数据库中收集信息，并建立统一的全局模式，同时收集的数据还支持对历史数据的访问，用户通过数据仓库提供的统一的数据接口进行决策支持的查询。
数据仓库具有以下特点：1．面向主题。
它是面向企业的主题，如客户、产品，而不是面向过程。
2．集成性。
数据从面向应用的操作环境提取到数据仓库中时都要经过集成化，集成性以多种形式表现出来，如一致的数据属性、一致的编码结构等。
3．不易失性。
由于数据仓库只有两种基本操作——装载数据和访问数据，因此数据是相对稳定的，其修改和重组是由管理员定期在后台实现，这样数据仓库可在物理层上做很多优化工作。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
数据仓库(Teradata)
服务使用的财务信息 / 财务记录产品的成本和付款
OFFER （服务）
产品产生事件 / 事件包括产品类
定位网络/ 网络支持的位置
NETWORK （网络）
服务通过网络实现 / 网络支持服务
网络产生事件 / 事件包括网络类
广告针对特定产品 /
产品通过广告实现营销
cLDM – 核心主题
ETL服务器
AT&T
中央数据库
Fload Mload Fexport TPump Access Module
End Users
Teradata电信业cLDM的商业价值
使你能够轻松回答下列业务问题…
▪ 谁是我们最有价值的客户… ▪ 按在网时间、消费金额、收入、年龄、地域、业务规模... ▪ 按产品使用情况 (国内、国际、接线员服务、呼叫卡、全部)
▪ 在我们最好的客户中，谁最有可能流失？ ▪ 我们的基站有问题吗？ 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
•LDM逻辑数据模型 •详细交易数据 •面向主题 •3NF
•数据清洗／转换／加载 •文本文件
结算
•数据转换／压缩/传输 •文本文件 •标准数据接口
•面向业务流程 其他 •3NF
Teradata电信业cLDM
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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。
数据平台总结汇报报告
数据平台总结汇报报告数据平台总结汇报报告一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
数据成为企业决策的新宠，数据平台成为各企业竞争优势的重要组成部分。
本文旨在总结并汇报我们团队对数据平台的研究和实践成果，以及未来的发展方向。
二、数据平台概述数据平台是指集中管理和加工企业内部和外部数据的技术架构和工具平台。
它可以实现数据的采集、存储、处理、分析和应用，为企业提供决策支持和业务创新的基础。
数据平台包括数据仓库、数据湖、数据治理、数据分析和人工智能等组成部分。
三、数据平台建设1. 数据采集：通过各种渠道采集外部数据，包括社交媒体、电子商务平台、物联网等；同时，内部数据也需要进行采集，包括企业内部系统产生的数据。
2. 数据存储：建立数据仓库和数据湖，将采集到的数据进行组织和存储，方便后续的数据处理和分析。
3. 数据处理：数据平台需要进行数据清洗、转换、集成等预处理工作，以确保数据的质量和一致性。
4. 数据分析：数据平台可以进行各类数据分析，包括统计分析、机器学习、深度学习等，为企业决策提供有力的支持。
5. 数据应用：将数据分析的结果与企业业务进行结合，实现数据驱动的业务创新，提高企业的竞争力。
四、数据平台实践成果在过去一年的研究和实践中，我们团队取得了以下成果：1. 建立了一套完整的数据平台架构，实现了数据的采集、存储、处理、分析和应用的全流程。
2. 采集了大量的外部数据，并将其与企业内部数据进行整合，构建了一个庞大的数据资源库。
3. 借助数据平台，我们对客户行为数据进行了深度挖掘，并通过机器学习算法实现了个性化推荐，提高了客户的满意度和忠诚度。
4. 建立了数据治理机制，对数据的质量和安全进行了有效的管控，确保了数据的准确性和可靠性。
五、未来发展方向尽管我们在数据平台建设方面已经取得了一些成果，但仍然有待进一步的发展。
我们计划在未来的工作中做出以下改进和优化：1. 提高数据处理和分析的效率：借助云计算和分布式计算技术，进一步优化数据处理和分析的速度和效果。
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数据仓库的几个概念
维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的 一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地区、 行业维等) 粒度：数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综 合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相 反，细化程度越低，粒度级就越大。 单元格：多维数组的取值(2011年10月，安徽，增 值税，56亿)
数据仓库的组成
Байду номын сангаас
2、数据抽取工具 数据抽取工具把数据从各种各样的存储 方式中拿出来，进行必要的转化、整理， 再存放到数据仓库内。对各种不同数据存 储方式的访问能力是数据抽取工具的关键。 数据转换都包括:删除对决策应用没有意义 的数据段；转换到统一的数据名称和定义； 计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺 省值；把不同的数据定义方式统一。
征管状况分析设计思路
按照“原始凭证──过渡数据表──明细 数据表──汇总数据表”的设计思路，实 现了征管状况分析（登记、申报、征收）。 次月的月初加工征管状况分析报表。 最初的数据是从2010年元月开始的
征管状况分析设计思路
征管状况分析
税务登记表（适用单位纳税人） 税务登记表（适用个体经营） 税务登记表（适用临时纳税人） 登记类汇总表 纳税人信息明细表 申报类汇总表 纳税人状态变 更表 征收类汇总表 纳税人税种变 更表 一般纳税人资 格变更表 非居民企业资 格变更表 企业所得税征 收方式鉴定表 变更税务登记表 纳税人登记补录表 注销税务登记申请审批表 重新税务登记申请审批表 停业复业（提前复业）报告书 复业（提前复业）报告书 非正常户认定书 非正常户解除 非正常户注销 无证户失踪处理 无证户失踪、注销状态解除 无证户失踪注销 无证户注销 税务登记表（无证户）
安徽国税数据仓库资源 集成各系统的原始凭证。 原始凭证加工的公用信息。 各类应用工具。 分析成果。
如何使用数据仓库 省局管理用户的使用 省、市分析用户的使用 一般用户的使用
安徽国税数据仓库的建设概况
安徽国税数据仓库建设项目与浪潮 公司合作完成的。 2008年9月1日，数据仓库一期项目 启动 2009年9月15日，用户试运行，同 年11月一期项目通过验收。 2010年8月启动数据仓库二期项目。 目前已基本完成。
数据仓库特点——面向主题
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各 个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据 是按照一定的主题域进行组织的。 主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一 个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中 的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一 个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除 对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
技术架构
数据仓库的数据流程
交易系统
数据仓库
CTAIS
业务应用
防伪税控
ETL
车购税
原 始 凭 证 库
ETL
公 用 信 息 库 明 细 库
ETL
汇 总 库
ETL
ETL
结 果 ︵ 表 、 指 标 ︶
输 出 ︵ 展 现 、 发 布 ︶
门 户
其它
本地元数据（技术元数据、业务元数据）
数据归集
数据仓库——反映历史变化
数据仓库中的数据通常包含历史信 息，系统记录了企业从过去某一时 点(如开始应用数据仓库的时点)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 来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库的组成
1、数据仓库数据库 数据仓库的数据库是整个数据 仓库环境的核心，是数据存放的地 方和提供对数据检索的支持。相对 于操纵型数据库来说其突出的特点 是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
登录
登录地址： http://79.16.17.82:8710/ 可通过省局网站链接 用户： CTAIS用户，134…… 。密码默认为999999。
IE设置
添加IP地址：http://79.16.17.82到可信 任的“网站”列表中， 安全级别调整到“低”。 进入【Internet选项】常规页， Internet 临时文件框 ，按“设置”按钮，选择“每 次访问此页时检查”。 详细见下载文档。
二者的联系： 数据仓库的出现，并不是要取代 数据库。目前，大部分数据仓库还是 用关系数据库管理系统来管理的。可 以说，数据库、数据仓库相辅相成、 各有千秋。 数据仓库数据一般来源于数据库。
数据仓库与数据库的区别(1)
1、出发点不同：数据库是面向事务的 设计；数据仓库是面向主题设计的。 2、存储的数据不同：数据库一般存 储在线交易数据；数据仓库存储的一般 是历史数据。 3、设计规则不同：数据库设计是尽 量避免冗余，一般采用符合范式的规则 来设计；数据仓库在设计是有意引入冗 余，采用反范式的方式来设计。 4、提供的功能不同：数据库是为捕获 数据而设计，数据仓库是为分析数据而 设计。
业务功能
一户式查询 征管状况分析 申报监控 数据质量分析 税收风险管理 税收收入分析 重点税源分析预警
数据仓库要完成的基础工具
原始凭证定义工具 数据抽取工具 通用查询工具 风险管理工具 应用管理工具 数据质量检测工具 通用采集工具 元数据管理工具 档案管理工具
税源监控分析平台数据特点
1、所有数据来源于原始凭证 数据标准化 有据可查 定位准确 有利于今后的业务拓展 2、各种分析都是通过工具来实现的。实 现了业务加载与技术无关性。 3、采用合作的开发模式。
税源分析监控平台 与各生产系统之间联系与区别
平台的基础数据来源于各生产系统。 生产系统是面向事务的设计，税源分析监控 平台是面向主题设计的。 生产系统是用于采集数据，平台是用于分析 数据。 生产系统一般存储在线交易数据，税源分析 监控平台一般次月进行数据分析，展示分析 结果。
数据归集是对分散在各业务系统数据进行抽取。 目前已抽取的数据包括：综合征管软件、增值税防伪 税控系统、车辆购置税征收管理系统、公路内河货物 运输发票税控系统、机动车销售发票系统、出口退税 系统。 数据抽取的方式是通过原始凭证。从源头规范和统一 了数据口径，提高了数据质量，保障了分析数据的可 追溯性 。可实现透明访问。 抽取的原始凭证与实际上的原始凭证的差异。 已抽取原始凭证220多项，抽取记录近亿条记录 归集的手段：原始凭证定义工具。
数据仓库与数据库的区别(2)
5、基本元素不同：数据库的基本元 素是事实表，数据仓库的基本元素是维 度表。 6、容量不同：数据库基本容量上 要比数据仓库小的多。 7、服务对象不同：数据库是为了 高效的事务处理而设计的，服务对象为 企业业务处理方面的工作人员；数据仓 库是为了分析数据进行决策而设计的， 服务对象为企业高层决策人员。
数据仓库特点——集成的
数据仓库中的数据是在对原有分散的 数据库数据抽取、清理的基础上经过 系统加工、汇总和整理得到的，必须 消除源数据中的不一致性，以保证数 据仓库内的信息是关于整个企业的一 致的全局信息。
数据仓库特点——相对稳定的
数据仓库的数据主要供企业决策分析 之用，所涉及的数据操作主要是数据 查询，一旦某个数据进入数据仓库以 后，一般情况下将被长期保留，也就 是数据仓库中一般有大量的查询操作， 但修改和删除操作很少，通常只需要 定期的加载、刷新。
控件安装
进入“安徽国税统一工作平台”， 打开页面“下载安装”链接，系统 检测需安装的插件，点击 “系统插 件安装”链接。安装下载的“报表” 控件 。 详细见下载文档。
安装FLASH插 件
进入“安徽国税统一工作平台”，打开页 面“下载”按钮，点击“FLASH PLAYER 10 插件下载“超链接，下载“FLASH PLAYER 10”插件，安装下载的“FLASH PLAYER 10” 插件。 详细见下载文档。
数据仓库组成
5、数据集市（Data Marts） 为了特定的应用目的或应用范围， 而从数据仓库中独立出来的一部分数 据。 在数据仓库的实施过程中往往可以从 一个部门的数据集市着手，以后再用 几个数据集市组成一个完整的数据仓 库。
数据仓库数据存储与管理
数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。 OLAP(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型 予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发 现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型 在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理） 和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本 数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基 本数据和聚合数据均存放于多维数据库中； HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存 放于多维数据库中。
解决树形菜单显示问题
由于IE版本的不同，树形菜单有时只能显示第一 层，不能显示下面的第二层或更多层。 进入“安徽国税税源监控分析平台”，打开页面 “下载”按钮，点击“树形菜单解决方案”超链 接，下载“树形菜单解决方案”压缩包。 解压下载的“树形菜单解决方案”，把其中的 “msxml3.dll”，拷贝到系统system32文件夹下。 点击“开始--运行”,弹出“运行”对话框输入 “regsvr32 msxml3.dll”命令，点击“确定”按 钮。 详细见下载文档。
1）收集和分析业务需求。 2）建立数据模型和数据仓库的物理设计。 3）定义数据源。 4）选择数据仓库技术和平台。 5）从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓 库。 6）选择访问和报表工具。 7）选择数据库连接软件。 8）选择数据分析和数据展示软件。 9)更新数据仓库 。