建设数据仓库的八个步骤
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。
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设
数据仓库指标体系建设是指为了满足企业特定的业务目标和需求，从数据仓库中提取有意义的数据指标，并对这些指标进行管理、分析与运用的一套体系建设过程。
具体步骤如下：
1. 确定业务目标和需求：企业需要确定自身的业务目标和需求，以此为目标，设计出符合自身业务需求的数据仓库指标体系。
2. 确定数据来源：确定数据来源，包括内部各系统的数据和外部数据，如市场、竞争对手、用户等数据。
3. 确定指标分类：根据企业业务目标和需求，将数据指标分类，可以根据时间、区域、产品、客户等因素进行分类。
4. 定义指标：根据指标分类，设计出指标定义和计算公式，确保指标的准确性和可比性。
5. 确定指标权重：根据指标的重要性，确定指标的权重，以此来评估企业的绩效表现。
6. 建立数据模型：建立数据模型，用于支持指标计算和分析，以及提供数据报表和数据可视化等服务。
7. 设计指标评估体系：设计指标评估体系，用于评估企业整体绩效和各个业务部门的表现，以此来指导企业的决策。
8. 运用指标：利用指标体系中的指标，通过数据分析、数据挖掘等手段，对企业的业务进行分析和优化。
《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。
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。
数仓建设方法论
数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。
为了更好地利用和管理数据，数仓建设成为企业信息化建设的重要环节。
数仓建设方法论是指在数仓建设过程中所采用的一系列方法和原则，旨在帮助企业高效、有序地构建数据仓库，实现数据价值最大化。
一、需求分析阶段在数仓建设的初期阶段，需求分析是关键的一步。
通过与业务部门的沟通和理解，明确企业的业务需求和数据需求，确定数仓的建设目标和规划。
在需求分析阶段，应注重以下几点：1. 充分了解业务需求：与业务部门进行深入交流，了解业务流程、数据来源和数据需求，明确业务指标和分析要求。
2. 定义数据模型：根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，包括维度模型和事实模型。
数据模型的设计应符合规范，保证数据的准确性和一致性。
3. 制定数据采集计划：根据数据来源和数据质量要求，制定数据采集计划，明确数据的提取、清洗和转换等步骤，确保数据的完整性和可用性。
二、数据建模阶段数据建模是数仓建设的核心环节，它是将业务需求转化为数据模型的过程。
在数据建模阶段，应注意以下几点：1. 建立维度模型：根据需求分析阶段定义的数据模型，建立维度模型，包括维度表和事实表。
维度模型的设计应具有层次清晰、灵活性强的特点，方便后续的数据分析和查询。
2. 选择合适的ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从源系统抽取、清洗和加载到数仓中的过程。
在选择ETL工具时，应根据数据量、数据质量和业务需求等因素进行评估，选择适合的工具。
3. 设计数据质量控制策略：数据质量是数仓建设的关键问题，对数据的准确性和一致性要求较高。
因此，在数据建模阶段应设计数据质量控制策略，包括数据清洗、数据校验和数据修复等措施，确保数据质量达到要求。
三、数据加载和存储阶段在数据建模完成后，需要将清洗好的数据加载到数仓中，并选择合适的存储方式进行数据存储。
在数据加载和存储阶段，应注意以下几点：1. 选择合适的存储方式：根据数据量、查询性能和成本等因素，选择合适的存储方式，包括关系型数据库、列式数据库和分布式存储等。
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。
简述数据库设计的主要步骤
简述数据库设计的主要步骤数据库设计的主要步骤可以概括为以下几个方面：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施与维护。
1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步，通过与用户沟通和了解用户的需求，确定数据库的目标和范围。
在这个阶段，需要收集用户的需求，并分析这些需求的优先级和复杂度，以确定数据库的功能和性能要求。
2. 概念设计概念设计是数据库设计的第二步，主要是根据需求分析的结果，建立数据库的概念模型。
在这个阶段，可以使用ER图或UML类图等工具来表示实体、关系和属性之间的关系。
概念设计的目标是建立一个抽象的、独立于具体数据库管理系统的概念模型，以便于后续的逻辑设计和物理设计。
3. 逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步，主要是将概念模型转换为关系模型。
在这个阶段，需要将实体、关系和属性转换为关系模式和关系之间的联系。
逻辑设计的目标是建立一个符合关系模型的数据库模式，以便于后续的物理设计和实施。
4. 物理设计物理设计是数据库设计的第四步，主要是确定数据库的物理结构和存储方案。
在这个阶段，需要考虑到数据库的性能、可靠性和安全性等方面的需求。
物理设计的目标是选择合适的数据库管理系统和存储介质，以及设计合理的索引、分区和备份策略，以提高数据库的性能和可用性。
5. 实施与维护实施与维护是数据库设计的最后一步，主要是根据物理设计的结果，创建和初始化数据库，并进行数据迁移和测试。
在数据库实施后，还需要进行定期的维护和监控，以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。
如果有需要，还可以根据实际情况进行数据库的优化和调整。
总结起来，数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施与维护。
通过这些步骤，可以根据用户的需求和要求，建立一个符合关系模型的数据库模式，并选择合适的数据库管理系统和存储方案，以提高数据库的性能和可用性。
同时，在数据库实施后，还需要进行定期的维护和监控，以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。
建立数据库系统的步骤
建立数据库系统的步骤建立数据库系统的步骤数据库系统是现代信息化时代必不可少的一部分，是各种信息系统开发的核心，也是信息管理的重要手段。
本文将介绍建立数据库系统的步骤，帮助大家更好地了解数据库建设过程中的关键点。
一、需求分析建立任何系统都需要先进行需求分析。
在数据库建设中，需求分析的重点在于确定数据库的业务范围和功能要求。
需求分析主要包括以下几个方面：1.明确业务范围。
数据库系统通常被用于支持企业、组织或管理运营等活动，因此了解业务范围的内容是关键。
需要明确数据库中存放的数据、数据的来源和去向，以及数据的处理方式等。
2.明确功能要求。
在明确了业务范围后，需要对数据库的功能做进一步的规划和设计。
功能要求包括数据的输入、输出和管理方式等。
3.需求分析的结果是建立数据库系统的基础，也是设计和构建的原则和标准。
二、数据库设计需求分析完成后，就需要进行数据库设计工作。
设计工作主要分为三个阶段。
1.概念设计。
概念设计是指以用户的需求为基础，定义数据模型、实体和属性，建立概念模型。
这个阶段主要是为了让用户和设计人员达成一致的理解。
2.逻辑设计。
逻辑设计是在概念设计的基础上，运用某些数据模型，描述数据的组织结构、关系、约束和操作。
它的设计结果是一个高层次的数据模型，一般用ER模型表示。
3.物理设计。
物理设计是基于逻辑模型设计的，具体规定数据在磁盘上的存储格式、访问方式、安全性和可恢复性等。
这个阶段的任务就是将逻辑模型映射到物理存储结构中来。
三、数据库建设在完成数据库设计后，就可以进入数据库建设的实际阶段了。
数据库建设分为以下几个环节：1.数据库软件安装与环境部署。
根据设计需求，选择合适的数据库软件，并进行安装和配置。
同时，为了让数据库系统能够正常工作，需要搭建好完善的硬件环境和服务器系统。
2.数据库创建与初始化。
创建数据库是指在服务器上创建一个实例，为特定的需求分配足够的存储空间。
初始化是指对数据库空间进行格式化、分配、初始化相关信息等，以保证数据库的稳定性和安全性。
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。
数据仓库实施方案
数据仓库实施方案一、引言数据仓库是一个用于存储和管理企业各种业务数据的集成数据库，它可以帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能等方面的工作。
在当今信息化时代，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分。
本文将针对数据仓库的实施方案进行探讨，旨在为企业实施数据仓库提供一些建议和指导。
二、数据仓库实施的基本步骤1.需求分析在实施数据仓库之前，首先需要进行需求分析，明确企业的业务需求和数据分析的目标。
需要与企业各部门进行沟通，了解他们的数据需求，明确数据仓库的应用场景和功能模块。
2.数据采集和清洗数据仓库的建设离不开数据的采集和清洗工作。
需要从企业各个业务系统中采集数据，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
3.架构设计在数据仓库的实施过程中，需要进行架构设计，包括数据仓库的结构、数据模型、ETL流程等方面的设计。
合理的架构设计可以提高数据仓库的性能和扩展性。
4.系统开发和集成根据需求分析和架构设计的结果，进行系统开发和集成工作。
这涉及到数据库的搭建、ETL工具的选择和配置、BI工具的集成等方面的工作。
5.测试和优化在系统开发和集成完成后，需要进行系统测试和性能优化工作。
通过测试可以发现系统的bug和性能瓶颈，进行相应的优化工作，确保数据仓库的稳定性和性能。
6.上线和运维数据仓库上线后，需要进行数据迁移和系统调优工作。
同时，需要建立数据仓库的运维团队，进行系统的日常维护和监控工作。
三、数据仓库实施的关键技术1.ETL工具ETL（Extract-Transform-Load）工具是数据仓库建设的重要工具，它可以帮助企业进行数据的抽取、转换和加载工作。
在选择ETL工具时，需要考虑其功能完备性、性能稳定性和易用性等方面的因素。
2.BI工具BI（Business Intelligence）工具是数据仓库的重要应用工具，它可以帮助企业进行数据分析、报表生成和决策支持等工作。
在选择BI工具时，需要考虑其功能强大性、易用性和性能稳定性等方面的因素。
数据仓库建设与管理指南
数据仓库建设与管理指南第一章数据仓库概述 (2)1.1 数据仓库的定义与作用 (2)1.2 数据仓库的发展历程 (3)1.3 数据仓库与传统数据库的区别 (3)第二章数据仓库需求分析 (3)2.1 需求收集与整理 (3)2.2 业务流程分析 (4)2.3 数据仓库需求文档编写 (4)第三章数据仓库设计与建模 (5)3.1 数据仓库设计原则 (5)3.2 星型模式与雪花模式 (5)3.3 数据模型设计 (6)第四章数据集成与数据清洗 (6)4.1 数据集成策略 (6)4.2 数据清洗技术 (7)4.3 数据质量保障 (7)第五章数据仓库技术选型与架构 (7)5.1 数据仓库技术概述 (7)5.2 技术选型与评估 (8)5.2.1 技术选型原则 (8)5.2.2 技术选型方法 (8)5.3 数据仓库架构设计 (8)第六章数据仓库实施与管理 (9)6.1 数据仓库实施流程 (9)6.1.1 项目筹备 (9)6.1.2 需求分析 (9)6.1.3 数据建模 (9)6.1.4 数据集成 (10)6.1.5 数据质量管理 (10)6.1.6 数据报表与分析 (10)6.2 数据仓库功能优化 (10)6.2.1 硬件资源优化 (10)6.2.2 数据库优化 (11)6.2.3 数据集成优化 (11)6.2.4 数据缓存与压缩 (11)6.3 数据仓库运维管理 (11)6.3.1 系统监控 (11)6.3.2 故障处理 (11)6.3.3 数据备份与恢复 (11)6.3.4 安全管理 (11)6.3.5 版本控制与升级 (12)第七章数据仓库安全与备份 (12)7.1 数据仓库安全策略 (12)7.2 数据加密与访问控制 (12)7.3 数据备份与恢复 (13)第八章数据仓库数据分析与应用 (13)8.1 数据分析工具与技术 (13)8.1.1 数据清洗工具 (13)8.1.2 数据分析软件 (13)8.1.3 机器学习技术 (14)8.2 数据挖掘与商业智能 (14)8.2.1 数据挖掘技术 (14)8.2.2 商业智能应用 (14)8.3 数据仓库应用案例 (14)第九章数据仓库功能评估与监控 (15)9.1 数据仓库功能指标 (15)9.2 数据仓库监控工具与方法 (16)9.3 数据仓库功能优化策略 (16)第十章数据仓库发展趋势与展望 (17)10.1 数据仓库技术发展趋势 (17)10.2 大数据与云计算对数据仓库的影响 (17)10.3 未来数据仓库管理方向与挑战 (18)第一章数据仓库概述1.1 数据仓库的定义与作用数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策过程。
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。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论是指在设计和建造数据仓库时，所应遵循的一套方法论或方法体系。
数据仓库是公司内部所有数据源的汇聚点，以便于企业在各个方面做出更好的决策。
建造数据仓库时，需要考虑到数据的质量、可靠性、可扩展性、安全性和易用性等因素。
下面是一些关于数据仓库建设的方法论：
1. 需求分析：需要先确定数据仓库的目标和范围，以及需要涵盖的数据类型和数据源。
通过与业务团队和最终用户的沟通，确定数据仓库的需求和功能，以确保数据仓库能够满足业务需求。
2. 数据采集：在数据仓库建设之前，需要对数据进行采集和整理。
需要识别数据来源和确定数据的质量。
使用数据质量管理工具确保数据仓库中的数据准确可靠。
3. 数据建模：在数据仓库中，需要建立适当的数据模型，以便于数据分析和报告。
需要考虑到数据的层次结构和关系，以便于查询和分析。
4. 数据仓库架构设计：在数据仓库建设中，需要考虑数据仓库的架构设计，以确保数据仓库的可扩展性和易用性。
需要根据数据仓库的目标和需求，选择合适的架构和技术。
5. 数据仓库测试和评估：在数据仓库建设完成之后，需要进行测试和评估，以确保数据仓库的质量和可靠性。
需要对数据仓库的性能和功能进行测试，以确保数据仓库满足业务需求。
综上所述，数据仓库建设方法论是一个系统的方法体系，它包括需求分析、数据采集、数据建模、数据仓库架构设计和数据仓库测试和评估等方面，以确保数据仓库的质量和可靠性，以提高企业的决策能力和竞争力。
简述数据库的设计步骤
简述数据库的设计步骤
数据库设计是根据用户的需求，在某一具体的数据库管理系统上，设计数据库的结构和建立数据库的过程。
数据库设计一般包括以下几个步骤：
1. 需求分析：在这一阶段，需要与数据库的用户进行沟通，了解他们的需求和期望。
明确数据库需要存储哪些数据、数据之间的关系、数据的处理和查询需求等。
2. 概念设计：根据需求分析的结果，设计数据库的概念模型。
这包括确定实体、关系和属性，并使用实体关系图（ERD）或类似的工具来表示。
3. 逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型。
这涉及到选择适当的数据库管理系统（DBMS），并定义表、列、约束、索引等数据库对象。
4. 物理设计：根据逻辑设计的结果，确定数据库的物理存储结构。
这包括选择文件组织方式、存储引擎、索引类型等，以提高数据库的性能和效率。
5. 实施和测试：根据物理设计的结果，创建数据库并加载数据。
然后进行测试，验证数据库是否满足用户的需求，以及数据的完整性、一致性和性能是否符合预期。
6. 运维和优化：在数据库投入使用后，需要进行监控、维护和优化。
这包括定期备份数据、性能监控和调优、安全管理等。
7. 迭代和改进：随着业务需求的变化和增长，数据库可能需要进行迭代和改进。
这包括添加新的功能、优化查询、扩展容量等。
数据库设计是一个迭代的过程，可能需要在不同阶段之间进行来回修改和完善。
在设计过程中，与用户的密切合作和沟通非常重要，以确保最终的数据库能够满足他们的需求。
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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。
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。
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附件二员工培训考核成绩表附件三内部培训效果评估表部门:__________ _ 姓名:____________ 培训内容:__________ _ 培训时间:__________ 请就下面每一项进行评价，并请在相对应的分数上打“√”：。