数据仓库体系培训课程

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数据仓库培训课件

聚类分析
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。

数据仓库概述PPT(共 57张)

决策支持系统：需要花数小时甚至更长时间的处理、需要遍历数据库中的大部分数据，进行复杂的计算，需要消耗大量的系统资源。
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高一个时刻操作一个单元事务驱动面向应用一次操作数据量小，计算简单支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
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，通常用于企业的决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，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。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域所涉及的分析必须把分析数据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。
27
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松一个时刻操作一个集合分析驱动面向分析一次操作数据量大，计算复杂支持管理需求

数据仓库应用实例培训课件(ppt 50张)

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46．凡事不要说＂我不会＂或＂不可能＂，因为你根本还没有去做！ 47．成功不是靠梦想和希望，而是靠努力和实践． 48．只有在天空最暗的时候，才可以看到天上的星星． 49．上帝说：你要什么便取什么，但是要付出相当的代价． 50．现在站在什么地方不重要，重要的是你往什么方向移动。 51．宁可辛苦一阵子，不要苦一辈子． 52．为成功找方法，不为失败找借口． 53．不断反思自己的弱点，是让自己获得更好成功的优良习惯。 54．垃圾桶哲学：别人不要做的事，我拣来做！ 55．不一定要做最大的，但要做最好的． 56．死的方式由上帝决定，活的方式由自己决定！ 57．成功是动词，不是名词！ 28、年轻是我们拼搏的筹码，不是供我们挥霍的资本。 59、世界上最不能等待的事情就是孝敬父母。 60、身体发肤，受之父母，不敢毁伤，孝之始也；立身行道，扬名於后世，以显父母，孝之终也。——《孝经》 61、不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海。——荀子《劝学篇》 62、孩子：请高看自己一眼，你是最棒的！ 63、路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 64、活鱼会逆水而上，死鱼才会随波逐流。 65、怕苦的人苦一辈子，不怕苦的人苦一阵子。 66、有价值的人不是看你能摆平多少人，而是看你能帮助多少人。 67、不可能的事是想出来的，可能的事是做出来的。 68、找不到路不是没有路，路在脚下。 69、幸福源自积德，福报来自行善。 70、盲目的恋爱以微笑开始，以泪滴告终。 71、真正值钱的是分文不用的甜甜的微笑。 72、前面是堵墙，用微笑面对，就变成一座桥。 73、自尊，伟大的人格力量；自爱，维护名誉的金盾。 74、今天学习不努力，明天努力找工作。 75、懂得回报爱，是迈向成熟的第一步。 76、读懂责任，读懂使命，读懂感恩方为懂事。 77、不要只会吃奶，要学会吃干粮，尤其是粗茶淡饭。 78、技艺创造价值，本领改变命运。 79、凭本领潇洒就业，靠技艺稳拿高薪。 80、为寻找出路走进校门，为创造生活奔向社会。 81、我不是来龙飞享福的，但，我是为幸福而来龙飞的！ 82、校兴我荣，校衰我耻。 83、今天我以学校为荣，明天学校以我为荣。 84、不想当老板的学生不是好学生。 85、志存高远虽励志，脚踏实地才是金。 86、时刻牢记父母的血汗钱来自不易，永远不忘父母的养育之恩需要报答。 87、讲孝道读经典培养好人，传知识授技艺打造能人。 88、知技并重，德行为先。 89、生活的理想，就是为了理想的生活。 —— 张闻天 90、贫不足羞，可羞是贫而无志。 —— 吕坤

数据仓库与知识工程课程教学大纲

《数据仓库与知识工程》课程教学大纲一、课程基本信息中文名称：数据仓库与知识工程英文名称：开课学院：计算机科学学院课程编码：学分：2 总学时：32适用专业：计算机科学与技术学术硕士，软件工程学术硕士，软件工程专业硕士修读基础: 数据库原理及应用课程负责人：李建（教授）主讲教师：李建（教授）；肖斌（副教授）二、课程目的任务1.课程地位作用（课程在实现培养目标中的地位作用）通过学习数据仓库的基本概念、数据仓库的开发模型和开发过程的知识，结合OLAP技术和数据挖掘技术, 使学生获得开发和利用数据仓库的基本技能，为学生以后从事数据仓库系统的开发和维护打下基础，对数据挖掘的关联规则，分类方法，聚类方法有深入的了解，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。

本门课程的开设，旨在培养学生设计数据仓库的能力、分析问题和解决问题的能力。

2.课程主要内容（简述：主要内容、重点、难点等）（1）数据仓库导论主要内容1）为何建立数据仓库2）数据仓库的定义和基本特征3）数据仓库的体系结构和数据组织4）数据仓库的关键技术重点：数据仓库概念及基本特征难点：数据仓库的结构（2）数据仓库的开发过程和模型主要内容1）数据仓库的生命周期2）数据仓库的开发特点3）数据仓库的模型重点：概念模型、逻辑模型、物理模型难点：元数据模型、粒度模型（3）数据仓库设计主要内容1）企业模型设计2）概念模型设计3）逻辑模型设计4）物理辑模型设计重点：概念模型设计、逻辑模型设计难点：物理模型设计（4）OLAP技术主要内容1）OLAP基本概念2）OLAP与多维分析3）基于多维的OLAP4）关系OLAP重点：OLAP基本概念、关系OLAP难点：多维的OLAP第五章数据挖掘（学时6）主要内容1）数据挖掘概述2）关联挖掘3）分类挖掘和预测4）聚类挖掘5）时间序列分析重点：数据挖掘流程、关联规则挖掘、分类挖掘难点：聚类挖掘、时间序列分析3.学生应达到的基本要求要求学生具备数据库系统的基本知识和数据库应用系统的开发经验。

BW基础知识(介绍)专题培训课件

SAP 数据仓库（BW）与其它 SAP系统紧密集成开放的架构
主数据管理(MDM) 跨系统的主数据同步
SAP 集成平台（XI）与其它 SAP系统紧密集成信息映射多种接口实现方式
SAP Web Application Server 稳定的系统运行平台
ETL工具
BW是SAP系统整体报表工具一部分
结论性分析
BW
BW
LIS – FIS - HIS
标准报表 Report Writer Report Painter
R/3 ABAP Query
ABAP SAP R/3 数据字典 & 表格
交易性分析
BW将提供更深层次的分析报表，但是不会取代所有通过R3产生的报表。
数据仓库系统实施背景
背景介绍
ERP系统上线后，随着日常业务的开展，将产生大量的业务交易数据，如何充分利用这些数据，为各层经营管理人员提供有效的帮助，是一个即将面临的问题。
数据仓库系统实施背景成功实施R/3之后…
业务终于通过R/3规范了
库存准了
订单管起来了
财务结帐快了
业务和财务数据一致了
业务情景二执行层
？没有一个好的信息决策能预警销售数据就好了？我们有5年的销售数据，应该好好利用利用才
对,可是怎么整理这些数据好呢？怎么比较我的销售和竞争对手的销售
数据仓库系统实施背景业务情景三操作层
业务人员技术人员
？为什么现在系统速度变慢了？为什么有些报表运行要这么长时间
BW系统的整体定位
是面向企业中、高级管理进行业务分析和绩效考核的数据整合、分析和展现的工具；
是主要用于历史性、综合性和深层次数据分析；数据来源是ERP（SAP R/3）系统或其他业务系统；能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多维查询分析; 不是日常交易操作系统，不能直接产生交易数据；

《数据仓库与数据挖掘》教学大纲

《数据仓库与数据挖掘》教学大纲一、课程概述数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的决策支持新技术。

数据挖掘是数据库研究、开发、和应用最为活跃的分支之一。

本课程的先修课程为数据结构、高等数学、数据库技术等。

本课程标准适用于计算机科学与技术、信息管理与信息系统专业。

二、课程目标1．了解数据管理技术从数据库到数据仓库的发展过程。

2．掌握数据仓库的定义、特点和研究数据仓库的必要性。

3．掌握数据仓库的体系结构和联机分析处理的概念4．掌握数据仓库的数据组织、数据预处理与规划管理5．掌握数据仓库规划、设计、管理的基本方法6．掌握数据挖掘的基本概念及与数据仓库的关系7．熟悉聚类分析、分类发现和关联规则等数据挖掘算法的使用环境、算法特点，并能进行算法复杂性的分析。

8．认识数据挖掘的发展趋势和应用前景9．能够在科研实践中应用数据仓库技术和应用数据挖掘的方法。

三、课程内容和教学要求这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。

这四个层次的一般涵义表述如下：知道———是指对这门学科和教学现象的认知。

理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。

掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。

学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。

教学内容和要求表中的“√”号表示教学知识和技能的教学要求层次。

本标准中打“*”号的内容可作为自学，教师可根据实际情况确定要求或不布置要求。

教学内容及教学要求表教学内容知道理解掌握学会 1 数据仓库概述1.1从数据库到数据仓库1.2 数据仓库的概念与特点1.3 数据仓库中的关键概念1.4 数据仓库的数据组织1.5 数据仓库与数据集市的关系 1.6 数据仓库体系结构1.7 操作数据存储ODS √√√√√√√2 联机分析处理2.1 联机分析处理的概念2.2 OLAP多维数据分析2.3 OLAP数据组织2.5 OLAP工具及评价 √ √√√3 数据仓库设计3.1 数据仓库中的数据模型概述 3.2概念模型设计3.3 逻辑模型设计3.4 物理模型设计3.5 元数据模型3.6 粒度模型 √√√√√√4 数据仓库的规划与开发4.1 数据仓库的投资分析4.2 数据仓库的开发方法 4.3 数据仓库的建立过程 4.4 数据仓库的维护4.5 提高数据仓库的性能 4.6 数据仓库的安全性 √√√√√√教学内容知道理解掌握学会4.7 分布式数据仓库 √5 数据仓库的工具5．1数据仓库的工具选择5.2 常用数据仓库产品介绍5.3 SQL Server 数据仓库的操作应用 √√√6 数据挖掘概述6.1 数据挖掘的定义对象 6.2 数据挖掘的分类6.3 数据挖掘系统6.4 数据预处理 √ √ √ √7 数据挖掘的算法7.1 分类规则挖掘7.2 预测分析与趋势分析规则7.3 数据挖掘的关联算法7.4 聚类分析7.5 神经网络算法 √ √ √ √ √8 数据挖掘新技术 √9 数据挖掘的工具及其应用9.1 国内外数据挖掘工具及评价9.2 SQL Server 2005数据挖掘工具应用 √√10基于数据挖掘的上市公司财务危机预警应用实例 √四、课程实施数据仓库与数据挖掘为计算机类选修课程，对于本科生着重强调理解基本概念和掌握最基本的方法，一般情况下，每周安排2课时，共36课时。

2024达内数据库培训班(2024)

12
数据定义语言（DDL）
DDL（Data Definition Language）是用于定义或修改
数据库结构的语言。
2024/1/29
主要的DDL语句包括CREATE、 ALTER、DROP等，用于创建、修改或删除数据库、表、索引等
对象。
DDL语句的执行结果会永久地改变数据库结构。
13
数据操纵语言（DML）
事务日志备份与恢复
利用事务日志记录数据库操作，实现数据的快速恢复。
灾难恢复计划
制定完善的灾难恢复计划，应对自然灾害、硬件故障等导致的数据库不可用情况。
24
2024/1/29
06
CATALOGUE
数据库新技术与趋势
25
大数据时代下的数据库挑战与机遇
数据量爆炸式增长
随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据量呈现指数级增长，传统数据库面临存储和处理的
数据库的保护功能
包括数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制等。
数据库的维护功能
包括数据库的转储和恢复、数据库的重组织和重构造、性能监视和性能分析等。
9
数据库管理系统选择依据
项目需求
根据项目的数据量、并发量、实时性要求等因素选择适合的数据库管理系统。
01
02
技术栈匹配
16
数据库设计原则与步骤
2024/1/29
设计原则
确保数据库设计的合理性、一致性、完整性、安全性及高效性。
设计步骤
需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实施与维护。
17
E-R图绘制方法及案例分析
绘制方法
确定实体与属性、确定关系与关系属性、绘制E-R图。

数据仓库专题讲义PPT公开课(43页)

OLAP的多维数据概念
数据单元。多维数据集的取值称为数据单元。当在多维数据集的每个维都选中一个维成员以
后，这些维成员的组合就惟一确定了观察变量的值。
OLAP多维数据分析
1.切片和切块(Slice and Dice)
在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情况。
数据的存储与管理
数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
OLAP服务器
OLAP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。
数据仓库四个特点-相对稳定
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。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。
2.钻取(Drill)
钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/ 上卷(Roll-up)操作，钻取的深度与维所划分的层次相对应。
数据仓库四个特点-反映历史变化
数据仓库本质
如果说传统数据库系统的要求是快速、准确、安全、可靠地将数据存进数据库中的话，那么数据仓库的要求就是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理人员进行分析使用。

2024年度Oracle培训课程

10
数据库性能优化
SQL语句优化
了解如何编写高效的SQL 语句，以及如何使用 Oracle提供的工具进行 SQL语句分析和优化。
2024/3/23
内存优化
了解如何配置和管理 Oracle数据库的内存结构，包括SGA和PGA等，以提高数据库性能。
存储优化
了解如何选择合适的存储设备和配置存储参数，以提高数据库I/O性能。
11
数据库备份与恢复
数据备份
了解Oracle数据库提供的备份方法，包括物理备份和逻辑备份等，以及如何选择合适的备份策略
。
2024/3/23
数据恢复
了解如何从备份中恢复数据，包括完全恢复和点恢复等，以及如何处理数据损坏和丢失等问题。
灾难恢复
了解如何制定灾难恢复计划，包括定期演练和测试恢复过程等，以确保在灾难发生时能够快速恢复数据库。
流处理等。
02
云计算集成
将Oracle数据库与云计算平台集成，实现弹性扩展、按需付费、高可用
性等云计算特性。
2024/3/23
03
大数据处理与云计算集成优势
结合大数据处理和云计算的优势，提供高性能、可扩展、灵活的数据处
理和分析能力。
22
05 Oracle数据库实战案例
2024/3/23
23
企业级应用系统设计与实践
数据挖掘
通过算法和模型从大量数据中提取有用信息和知识的过程，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据仓库与数据挖掘结合
利用数据挖掘技术对数据仓库中的数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的业务机会和趋势。
21
大数据处理与云计算集成
01
大数据处理
处理和分析大规模、复杂结构的数据集，包括分布式计算、实时处理、

《数据仓库技术》课程思政教案

主题：数据仓库技术一、课程简介数据仓库技术是一门涉及信息管理、数据分析和决策支持的重要课程，旨在培养学生对大数据处理和管理的能力。

通过本课程的学习，学生将掌握数据仓库的概念、架构、设计和实现方法，并了解数据挖掘、商业智能和决策支持系统的相关知识。

二、教学目标1.理论与实践相结合，使学生能够全面掌握数据仓库技术的基本原理和应用方法。

2.培养学生对于数据分析和决策支持的能力，提高他们的信息化素养和实际工作能力。

3.引导学生运用数据仓库技术进行综合实践，培养其团队协作和问题解决能力。

三、教学内容1.数据仓库基本概念（1）数据仓库和数据集市的定义和特点（2）数据仓库的架构和组成2.数据仓库设计和建模（1）数据仓库的设计原则（2）星型模型与雪花模型（3）ETL(Extract, Transform, Load)过程3.商业智能和数据挖掘（1）商业智能和数据挖掘的基本概念（2）常用的数据挖掘算法和技术4.数据仓库的应用和实践（1）数据仓库在企业管理决策中的应用（2）数据仓库的建设和维护（3）数据仓库的性能优化和监控四、教学方法1.理论讲解与案例分析相结合，以案例为导向，让学生理论联系实际。

2.课堂互动和小组讨论，引导学生主动参与，培养团队合作能力。

3.实践教学，通过数据仓库软件的操作和设计，让学生提高实际应用能力。

五、教学评价和考核1.平时成绩包括课堂表现、作业和小组讨论等，占总成绩的30。

2.期末考核以闭卷考试和实际操作项目为主，占总成绩的70。

3.教师将根据学生的全面表现，对学生进行综合评价和考核，以此来评定学生的学业成绩。

六、教学参考1.书籍：《数据仓库与数据挖掘》、《数据仓库与商务智能》2.全球信息湾：国内外相关学术机构和企业官方全球信息湾3.案例：企业数据仓库建设案例和商业智能应用案例七、结语通过本课程的学习，学生将能够全面了解数据仓库技术的基本概念和应用方法，掌握数据分析和决策支持的相关技能，为其未来从事信息管理和数据分析工作打下良好的基础。

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。

数据仓库基础知识培训

站点B
局部数据仓库
局部数据仓库
局部数据仓库
站点C
站点D

数据仓库的基本功能包含：数据抽取，数据筛选、清理，清理后的数据加载，设立数据集市，完成数据仓库的查询、决策分析和知识的挖掘等操作。数据仓库的管理层分成数据管理与元数据管理两部分，主要负责对数据仓库中的数据抽取、清理、加载、更新与刷新等操作进行管理。数据仓库环境支持层包含数据传输和数据仓库基础两部分。数据仓库基本功能层数据仓库管理层数据仓库环境支持层
数据访问量
对响应时间的要求
每个事务只访问少量记录
以秒为单位计量
有的事务可能要访问大量记录
以秒、分钟、甚至小时为计量单位
定义： “一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性数据的集合，用于支持管理层的决策过程”。特性：面向主题性数据集成性数据的时变性数据的非易失性数据的集合性支持决策作用。

数据仓库我们公司数据中心架构指标、维度与报表和OLAP分析主题关系名词解释及缩略语

随着信息技术的不断推广和应用，许多企业都已经在使用管理信息系统处理管理事务和日常业务。这些管理信息系统为企业积累了大量的信息。企业管理者开始考虑如何利用这些信息海洋对企业的管理决策提供支持。因此，产生了与传统数据库有很大差异的数据环境要求和从这些海洋数据中获取特殊知识的工具需要。本章目标： (1)了解数据仓库的发展与展望。 (2) 理解数据仓库的体系结构和参照结构。
数据仓库的数据归档、恢复及净化系统主要负责定期对数据仓库中的数据进行归档、备份。净化系统则负责对从数据源所抽取的数据进行数据的筛选、数据标准的统一、数据内容的统一等各种求精、重整净化工作的管理。