数据仓库与数据中心知识培训
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
大数据管理培训复习材料
⼤数据管理培训复习材料第⼀篇⼤数据概论1.传感器采集的数据主要包括温度、压⼒、转速、声⾳、光线、位置、⽓味、磁场等物理量2.埋点技术的⽬的埋点技术通过在代码的关键部位植⼊统计代码，追踪⽤户的点击⾏为3.Hadoop是处理⼤数据有效技术有效技术4.第三次信息化浪潮的标志是“⼤云物移”5.⼤数据发展的萌芽期是上世纪90年代6.数据的产⽣⽅式经历了从“被动”、“主动”、到“⾃动”的转变7.麦肯锡对⼤数据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8.⼤数据的4V特征是体量⼤、多样性、价值密度低、速度快9.1PB=1024*1024GB10.互联⽹的数据以⾮结构化数据为主11.办公⽂档、⽂本、图⽚、⾳频这些都是⾮结构化的数据第⼆篇数据采集1.传感器数据处理的第⼀步是将电压信号转化为对应的物理量2.企业⾃⾝的APP产品可以通过埋点技术采集⽤户⾏为的数据3.数据采集与业务功能的开发会产⽣冲突4.互联⽹数据的采集依赖爬⾍技术5.互联⽹数据采集后可以应⽤于舆情管理、客户分析、⾏业分析、对⼿分析6.企业采集互联⽹数据不⼀定⾃⼰开发爬⾍程序，可以利⽤第三⽅采集⼯具第三篇数据仓库1.数据仓库的ETL过程包括数据抽取、转换、装载2.数据仓库是⾯向管理的系统，⽽普通数据库是⾯向业务的系统3.数据仓库对数据的访问时只读式的访问4.数据仓库是⾯向主题设计的，⽽普通数据库是⾯向应⽤设计的5.数据仓库的四个特征是⾯向主题的、集成的、随时间变化的、⾮易失的6.数据仓库虽然会⽐普通数据库保留更多的历史数据，但是它也需要根据时间变化删去旧的数据内容7.下⾯两个图中，图2是多维数据库的表现⽅式，更适合于数据仓库的OLAP操作图1 图2产品名称地区销售量冰箱东北 50冰箱西北 60彩电东北 70彩电西北 80空调东北 90空调西北 100 东北西北冰箱 50 60 彩电 70 80 空调 90 1008. 数据仓库的OLAP 操作包括上卷、下钻、切⽚、旋转等操作9. 数据仓库常⽤的模型包括雪花型和星型10. 下图表现的是雪花型的模型设计11. 数据仓库的表会引⼊冗余，也会对源表进⾏物理分割12. 数据仓库元数据的作⽤是描述了数据的结构、内容、键、索引等项内容13. 静态元数据包含名称、描述、格式、数据类型、关系、⽣成时间、来源、索引、类别、域、业务规则等14.动态元数据包含⼊库时间、更新周期、数据质量、统计信息、状态、处理、存储位置、存储⼤⼩、引⽤处等15.数据仓库的运维包含以下⼏部分数据安全管理、数据质量管理、数据备份和恢复16.数据仓库的数据量不断增长，针对增长数据的管理有哪些⽅法利⽤概括技术、对细剖数据的控制、对历史数据的限制、对数据使⽤范围的进⾏限制、将睡眠数据移出。
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
数据仓库与数据挖掘培训课件.pptx
OLAP的基本思想是决策者从多方面和多角度以多维 的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 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
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间 立体数据。 新的挑战：如何不被淹没在信息的海洋里
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。
1993年，国家自然科学基金首次资助复旦大 学对该领域的研究项目。
Why?数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
所有企业面临的一个共同问题是：企业数 据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获得 有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从 矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得名。
矿山（数 据）
挖掘工具（算 法）
二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度 急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许 多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信 息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数 据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据 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。为了充分利用现有信息资源， 从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应 运而生并显示出强大的生命力。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
数据仓库 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
数据库OCM认证培训大纲(oracle认证大师)
数据库OCM认证培训大纲（oracle认证大师）Oracle DBA大师班（10g OCM方向）1. 超过90%的Oracle认证专家认为Oracle认证增加了他们的专业可信度2. 超过90%的认证专家认为Oracle认证提高了他们的工作效率3. 89%的认证专家认为Oracle认证使他们有能力提供更高水准的客户服务4. 超过88%的认证专家认为Oracle认证使他们更有实力承担复杂的IT任务5. 92%的认证专家认为Oracle认证使他们的事业得到了更好的发展OCM培训介绍Oracle Certified Master (OCM) -Oracle认证大师，是Oracle认证的最高级别，是对数据库从业人员的技术、知识和操作技能的最高级别的认可。
Oracle OCM是解决最困难的技术难题和最复杂的系统故障的最佳Oracle专家人选，也是IT行业衡量IT专家和经理人的最高专业程度及经验的基准。
OCM不但有能力处理关键业务数据库系统和应用，还能帮助客户解决所有的Oracle技术困难，将成为企业内的资深专家和顾问。
通过这个课程使ORACLE数据库专家掌握了大型Oracle数据库在Linux/Unix平台上的网格、集群、灾备、调优、数据仓库、安全等高级维护技术，有资格成为大型数据中心行业权威。
OCM培训适合对象欲挑入年薪在15万-25万行业的在职者欲从事的Oracle 技术专家职位在校大学生（计算机相关专业）欲转行为企业ERP顾问的软件开发人员欲进入外企、银行、软件公司、国企从事IT信息技术职位的某职者OCM培训学习时间&培训班型OCM培训课程内容课程一：Oracle10g 服务器配置课程简介：通过本课程使的数据库工程技术人员能够了解OCM认证的考试形式、时间安排和注意事项，帮助学员掌握手工创建数据库和表空间，配置数据库监听器等任务。
课程内容：1. OCM考试简介2. 运用脚本创建数据库2. 确定和设置有关数据库架构的参数3. 条带化数据文件4. 创建与管理复用控制文件5. 大文件表空间管理6. 创建与管理多网络配置文件7. 监听器配置8. 共享数据库服务器的监听器配置9. 网络跟踪配置10. 管理Oracle 网络进程11．优化数据访问性能12. 临时、永久、UNDO表空间管理工具软件：Oracle 10g/11g Database 、Listener、SQL/PLUS课程二：Oracle10g网格计算与控制课程简介：Oracle网格计算使多组联网计算机能够组织到一起并按需进行共享，以满足不断变化的业务需求。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP 风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/ 概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
大数据基础复习题与答案
大数据基础复习题与答案1.常见的数据的类型包括（）.A. 文本(正确答案)B. 图片(正确答案)C. 模型D .音频(正确答案)E. 视频(正确答案)2.更适应大数据时代的数据库类型是（）.A. 层次数据库B. 网状数据库C. 关系型数据库D. NoSQL数据库(正确答案)3.目前主流的数据库是（）A. 层次数据库B. 网状数据库C. 关系型数据库(正确答案)D. NoSQL数据库3.关于数据的使用和管理，下面正确的是（）A. 想要使用数据，必须先进行数据清洗，将数据变成一个可用的状态(正确答案)B. 有些初始数据的质量不高，比如数据缺失、语意模糊，因此需要数据清洗(正确答案)C. 进行数据管理时，关系型数据库更擅长存储非结构化数据D. 现代社会产生的大部分数据实际上是非结构化数据。
(正确答案)4.关于数据分析，下面说法正确的是（）A. 数据分析需要借助数据挖掘和机器学习的相关算法(正确答案)B. 数据分析不需要用到大数据处理技术C. 数据分析需要构建统计模型(正确答案)D. 利用数据可视化技术可以将数据分析的结果更清晰地展示(正确答案)5.数据爆炸的时代对科学研究提出的挑战包括下面哪些（）。
A. 需要更低成本的、能更快响应的大规模分布式存储(正确答案)B. 需要更加及时的大数据处理能力(正确答案)C. 需要更多的数据用于数据价值的挖掘D. 需要更加高效的数据分析工具(正确答案)6. 数据增速越来越快的原因在于?（）A. 接入网络的设备越来越多(正确答案)B. 单条数据的所携带的信息也越来越多C. 用户越来越积极地参与到主动生产内容和数据的环节(正确答案)D. 物联网中的设备源源不断产生数据(正确答案)7第三次信息化浪潮的到来的标志是（）。
A. 个人计算机的普及B. 互联网的普及和发展C. 人工智能时代的到来D. 云计算、大数据、物联网的快速发展(正确答案)8.华大基因公司2017年产出的数据达到1EB(艾字节)。
ok1华为存储培训SAN(含DAS-NAS-SAN的精辟总结)
SAN and Storage DWDM数据存储系统、网络——业务背景•全球存储数据每年增长一倍（SNIA*)，各种新应用带来海量的数据存储•电子商务•数据量巨大的媒体服务•数据仓库•Internet网站镜像•电信计费、OSS、BSS•数据中心规模不断增大，维护成本（TCO)开支庞大, outsourcing成为趋势•数据成为企业最重要的财富，必须关注数据安全•很多应用如电子交易等要求24×7×365的可获得性•IT的瓶颈当前不是计算而是存储，网络正在从计算为中心转为存储为中心的构架* SNIA: Storage Networking Industry Assiciation存储设备直接与应用服务器连接，技术简单，投资小.一般通过SCSI接口连接。
存储效率低(50%)直接连接存储(DAS-Direct attached storage)网络连接的存储设备，典型组成是使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，数据以文件作为操作对象。
存储的介质可以是磁盘，磁盘阵列，光盘和磁带。
由于NAS是连接在局域网上的，所以客户端可以通过IP网络与存储设备交互数据,对光网络来看与普通的IP业务没有区别。
当前NAS和SAN也开始有融合的地方，原来NAS的文件服务器和存储器集成在一个盒子里，但是现在很多通过SAN进行连接。
Client Client Client 网络连接存储(NAS-Network attached storage )StorageSAN（Storage area netwrok）不是一种产品而是配置网络化存储的一种方法。
即一个由专用的集线器、交换机和网关建立起的与服务器和磁盘阵列之间的直接连接的子网，这一子网上的存储空间可由主网上(如Ethernet、ATM、FDDI)的每一系统所共享。
其接口通常不是以太网，而是FC、ESCON、Ficon 等IBM SERVERCluster Cluster ClusterSUN SERVER HP SERVER磁盘阵列磁带库LAN…...ClientClientFIBRE SWITCH光纤交换机LAN_FREEBACKUPSANStorage数据存储系统、网络——技术实现具有无限的扩展能力 保证对大量突发性数据的准确存储 保证存储系统扩容时业务的不间断性高速备份和强大的容灾功能保证数据的安全性 具有更高的连接速度和处理能力,从而具有更快的数据访问速度减轻LAN 负担的优势实现多个服务器之间数据共享SAN 的组成 光纤交换机FC SWITCH 存储设备 主机总线适配器HBA 特点：通过FC 协议承载SCSI 协议，实现高速传送，实现汇聚功能，通过4个2Gb 通道的汇聚实现高速传输特点：易扩展，易管理,安全性高（ZONING 技术）特点：易扩展，易管理，智能化，可靠性高，安全性高（LUN Masking) 扩展器特点: 将SAN 扩展到MAN 或WAN1、数据资料持续增长，公司数据需要以Tb 计。
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。
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。
02《金仓数据库应用技术》第二章：金仓数据库基本使用
技术基础：COBASE、PBASE系列、嵌入式移动数据库“小金 4
灵”
2.1.1 KingbaseES数据库产品概述
• KingbaseES发行版本及区别
发布32和64位版本，无CPU个数、 内存大小和并发用户限制，增强的安全特性
产品线
安全版
发布32和64位版本，无CPU个数、 内存大小和并发用户限制
金
方案
查询分析器/企业管理器/数据迁 移/备份恢复/ETL
仓
系统管理工具
数
KCI、ODBC、JDBC、OLE DB 、NDP、
OCI、KSYS、PHP、Perl
丰富的数据访问接口
安全高效稳定的服务器
Windows、Linux、 麒麟Kylin 、 UNIX等
据
KingbaseES服务器
库
主流的操作系统
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2.1.2 KingbaseES数据库产品构成
• 基本功能模块
– 图形化交互式管理工具 – 企业管理器：JManager是一个可以运
行在多种操作系统平台上的图形界面总 控管理平台。 – 查询分析器：JSQL是客户端交互式管 理工具，用户通过这个图形化工具可以 执行、测试不同的SQL语句。 – 数据迁移工具JDTS支持将 KingbaseES数据库中的数据导出为 Excel和文本格式，它可以访问并处理 Oracle、DB2、SQL Server、 MySQL、Access、Foxpro、Excel、 文本文件等数据源。
800 600
400
200
0 tpmC (Window s)
1372.7
930
tpmC (Linux)
数据来源：科技部委托中国软件评测中心
KingbaseES V5.0
数据仓库体系培训课件.pptx
7
文思信息 版权所有，内部保密材料
BI环境内的数据架构
IT人员
高级分析人员 业务分析人员 决策用户
集市层
应用集市层 •面向应用的个性化定制。
指标库:规模指标、客户指标、盈利指标、风险指标等
汇总层
机构汇总 账户汇总
预连接/预处理 产品汇总
交易统计汇总
渠道汇总 客户汇总
管控平台
前端软件
前端软件
前端软件
前端软件
DM
信用卡 集市
DM
信贷集 市
DM
风险管 理集市
DM 。。。
ETL软件
ETL软件
ETL软件
ETL软件
SASB
YHT
CMS
PMS
。。。
4
文思信息 版权所有，内部保密材料
数据仓库典型体系架构（集中型－EDW）
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
4
应用用户、决策用户会访问特定应 用
……
业务人员通过设定业务检查规则来 3 明确模型可用性
业务部门人员多数需要常规报表供 日常呈报
…… 业务人员参考整合规则来验证业务 2 正确性
POWER USER通常需要访问第二层对 数据进行深入分析
……
1 审计/风险管理等需要未经加工的 业务原始数据
源数据质量检查规则、常规报告
EDW: •全部源系统的原始细节数据，不接 入派生和汇总数据。
ODS: •状态类数据保存当前最新数据 •日志类数据保存3个月 • 针对及其特殊的需要可以考虑 对数据保留一定时间段的历史
EDW: •一般最长在线保存7年。 •事件类数据在线保留时间会短 一些，13个月左右。
后端开发知识：后端开发中的数据仓库和实时数据流
后端开发知识：后端开发中的数据仓库和实时数据流后端开发是一个庞大的领域，其中数据仓库和实时数据流是极为重要且常见的两个概念。
本文将分别介绍这两个概念的基础知识以及它们在后端开发中的应用，并且探讨它们对后端系统性能的影响。
1.数据仓库数据仓库是一个用于存储和管理大量历史数据的专门系统。
它将数据聚合到一个集中的地方，使得数据可以更容易地进行查询和分析。
数据仓库通常被用来支持商业智能(BI)和数据分析，以及在线分析处理(OLAP)应用程序。
在数据仓库中，数据通常按照主题进行存储，例如客户、销售、产品等。
数据仓库还提供了支持数据建模的工具和技术，例如星型模型和雪花模型。
数据仓库的主要优点是，它可以提高数据的可访问性和可视性，并助力决策制定过程。
此外，数据仓库还可以实现数据清理和转换，从而提高数据的质量和精度。
不过，数据仓库的建立和维护成本较高，需要消耗大量时间和资源。
在后端开发中，数据仓库通常由数据工程师来搭建和维护。
他们使用各种ETL(抽取、转换、加载)工具来从多个数据源中抽取数据，并将其转换成可用于分析和查询的格式。
数据工程师还需要了解数据建模和数据仓库设计的基础知识，以确保数据仓库的可扩展性和性能。
2.实时数据流实时数据流是一种数据传输模式，其中数据在产生后立刻被传输到消费方。
实时数据流通常是通过消息队列或流媒体平台实现的。
实时数据流的主要应用包括数据处理、实时监控和机器学习。
实时数据流的主要优点是，它可以减少数据延迟和提高数据处理效率。
实时数据流还可以帮助开发者及时发现和解决问题，并实现更好的反馈机制。
实时数据流需要落地至持久化存储，保证数据不发生丢失。
在后端开发中，实时数据流通常由数据科学家或数据工程师来处理。
他们使用各种数据处理工具和平台来处理数据流，并构建实时监控和反馈机制。
数据科学家还需要了解机器学习和数据模型构建的基础知识，以优化实时数据流的性能和效率。
3.数据仓库与实时数据流的应用数据仓库和实时数据流在后端开发中有着广泛的应用。
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。
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获取更新频度等元数据信息
规则 如：县上网电量
操作数据区（ODS）
提取基础数据项的元数据信息
＝∑110KV及以下电厂上网电量
市上网电量
＝∑110KV及以下电厂上网电量
省上网电量（不含500KV网损） ＝∑220KV及以下电厂上网电量
根据数据加工规则产生
的基础的事实表、维度
表，数据的粒度由维度
的层次决定
• 数据中心的定位
数据仓库与数据中心概述
数据中心是企业一体化信息平台的基础，它可以为应用系统的整 合与数据共享提供有效的解决方案，保障企业数据的一致性、及 时性、完整性、安全性、有效性和准确性，提高企业信息系统的 统一性，消除企业普遍存在的信息孤岛，解决信息系统沟通不畅 的问题。
数据仓库与数和更新新的数据
通过删除丢弃一些过时的数据
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。
获取相关报表、指标等元数据信息
提取数据访问地址、数据字典等 元数据信息
基础数据项 如：计量点计量数据
属性：计量点名称 计量点位置 正向有功 反向有功 周期（月）
基础指标 如：上网电量
属性：地区 时间 资产属性
数据抽取规则 临时数据区
存放明细业务数据项 只做适度的编码转换
业务特性决定更新频率 业务特性决定数据归档
时间属性 数据仓库中的数据通常都带有时间属性 数据统一更新以时间段为单位
• 什么是数据中心
数据仓库与数据中心概述
数据中心是公司一体化信息平台的重要 组成部分。
广义 企业业务应用与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场所、 工具、流程等的有机组合
狭义 应用层面的数据中心，具体包括数据仓库和建立在数据仓库之上 的决策分析应用、数据ETL、ODS数据库、数据仓库、商务智能应用和 元数据管理等
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
数据仓库中的主题有时会因用户主观要求的变化而变化
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。
• 数据中心的逻辑架构（广义）
数据仓库执行架构
应用架构 数据架构
财务(资金)管理 安全生产管理
业务系统 营销管理
人力资源管理
项目管理
综合管理
协同办公 物资管理
应用层
数据分析及商业智能应用
报表统计 数据挖掘
联机分析 平衡计分卡
企业
内容
...
管理
...
...
安
全 架
...
数据层
... ...
构
各类业务数据
数据集市
财务(资金) 营销 协同办公 项目管理
ODS
数据仓库
数据集市
资源 数据
元数据
安全生产管理 人力资源 物资
综合管理
数据集市
基础架构
主机
运维架构
服务管理
基础架构层
存贮
网络
机房
系统管理
运维支持层
系统监控
用户和桌面管理
机房管理
• 数据中心的功能单元
数据仓库与数据中心概述
营销系统
财务系统
业务系统
生产系统
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
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
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）。
企业数据仓库
获得基础指标等元数据信息
指标 如：供电量
属性：地区 时间 资产属性
规则 如：供电量（统计口径）
＝上网电量+输入电量－输出电量
报表 如：供电量明细表
供售损综合情况表
ETL抽取
对数据仓库中的数据进行深度加 工，形成报表、指标、主题等所 涉及的事实表、维度表，以更贴 近特定的应用需求（口径），并
数据仓库与数据中心 内部知识培训
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
• 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，
OLAP, DM)
数据库方式
20世纪 90年代 之前
数据与应用分离，以实现数据高 度共享、支持日常业务处理过程
为目的（OLTP）
• 什么是数据仓库
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
• 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。
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
• 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。
—— W.H.Inmon
数据仓库与数据中心概述
• 特征一 面向主题
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。
获得更高的效率
数据集市
获得基础指标、指标、报表等元 数据信息
元 数 据 资 源 库
报表
前端应用展现
统计
查询
分析
获得展现形式定义 等元数据信息
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
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）。