数据仓库技术及应用概念共49页文档
数据仓库概念、设计及应用
04 数据仓库的挑战与未来发展
数据整合与数据质量
数据整合
数据仓库需要从多个源系统整合数据，确保数据的准确性和一致性。这涉及到 数据清洗、转换和加载（ETL）等过程，以及数据映射和数据路由等技术的使 用。
数据质量
数据质量是数据仓库的核心要求之一，包括数据的准确性、完整性、一致性和 及时性。数据仓库需要建立数据质量管理和校验机制，以确保数据的可靠性和 可用性。
概念模型设计
使用实体-关系模型或统一建模语言（UML）进行概念模型设计， 定义系统中的实体和它们之间的关系。
逻辑模型设计
将概念模型转换为逻辑模型，确定数据仓库中的表、字段和主键 等。
物理模型设计
根据存储和性能要求，设计数据的物理存储结构。
数据存储设计
数据存储介质
选择合适的存储介质，如关系数据库、NoSQL数据库或大数据存储 系统。
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、数据稳定性、数据时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有高度的数据集成性，能够提供一致、准确的数据。此外，数 据仓库中的数据是长期存储的，具有稳定性，不会频繁变动。同时，数据仓库支持对历史数据的查询和分析，能 够反映数据的时变性。
数据仓库概念、设计及 应用
目录
Contents
• 数据仓库概述 • 数据仓库设计 • 数据仓库应用 • 数据仓库的挑战与未来发展
01 数据仓库概述
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式、长期存储系统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
详细描述
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，通常采用关系型数据库管理系统 （RDBMS）进行构建。它是一个集中的存储库，用于存储来自多个源系统的数据， 并对其进行清洗、转换和整合，以便进行数据分析和报告。
数据仓库技术及其应用
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夕 0/ 0 NO . 3尸 1卜 日 C 闪0 1 0 0 丫 」 ) O ll M 八 1{0 闪 N
! 下技 术
数据仓库技术及其应用
曾志勇
(云南财经大学信息学院
昆明
6502、相关概念做了介绍， 并从实际工程的角度阐述了其逻辑结构和开发流程， 最后对数据仓库的应用及 前景进行了总结和展望。 关键词: 数据仓库 逻辑结构 应用 中图分类号:’ 3 11 11， ’ 文献标识码: A 文章编号: 1672 3791(2007)11(b卜0079一 02 在激烈的市 场竞争中， 信息对于 企业的生 存和发展起着至关 玉 要的作用。表达信 白的 、 数据随着时山和业务的发展而不断膨胀， 」 因而 有人惊叹道: 当今的时代是信 急 爆炸的时代。 ] h [ 时数据分布在不同的系统平台 !几具有多 ， 种 存储格式， 作为领导和决策者如何从这样复杂 的数据环境中得到有用的决策数据呢? 随着 分布式结构的成熟， 数据库技术的提高和数据 处理技术的发展， 数据仓片(Data w arehouse， 亨 [) W)应运而生。
库中形成符合业务需求的部门级数据集市以 便快速提交信息。
优点 :
从全局的观点一步步地构造企业级数据 义好的数据仓库模型， 将数据加载到数据仓库 仓库， 易干看到阶段性的成果。 中去 。 缺点 : (2)元数据(metadata): 即关于数据的数据， 缺少数据校验和清洗机制， 对业务需求的 变化 比较敏感。 指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据 源定义， 标定义， 日 转换规则等相关的关键数 (3 企业级数据仓库(操作数据层 数据仓 ) 据(技术元数据) ， 同时元数据还包含关干数据 库层 ， 应用层) 1 数据仓库定义 其中: 数据仓库层又可根据其存储内容和 含义的商业信 自 商业元数据) 。 、 ( 业界公认的 “ 数据仓库之父”W . 11 . (3)数据集 市(Dat aMa rt s) : 为 r 特定的应 使用功能细分为:缓冲层(S ag ng Laye )、 t i r 数 1:mo， 《 ， 1在 Buildi， t lle l) a ta w are士 lg lousc》 用日的或应用范围， 而从数据仓库中独立出来 一书1 对数据仓库的定义是: 数据仓床就是面 一 扫 据仓库基本数据层、面向业 务的数据层(Da a t 1 J卞题的( 5、〕 c t o r i e 门 e 〔 、集成的 台 ; 1 Je t 1) 的一部分数据， 也可称为部门数据或主题数 Ma r t ) 。 从操作数据层抽取来的数据， 经过适当的 (integratod)、1 易失 0， 卜 的(:1 Ivolatil。 1 时1 ] 据。在数据仓床的实施过程中往往可以从一 )、 通 石 个部门的数据集市着手， 以后再用儿个数据集 清洗、校验、集成、转换( 缓冲层) ， 加载到 不断变化(ti工 variarlt)的数据集合， 、 犯 建立数据 仓床的日的是为 r 更好地支持决策分析。 市组成 1个完整的数据 仓库。 数据仓库慕本数据层， 再经过一定的转换加 载， 放到按主题组织的， 符合不同业务部门的 根据数据仓库概念的含义， 数据仓库拥有 (4 )操作数据存储(o p e r a t ion l) a t a 的四个特点是: t e S or ): 介丁DB 和Dw 之间的一种数据存储 应用需求的面向业务的数据层。 优点 : 技术，1厉来面1 ]应用时 分散的DB相比， 不 几 台 1 ODS (1 面向主题: 与传统数据库面向事务处理 ) ( 1 缓冲层可以保证数据加载的集成性和 ) 应用进行数据组织的特点相对应， 数据仓库中 中的数据组织方式和数据仓库(DW) 样也是 完 整性 。 的数据是面向上 题进行组织的。数据仓库通 面向主题的和集成的， 另外0 口 只是存放当前 5 如果需要的话还可以对 (2 数据仓库基本数据层保存了企业的一 ) 常围绕一此 卜 如 “ 题， 顾客” “ 、 供应商” 产 或接近当前的数据， 、“ 定时期内的完整的数据， 为企业提供了唯一而 品” 消费者”等来进行组织。 、“ 数据仓库关注 ODS 中的数据进行增、 删和更新等操作。 完整的数据结构， 并可以为数据集市的扩展提 的是决策者的数据建模与 分析， 而不针对[ 常 2 .2 逻辑结构 1 一个数据仓库逻辑结构有多种多样 ， 但在 供支持 。 操作和事务的处理。因此， 数据仓库排除对于 根据数据仓库规模的大小， (3 面向业务的数据层可以满足日 ) 常绝大 决策无用的数据， 提供特定主题的简明视图。 具体工程实践中， 部分的业务分析的需要， 一小部分数据可以从 (2 集成的: 面向事务处理的操作型数据库 数据仓库的结构可以总结出这么几种类型: ) 通常与某些特定的应用相关， 数据库之间相互 (1)部门级数据仓库(操作数据层 一 > 数 数据仓库中得到， 而不必使用缓冲层和操作数 据层， 从而将决策支持和业务系统隔离开来。 独立， 目 并 .往往是异构的。而数据仓库中的数 据集市层) 在这种构架中， 操作数据直接按照业务需 (4)每个层次之间的加载逻辑比较清晰简 据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 洁。 的基础 卜 经过系统加 仁、汇总和整理得到的， 求加载到部门的数据集市。 这是一种比较经济可行的数据仓库方案， (5)每个层次之间相对独立， 可扩展性和可 必须消除源数据中的不一致性， 以保证数据仓 如可以在保证慕本数据的前提 I ， ’ \ 库内的信息是关于整个企业的一致的全局信 在缺少高层的支持、数据仓库总体规划不 维护性好， 足、缺少足够的预算、技术构架无法满足等 建立和完善面向业务的数据层， 从而在短期内 自。 、 取得阶段性成果， 然后在逐渐完善其他层次的 (3)非易失的: 从数据的使用方式 卜 数 看， 情况下较为合适。 建设。 优点: 据仓库的数据不可更新。数据保存到数据仓 (6 对业务需求的变动不敏感， ) 如若操作数 可以满足部门级的业务需要 ， 经济可行， 库中后， 最终用户只能通过分析工具进行查询 据层发生变化， 主要只影响缓冲层， 的数 J幻舌 和分析， 而不能修改， 即数据仓库的数据对最 并可作为企业级数据仓库的初步尝1 (P oo 式r f 据不变或变动很小; 若应用层发生变化， 主要 终用户而言是只读的。从数据的内容 卜 数 Of 一 看， concePt )。 缺点: 只影响面向业务的数据层， 其前的数据不变或 据仓床存储的是企业当前和历史的数据， 在一 只能作为部门级的数据集市， 缺少全局的 定时间间隔以后， 当前数据需要按照一定的方 变动很小。 缺点 : 考虑 ， 容易造成 “ 信息孤岛” 。 法转化成 历 史数据 。 (2 一般数据仓库(操作数据层一数据仓库 ) 系统较为复杂， 需要完整的方法论的指 (4 时变的:数据存储从历史的角度提供信 ) 导、充裕的时间以得到良好的项 目 规划和实 层一 集市层) J急。 仓床的关键结构， 隐式或显示地包含 施 。 在这种构架中， “ 按照 Think Big ， tart s 时 J 元素。 u
数据仓库概念及相关技术
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数据仓库的定义
什么是数据仓库
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（NonVolatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决 策(Decision Making Support)。 --Bill Inmon
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OLTP与OLAP
On-Line Analytical Processing
•针对特定问题的联机数据访问和数据分析技术 •满足对数据进行多角度、快速、一致、交互、深入观察 •使用预定义的多维数据视图对数据进行分析处理，支持对数 据的切片、切块、钻取。 •多维数据库是一种以多维数据存储形式来组织数据的数据管 理系统，在使用时需要将数据从关系数据库中转载到多维数据 库中方可访问。 •。
Bill Inmon
数据仓库之父，数据仓库概念的创始人 理论： Corporate Information Factory(CIF) 主要著作：《数据仓库》、《企业信息工厂》
生活中的朋友 学术上的对头
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双方的观点
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双方的数据仓库架构对比
Inmon-CIF(DW2.0)
集成转换层（Integrated and Transformation Layer）、操作数据存 储（Operational Data Store）、数据仓 库（Enterprise Data Warehouse）、数 据集市（Data Mart）、探索仓库 （Exploration Warehouse）
数据仓库的概念和运用
数据仓库的概念和运用一、引言在当今信息高速迭代的时代，数字化的世界已经成为我们生活的一部分。
面对海量的数据，如何能够从其中提取有意义的信息，已经成为各行业的重要问题。
本文将从数据仓库的概念入手，探讨其在数据分析和决策方面的应用。
二、数据仓库的概念数据仓库是用于分析和支持决策的数据集合。
它是一个集中的、主题导向的、稳定的、可变的存储库，可用于支持管理决策的过程。
数据仓库主要包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载、数据查询、数据报表等模块。
三、数据仓库的特点1、主题导向性数据仓库主要面向某一特定主题和业务。
例如，每个企业中都有各自的业务领域，如销售、采购、财务等，这些领域都需要进行数据挖掘分析，根据特定的主题建立数据仓库。
2、集成性数据仓库是一个集成了多种数据类型的系统，它的数据来源包括来自不同部门、不同系统、不同数据库的数据。
3、历史性数据仓库不仅包含当前的数据信息，还包括历史数据。
以便于对比和分析，及时发现数据变化以及趋势。
4、面向决策支持数据仓库是为决策支持服务的，它能够帮助企业通过对数据的挖掘分析，发现潜在的问题，提出有效的解决方案，从而优化企业的决策。
四、数据仓库的运用1、提升数据分析速度数据仓库可以减少数据分析的重复工作量，缩短数据处理时间，提高数据分析的速度。
通过数据仓库可以进行针对性的分析和优化，使得企业在发现趋势和机会时能够抢先一步。
2、定制和设计报表通过数据仓库，企业可以设计和定制各种需求的报表，使得数据更加符合企业的实际需求，这对企业的管理和决策是非常有意义的。
3、帮助决策企业的管理决策需要数据的支持，数据仓库可以让领导者更好地理解和分析公司的运营情况，以便于更好地进行决策。
4、提高客户满意度通过数据仓库可以使企业更好地分析顾客需求，从而优化企业的产品和服务，增加客户的满意度。
五、总结数据仓库是以主题为中心，集成多种数据类型，以历史数据为基础的数据仓库。
它的存在可以提升企业的决策速度，帮助企业优化产品和服务，提高客户满意度。
数据仓库技术的研究与应用
数据仓库技术的研究与应用随着数据化时代的到来，我们面对的信息海洋日渐膨胀。
如何在海量数据中准确地获取所需信息，成为了重要问题之一。
数据仓库技术就是在这样的背景下诞生的。
数据仓库技术是一种以“数据仓库”为核心组织结构的数据管理模式，在企业决策和管理中得到了广泛应用。
在本文中，我将浅谈关于数据仓库技术的研究与应用。
一、数据仓库技术的概念数据仓库是一个高度抽象的概念，它既是一种物理层面的架构，也是一种逻辑层面的建模工具。
在物理层面，数据仓库由大型机或者分布式机群构成。
在逻辑层面，数据仓库是一个包含历史数据、主题驱动、集成、非易失性、稳定、可查询等特性的数据集合。
数据仓库技术在数据的整合中起着重要的作用，它是企业管理信息系统的重要组成部分。
二、数据仓库技术的特点1. 面向主题数据仓库技术是为了解决管理者的决策需求而设计的，因此，它强调面向主题，每个子系统都按照一定的主题进行组织。
这种主题驱动的设计方式能够更好地帮助管理者从海量数据中找到需要的信息。
2. 集成性数据仓库技术通过集成各个数据源，将不同的数据整合在一起。
这种集成性能够提高数据的质量和可靠性，减少数据冗余，提高数据的一致性。
3. 非易失性数据仓库技术采用非易失性存储结构。
这种存储结构可以保证数据的持久存储，保证数据不会因为意外的失误而被删除或者修改。
4. 稳定性数据仓库技术的稳定性是保证数据的一致性和可靠性的基础。
在使用过程中，数据仓库技术能够保证数据的正确性和及时性，确保管理者获取到的是最新和最正确的数据。
5. 可查询性数据仓库技术的数据存放是以精细化为目的的。
这种精细化标准能够使得用户能够快速查询出所需要的信息，大大提高了管理者的数据查询效率。
三、数据仓库技术的应用1. 存储海量数据数据仓库技术能够帮助企业将大量的数据存储在一个集中的地方，通过技术手段对数据进行处理以及归档，使用者可以通过各种方式对数据进行访问。
由于数据量比较大，如果不采用数据仓库技术进行管理，则在具体使用过程中会遇到数据处理的难题。
数据仓库概念设计及应用
数据仓库概念设计及应用在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
有效地管理和利用数据对于做出明智的决策、优化业务流程以及提升竞争力至关重要。
数据仓库作为一种专门用于存储和分析数据的技术架构，在数据管理和决策支持方面发挥着关键作用。
数据仓库的概念可以追溯到 20 世纪 80 年代，它是为了满足企业对大规模数据进行整合、分析和决策支持的需求而产生的。
简单来说，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。
首先，让我们来谈谈数据仓库的概念设计。
在概念设计阶段，需要明确数据仓库的主题和业务需求。
主题是指数据仓库所关注的核心领域，例如客户、销售、产品等。
通过与业务部门的沟通和调研，了解他们的决策需求和关注重点，从而确定数据仓库的主题范围。
数据仓库的集成性是其重要特点之一。
在现实中，企业的数据往往来自多个不同的数据源，如数据库系统、文件、外部数据等，这些数据可能存在格式不一致、编码不同、重复等问题。
在概念设计中，需要规划如何对这些数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的一致性和准确性。
相对稳定性是数据仓库的另一个关键特性。
与操作型系统中的频繁数据更新不同，数据仓库中的数据主要是为了支持决策分析，因此数据的更新频率相对较低，通常以天、周或月为单位。
在概念设计时，要考虑如何设计数据存储结构和更新策略，以保证数据的稳定性和可用性。
反映历史变化也是数据仓库的重要职责。
企业在运营过程中，数据会随着时间不断积累和变化。
为了能够分析业务的发展趋势和规律，数据仓库需要保存历史数据，以便进行时间序列分析和趋势预测。
在数据仓库的概念设计中，还需要考虑数据模型的选择。
常见的数据模型包括星型模型、雪花模型和星座模型。
星型模型结构简单，查询性能高，适用于大多数数据仓库场景；雪花模型则在规范化方面更优，但查询复杂度相对较高；星座模型则是多个星型模型的组合，适用于复杂的业务场景。
接下来，我们来看看数据仓库的应用。
数据仓库技术的研究和应用
数据仓库技术的研究和应用第一章数据仓库技术的概述数据仓库技术是一种用于存储大量数据的技术，对于数据管理和数据挖掘具有重要作用。
数据仓库不仅可以存储初始数据，还可以在成为业务数据、历史数据、计算数据后再次使用。
数据仓库本质上是一个以主题为中心的数据集合，允许对数据进行复杂的分析和查询。
第二章数据仓库的架构数据仓库的架构可以简单分为三个层次：数据源、数据仓库和前端工具。
其中，数据源层是指与业务相关的数据来源，如各类数据库、文本文件、Web服务器日志等。
数据仓库层是指对上游数据进行抽取、清洗、集成和转换后的。
前端层是为用户提供数据仓库的可视化操作界面，包含常见的数据分析、数据挖掘工具和报表系统等。
第三章数据仓库的实现数据仓库的实现包括数据源选择、数据集成、数据存储、数据清洗等环节。
其中，数据存储是数据仓库的核心，数据存储包括维度表和事实表。
维度表存储业务中用于描述现象或事物的数据，例如时间、地点等。
事实表存储业务中测量的数据，例如销售额、订单数等。
数据清洗是数据仓库建设过程中的必要过程，它包括数据去重、数据规范化、异常值处理等。
第四章数据仓库的应用数据仓库可以支持大量的应用，例如市场分析、客户关系管理、库存管理等。
在市场分析方面，数据仓库可以通过业务数据的分析，了解客户的偏好和需求，以制定更好的销售计划。
在客户关系管理方面，数据仓库可以集成各个渠道的信息，帮助企业了解客户的需求和反馈。
在库存管理方面，数据仓库可以帮助企业进行多维度仓储管理，提高库存周转率和利润率。
第五章数据仓库技术的发展趋势在数据仓库技术的发展趋势方面，数据科技的发展为数据仓库技术的繁荣提供了更好的机会。
以大数据技术为例，它的存储和计算能力都远远超过了传统的数据仓库技术。
另外，云计算技术的发展也为数据仓库技术带来了更大的应用前景。
未来的数据仓库技术将更加注重实时分析和异构数据的集成，以适应不断变化的商业环境。
结论数据仓库技术的应用范围广泛，在大数据时代，数据仓库技术将发挥越来越大的作用。
数据仓库技术概述
数据仓库技术概述数据仓库技术随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，不管是利用早期的RDB、Dbase，依旧后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业差不多积存了大量的数据，这些数据信息为企业的开展提供了客瞧依据。
毫无疑咨询，在竞争剧烈的商业环境下，信息将是取胜的要害因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访咨询企业数据，才能有效地做出方案和决策。
在这种需求牵引下，形成了数据仓库〔DataWarehouse〕的新概念、新技术。
1数据仓库的概念数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速开展为根底，是解决信息技术〔IT〕在开展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中心数据仓库。
它为企业决策支持系统〔DSS〕和经理信息系统〔EIS〕提供所需的信息。
它是一种信息治理技术，为推测利润、风险分析、市场分析以及加强客户效劳与营销活动等治理决策提供支持的新技术。
数据仓库技术对大量分散、独立的数据库通过、平衡、协调和编辑后，向治理决策者提供辅助决策信息，发扬大量数据的作用和价值。
概括地讲，数据仓库是面向主题的〔Subject-Oriented〕、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时刻的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营治理中决策制订过程。
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。
主题是一个在较高层次上将数据回类的标准，每一个主题对应一个宏瞧的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进进数据仓库之前，必须通过数据加工和集成，这是建立数据仓库的要害步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进进数据仓库后是极少或全然不修改的；数据仓库是不同时刻的数据集合，它要求数据仓库中的数据保持时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
《数据仓库技术》课件
数据质量参差不齐
数据来源多样，数据质 量难以保证，需要进行
数据清洗和校验。
数据分析需求多变
不同部门和业务场景对 数据分析的需求各不相 同，需要灵活地调整数 据仓库架构和查询方式
。
应对策略
采用分布式存储和计算 技术，提高数据存储和 处理能力；建立数据质 量管理体系，确保数据 质量；提供灵活的数据 仓库架构和查询方式， 满足多变的分析需求。
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量呈爆 炸式增长，如何高效地存储、处理和 分析这些数据成为数据仓库面临的挑 战。
机遇
大数据时代为数据仓库技术的发展提 供了广阔的空间，通过技术创新和优 化，数据仓库能够更好地应对大数据 的挑战，为企业提供更有价值的数据 分析服务。
数据仓库技术的未来发展
云端部署
AI与数据仓库的结合
随着云计算技术的成熟，数据仓库将 逐渐向云端迁移，以提高可扩展性和 灵活性。
人工智能技术的不断发展将为数据仓 库带来更多智能化功能，如自动分类 、预测等。
实时分析
随着对数据实时性的需求增加，数据 仓库将加强实时分析功能，提高数据 处理速度。
数据仓库与其他技术的结合
数据仓库与大数据技术的结合
OLAP技术
多维数据分析
OLAP支持多维数据分析，这意味着用户 可以从多个角度和维度（如时间、地点、
产品类别等）来分析数据。
A OLAP技术概述
OLAP是一种用于分析大量数据的工 具和技术，它允许用户通过多维数 据分析来深入了解数据的不同方面 。
B
C
D
可视化工具
OLAP系统通常提供各种可视化工具，如 仪表盘、报表、图表等，以帮助用户更好 地理解数据和分析结果。
数据仓库概念设计及应用
数据仓库概念设计及应用在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资产之一。
数据仓库作为一种重要的数据管理和分析工具，能够帮助我们有效地整合、存储和分析海量的数据，为决策提供有力的支持。
接下来，让我们一起深入了解数据仓库的概念设计以及它在实际中的应用。
一、数据仓库的概念数据仓库并非是简单的数据库堆积，而是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间变化的数据集合。
它主要用于支持管理决策，而不是日常的业务处理。
“面向主题”意味着数据仓库中的数据是按照特定的主题进行组织的，比如客户、销售、产品等。
这样可以让用户更清晰地关注特定领域的数据，而不是被繁杂的业务流程所干扰。
“集成”则表示数据仓库中的数据来自多个不同的数据源，如企业内部的各个业务系统、外部的合作伙伴等。
在整合这些数据的过程中，需要进行数据清洗、转换和加载（ETL），以确保数据的一致性和准确性。
“相对稳定”是指数据仓库中的数据一旦进入，通常不会被频繁修改或删除。
这与业务系统中的数据不同，业务系统中的数据是实时更新的，而数据仓库更注重对历史数据的保存和分析。
“随时间变化”反映了数据仓库能够记录数据的历史变化，以便进行趋势分析和时间序列分析。
二、数据仓库的概念设计数据仓库的概念设计是构建数据仓库的关键步骤，它主要包括以下几个方面：1、确定主题域首先需要明确数据仓库要涵盖的主题范围，例如销售、客户、库存等。
这些主题域应该能够反映企业的核心业务和决策需求。
2、定义粒度粒度是指数据仓库中数据的详细程度。
例如，在销售主题中，可以选择以订单为粒度，也可以选择以产品明细为粒度。
粒度的选择会影响数据仓库的存储容量和查询性能。
3、确定数据分割策略为了提高数据仓库的查询效率，可以将数据按照时间、地区、产品类别等方式进行分割。
4、设计数据模型常见的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型由一个事实表和多个维度表组成，结构简单，查询效率高；雪花模型则是对星型模型的进一步规范化，数据冗余度低，但查询相对复杂。
数据仓库概念设计及应用
数据仓库概念设计及应用在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
为了有效地管理和利用海量的数据，数据仓库应运而生。
数据仓库是一种用于存储、管理和分析数据的系统，它能够帮助企业从复杂的数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务发展。
接下来，让我们深入探讨数据仓库的概念设计以及其在实际中的应用。
一、数据仓库的概念数据仓库可以简单地理解为一个大型的数据存储库，它专门用于存储和管理企业或组织的历史数据。
与传统的数据库不同，数据仓库更侧重于数据分析和决策支持，而不是日常的事务处理。
它将来自多个数据源的数据进行整合、清洗和转换，以统一的格式存储，为数据分析提供一个一致、准确和完整的数据视图。
数据仓库通常具有以下几个特点：1、面向主题数据仓库中的数据是按照特定的主题进行组织的，例如客户、产品、销售等。
每个主题都包含了与之相关的各种数据，以便于进行针对性的分析。
2、集成性数据仓库需要整合来自不同数据源的数据，这些数据源可能具有不同的格式、结构和语义。
在整合过程中，需要进行数据清洗、转换和统一，以确保数据的一致性和准确性。
3、稳定性数据仓库中的数据一般是历史数据，不会频繁修改。
这使得数据仓库能够为长期的数据分析和决策提供可靠的基础。
4、时变性数据仓库会随着时间的推移不断接收新的数据，从而反映业务的变化和发展。
二、数据仓库的概念设计数据仓库的概念设计是构建数据仓库的重要环节，它决定了数据仓库的结构和功能。
在概念设计阶段，需要明确数据仓库的主题、数据来源、数据粒度、数据模型等方面的内容。
1、确定主题首先，需要根据企业的业务需求和决策目标确定数据仓库的主题。
主题的选择应该能够涵盖企业的核心业务领域，并且具有较高的分析价值。
2、识别数据源明确数据仓库的数据来源，包括内部的业务系统、外部的数据提供商等。
同时，还需要了解数据源的数据格式、结构和质量。
3、选择数据粒度数据粒度是指数据仓库中数据的详细程度。
选择合适的数据粒度对于数据仓库的性能和存储空间有着重要的影响。
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
数据仓库是集成的
多个异构数据源
关系数据库，无结构文件，联机事务处理记录
数据清理和数据整合技术
不同的应用在编码、命名、属性的度量等方面都有 很大的差别，数据集成就是要解决这些问题。
12
example
人寿保险
J. Jones, 女 1945年7月20日 …… J. Jones 去年有两张罚单 一次大事故, …… J. Jones Main大街123号 已婚, …… J. Jones, 两个孩子 高血压 ……
定的数据单元属于且仅属于一个分割。
ETL：ETL（Extract/Transformation/Load）—用户从数据
源抽取出所需的数据，经过数据清洗、转换,最终按照预先 定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
24
数据仓库中的几个重要概念 (续）
数据集市：小型的，面向部门或工作组级数据仓库。 操作数据存储 （ODS）：能支持企业日常的全局应
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
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、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
25
元数据
元数据：数据仓库的核心
数据仓库概述
1
一、数据仓库概述
什么是数据仓库？ 数据仓库中的基本概念 数据仓库的结构 数据仓库的应用领域和案例分析 数据仓库产品 Web数据仓库——WHOWEDA
2
数据库技术的发展
60年代早期：利用文件系统，生成各种报告； 60年代中期：大量的文件使得维护和开发的复杂性提 高，数据的同步亦成问题； 70年代早期：E.F.Codd提出关系数据模型和E-R数据建 模方法，数据库技术日趋成熟；
数据仓库的概念、设计及应用分析.pptx
典型的元数据包括：
❖数据仓库表的结构 ❖数据仓库表的属性 ❖数据仓库的源数据（记录系统） ❖从记录系统到数据仓库的映射 ❖数据模型的规格说明 ❖抽取日志 ❖访问数据的公用例行程序
数据仓库设计中的几个重要概念 (续）
❖Data Mart
数据集市 -- 小型的，面向部门或工作组级数据仓库。
❖Operation Data Store
DSS分析人员一定要严格遵循“给我我所要的东西，然后我 能告诉你我真正需要的东西”的工作模式； 反馈循环的周期越短，越有可能成功； 需要调整的数据量越大，反馈循环所需要的周期就越长
数据仓库的应用
❖在证券业的应用 :可处理客户分析、帐户分析、证券交易数据分析、
非资金交易分析等多个业界关心的主题，为客户提供针对其个人习惯、投资组合的投 资建议，从而真正作到对客户的贴心服务。
数据无时基 数据算法上的差异 抽取的多层次 外部数据问题 无起始的公共数据源
❖生产率低
根据全部数据生成企业报表 定位数据需要浏览大量文件 抽取程序很多，并且每个都是定制的，不得不克服很多技术上 的障碍。
❖数据转化为信息的不可行性
数据没有集成化 缺乏将数据转化为信息所需的历史数据
体系结构设计环境的层次
❖数据周期：是指从操作型数据发生改变起，到这个变 化反映到数据仓库中所用的时间。
从操作型环境知道数据的改变到这个变化反映到数 据仓库中至少应该经历24小时。
❖简要记录：或聚集记录，是把不同操作型数据的详细
信息聚集在一个记录中而形成的记录。 好处：①减少数据量； ②为用户的访问和分析提供了一种紧凑的方
操作数据 (局部)
操作数据 (局部)
数据集市
数据集市
存在的问题:
数据仓库技术的研究与应用
数据仓库技术的研究与应用一、数据仓库的概念与发展数据仓库是指将各类数据从业务系统中抽取出来，经过清洗、整合、加工等一系列处理后，统一存储到一个集中的数据存储中心，作为企业管理和决策的基础数据。
数据仓库技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时美国的数据仓库专家Bill Inmon和Ralph Kimball开始提出和推广数据仓库的概念，并相继出版了许多相关著作，在业界得到广泛的认可和推广。
二、数据仓库技术的体系结构数据仓库技术的体系结构主要包括以下几个部分：1. 数据抽取（Extract）：数据抽取是指从企业系统中抽取数据到数据仓库中，这个过程需要对数据进行逐层过滤、清洗和转换等处理，以确保数据的质量和正确性。
数据抽取的方式一般有全量抽取和增量抽取两种方式。
2. 数据清洗（Clean）：数据清洗是指对抽取出来的数据进行一系列清洗和整合的过程，以确保数据的一致性、准确性和完整性。
包括去除重复数据、填充缺失数据、格式转换等等。
3. 数据转换（Transform）：数据转换是指将抽取出来的数据进行标准化处理，以确保数据的一致性、准确性和可用性。
包括数据加工、数据整合、数据规范化、数据合并、数据抽象等。
4. 数据加载（Load）：数据加载是指将经过清洗和转换的数据存入数据仓库中的过程，包括数据的存储、索引、备份和压缩等操作。
5. 数据查询（Query）：数据查询是指用户通过查询工具对数据仓库中的数据进行查询和分析，以获取各种类型的决策支持信息。
查询工具一般有SQL查询、OLAP工具等。
三、数据仓库技术的优势和应用数据仓库技术的优势主要有以下几个方面：1. 数据中心化：采用数据仓库技术，可以将企业数据从各个业务系统中集中到一个数据仓库中管理，从而更好地管理和利用企业数据资源。
2. 数据标准化：通过对数据进行规范化处理，可以使得企业的数据具有一致性、准确性和可用性，从而更好地支持企业管理和决策。
3. 操作性强：采用数据仓库技术，可以使查询操作更加高效、方便，用户可以根据自己的需要灵活地进行数据分析和挖掘。
数据仓库技术与应用
数据仓库技术与应用概述数据仓库是用于支持企业决策和分析的信息系统，在数据仓库中，数据被组织成星型或雪花型的结构，方便用户查找数据并进行查询分析。
数据仓库技术是一种数据管理和分析的方法，它强调数据的整合和标准化，使得企业能够从不同的数据源中获取相关的信息，并进行深入的分析和判断。
数据仓库的特点数据仓库的特点主要包括以下几个方面：•面向主题：数据仓库一般是针对某个特定主题进行设计，不同主题的数据会被分别存储和管理。
•集成性：数据仓库是从不同数据源中抽取、清洗、转换、加载所得，数据间的相关性和一致性得到保障。
•非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，或者是基于对原始数据进行汇总和序列化而得到的形式，因此不会因为用户或程序的操作而导致数据的损失。
•持久性：数据仓库中的数据一般都是历史数据，因此需要长期保存和管理。
•可扩展性：数据仓库需要不断地进行数据更新和维护，能够支持大数据量和高并发访问。
数据仓库的架构数据仓库的架构一般包括以下几个层次：•数据源层：包括各种数据源，如企业管理系统、数据库管理系统等。
•数据抽取层：用于从数据源中抽取、清洗和转换数据，并将数据装载到数据仓库中。
•数据仓库层：存储整合后的数据，包括数据模型、元数据等。
一般采用星型或雪花型的结构存储数据，方便用户进行查询。
•数据应用层：包括OLAP（联机分析处理）和数据挖掘等应用，用于支持企业的决策和分析工作。
数据仓库的实现数据仓库的实现需要考虑以下几个方面：数据建模在数据仓库中，常用的数据建模方法是星型或雪花型，将数据按照业务需求进行划分，形成各个维度（dimension）和指标（measure），构建数据模型。
这样可以使得不同维度的数据能够被统一组织和管理，用户可以方便地进行查询和分析。
数据清洗从各种数据源中抽取数据时，需要进行数据清洗和转换，使得数据的格式能够与数据仓库中的数据模型相匹配。
数据清洗是一个非常重要的过程，它可以帮助企业排除掉不必要的数据噪音和错误，提高数据的准确性和可靠性。
数据仓库技术及其应用
数据仓库技术及其应用随着信息化的发展，数据的重要性越来越凸显，企业需要对自身的数据进行管理，以便更好地进行决策和分析。
数据仓库技术便应运而生，它是一种集成、可靠、易用、可扩展的数据集合，可以为企业提供更准确、更全面的信息支持。
本文将介绍数据仓库技术的基础知识、应用场景和实例。
一、数据仓库技术的基础知识1. 数据仓库定义数据仓库是一个使用联机分析处理（OLAP）技术的、集成的、主题导向的、稳定的、面向主题的数据集合，旨在支持企业和管理人员进行决策和分析。
2. 数据仓库组成数据仓库主要由以下四部分组成：（1）数据源：数据仓库的数据来自多个信息系统、应用程序等，数据会经过抽取、转化、加载（ETL）等过程，在数据仓库中进行统一存储。
（2）数据存储：数据仓库使用多维数据模型，存储的数据以事实表和维度表的形式进行组织。
（3）联机分析处理：数据仓库使用OLAP技术进行分析处理，可以进行多维分析、切片和钻取等操作。
（4）数据访问：数据仓库提供了多种方法进行数据访问，如查询工具、报表工具、数据挖掘工具等。
3. 数据仓库的优点（1）数据集成：数据仓库可以将来自不同系统和应用的数据进行集成，提高了数据的一致性和可靠性。
（2）面向主题：数据仓库是面向主题的，可以根据业务需求选择不同的主题进行分析处理。
（3）多维分析：数据仓库使用多维数据模型，并使用OLAP技术进行分析处理，使得分析和决策更加直观、灵活。
（4）数据历史：数据仓库可以存储历史数据，用于分析业务变化和趋势。
二、数据仓库技术的应用场景1. 营销分析企业可以通过数据仓库分析客户信息、购买记录和市场趋势等，以便更好地了解客户需求和市场动态，制定更科学的营销策略。
2. 成本分析企业可以通过数据仓库对成本进行分析，了解在不同阶段的成本分布情况，以便进行成本控制和降低成本。
3. 基于时间序列的数据分析数据仓库可以存储历史数据，可以对基于时间序列的数据进行分析，获取历史趋势和周期性信息。
数据仓库概念设计及应用
数据仓库概念设计及应用在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
有效地管理和利用数据对于做出明智的决策、提升业务效率和竞争力至关重要。
数据仓库作为一种数据管理和分析的解决方案，正发挥着越来越重要的作用。
那么，什么是数据仓库呢？简单来说，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
它不同于传统的数据库，数据库主要用于处理日常的事务操作，而数据仓库则侧重于数据分析和决策支持。
数据仓库的概念设计是构建数据仓库的关键步骤。
在概念设计阶段，我们需要明确数据仓库的主题、数据源、数据粒度、数据模型等重要元素。
首先，确定数据仓库的主题是至关重要的。
主题是指数据仓库所关注的核心业务领域，比如销售、客户、库存等。
明确主题有助于我们聚焦于关键的数据，避免数据的混乱和冗余。
数据源的识别也是必不可少的。
数据源可以包括企业内部的各种业务系统，如 ERP 系统、CRM 系统等，也可能包括外部的数据来源，如市场调研数据、行业报告等。
我们需要对这些数据源进行详细的分析，了解其数据结构、数据质量和数据更新频率。
数据粒度的选择决定了数据仓库中数据的详细程度。
较细的数据粒度可以提供更详细的信息，但会增加数据存储和处理的成本；较粗的数据粒度则可以提高数据处理效率，但可能会丢失一些细节。
因此，在选择数据粒度时，需要综合考虑业务需求和系统性能。
数据模型是数据仓库设计的核心。
常见的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型结构简单，查询性能高，适用于大多数数据仓库应用；雪花模型则更加规范化，但在查询时可能会相对复杂。
在完成概念设计后，数据仓库的建设就可以进入物理设计和实施阶段。
在这个过程中，需要选择合适的数据库管理系统、确定数据存储方式、建立索引和优化查询等，以确保数据仓库能够高效地运行。
数据仓库的应用非常广泛。
在企业中，它可以帮助管理层进行决策分析，比如通过分析销售数据来制定营销策略、通过分析客户数据来优化客户服务。
数据仓库技术与应用
数据仓库技术与应用随着数据时代的到来，数据处理和分析成为了重要的课题，而数据仓库技术则成为了处理和分析大量数据的关键。
本文将讨论数据仓库技术的基本概念、应用、以及未来的发展。
一、数据仓库技术的基本概念数据仓库是由不同数据源采集、清洗和集成的一个数据发现平台。
与传统的数据库不同，数据仓库目的是为了支持商业决策和数据分析。
它通常会收纳很多不同的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据，并根据不同的领域将其进行分类和规范化。
一旦数据被整理并载入到数据仓库中，它就可以在多个维度上进行分析和查询，从而为企业管理层提供决策支持。
为了保证数据质量，数据仓库通常会进行ETL（Extract-Transform-Load）处理。
ETL是指从不同的数据源中提取原始数据、对其进行清洗、转换和规范化，并最终将这些数据载入到目标系统中的过程。
ETL的作用是确保数据的准确性、一致性和完整性。
二、数据仓库技术的应用数据仓库技术在现代企业中得到了广泛的应用。
以下是数据仓库在企业中的主要应用：1. 数据分析和决策支持数据仓库是企业决策支持系统的重要组成部分，它可以提供各种不同角度的数据分析和查询。
通过数据仓库，管理层可以对企业数据进行多维度分析，从而为决策提供更多的信息和支持。
2. 数据挖掘数据仓库中包含了非常庞大且多元的数据源，因此它非常适合进行数据挖掘。
企业可以利用数据仓库中蕴含的财务、客户、销售等多方面的信息，进行分析并发现不同领域的趋势和关联性。
这些信息可以帮助企业优化业务流程，提高效率和收益。
3. 企业绩效管理数据仓库可以提供企业关键绩效指标（KPI）的数据，包括销售额、市场份额、客户满意度等等。
企业可以利用这些数据来追踪和分析绩效以及制定绩效提升计划。
这些数据也可以用于对比不同区域、产品线或业务部门的表现，进而进行差异性分析和持续性优化。
三、数据仓库技术的未来随着数据的不断增长和各种新型数据的出现，数据仓库技术也在不断发展。