第3章 数据仓库系统的设计与开发
数据仓库建设管理制度范本
第一章总则第一条为规范数据仓库的建设与管理，确保数据仓库的稳定运行和数据质量，提高数据利用率，根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，结合本单位的实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位数据仓库的建设、运维、管理和使用。
第三条数据仓库的建设和管理应遵循以下原则：（一）统一规划，分步实施；（二）安全可靠，保障数据安全；（三）高效运行，提高数据利用率；（四）持续优化，提升服务质量。
第二章数据仓库建设第四条数据仓库建设应遵循以下流程：（一）需求分析：明确数据仓库建设的目标、功能、性能等要求；（二）方案设计：制定数据仓库建设方案，包括数据源、数据模型、技术架构等；（三）系统开发：根据设计方案进行系统开发，包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等；（四）系统测试：对数据仓库系统进行测试，确保系统稳定运行；（五）系统部署：将数据仓库系统部署到生产环境，进行试运行；（六）系统验收：根据验收标准对数据仓库系统进行验收。
第五条数据仓库建设应遵循以下要求：（一）数据源：选择具有权威性、准确性和可靠性的数据源；（二）数据模型：根据业务需求设计合理的数据模型，确保数据的一致性和完整性；（三）技术架构：采用成熟、稳定的技术架构，提高系统性能和可扩展性；（四）数据质量：对数据进行清洗、转换、融合等处理，确保数据质量。
第三章数据仓库运维管理第六条数据仓库运维管理应遵循以下要求：（一）系统监控：实时监控数据仓库系统的运行状态，确保系统稳定运行；（二）数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失；（三）故障处理：对系统故障进行及时处理，确保系统正常运行；（四）性能优化：根据业务需求，对系统进行性能优化，提高数据访问速度。
第七条数据仓库运维管理应设立以下岗位：（一）数据仓库管理员：负责数据仓库系统的日常运维管理；（二）数据分析师：负责数据仓库系统的数据分析和挖掘；（三）数据安全员：负责数据仓库系统的数据安全管理工作。
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》一、引言随着工业 4.0时代的到来，工业领域的数据量呈现出爆炸式增长。
为了有效管理和分析这些数据，实时数据仓库的设计与实现显得尤为重要。
实时数据仓库能够为工业领域提供高效、准确的数据支持，帮助企业实现智能化、精细化的管理。
本文将介绍面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现，包括设计目标、系统架构、关键技术及实现方法等方面。
二、设计目标面向工业领域的实时数据仓库的设计目标主要包括以下几个方面：1. 数据实时性：确保数据的实时采集、传输和存储，以满足工业领域的实时决策需求。
2. 数据准确性：保证数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有力支持。
3. 高效性：提高数据处理和分析的效率，降低系统响应时间。
4. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，以适应未来数据量的增长。
5. 易用性：提供友好的用户界面，方便用户进行数据查询和分析。
三、系统架构面向工业领域的实时数据仓库的系统架构主要包括数据源、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据服务六个部分。
1. 数据源：包括工业设备、传感器、数据库等，负责产生和收集原始数据。
2. 数据采集：通过传感器、接口等方式，实时采集原始数据。
3. 数据传输：将采集到的数据传输到数据中心。
4. 数据处理：对传输到的数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
5. 数据存储：将处理后的数据存储到实时数据库中，以支持实时查询和分析。
6. 数据服务：提供数据查询、分析、报表等服务，以满足用户的需求。
四、关键技术1. 数据采集与传输技术：采用高效的通信协议和传输技术，确保数据的实时采集和传输。
2. 分布式存储技术：利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 数据处理与分析技术：采用大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
4. 实时计算引擎：提供高效的实时计算引擎，支持实时查询和分析。
Chapter 3. 数据仓库与OLAP技术概述-20110922
— 第3章 —
数据仓库与OLAP概述
1
第3章 数据仓库与OLAP技术概述
什么是数据仓库? 多维数据模型 数据仓库系统结构 数据仓库实现 从数据仓库到数据挖掘
2
ห้องสมุดไป่ตู้
数据仓库的发展
IBM: 在其 在其DB2UDB发布一年后的 发布一年后的1998年9月发布 月发布5.2 发布一年后的 年 月发布 并于1998年12月推向中国市场，除了用于 月推向中国市场， 版，并于 年 月推向中国市场 除了用于OLAP 联机分析处理）的后台服务器DB2 OLAP Server外， （联机分析处理）的后台服务器 外 IBM还提供了一系列相关的产品，包括前端工具，形成 还提供了一系列相关的产品， 还提供了一系列相关的产品 包括前端工具， 一整套解决方案。 一整套解决方案。 Informix公司 在其动态服务器 公司: 在其动态服务器IDS（Informix 公司 （ Dynamic Server）中提供一系列相关选件，如高级决 ）中提供一系列相关选件， 策支持选件（ 策支持选件（Advanced Decision Support Option）、 ）、OLAP选件（MetaCube ROLAP 选件（ ）、 选件 Option）、扩展并行选件（Extended Parallel ）、扩展并行选件 ）、扩展并行选件（ Option）等，这种体系结构严谨、管理方便、索引机 这种体系结构严谨、管理方便、 ） 制完善，并行处理的效率更高， 制完善，并行处理的效率更高，其中数据仓库和数据库 查询的SQL语句的一致性使得用户开发更加简便。 语句的一致性使得用户开发更加简便。 查询的 语句的一致性使得用户开发更加简便
分析型处理
分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如 分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如DSS、 、 EIS、和多维分析等。它帮助决策者分析数据以察看趋 、和多维分析等。 判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据， 向、判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据， 支持复杂的查询。在分析型处理中， 支持复杂的查询。在分析型处理中，并不是对从事务型 中得到的细节数据进行分析。 处理环境 中得到的细节数据进行分析。细节数据量太 会严重影响分析的效率， 大，会严重影响分析的效率，而且太多的细节数据不利 于分析人员将注意力集中于有用的信息。 于分析人员将注意力集中于有用的信息。分析型处理过 程中经常用到外部数据， 程中经常用到外部数据，这部分数据不是由事务型处理 系统产生的，而是来自于其他外部数据源。 系统产生的，而是来自于其他外部数据源。
2022年上海电力大学信息管理与信息系统专业《数据库概论》科目期末试卷B(有答案)
2022年上海电力大学信息管理与信息系统专业《数据库概论》科目期末试卷B（有答案）一、填空题1、在数据库系统封锁协议中，一级协议：“事务在修改数据A前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放X锁”，该协议可以防止______；二级协议是在一级协议的基础上加上“事务T在读数据R之前必须先对其加S锁，读完后即可释放S锁”，该协议可以防止______；三级协议是在一级协议的基础上加上“事务T在读数据R之前必须先对其加S锁，直到事务结束后才释放S 锁”，该协议可以防止______。
2、设在SQL Server 2000环境下，对“销售数据库”进行的备份操作序列如下图所示。
①出现故障后，为尽可能减少数据丢失，需要利用备份数据进行恢复。
首先应该进行的恢复操作是恢复_____，第二个应该进行的恢复操作是恢复_____。
②假设这些备份操作均是在BK设备上完成的，并且该备份设备只用于这些备份操作，请补全下述恢复数据库完全备份的语句RESTORE_____FROM BKWITH FILE＝1，_____；3、如图所示的关系R的候选码为；R中的函数依赖有；R属于范式。
一个关系R4、在RDBMS中，通过某种代价模型计算各种查询的执行代价。
在集中式数据库中，查询的执行开销主要包括______和______代价。
在多用户数据库中，还应考虑查询的内存代价开销。
5、数据的安全性是指____________。
6、如果多个事务依次执行，则称事务是执行______；如果利用分时的方法，同时处理多个事务，则称事务是执行______。
7、数据库恢复是将数据库从______状态恢复到______的功能。
8、在设计局部E-R图时，由于各个子系统分别有不同的应用，而且往往是由不同的设计人员设计，所以各个局部E-R图之间难免有不一致的地方，称为冲突。
这些冲突主要有______、______和______3类。
9、____________和____________一起组成了安全性子系统。
数据仓库与数据分析-第一-至第三章
数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型：1、操作型处理：操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
2、分析型处理：分析型处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由中高级管理人员完成。
操作型数据处理：二、联机事务处理系统（OLTP）的主要功能：对事务进行处理，快速地响应客户的服务要求，使企业的业务处理自动化。
其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多越好。
三、dbms：数据库管理系统。
Dwms:数据仓库管理系统。
OLAP：联机分析处理。
Oltp基于db,olap基于dw。
四、事务：用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做、要么全不做，是一个不可分割的工作单元。
在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
五、事务的ACID性质：1、原子性：事务是一个逻辑工作单元，是一个整体，是不可分割的。
2、一致性：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3、隔离性：事务并发执行也能保持原子性和一致性，则是事务的隔离性。
4、持久性：一旦事务成功完成，该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。
六、决策支持系统（DSS）：分析型数据处理的典型。
决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型，对数据进行统计分析，得出有用的信息作为决策的依据和基础。
DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。
分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据，甚至是竞争对手的数据。
七：操作型数据和分析型数据的区别：操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的当前数据历史数据可更新（可以update）不更新（不可update，但可insert）操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC（软件开发生命周期）对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大，计算复杂一次操作数据量小，计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因：1、事务处理应用的分散：OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据，没有包括企业范围内的集成应用。
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。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
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。
基于数据仓库的商业智能系统设计与实现
基于数据仓库的商业智能系统设计与实现随着信息技术的快速发展，数据的重要性越来越被重视。
尤其是在企业管理中，数据分析已经成为了决策的必要工具，而商业智能系统就是数据分析的重要组成部分。
商业智能系统通过利用海量数据，提供决策支持、战略规划、预测和模拟等多种功能，有助于企业快速响应市场变化，做出正确的决策。
而商业智能系统的核心就是数据仓库。
数据仓库是指企业在业务过程中产生的数据经过抽取、清洗、转化、集成、存储等一系列操作，形成的面向主题、集成、历史、可操作性的数据集合。
对于数据仓库的设计与实现，本文将从以下几个方面进行论述。
一、数据仓库的设计1.确定需求首先，需求分析是数据仓库设计的关键。
用户对数据仓库的需求是设计的基础，需要充分了解业务特点和用户需求，确定数据仓库所需的数据元素和有效期。
2.数据建模数据建模是数据仓库设计的重要环节。
数据建模分为概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对需求和业务特点的抽象表示，逻辑模型是对概念模型的转换，物理模型则是逻辑模型转换为实际的数据库设计。
数据仓库设计中，数据建模需要深入分析复杂业务场景、业务需求，对各种数据模型进行详细的分析，确定数据的存储方式及其父子关系的设计，确保数据仓库具有高可用性和扩展性。
3.数据抽取与加载数据抽取是将原始数据从不同数据源中获取并清洗的过程。
数据清洗是深度抽取数据时需要处理的步骤，目的是将原始数据进行去噪、填充、转换、合并等处理以得到清洗后的数据。
数据加载则是将清洗后的数据导入到数据仓库中的过程，确保数据的准确性、完整性和一致性。
二、商业智能系统的实现1.数据仓库维护商业智能系统可以通过数据仓库维护来实现。
维护包括数据的备份、还原、优化和监控。
数据仓库的优化主要是针对数据的读取、查询和分析等操作，优化目的是提高系统的响应速度和效率。
2.数据分析商业智能系统的核心功能是数据分析。
数据分析包括数据挖掘、OLAP分析、报表生成等多种方式。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（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，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
数据仓库设计与建模的数据仓库与OLTP系统的设计方法(四)
数据仓库设计与建模的数据仓库与OLTP系统的设计方法引言数据仓库（Data Warehouse）是指将来源于多个操作性系统（OLTP，Online Transaction Processing）的数据集中存储、整合、加工和分析，以支持企业决策的一种信息系统。
数据仓库和OLTP系统在设计方法上存在一些不同，本文将探讨这两种系统的设计方法及其差异。
一、数据仓库的设计方法数据仓库建模数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，主要目标是根据业务需求抽象数据并定义维度模型和事实表。
维度模型的设计基于维度和指标，以及它们之间的关系，通过对事实表的建模来提高查询性能和易理解性。
通常使用星型模型或雪花模型进行建模。
ETL流程设计ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中重要的数据流程，负责将数据从源系统中抽取出来，并经过清洗、转换和加载等处理，最终加载到数据仓库中。
在设计ETL流程时，需要考虑数据抽取的稳定性、数据清洗的准确性以及性能的优化。
数据仓库查询性能优化数据仓库的查询性能对决策支持的效果至关重要。
为了优化查询性能，需要考虑合理的索引设计、分区和分片策略、数据压缩和聚集等手段。
此外，数据仓库通常使用列存储方式而非行存储方式，以提高查询效率。
二、OLTP系统的设计方法数据库模式设计OLTP系统主要用于日常的交易处理，因此数据模型的设计更注重事务的一致性和效率。
传统的OLTP系统通常采用关系数据库，并使用第三范式进行建模，以消除数据冗余。
此外，OLTP系统的数据库模式也需符合基本的数据库设计原则，如主键、外键、索引等。
事务管理和并发控制OLTP系统在设计时需要考虑事务管理和并发控制，以保证数据的完整性和一致性。
通过合理地设置事务边界、使用锁机制和并发控制算法，可以确保多个用户同时访问系统时的数据一致性和效率。
实时性要求相比数据仓库的历史数据，OLTP系统对数据的实时性要求较高。
因此，在OLTP系统的设计中，需要考虑如何实时地记录和更新数据，以确保及时的交易处理和信息查询。
数据仓库设计与建模的数据抽取与数据加载的设计方法
数据仓库设计与建模的数据抽取与数据加载的设计方法数据仓库在现代企业中扮演着重要的角色。
它不仅是数据分析和决策支持的基础，还可以帮助企业实现数据的整合和共享。
而数据仓库的设计与建模是数据仓库实现的关键环节之一。
在数据仓库设计与建模过程中，数据抽取与数据加载是不可或缺的重要步骤。
本文将从数据抽取与数据加载的设计方法的角度，探讨数据仓库设计与建模的相关要点。
一、数据抽取数据抽取是从各个数据源中提取数据并加工为数据仓库所需的格式和结构的过程。
在数据抽取过程中，有以下几种常用的设计方法。
1. 批量抽取批量抽取是指定时间周期内将数据源中的数据一次性全部抽取到数据仓库中的方法。
这种方式适合数据量较小、数据更新频率较低的情况。
采用批量抽取的设计方法可以减少对源系统的访问次数，降低对源系统性能的影响。
2. 增量抽取增量抽取是指每次只抽取源系统中发生变化的数据，将这部分数据加载到数据仓库中。
这种方式适合数据量较大、数据更新频率较高的情况。
采用增量抽取的设计方法可以缩短数据抽取的时间，并实现数据实时更新。
3. 基于事件的抽取基于事件的抽取是指根据数据源中发生的事件来触发数据抽取的方法。
例如，当源系统中某个表的数据发生变化时，就触发数据抽取。
这种方式适合需要实现数据实时同步的情况。
采用基于事件的抽取的设计方法可以保证数据的准确性和及时性。
二、数据加载数据加载是指将抽取到的数据按照事实表和维度表的关系进行整合和加载到数据仓库中的过程。
在数据加载过程中，有以下几种常用的设计方法。
1. 全量加载全量加载是将每次抽取到的数据全部加载到数据仓库中的方法。
这种方式适合数据量较小、数据更新频率较低的情况。
采用全量加载的设计方法可以简化数据加载的逻辑和流程，减少加载过程中的错误。
2. 增量加载增量加载是将每次抽取到的数据与已有数据进行比对，只将新增的或更新的数据加载到数据仓库中的方法。
这种方式适合数据量较大、数据更新频率较高的情况。
采用增量加载的设计方法可以降低数据加载的时间和成本，并保证数据仓库的及时性。
数据库管理系统的设计与实现
数据库管理系统的设计与实现数据库管理系统是一个非常重要的软件系统，它为用户提供了对数据库的管理和访问功能。
在今天的信息时代，越来越多的企业、机构和个人需要使用数据库系统管理自己的数据。
因此，设计和实现一个高效稳定的数据库管理系统成为了当今软件开发领域的热门话题之一。
一、数据库管理系统的定义和特点数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是一种用来管理数据库的计算机软件系统。
其主要功能是创建、维护和操纵数据库，同时提供了对数据库中数据的检索、更新、删除和添加等操作。
数据库管理系统广泛应用于各种领域，包括企业管理、科研、医疗健康等。
数据库管理系统的主要特点包括数据共享、数据安全、数据一致性、数据完整性、数据可靠性等。
数据共享指多个用户可以同时访问同一份数据而不会相互干扰，数据安全指数据库系统可以防止未经许可的访问和非法修改，数据一致性指数据在整个数据库系统中始终保持一致，数据完整性指数据库系统保证数据的正确性和完整性，数据可靠性指数据库系统可以通过备份和恢复等措施保证数据的可靠性。
二、数据库管理系统的设计和实现流程在设计和实现数据库管理系统时，需要遵循以下流程：1.需求分析需求分析是设计和实现任何软件系统的必要步骤之一。
在数据库管理系统的设计和实现过程中，需要对用户需求进行全面详细的了解，包括用户对数据库的存储、检索、修改、删除、增加等操作的需求，用户需要使用的查询方式以及用户对数据安全和可靠性的要求等。
2.数据库设计在需求分析的基础上，需要对数据库进行设计。
数据库设计是一个非常复杂的过程，需要考虑到数据的组织结构、存储方式、数据类型、索引和关系等方面。
在设计数据库时还需要根据数据库使用场景进行优化，提高系统的性能和效率。
3.编码实现在需求分析和数据库设计的基础上，需要进行编码实现。
编码实现是开发数据库管理系统的关键环节之一。
需要使用合适的开发语言和开发工具进行编码，实现对数据库的访问、操作等功能。
数据仓库建设管理制度
第一章总则第一条为规范数据仓库建设管理工作，确保数据仓库建设质量，提高数据仓库应用效果，促进企业信息化建设，特制定本制度。
第二条本制度适用于企业内部数据仓库建设过程中的组织、规划、实施、维护等各个环节。
第三条数据仓库建设应遵循以下原则：1. 面向业务：以企业业务需求为导向，确保数据仓库满足企业决策分析需求。
2. 集成性：整合企业内外部数据资源，实现数据共享和交换。
3. 可扩展性：适应企业业务发展，满足未来数据增长需求。
4. 安全性：确保数据仓库运行稳定，保障数据安全。
第二章组织与管理第四条企业成立数据仓库建设领导小组，负责数据仓库建设的总体规划和决策。
第五条设立数据仓库管理部门，负责数据仓库建设过程中的日常管理工作，包括：1. 制定数据仓库建设方案；2. 组织项目实施；3. 监督项目进度；4. 确保项目质量；5. 做好数据仓库维护工作。
第六条数据仓库建设应成立项目组，负责具体实施工作，项目组由以下人员组成：1. 项目经理：负责项目整体规划、协调和监督；2. 技术负责人：负责技术选型、系统设计、开发与测试；3. 业务负责人：负责业务需求分析、数据质量监控；4. 运维负责人：负责数据仓库运维保障。
第三章数据仓库规划与设计第七条数据仓库规划应包括以下内容：1. 需求分析：明确企业业务需求，确定数据仓库主题；2. 数据模型设计：根据需求分析，设计数据仓库模型；3. 技术选型：选择合适的数据库、工具和技术；4. 系统架构设计：确定数据仓库系统架构，包括硬件、软件、网络等。
第八条数据仓库设计应遵循以下原则：1. 面向主题：围绕企业业务主题进行数据组织；2. 集成性：确保数据来源的多样性和一致性；3. 可扩展性：适应业务发展，满足未来数据增长需求；4. 易用性：便于用户查询、分析和使用。
第四章数据仓库实施与运维第九条数据仓库实施应包括以下步骤：1. 数据抽取：从源系统中抽取所需数据；2. 数据清洗：对抽取的数据进行清洗，确保数据质量；3. 数据转换：将清洗后的数据进行转换，满足数据仓库需求；4. 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中；5. 系统测试：对数据仓库进行功能测试、性能测试和安全性测试。
《系统集成项目管理工程师》第3章选择题
第3章《信息系统集成选择题目》1、信息系统生命周期可以分为（）四个阶段。
A.需求、设计、开发、测试B.启动、执行、监控、收尾C.立项、开发、运维、消亡D.启动、设计、结项、运维【答案】C2、（）定义了软件质量特性，以及确认这些特性的方法和原则。
A.软件验收B.软件需求C.软件规划D.软件设计【答案】B3、对象由一组属性和对这组属性进行的操作构成。
例如，教师张三的个人信息包括：性别、年龄、职位等，日程工作包括授课等等，（）就是封装的一个典型对象。
A.张三B.教师C.授课D.姓名【答案】A4、关于软件架构分层模式描述，不正确的是（）。
A.允许将一个复杂问题分层实现B.每一层最多只影响相邻两层C.具有个功能模块高内聚、低耦合的“黑盒”特性D.允许每层用不同的实现方法，可以充分支持软件复用【答案】C5、常见的数据库管理系统中，（）是非关系数据库。
A.OracleB.MySQLC.SQL ServerD.MongoDB【答案】D6、中间件是一种独立的系统软件或服务程序，（）不属于中间件。
A.TomcatB.WebSphereC.ODBCD.python【答案】D7、Internet通过（）协议可以实现多个网络的无缝连接。
A.ISDNB.IPV6C.TCP/IPD.DNS【答案】C8、网络按照（）可划分为总线型结构、环型结构、星型结构、树型结构和网状结构。
A.覆盖的地理范围B.链路传输控制技术C.拓扑结构D.应用特点【答案】C9、信息安全中的（）是指只有得到允许的人才能修改数据，并且能够判别出数据是否已被篡改。
A.机密性B.完整性C.可用性D.可控性【答案】B10、网络和信息安全产品中，（）无法发现正在进行的入侵行为，而且可能成为攻击者的工具。
A.防火墙B.扫描器C.防毒软件D.安全审计系统【答案】B11、用户无需购买软件，而是租用基于web的软件管理企业经营活动，这种模式属于（）。
A.基础设施即服务IaasB.平台即服务PaasC.软件即服务SaaSD.数据即服务DaaS【答案】C13、作为物联网架构的基础层面，感知层的属于技术主要包括产品和传感器自动识别技术，（）和中间件。
第3章 管理信息系统的技术基础《管理信息系统》
备
控制器
CPU
图3－2 计算机硬件工作原理图
输
出
设
数据流
备
控制流
第3章 管理信息系统的技术基础
3.1.4 计算机软件系统
用
软
应
系统
件
它 其操
系 作
计算 机硬 件
软 统
件
图3-3 计算机系统的层次结构
计算机软件是指计算 机程序及相关文档,它是在 计算机硬件的基础上对硬 件的完善和扩充。计算机 软件系统一般分为系统软 件和应用软件两大部分。
表3-1 计算机四个发展阶段的特征比较
第一代
时间 1946—1957年
主要 元件
电子管
软件 机器语言和 特征 汇编语言
应用 领域
军事和科研部门
第二代 1958—1964年 晶体管
高级程序设计语言
工程设计、 数据处理
第三代 1965—1969年
中、小规模集成电路
操作系统逐步成熟、 结构化程序设计
文字处理、企业管理、 自动控制
1.数据仓库将来自不同DB的信息结合在一 起
数据仓库将企业中各个业务DB中的信息结合起来 (通过汇总与合计)。当人们从各类业务DB中提取 信息来创建数据仓库时，收集的只是那些进行决 策所需的信息。
这种“所需的信息”是用户按照他们对逻辑化的 决策信息需求而确定的。
故数据仓库只包含与用户进行决策有关的信息。
3.数据世界 数据世界也称计算机世界，它是现实世界中的事物及其
联系经过信息世界的抽象后，转换到计算机中的表示形式。
字段（fields）：标记实体属性的命名单位称为字段（或数据项） 如：学生有学号、姓名、性别、出生年月等字段
记录（record）：字段的有序集合称为记录 文件（file）：同一类记录的汇集称为文件
【商务智能 精】第3章-2 数据仓库设计与开发
• Teradata数据库里存有196亿条记录，每天要处理并更新2亿条记录， 要对来自6000多个用户的4.8万条查询语句进行处理。
• 销售数据、库存数据每天夜间从3000多个商店自动采集过来，并通 过卫星线路传到总部的数据仓库里。
(2) 数据的历史变迁性。DW的数据模型增加时间属性作 为码的一部分
概念模型设计
2. 注意事项
(3) 数据的概括性。DW的数据模型中增加了一些衍生数据，专门用 于分析的DW系统需要一些概括性的数据，这些数据在业务处理系 统的数据模型中是不需要的。
例如，在销售管理的业务系统中的数据模型中，通常只需要记录当 前细数据，而在数据仓库的数据模型中，需要保存一些统计、累加 而来的综合数据。 单价*数量=销售额
• 另一方面，通过不断理解用户的分析需求，不断的调整和完善，以求向用 户提供更准确、更有效的决策信息。
思考
• 数据仓库的开发过程与数据库的开发过程有什么不同？为什么？
数据仓库设计的主要内容
现实世界
元
概念模型
数
据
数
粒
据
逻辑模型
度
模
模
型
物理模型
型
数据仓库
数据模型设计
• DW数据模型具有如下特点。
(1) 去掉纯操作性数据。 (2) 给键码增加时间因素。 (3) 合适之处增加导出数据。 (4) 把OLTP系统中数据关系变为人工关系。
本章内容
• 数据仓库的开发过程及特点 • 数据模型设计 • 数据仓库的粒度设计 • 创建数据仓库的基本步骤
大数据导论(通识课版)-第3章-大数据技术(2020年春季学期)
3.2.3 数据采集的数据源
3. 日志文件 数据的概念
日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控 的流量管理、金融应用的股票记账和Web服务器记录的用户访问行为。通过对这些日志信息 进行采集，然后进行数据分析，就可以从公司业务平台日志数据中，挖掘得到具有潜在价值的 信息，为公司决策和公司后台服务器平台性能评估，提供可靠的数据保证。系统日志采集系统 做的事情就是，收集日志数据，提供离线和在线的实时分析使用。
分布式文件系统分布式文件系统distributedfilesystem是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统主节点客户端客户端机架1机架n数据节点数据节点访问请求访问请求复制文件块分布式文件系统的整体结构大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库1newsql数据库?newsql是对各种新的可扩展高性能数据库的简称这类数据库不仅具有对海量数据的存储管理能力还保持了传统数据库支持acid和sql等特性?目前具有代表性的newsql数据库主要包括spannerclustrixgeniedbscalarcschoonervoltdbrethinkdbscaledbakibancodefuturesscalebasetranslatticenimbusdbdrizzletokutekjustonedb等大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库2nosql数据库?nosql是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式是对非关系型数据库的统称它所采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型而是类似键值列族文档等非关系模型?nosql数据库没有固定的表结构通常也不存在连接操作也没有严格遵守acid约束因此与关系数据库相比nosql具有灵活的水平可扩展性可以支持海量数据存储大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库2nosql数据库灵活的可扩展性灵活的数据模型与云计算紧密融合nosql优点大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn332大数据时代的数据存储和管理技术2newsql和nosql数据库3大数据引发数据库架构变革oldsql分析事务互联网一种架构支持多类应用onesizefitsallnewsql分析oldsql事务nosql互联网大数据时代架构多元化多架构支持多类应用大数据引发数据处理架构变革大数据导论通识课版厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn34数据处理与分析341数据挖掘和机器学习算法342大数据处理与分析技术大数据导论通识课版厦门大学计算机科
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3.2.2组织需求调研，收集业务需求
坚持数据驱动+用户（需求）驱动的设计理体念，因此需要充分了解用
户的需求，进而对需求进行分析。
关于用户需求的调研（确定主题域）
对用户需求调研结果的分析（确定度量指标和维度）
3.3使用SQL Server 2005建立多维数据模型
SQL Server 2005示例数据仓库环境的配置与使用 基于SQL Server 2005示例数据库的多维数据模型的建立与应用。 在SQL Server 2005数据库环境中安装数据仓库组件、示例和工具 利用示例数据仓库（AdventureWorks DW）环境及帮助系统学习
开发与设计，用于数据仓库的数据；二是数据分析应用系统的开发。 可使用信息包图法、运用信息包图法进行概念模型设计；利用星型图
进行数据仓库的逻辑模型设计。
广告
区域
雪花模型对星型模型的维度表进一步标准化，对星型模型中的维度 表进行了规范化处理。
3.2.4利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计
确定主题的属性组
主题名 公共键码
商品 商品号
属性组
基本信息：商品号、商品名、类型和颜色等 采购信息：商品号、供应商号、供应价、供应日期 和供应量等 库存信息：商品号、库房号、库存量和日期等 基本信息：销售单号、销售地址等 销售信息：客户号、商品号、销售价、销售量和销 售时间等
区域维
国家(10) 省州(100) 城市(500)
产品维
产品类别(500)
客户维
年龄分组(7)
广告维 （待用）
广告费分组(2)
产品名称(9000) 收入分组（8） 信用组（2）
日（1800） 销售点(8000)
指标和事实:实际销售额、计划销售额、计划完成率
3.2.3采用信息包图法进行概念模型设计
设计基于主题域的概念模型
2
3 4
使用SQL2005建立多维数据模型 小结
小结
建立一个数据仓库系统通常需要经历收集与分析业务需求、建立数据 仓库的概念和逻辑模型、对数据仓库作物理设计、定义数据源、选择 数据仓库技术与平台、数据的ETL处理、选择数据分析与数据展示软 件、数据仓库的更新设计等步骤。
数据仓库应用系统的开发包括两个主要部分，一是数据仓库数据库的
SQL Server 2005介绍 集成了三个服务。 SQL Server 2005的数据仓库架构
3.2基于SQL Server的数据仓库数据库设计
MS SQL Server 2005的数据仓库架构
SQL Server Business Intelligence Development Studio 服务Service 集成(SSIS) 分析(SSAS) 报表(SSRS)
3.3使用SQL Server 2005建立多维数据模型
创建一个新的数据仓库分析项目 定义数据源 定义数据源视图 定义多维数据集
部署“销售分析示例”项目
浏览已部署的多维数据集 提高多维数据集的可用性和易用性
第3章 目 录
1 数据仓库系统的设计与开发概述 基于SQL2005的数据仓库数据库设计
逻辑模型设计
由关系模型转为存储模型 常用方法：关系表(通用数据库物理设计法) 关键任务：物理数据库表及其存储结构设计
物理模型设计
第3章 目 录
1 数据仓库系统的设计与开发概述 基于SQL2005的数据仓库数据库设计
2
3 4
使用SQL2数据仓库数据库设计
收集和分析业务需求步骤 建立数据模型和数据仓库的物理设计 定义数据源 选择数据仓库技术和平台 从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库
选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据
展示软件 更新数据仓库
3.1.2数据仓库系统的生命周期
数据仓库系统的开发与设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括： 数据仓库数据库 数据分析应用系统
3.1.2数据仓库系统的生命周期
体系 结构 设计
设
析
逻 模 辑 型
概念
模型
计
分
据 数 元 与 库 据 数
规范与需求分析
数据仓库 系统的 生命周期
维 护
数据的ETL处理
用户
评
反 价与
馈
中间 件开
实 施
发
系 统
数据
护
装 安
应用
维
填充
统
与
系
测
上线
试
与调
系统
试
3.1.3建立数据仓库系统的两种思维模式
自顶向下（Top-down） 将数据通过ETL汇集到数据仓库中，然后再把数据通过复制的方 式存入各个数据集市中。 自底向上（Bottom-Up） 通过ETL将数据汇集到数据集市中，再将数据汇集到数据仓库中。
3.2.3采用信息包图法进行概念模型设计
工作： 确定系统边界：决策类型、需要的信息、原始信息
确定主题域及其内容：主题域的公共键码、联系、属性组
确定维度：如时间维、销售位置维、产品维、组别维等 确定类别：相应维的详细类别 确定指标和事实：用于进行分析的数值化信息
3.2.3采用信息包图法进行概念模型设计
点（8000），括号中的数字同样分别指出各类别的数量；类似地，
可以确定产品维、客户维、广告维等的详细类别。 （3）指标和事实：确定用于进行分析的数值化信息，包括实际销售
额、计划销售额和计划完成率。
3.2.3采用信息包图法进行概念模型设计
销售分析的信息包图 信息包： 销售分析 维度
类别
日期维
年度(5) 季度(20) 月(60)
建立一个数据仓库系统的参考步骤 数据仓库系统的生命周期
创建数据仓库系统的两种思维模式
数据仓库数据库的设计步骤
3.1.1建立一个数据仓库系统的参考步骤
数据仓库系统的建立是一个复杂而漫长的过程。涉及到： 源数据库系统 数据仓库对应的数据库系统
数据分析与报表工具
……
3.1.1建立一个数据仓库系统的参考步骤
信息包图的建立
信息包：
维度 类别
指标和事实
空白信息包图样式
3.3.3采用信息包图法进行概念模型设计
〖例〗试画出销售分析的信息包图。
解：首先根据销售分析的实际需求，确定信息包的维度、类别和指标 与事实： （1）维度：包括日期维、区域维、产品维、客户维、广告维（待用） 等。 （2）类别：确定各维的详细类别，如：日期维包括年（5）、季度 （20）、月（60）、日（1800），括号中的数字分别指出各类别的 数量；区域维包括国家（10）、省州（100）、城市（500）、销售
包括以下步骤：
分析组织的业务状况及数据源结构
组织需求调研，收集业务需求 采用信息包图法进行数据仓库的概念模型设计 利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计 数据仓库的物理模型设计
3.2.1分析组织的业务状况及数据源结构
以SQL Server 2005实例数据库Adventure Works DW中所描述
数据仓库与数据挖掘
第3章 数据仓库系统的设计与开发
通过对数据仓库的概念、体系结 构与存储结构、ETL过程等内容了 解以后，如何建立数据仓库系统 呢？
教师：郭荣熙
第3章 目 录
1 数据仓库系统的设计与开发概述 基于SQL2005的数据仓库数据库设计
2
3 4
使用SQL2005建立多维数据模型 小结
3.1数据仓库系统的设计与开发
销售
销售单号
客户
客户号
3.2.4利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计
事实表及其特征 度量是客户发生事件或动作的事实记录，如客户打电话，可能选择 的度量有通话时长、通话次数和通话费用等。客户购买商品，可能选择 的度量有购买的次数、购买商品的金额和购买商品的数量等。 事实表则是在星型模型或雪花模型中用来记录业务事实，并作相应
3.1.4数据仓库数据库的设计步骤
面向用户的需求 业务 需求
收集、分析和确认
详细的技术细节
有反复的逐步设计过程
概念模型设计
常用方法：信息包图法 关键任务：分析和理解数据仓库中的主题
将需求模型转为关系模型 常用方法：星形图法 关键任务：事实表与维度表的设计，包括事实、 粒度、聚合与分割、维度等问题的确定
3.2.3采用信息包图法进行概念模型设计
面向用户的需求
细 化 层 次 更详细的 技术细节
信息包图
概念模型
逻辑模型
星型、雪花模型
物理模型
物理数据模型
3.2.3采用信息包图法进行概念模型设计
信息包图法简介 信息包图：是数据仓库的数据模型的第一层或最高层。由于大多数 商务数据是多维的，但传统的数据模型表示三维以上的数据有一定 困难。而信息包图简化了这一过程并且允许用户设计多维信息包并 与开发者和其他用户建立联系。这种模型集中在用户对信息包的需 要，信息包提供了分析人员思维模式的可视化表示。
作用Function
数据抽取 数据整合 从企业各业务数据中 获取有用信息，实现 与业务流程的统一
OLAP 数据挖掘
自定义报表 数据展现 对分析结果提供类型 多样、美观且适合不 同需求的图表和报告
商业智能应用BI
为已有数据建立模 型，分析并找出数 据的内在关系
3.2基于SQL Server的数据仓库数据库设计
供应商主题
供应商
顾客主题
供应商 ID
顾客 相关 信息
有关信息
顾客ID
商品主题