第4章数据仓库的设计
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。
数据仓库的设计和实现
数据仓库的设计和实现一、数据仓库的定义数据仓库(Data Warehouse)是指从不同数据源种搜集的信息，经过多维分析后形成的一个集中式且具备分析能力的数据存储库。
二、数据仓库设计的基本原则1. 集成性：数据仓库应该整合多个数据源的数据，具有全局性视角。
2. 时效性：数据应该是最新的，而非历史的，数据之间应该有时间关系。
3. 一致性：数据应该是唯一的、标准化的，并应该尽可能的与同一机构的不同业务应用和不同数据源适配。
4. 可访问性：数据应该是用户友好的，对多种数据操作的查询方式都要满足。
5. 稳定性：为避免影响公司核心业务，数据仓库必须保障数据的一致性，同时也保障数据的灵活性，以适应业务发展的方向。
三、数据仓库的设计流程数据仓库的设计流程可以大致分为以下几个步骤：1. 确定数据仓库的业务目标，指出数据仓库用于集成的数据源和数据仓库必须包含的内容。
2. 设计维度模型，理解主题业务流程，建立数据源和数据仓库之间的映射。
3. 设计度量模型，设定可计算的指标和各类跟踪指标。
这些指标是基于业务主题的分析，包括财务、物流和顾客等。
4. 设计 ETL 流程，其包括抽取阶段、转换阶段和装载阶段。
5. 设计物理架构，建立数据仓库到数据仓库工作台（作为交互的接口）的架构。
四、数据仓库的实现1. ETL 流程的实现，包括实现数据抽取、数据清洗、数据变换和数据装载为一体的各工作点，以完成 ETL 的流程。
2. 数据模型的实现，包括维度模型的物理模型和星型模型的物理模型。
物理模型也会设计纵向分区的间隔，同时也会考虑使用分区以便支撑大表的运行。
3. 明星和雪花分型的实现，考虑到性大数据、性能提升和系统的可维护性，将设计数据仓库的分层体系结构。
4. 单点登录、按权限进行数据授权，数据科技化越来越深，数据授权也会随之上升，因此数据仓库的权限设计也变得越来越重要。
5. 多维查询分析，利用数据挖掘、多维分析等技术把数据信息分析出来，是数据仓库的理解和利用它的关键。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
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。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录21. 绪论 ........................................................................21.1项目背景 ...................................................................21.2 提出问题................................................................22 数据库仓库与数据集的概念介绍 .................................................22.1数据仓库................................................................2.2数据集..................................................................233 数据仓库 ....................................................................33.1 数据仓库的设计..........................................................3.1.1数据仓库的概念模型设计.............................................333.1.2数据仓库的逻辑模型设计.............................................3.2 数据仓库的建立..........................................................333.2.1数据仓库数据集.....................................................43.2.2建立维表...........................................................4.数据挖掘操作 .................................................................444.1数据预处理..............................................................44.1.1描述性数据汇总.....................................................44.2决策树..................................................................125、实验心得 ...................................................................126、大总结 .....................................................................1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第四章
第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。
概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。
2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。
特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。
（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。
（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。
（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。
5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。
第4章数据仓库设计与开发[1]
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第4章数据仓库设计与开发[1]
概念模型到逻辑模型的转换
第4章数据仓库设计与开 发
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2020/11/26
第4章数据仓库设计与开发[1]
第四章 数据仓库设计与开发
o 本章内容
n 4.1 数据仓库开发应用过程 n 4.2 数据仓库的规划 n 4.3 数据仓库的分析与设计 n 4.4 数据仓库的实施 n 4.5 数据仓库技术与开发的困难
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o 星型模型的设计步骤如下：
（6）按使用的DBMS和分析用户工具，证实设计方 案的有效性 。根据系统使用的DBMS，确定事实 表和维表的具体实现。由于不同的DBMS对数据 存储有不同的要求，因此设计方案是否有效还要放 在DBMS中进行检验
（7）随着需求变化修改设计方案。 随着应用需求的 变化，整个数据仓库的数据模式也可能会发生变化。 因此在设计之初，充分考虑数据模型的可修改性可 以节省系统维护的代价。
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第4章数据仓库设计与开发[1]
4.3.1 需求分析
o 确定主题域 o 支持决策的数据来源 o 数据仓库的成功标准和关键性能指标 o 数据量与更新频率
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第4章数据仓库设计与开发[1]
确定主题域
（1）明确对于决策分析最有价值的主题领域 有哪些？
（2）每个主题域的商业维度是哪些？每个维 度的粒度层次有哪些？
o 整个企业看，建立数据仓库的目的之一是获得对整个企业业务 信息的视图。以便能把握和管理企业的经营运行，并对企业进 行业务重组。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的设计方法(四)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的设计方法随着数据的爆炸性增长和企业对数据分析的需求日益增加，数据仓库的建设变得越来越重要。
而在数据仓库的设计和建模过程中，维度表与事实表的设计是至关重要的一部分。
本文将介绍数据仓库中维度表与事实表的设计方法，旨在提供一种全面和系统的指导。
一、维度表的设计维度表是数据仓库中存储描述性数据的关键表，用于描述业务过程中的各种维度信息，比如时间、地点、产品等。
维度表的设计方法可以分为以下几个步骤：1.确定维度层次：根据业务需求和数据分析的目标，确定维度表需要包含的维度层次。
一般来说，维度层次应当按照从最粗粒度到最细粒度的顺序进行排列，比如时间维度可以包括年、月、日等层次。
2.确定维度属性：对于每个维度层次，确定需要存储的维度属性。
维度属性可以是描述性的，比如产品维度中的产品名称、产品类别等；也可以是层次性的，比如时间维度中的年份、月份等。
同时，还要考虑是否需要存储维度属性的元数据信息，比如创建时间、更新时间等。
3.确定维度关系：在数据仓库中，维度表与事实表之间存在关联关系。
确定维度表与事实表之间的关系是维度表设计的重要一环。
可以采用主键和外键的方式来建立维度表与事实表之间的联系。
二、事实表的设计事实表是数据仓库中存储数值型数据的表，用于支持多维查询和分析。
事实表的设计方法可以分为以下几个步骤：1.确定度量：度量是事实表中的数值型数据，比如销售额、销售数量等。
在设计事实表时，需要确定需要存储的度量指标，并考虑是否需要存储度量指标的元数据信息，比如计算方式、计量单位等。
2.确定粒度：事实表的粒度是指事实数据的最小组成单元。
在设计事实表时，需要确定事实数据的粒度，以便支持不同粒度的查询和分析需求。
一般来说，事实数据的粒度应当尽量细化，以满足个性化的查询和分析需求。
3.确定事实关系：在数据仓库中，事实表之间可能存在多对多的关系。
确定事实表之间的关系是事实表设计的关键一环。
可以采用主键和外键的方式来建立事实表之间的联系，从而支持跨表查询和分析。
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。
随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。
为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。
本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。
第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。
它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。
数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。
H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。
数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。
数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。
数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。
H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。
数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。
数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。
第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。
2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。
3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。
4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。
数据仓库 Chapter 4 规划和项目管理
– 可以使用很多方法来寻找建设数据仓库的理由 – 不是详细的项目计划书，而是一个全盘计划，包括了基础配置、 需求的分析和对项目的正式授权 – 全盘计划内容列表
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12/19/2013
绪论 任务陈述 范围 目标 关键问题和选择 价值和期望 论证 高层管理者的支持 实施策略 暂定的进度表 项目授权
– 自上而下还是自下而上
• 规划文档中应包含选择某个方法的原因
– 建造还是购买
• 没有那个企业从零开始构建DW，如何选择市场上很多的第三 方的工具和解决方案？寻找内部和外部软件之间合适的平衡。
– 单独厂商（NCR、IBM）还是多厂商融合
12/19/2013
厦门大学软件学院
6
§4.1 规划数据仓库
• 商业需求，而非技术
12/19/2013 厦门大学软件学院 18
§4.3 项目团队
• 组织项目团队
– 项目面临的挑战和需要的专业技能
• 计划、定义数据需求、定义查询类型、数据建模、 选择工具、设计物理数据库、抽取数据源、数据确 认和质量控制、建立元数据框架 etc. • 建立角色表 • 分配角色 • 技能、经验和知识对于项目团队非常重要。此外， 态度、团队精神、热情和责任感也同样重要。
• • • • §4.1 §4.2 §4.3 §4.4 规划数据仓库 数据仓库项目 项目团队 项目管理要素
12/19/2013
厦门大学软件学院
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§4.3 项目团队
任何项目的成败依赖于项目开发团队 破坏项目的因素
• 过度复杂 • 责任不明
– 组织项目团队 – 角色和责任 – 技能和经验水平 – 用户参与
与DSS、ERP、CRM、ERP、KM、Data WebHouse的接口
数据仓库的概念模型设计模型定义
数据仓库的概念模型设计模型定义数据仓库是指存储和管理企业各种数据的一个集中化的、数据驱动的系统。
它旨在为企业决策提供可靠、一致和高效的数据支持。
数据仓库的概念模型设计是指设计数据仓库的基本结构和组织方式，以便满足企业的需求。
1.数据源：数据仓库的数据源可以包括内部和外部的数据源。
内部数据源包括企业内部的各种事务性系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
外部数据源可以是第三方数据供应商提供的数据，如市场研究报告、竞争对手的数据等。
2.数据抽取和清洗：数据仓库需要从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据清洗是指对数据进行校验、去重、格式化等操作，确保数据的准确性和一致性。
数据转换是指将数据从不同的格式转换为统一的格式，以便于在数据仓库中进行分析和查询。
3.数据存储：数据仓库需要设计合适的数据存储结构，以便于高效地存储和查询大量的数据。
常见的数据存储结构包括维度模型和星型模型。
维度模型是以事实表和维度表为核心的模型，事实表记录了与业务过程相关的指标数据，维度表记录了与事实表相关的维度信息。
星型模型是一种特殊的维度模型，只有一个事实表和多个维度表，事实表与维度表之间是一对多的关系。
4.数据访问和查询：数据仓库需要提供灵活、高效的数据访问和查询功能，以满足不同用户的需求。
常用的数据查询方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据报表等。
OLAP是一种多维分析技术，可以对数据进行多维度的查询和分析；数据挖掘是一种从数据中发现隐藏模式和知识的技术；数据报表是一种以表格和图形的形式展示数据的方式。
5.数据质量管理：数据仓库的数据质量对于企业的决策和分析至关重要。
因此，数据仓库需要建立数据质量管理机制，包括数据验证、数据清洗、数据修复和数据监控等。
数据验证是指对数据进行合法性和完整性的校验，数据清洗是指对数据进行格式化和去重，数据修复是指对数据进行错误修复和补充，数据监控是指实时监控数据的变化和质量。
数据仓库的设计与实现
数据仓库的设计与实现随着大数据时代的到来，数据成为了企业中扮演重要角色的资产。
但是数据以原始的、异构的格式存储在不同的系统中，使得企业难以有效地利用和管理这些数据。
数据仓库解决了这个问题，它是一个面向主题、集成的、稳定的、变化较慢的数据存储库，用于支持企业决策。
数据仓库的设计和实现是一个复杂的过程，需要考虑多方面的因素。
本文将介绍数据仓库的设计和实现，包括架构设计、数据模型设计、ETL过程和报表开发等内容。
一、架构设计数据仓库的架构设计是实现一个高效、高可用、可扩展、易维护的数据仓库的基础。
数据仓库架构包括以下层次：数据源层、ETL层、数据仓库层和报表层。
其中，数据源层是指数据来源，可以包括ERP系统、CRM系统、网站日志、社交媒体、传感器等。
数据源层的数据被提取到ETL层进行处理。
ETL层包括数据提取、转换和装载。
数据仓库层是以星型或雪花型的结构来组织数据的中心存储区，所有数据从数据源层、ETL层传递到数据仓库层。
最后，报表层是向结构和维度互相转化的结果提供记录提取的程序、截取和维护其目标且有选择性地转化复杂数据的功能。
二、数据模型设计数据模型是数据仓库中最为关键的元素之一。
它是一个中立的、稳定的、次优化的、历史化的数据结构，为ETL进程和报告工具提供方便。
数据模型采用维度建模和事实建模相结合的方式，包括维度表和事实表两部分。
维度表包括基本维度、时间维度、层次维度等。
其中基本维度指数据的基本属性，如客户、产品、地点等。
时间维度指一个时间的精度和属性，如日历、财务年度等。
层次维度包括数据的层次，并且可以按照层次关系进行展示，如组织机构、产品层次。
事实表是以业务过程为主题，包括Fact表和FactCluster表两个部分。
Fact表是用于描述业务过程的基本事实，如订单的销售金额、销售量、订单号等。
FactCluster表是表示Fact表中具有相同特征的和分组的事实表，具备更强的统计分析和数据挖掘能力。
数据仓库设计的基本原则和重点
数据仓库设计的基本原则和重点随着信息化时代的到来，数据的地位愈发重要。
而数据仓库的设计是基于实际需要对企业数据进行归档和整理的一项技术，可以帮助企业高效率地分析数据，为企业提供有用的信息支撑。
本文将介绍数据仓库设计的基本原则和重点，以帮助企业更好地建立并维护自己的数据仓库。
一、数据仓库设计的基本原则1. 以业务需求为导向数据仓库的建立是为了支持业务的发展，为了达到这个目的，需要以业务需求为导向。
必须深入了解企业业务，根据业务需求对数据进行分类，筛选出需要的数据，并将其进行归档和整理，使得这些数据可以被高效地利用。
2. 正确地划分数据仓库的层次结构在数据仓库的层次结构中，最上层为数据源层，用于收集来自各种数据源的信息；中间层为数据仓库层，用于存储已经经过清理、转换和整合的数据；最底层为应用层，用于提供给决策者、分析师等用户使用的数据仓库数据。
这三个层次结构的设计，应根据实际需求进行科学的划分，以保证数据仓库的高效性和可靠性。
3. 统一管理和标准化在数据仓库设计过程中，要严格遵守数据管理的标准，以保证数据的准确性和可靠性。
需要建立统一的数据库模型、数据字典、数据质量控制标准等。
而在数据仓库的建立过程中，也需要建立一套统一的数据收集、整理、转换和加载的标准化管理流程，以确保数据仓库正常运转。
4. 保证数据仓库的可拓展性数据仓库的建立是个长期的过程，它需要不断地根据业务需求进行扩展和升级。
因此，在数据仓库设计的过程中，必须考虑到未来的扩展和升级，确保数据仓库的可拓展性和灵活性。
二、数据仓库设计的重点1. 数据仓库建设规划数据仓库建设的规划是设计数据仓库的重点之一，它需要定义数据仓库的目标和任务、可行性分析、建设周期和投资费用等。
该规划需要在业务团队、IT部门和管理层三方面的合作下突破，确保规划方案可行、经济性强且能够满足业务需要。
2. 数据分析需求分析数据分析需求分析是设计数据仓库的关键所在。
需要根据企业的业务需求，确定需要分析的数据，确定需求清单，并协调业务部门和IT技术部门沟通，以确保达到业务部门对数据需求的完整覆盖。
数据仓库的设计和建模
数据仓库的设计和建模随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析越来越多的数据。
数据仓库应运而生，成为企业中的重要一环。
数据仓库的设计和建模是确保数据仓库能够正常运行的关键一步。
本文将为您介绍数据仓库设计和建模的过程和注意事项。
一、数据仓库的设计数据仓库设计是指选择适合企业现有业务模型的数据仓库，以及选择适合的数据仓库模型。
在数据仓库设计过程中，需要注意以下几点：1.需求分析在设计数据仓库之前，必须先了解企业的需求。
只有充分了解企业的需求，才能选择适合的数据仓库模型。
的确，基本的关系型数据仓库并不是适合所有企业的最佳选择。
有些企业需要NoSQL数据存储解决方案；另一些企业可能需要一个大数据仓库。
2.选择合适的结构设计数据仓库的一个重要方面是结构。
企业需要选择一个适当的结构，以方便数据仓库的管理。
该设计需要考虑到多个因素，如数据交换、备份和恢复等方面。
3.确定数据清洗规则仓库设计人员需要为仓库中的数据制定一些清洗规则。
例如，数据可以进行缺失值检查；去除不匹配的条目；并标准化数据格式。
所有这些工作都是为了保证数据质量。
4.数据集成在数据仓库中，数据可以从多个来源汇总，包括企业主机、云存储、应用程序和外部第三方服务，还可以使用ETL(抽取、转换和加载)工具来协调所有这些数据源。
5.元数据管理元数据管理是管理数据仓库的一个关键方面。
元数据是有关数据的数据。
在数据仓库中，元数据指用于管理和发现数据资源的数据。
这些数据包括数据定义、数据源、字段名称和数据类型等。
二、数据仓库的建模数据建模是一个基于模型的设计方法，它将复杂的数据模型转化为可视化的图形模型，以简化数据的管理和维护。
数据建模应该包括以下步骤：1.确定数据实体数据建模开始于确定数据实体。
数据实体就是指组织中的实际事物，例如客户、订单、产品。
通常情况下，数据实体可以通过问题领域的分析来确定。
2.确定关系确定数据实体后，需要确定数据实体之间的关系。
关系通常定义为“一对多”、“多对多”或“一对一”，可以通过实体之间的相互依赖性来确定。
数据仓库课程设计
数据仓库 课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据仓库的概念、作用及其在商业智能中的应用。
2. 学生能够掌握数据仓库的基本架构、设计原则以及数据仓库的构建流程。
3. 学生能够了解不同类型的数据仓库技术，并分析其优缺点。
技能目标：1. 学生能够运用数据仓库设计原则，进行简单数据仓库的模型设计。
2. 学生能够利用相关工具进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作，实现数据从源系统到数据仓库的迁移。
3. 学生能够运用查询工具对数据仓库中的数据进行多维分析，为决策提供支持。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据仓库在现代企业中的重要性，增强对数据分析的兴趣和热情。
2. 学生能够形成团队合作意识，通过小组合作完成数据仓库设计和实施任务。
3. 学生能够关注数据仓库技术的发展趋势，培养对新技术、新知识的探索精神。
课程性质：本课程为信息技术课程，以实践操作为主，理论讲解为辅。
学生特点：学生为高中年级，具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，帮助学生掌握数据仓库的相关知识和技能。
在教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问、讨论，培养其独立思考和解决问题的能力。
同时，注重培养学生的团队合作精神和情感态度价值观。
二、教学内容1. 数据仓库概念与作用- 数据仓库的定义、特点- 数据仓库在商业智能中的应用2. 数据仓库架构与设计原则- 数据仓库的基本架构- 数据仓库设计原则：星型模型、雪花模型- 数据仓库构建流程：需求分析、数据建模、数据抽取、数据存储与查询3. 数据仓库技术与工具- 不同类型的数据仓库技术：关系型数据库、多维数据库- 数据仓库相关工具：ETL工具、OLAP工具4. 数据仓库实施与优化- 数据仓库的实施步骤- 数据仓库性能优化策略5. 数据仓库应用案例分析- 案例介绍：企业数据仓库实施背景、需求- 案例分析：数据仓库设计、实施过程及效果评估教学内容安排与进度：第1周：数据仓库概念与作用第2周：数据仓库架构与设计原则第3周：数据仓库技术与工具第4周：数据仓库实施与优化第5周：数据仓库应用案例分析教材章节关联：第1章：数据仓库概述第2章：数据仓库架构与设计第3章：数据仓库技术第4章：数据仓库实施与优化第5章：数据仓库应用案例三、教学方法1. 讲授法：- 对于数据仓库的基本概念、架构、设计原则等理论知识，采用讲授法进行教学，使学生在短时间内掌握课程核心内容。
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随着应用需求的变化，整个数据仓库的数据模 式也可能会发生变化。因此在设计之初，充分考 虑数据模型的可修改性可以节省系统维护的代价。
从的E—R图转换成星型模型实例说明
（1）业务数据的E-R图
地区 地区号 地区名
1
m
商品类 商品类号 商品类名 部门号
商店
1
m 商店号
商店名
第4章数据仓库的设计
25
图4.2 销售业务的多维数据
商品 促销 时间
销售数据
部门 城市 地区
销售数据和维
商店
第4章数据仓库的设计
26
（4）确定数据汇总水平
数据仓库中对数据不同粒度的集成和综合， 形成了多层次、多种知识的数据结构。例如，对 于时间维，可以以“年”、“月”或者“日”等不同水平 进行汇总。
若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也 用无向边连接上。
例子
有两个主题：商品和客户，主题也是实体。 商品有如下属性组： 商品的固有信息（商品号、商品名、类别、价格等）； 商品库存信息（商品号、库房号、库存量、日期等）； 商品销售信息（商品号、客户号、销售量等）；
客户有如下属性组： 客户固有信息（客户号、客户名、住址、电话等）； 客户购物信息（客户号、商品号、售价、购买量等）。
第4章数据仓库的设计
10
1.确定主题域
（1）明确对于决策分析最有价值的主题领域 有哪些？
（2）每个主题域的商业维度是哪些？每个维 度的粒度层次有哪些？
（3）制定决策的商业分区是什么？ （4）不同地区需要哪些信息来制定决策？ （5）对哪个区域提供特定的商品和服务？
第4章数据仓库的设计
11
2.支持决策的数据来源
概念 设计
逻辑 设计
物理 设计
数据 抽取
工具介绍
第4章数据仓库的设计
4
4.1数据仓库分析与设计
4.1.1 需求分析 4.1.2 概念模型设计 4.1.3 逻辑模型设计 4.1.4 物理模型设计 4.1.5 数据仓库的索引技术
第4章数据仓库的设计
9
4.1.1 需求分析
1.确定主题域 2.支持决策的数据来源 3.数据仓库的成功标准和关键性能指标 4.数据量与更新频率
第4章数据仓库的设计
15
2.数据转换 数据仓库中的数据是为决策分析服务，而源 系统的数据为业务处理服务。
需要决定如何正确地将这些源数据转换成适 合数据仓库存储的数据。
3.数据存储 数据仓库所需要的数据的详细程度，包括 足够的关于存储需求的信息，估计数据仓 库需要多少历史和存档数据。
4.决策分析 （1）向下层钻取分析 （2）向上层钻取分析 （3）横向钻取分析 （4）切片分析 （5）特别查询报表
（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。
第4章数据仓库的设计
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概念模型最常用的表示方法是实体－关系法（E-R法）。 E-R图描述的是实体以及实体之间的联系，
用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭 圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性 连接起来；
用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别 与有关的主题连接。
第4章数据仓库的设计
24
1、主题域进行概念模型到逻辑模型的转换
星型模型的设计步骤如下： （1）确定决策分析需求
决策需求是建立多维数据模型的依据。
（2）从需求中识别出事实
选择或设计反映决策主题业务的表，如在“商品”主题中， 以“销售业务”作为事实表。
（3）确定维
确定影响事实的各种因素，对销售业务的维包括商店， 地区，部门，城市，时间，商品等，如图4.2所示。
地址
城市
省
邮编
地区号
1
商品
（5）设计事实表和维表
设计事实表和维表的具体属性。在事实表中 应该记录哪些属性是由维表的数量决定的。一般 来说，与事实表相关的维表的数量应该适中，太 少的维表会影响查询的质量，用户得不到需要的 数据，太多的维表又会影响查询的速度。
（6）按使用的DBMS和分析用户工具，证实 设计方案的有效性
根据系统使用的DBMS，确定事实表和维表的具 体实现。由于不同的DBMS对数据存储有不同的要 求，因此设计方案是否有效还要放在DBMS中进行 检验
需求分析简单举例：
4.1.2概念模型设计
概念模型的特点是：
（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分 析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个 真实模型。
（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参 与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。
（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概 念模型修改和扩充。
（1）哪些源数据（操作型）与商品主题有关？ （2）在已有报表和在线查询中得到什么样的
信息？ （3）提供决策支持的细节程度是怎样的？
第4章数据仓库的设计
12
3.数据仓库的成功标准和关键性能指标
（1）衡量数据仓库成功的标准是什么？ （2）哪些关键的性能指标？如何监控？ （3）对数据仓库的期望是什么？ （4）对数据仓库的预期用途有哪些？ （5）对计划中的数据仓库的考虑要点是什
第4章
数据仓库的设计与开发 （一）
内容安排
4.1 数据仓库分析与设计 4.2 数据仓库开发 4.3 数据仓库技术与开发的困难
第4章数据仓库的设计
2
数据仓 库维护
数据仓 库评估
需求 分析
数据仓 库增长
知识 探索
维护与评估
分析与 设计
决策 支持
数据 获取
信息 查询
数据仓库开发第4章数据仓库的设计
13
4.数据量与更新频率
（1）数据仓库的总数据量有多少？ （2）决策支持所需的数据更新频率是多少？
时间间隔是多长? （3）每种决策分析与不同时间的标准对比如
何？ （4）数据仓库中的信息需求的时间界限是什
么？
第4章数据仓库的设计
14
通过需求分析，需要的数据包括：
1.数据源 （1）可用的数据源 （2）数据源的数据结构 （3）数据源的位置 （4）数据源的计算机环境 （5）数据抽取过程 （6）可用的历史数据
商品的销售信息与用户的购物信息是一致的，它们是两个主 题之间的联系。
商品固 有信息
商品
销售信
息
=
客户固 有信息
购物 信息
客户
商品号
商品库 存信息
客户号
4.1.3逻辑模型设计
主要工作为：
（1）主题域进行概念模型（E—R图）到逻辑模 型（星型模型）的转换
（2）粒度层次划分 （3）关系模式定义 （4）定义记录系统