数据仓库培训案例
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
数据仓库ETL案例学习（一）
数据仓库ETL案例学习（⼀）来⾃课程案例学习某跨国⾷品超市的信息管理系统，每天都会记录成千上万条各地连锁超市的销售数据。
基于⼤数据的背景，该公司的管理层决定建⽴FoodMart数据仓库，期望能从庞⼤的数据中挖掘出有商业价值的信息，来进⼀步帮助管理层进⾏决策。
设计⼀个销售数据仓库。
要求：1、⾄少4个维度，每个维度⾄少3个属性，尽量包含维层。
2、⾄少1个事实表。
3、数据源能获取（设计的维度和度量字段应该在数据源中直接或间接得到）。
* 以下使⽤SQL Server Integration Services (SSIS)（⼀）设计数据仓库概念模型，设计如下：* 可以根据⾃⼰的想法设计概念模型，可以是雪花型，可以是星型（⼆）数据仓库数据源、数据视图、维度表装载1.建⽴⼀个项⽬2.将数据集导⼊sql server（本⽂将access数据库先转到sql server，再在SSIS⾥使⽤，也可以直接在SSIS⾥使⽤Access驱动）3.建⽴与sql server的连接4.依次装载数据产品维、顾客维、⽇期维、连锁店维、促销维。
产品维中涉及两个表product、product_class，根据⽣成查询获得了想要的数据⽬标编辑器选择新建表来存⼊数据仓库。
同理装载商品维同理装载促销维装载客户维同理装载时间维这⾥需要将时间字符串进⾏分割，使⽤派⽣列和⽇期函数，分别建⽴年、⽉、⽇（ps：这⾥不需要⼿动建⽴时间维，数据仓库提供了建⽴时间维的模板，这⾥后⾯会提到）5.装载事实表这⾥需要对汇率进⾏转换，将saledetail表和currency分别处理（查找、派⽣、排序等）后通过合并转换的内连接，使得汇率与交易的地区相对应，再加派⽣列，计算所得的利润。
具体的细节如下：1) 需要将currency的地区和⽇期与saledetail地区与⽇期做处理，才能够相对应2）两边的数据进⾏内连接3）通过派⽣列计算利润4）装载数据成功，共计251395⾏6.结果如下：在SQL数据库⾥可以查看装载好的数据仓库7.在Sql数据库中设置每周六晚24时⾃动执⾏装载新业务数据要把所有者改为[sa]，才可以运⾏成功欢迎⼩伙伴的批评指正~。
数据仓库体系培训(内部)
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
管
库外集市
库外集市
控
DB（TD、DB2、Oracle）
平
台
缓 冲 层
模 型 层
汇 总 层
集 市 层
ETL软件 Datastage Powercenter 文本脚本
SASB
文思信息 版权所有，内部保密材料
YHT
CMS
PMS
。。。
Control-M Automation ETL_PLUS
访问特征 • 批量插入-很少的更新 • 频繁的复杂查询
优劣势对比 • 解决企业的决策需求 • 不能满足实时监控和实 时业务需求
EDW
ODS层模型
• 简单处理 • 不考虑整合 • 考虑保留策略
• 偏源系统模型 • 部分数据保留全量 • 少量数据保留短暂历
史
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文思信息 版权所有，内部保密材料
基础层模型 VS. 汇总层模型
文思信息 版权所有，内部保密材料
应用集市层模型
文思信息 版权所有，内部保密材料
数据仓库体系规划
从数据体系、技术体系、应用体系、运维体系和管控体系五个方面阐述 数据仓库规划。
组
织
架
管管 控控
组织构 管 控
体体 架流 系系 构程
管
控
内
容
·
·
数据体系
数据架构· ODS·基础层·汇总层·集市层
技术体系
统一交换·统一监控·统一调度·统一发布·统一管控
分析 为什么会发生
预定义报表
随机查询, BI Tools
操作智能
ACTIVATING MAKE it happen!
医院数据仓库案例课件
33
医院数据仓库应用
v 病人结构分析
§ 可以按照性别、年龄、文化程度等对病人进行分类，根据每 项分类，系统将对病人的经济状况、需求特征和购买行为进 行分析，从而得到不同性别、不同年龄、不同文化程度病人 的经济水平、需求状况及主要医疗服务类型等信息。
§ 根据这些信息，医院管理者可以分析病人差异对医院收益的 影响，帮助医院进行市场定位、确定营销策略，从而使医院 的经营活动更具主动性和目的性。
提高利用水平，满足医院管理需要。
医院数据仓库案例
5
实例介绍
v HIS功能结构
§ 按照HIS功能的特点，HIS可划为以财务为核心的医院管理信
息系统和以病人为中心的临床信息系统。
门诊管理 急诊管理
住院管理
药品管理 病案管理
门诊诊疗 急诊诊疗 住院诊疗
医院信息系统 （HIS）
医学影像存档与通信系统(PACS) 实验室信息系统(LIS) 放射信息系统(RIS)
财务管理 医务管理
行政管理
查询统计 远程医疗
HIS功能结构图 医院数据仓库案例
6
内容大纲
1
实例介绍
2
体系结构
3
模型构建
4
数据仓库实现
35
联机分析处理
46
医院数据仓库应用
医院数据仓库案例
7
体系结构
v 基于HIS的医院数据仓库体系结构
§ 医院数据仓库建设中存在一个关键的争论就是如何规划数据 仓库的结构。
医院数据仓库案例
12
模型构建
v 主题域分析
§ 医院数据仓库可面向多种主题，进行多方面开发。确定HIS中 哪些数据对决策有帮助的关键是进行主题域分析。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
hive项目实训案例
hive项目实训案例Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大数据。
以下是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践：1. 数据仓库建模在这个案例中，你将使用Hive构建一个数据仓库模型，其中包括事实表、维度表和桥接表。
你可以使用一个现有的数据集，如电商交易数据，将其导入到Hive中，并使用Hive的DDL语句创建表和分区。
然后，你可以使用Hive的SQL查询语句进行数据分析，例如计算销售额、订单数量等指标。
2. 数据清洗和转换在这个案例中，你将使用Hive进行数据清洗和转换。
你可以使用Hive的内置函数和UDF（用户自定义函数）对数据进行处理，例如去除重复记录、填充缺失值、转换数据类型等。
然后，你可以将处理后的数据导出到另一个数据存储系统，例如关系型数据库或数据湖。
3. 数据分析和可视化在这个案例中，你将使用Hive进行数据分析和可视化。
你可以使用Hive的SQL查询语句对数据进行聚合、过滤和连接操作，例如计算销售额的分布、找出购买最多的商品等。
然后，你可以将分析结果导出到Excel或其他可视化工具中进行展示。
4. 数据挖掘和机器学习在这个案例中，你将使用Hive进行数据挖掘和机器学习。
你可以使用Hive 的MLlib库进行分类、聚类、回归等机器学习算法的实现。
然后，你可以将训练好的模型导出到另一个系统进行部署和应用。
以上是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践。
通过这些案例的学习和实践，你可以更好地掌握Hive的使用方法和技巧，提高你的大数据处理和分析能力。
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
数据仓库案例
数据仓库案例随着信息时代的快速发展，数据充斥着人们的生活和工作。
人们越来越关注如何高效地管理和利用这些数据，以提高工作效率和决策能力。
这就催生了数据仓库的出现。
数据仓库是一种以主题为导向，集成、稳定、易于访问的数据集合，用于支持管理决策和业务智能的系统。
某电子商务公司作为一个新型的企业，涉及各种业务，如商品销售、库存管理、顾客管理等。
为了更好地管理和分析这些数据，他们决定建立一个数据仓库。
首先，他们进行了需求分析，确定了数据仓库的目标和内容。
由于销售是企业最关注的方面，他们决定将销售数据作为数据仓库的核心内容。
然后，他们收集了公司历年来的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等。
为了增加数据的全面性和准确性，他们还收集了其他相关数据，如库存数据、顾客行为数据等。
接下来，他们对收集到的数据进行了清洗和整合。
由于数据来源不同，格式也各不相同，他们需要对数据进行转换和归一化，以确保数据的一致性和兼容性。
同时，他们还进行了数据清洗，将有错误或冗余的数据进行了删除或修复。
然后，他们设计了数据仓库的架构和模型。
他们使用了星型模型来组织数据，将销售事实表与维度表相连接，以实现对销售数据的多维度分析。
另外，他们还设计了一些指标和报表，用于监控销售情况和预测销售趋势。
最后，他们将数据仓库部署到了公司的服务器上，并对用户进行了培训和指导，以确保他们能够充分利用数据仓库的功能。
同时，他们也建立了一支数据仓库运维团队，负责维护和更新数据仓库，以适应企业的发展和变化。
通过建立数据仓库，该电子商务公司取得了许多好处。
首先，他们可以更好地管理和分析销售数据，及时了解销售情况和趋势，以便做出更有效的决策。
其次，他们可以通过数据仓库进行顾客行为分析，了解顾客的偏好和需求，以便精准地进行商业推广。
最后，他们还可以根据销售数据进行库存管理，避免库存过剩或缺货的情况。
综上所述，数据仓库在企业中的应用具有重要意义。
无论是传统企业还是新兴企业，都可以通过建立数据仓库来提高管理效率和决策能力，实现可持续发展。
数据仓库技术应用案例分享
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
《数据仓库开发实例》课件
数据仓库中的数据会随着时间的推移 不断更新和变化，反映企业的业务发 展和变化。
数据仓库的体系结构
数据源
数据仓库的数据来源程，将数据从源系 统加载到数据仓库中。
数据仓库
存储和管理企业数据的核心部分，包括事实 表和维度表。
根据逻辑设计和物理设计，开发ETL过程，实现数据的抽取、转换和加载。
开发查询和管理工具
开发数据仓库的查询和管理工具，方便用户对数据进行查询和管理。
测试和验证
对数据仓库进行测试和验证，确保数据的准确性和完整性。
PART 03
数据仓库开发实例
REPORTING
实例一：零售业数据仓库
总结词：销售分析
详细描述：该实例展示了如何构建一个零售业数据仓库，用于分析销售数据，包 括商品类别、销售量、销售额等指标，以及如何利用数据仓库进行市场趋势预测 和销售策略优化。
总结与展望
REPORTING
数据仓库开发的总结
01
技术应用
随着大数据时代的来临，数据仓库技术得到了广泛应用。 在本次开发实例中，我们采用了先进的数据处理和分析技 术，实现了高效的数据存储、查询和分析。
02 03
业务价值
数据仓库在业务领域中具有重要价值，它能够帮助企业更 好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策效率。通过 本次开发，我们成功地将数据转化为有价值的业务信息， 为企业提供了决策支持。
OLAP
联机分析处理，通过多维数据分析工具对数 据仓库中的数据进行查询和分析。
PART 02
数据仓库开发流程
REPORTING
需求分析
1 2
明确目标
理解业务需求，确定数据仓库的构建目标。
调研现状
第8章数据仓库开发实例
5.客户维 超市的客户维度可以包含客户账号、姓名、地址、所在地区、邮政编码、电子信箱、 、日常活动范围、出生日期、收入、孩子数量、住房和汽车等内容。在客户维中的地址由于客户可能会给出其家庭地址、工作地址或其它一些常用地址，因此在维表中可以设置4个地址，对于 的设置也是出于相同因素的考虑。在数据仓库的应用中有时需要对客户按照不同的地区进行分析，为此，在维表中就按照省、市、县（区）邮政编码进行地区的设置。性别、婚姻状况、家庭人口、住房条件和自有汽车情况均是超市销售管理人员对超市营销策略进行分析的主要依据。出于超市营销策略制定的考虑，还需要了解客户的日常活动范围，以便有针对性地进行促销广告的发送。
超市营销数据仓库事实表模型
超市营销主题 日期关键字 门市关键字 商品关键字 促销关键字 商品销售编号 商品销售量 商品销售额 商品成本 商品销售利润
日期维 日期关键字
商品维 商品关键字
门市维 门市关键字
促销维 促销关键字
客户维 客户关键字
超市营销数据仓库事实表模型
从销售系统中可直接获取商品销售量、销售单价、商品成本。但管理人员考察超市的营销策略时，需要考虑营销策略和相应的商品销售利润。商品销售利润可以直接通过商品销售量、销售单价和商品成本计算获得，但商品销售利润具有良好的可加性，管理人员又经常需要查看。将利润数据存放在事实表中可大大减少数据仓库工作时的工作量，还可以保证所有用户在使用商品销售利润这一重要数据时的一致性。 商品销售单价对于计算商品利润十分重要，但将某个商品一段时间内的所有销售单价相加是毫无意义的。管理人员可能只对某一时间段内某个商品的平均销售价感兴趣。平均销售价格可以用该时间段内的商品销售额除以商品销售量获取。在事实表中可以不用商品销售单价，代之以商品销售额，销售额也常常是管理人员衡量营销策略好坏的重要指标。
数据仓库设计与开发培训课件
4.3 数据仓库的分析与设计
4.3.1 需求分析 4.3.2 概念模型设计 4.3.3 逻辑模型设计 4.3.4 物理模型设计 4.3.5 数据仓库的索引技术
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
企业数据仓库
采用从顶向下 VS 从底向下
o 企业内部、各个业务部门和各个工作岗位对数据仓库的理解和 期望不同。作为具体的部门，有特定的信息需求，都希望能在 尽可能短的时间内需求获得满足。建立局部的系统，所需信息 能够立即为其使用。因此对部门而言，他们追求的是一种短期 的局部目标，关心的是基于所在位置的局部解决方案。
o 概念模型的特点是：
n 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。
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。
o 企业现有系统往往不同程度上存在各自为政，缺乏统一的规划 和设计。数据出自各部门，提供的信息不一致，使得高层无法 获得可靠、统一和协调的信息。
o 企业追求的是长期的集成目标，关心的是基于整个企业的全面 解决方案。
操作数据 (局部)
n 对相关部门的应用容易复制
n 对每个数据集市需要数据重构
n 存在一定的冗余及不一致性
o 逐步扩展到企业数据仓库 (EDW) 数据集市 n 把建造EDW作为一个长期的目标
o 存在的问题:
n 数据集市的数据都是可用的吗?
n 能生成数据模型吗?
n 如何解决不一致性?
操作数据 (局部)
数据集市
数据仓库技术在库存管理中的应用案例分析(一)
数据仓库技术在库存管理中的应用案例分析介绍现今社会，随着信息时代的到来，数据成为了一个组织运营中不可或缺的重要资源。
对于企业而言，库存管理是其日常运营的重要环节之一。
而数据仓库技术的应用能够提供决策支持和业务优化的便利，有效提高库存管理的效率和准确性。
案例分析1. 数据收集与整合公司A是一家大型零售企业，拥有众多实体店面。
然而，由于信息化程度不高，各个店面的库存数据分散保存，导致库存管理效率低下。
为了解决这个问题，公司A引入了数据仓库技术。
他们在各个店面的销售点设置了自动化POS系统，并通过数据仓库将各个店面的销售和库存数据进行实时收集和整合，形成统一的库存管理系统。
这样一来，公司A能够更加准确地了解每个店面的库存情况，做出更加合理的补货决策。
2. 数据分析与预测公司B是一家电子产品制造商，为了避免因库存过多或过少而导致的损失，他们利用数据仓库技术进行库存管理优化。
首先，公司B将各个环节的供应链数据集中存储到数据仓库中，包括供应商的交货周期、销售渠道的需求走势等等。
然后，通过数据仓库中的数据分析工具，公司B能够对过去的销售数据进行回顾，并基于历史数据进行库存需求的预测。
这样一来，公司B能够避免因库存过多或过少而导致的损失，实现库存管理的精细化和合理化。
3. 实时监控与风险预警公司C是一家规模较小的餐饮企业，由于人为因素和外部情况的影响，其库存管理存在一定的风险。
为了及时发现潜在的问题并做出相应的调整，公司C引入了数据仓库技术。
他们通过将原始的进货、出货、销售等数据实时地传输到数据仓库，实现了对库存情况的实时监控。
当库存超出或低于设定的预警线时，系统会自动发出警报，提醒相关人员进行相应的调整。
这样一来，公司C能够及时应对可能出现的风险，保证库存管理的稳定性和准确性。
结论数据仓库技术的应用对于库存管理的提升起到了积极的作用。
通过数据的收集与整合、数据的分析与预测、数据的实时监控与风险预警等手段，企业能够更加准确地了解库存情况，做出更加合理的调度和决策，从而提高库存管理的效率和准确性。
数据仓库之案例（基础篇）
数据仓库之案例（基础篇）⼀、销售案例步骤（⼀）ODS层建⽴源数据库并⽣成初始的数据在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表⽇期维度的数据装载数据的ETL => 进⼊dwd层，本案例简单，不需要清洗（⼆）DW层dwd层：ETL清洗，本案例不需要dws层：建模型+轻聚合，本案例只需要建模型，太简单，不需要聚合。
轻聚合后建模 => 星型模型【注意，是轻聚合后，成为星型模型】（三）DM层dm层：-> 宽表存放在hive -> 太慢！适合复杂计算，⽤来机器学习/数据挖掘存放在mysql/oracle等分析型数据库 -> 快！⽤来数据分析接⼝暴露：springboot 暴露接⼝数据仓库分层ODS(operational Date store) 源数据层DW(Data WareHouse) 数据仓库层DM(Data Market) 数据集市层⼆、数据仓库之构建步骤（⼀）ODS层（1）建⽴源数据库mysql并⽣成初始的数据/*****************************************************create database sales_source******************************************************/drop database if exists sales_source;create database sales_source default charset utf8 collate utf8_general_ci;use sales_source;/*****************************************************create table******************************************************/-- Table:Customerdrop table if exists Customer;create table customer(customer_number int primary key not null auto_increment,customer_name varchar(32) not null,customer_street_address varchar(256) not null,customer_zip_code int not null,customer_city varchar(32) not null,customer_state varchar(32) not null);-- Table:Productdrop table if exists product;create table product(product_code int primary key not null auto_increment,product_name varchar(128) not null,product_category varchar(32) not null);-- Table:Sales_orderdrop table if exists sales_order;create table sales_order(order_number int primary key not null auto_increment,customer_number int not null,product_code int not null,order_date date not null,entry_date date not null,order_amount int not null);-- add constraintalter table sales_order add constraint fk_cust_orderforeign key (customer_number) references customer(customer_number);alter table sales_order add constraint fk_product_orderforeign key (product_code) references product(product_code);/*************************************************insert data***********************************************/-- insert customerinsert into customer(customer_name,customer_street_address,customer_zip_code,customer_city,customer_state)values('Big Customers','7500 Louise Dr.',17050,'Mechanicsbrg','PA'),('Small Stroes','2500 Woodland St.',17055,'Pittsubtgh','PA'),('Medium Retailers','1111 Ritter Rd.',17055,'Pittsubtgh','PA'),('Good Companies','9500 Scott St.',17050,'Mechanicsbrg','PA'),('Wonderful Shops','3333 Rossmoyne Rd.',17050,'Mechanicsbrg','PA'),('Loyal Clients','7070 Ritter Rd.',17055,'Mechanicsbrg','PA');-- insert productinsert into product (product_name,product_category) values('Hard Disk','Storage'),('Floppy Driver','Storage'),('Icd panel','monitor');-- insert sales_orders-- customer_numer int,product_code int,order_date,entry_date,order_amountdrop procedure if exists proc_generate_saleorder;delimiter $$create procedure proc_generate_saleorder()begin-- create temp tabledrop table if exists temp;create table temp as select*from sales_order where1=0;-- declare varset@begin_time := unix_timestamp('2018-1-1');set@over_time := unix_timestamp('2018-11-23');set@i :=1;while@i<=100000 doset@cust_number :=floor(1+rand()*6);set@product_code :=floor(1+rand()*3);set@tmp_data := from_unixtime(@begin_time+rand()*(@over_time-@begin_time));set@amount :=floor(1000+rand()*9000);insert into temp values(@i,@cust_number,@product_code,@tmp_data,@tmp_data,@amount);set@i :=@i+1;end while;-- clear sales_orderstruncate table sales_order;insert into sales_order select null,customer_number,product_code,order_date,entry_date,order_amount from temp; commit;drop table temp;end$$PS: 1.为什么要⽤constraint约束？ 详见 => 2.为什么存储过程中涉及批量插表的时候要⽤到临时表？已知commit⼀次是从内存表到物理表的过程，⽤不⽤临时表有什么不⼀样？答：关键在于temp 表是新create 的表，对于新create 的表，insert into 是在内存⾥完成；⽽对于早就存在的表，mysql 默认每次insert 语句都是⼀次commit ，所以右上图是不正确的，应该是commit 了100000次。
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。
数据仓库体系培训课件.pptx
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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
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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）
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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。
金融行业数据仓库应用案例28112.pptx
• 业务主题设计 • 分析模型设计
• 运行、完善机制设计
• 运行机制设计 • 完善机制设计
• 系统开发和上线发布
• 系统开发 • 系统上线 • 数据装载
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数据仓库建设实践
系统运行、积累和完善 • 系统的使用和运行；数据、分析的积累
• 数据准确性的反馈 • 分析执行效率的反馈 • 数据模型合理性反馈 • 分析主题的积累和反馈
• 数据提供部门
• 如何解决我为别人服务的问题。 • 如何解决数据仓库项目成为了我的负担。 • 如何解决数据准确性和时效性。
• 系统建设部门
• 如何理解数据仓库项目的建设过程。 • 如何面对模糊的需求、巨大的数据量、异想天开的要求。 • 如果不要陷入运行泥潭。
• 数据使用部门
• 数据为什么总是有问题 • 为什么我总是无法应用系统 • 为什么他什么都做不到
• 大型存储设备、高运算能力的服务器等设备 • 数据库软件平台 • 数据仓库与数据集市、集中数据与分布数据 • 重点关注效率问题
• 数据仓库展现分析部分
• 主流分析展现工具。 • 定制功能的工具开发。
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期望的数据仓库
数据仓库项目中的角色 • 企业最高领导团队
• 你是否打算建设成为形象工程？ • 这是你重大决策的原动力、而不是你的秘书。 • 你是否有足够的耐心和准备，来建设这个长期性的项目。
• 数据规模6T，数据以500G/年的数据增长。 • 系统已运行八年。 • 系统用户20,000+。 • 系统累计投资5亿+。 • 系统采用ROLAP模型，采用BusinessObjects为
分析工具，采用Informix为数据仓库平台，采用 Domino/Notes为应用平台。
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2.6 数据仓库的设计
➢ 商品固有信息： ✓ 商品表（商品号，商品名，类型，颜色，…）/* 细节数据 */
➢ 商品采购信息： ✓ 采购表1（商品号，供应商号，供应日期，供应价，…）/* 细节数据 */ ✓ 采购表2（商品号，时间段1，采购总量，…）/* 综合数据 */ ✓ …… ✓ 采购表n（商品号，时间段n，采购总量，…）
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 定义数据来源及其抽取规则
✓ 定义数据仓库中数据的来源，以及数据的抽取规则，例如：
主题名 商品 商品 商品
……
属性名 商品号 商品名
类别
数据源系统 库存子系统 库存子系统 采购子系统
源表名 商品 商品 商品
源属性名 商品号 商品名 类别
……
……
……
……
2.6 数据仓库的设计
2.6 数据仓库的设计
❖ 概念模型设计 ➢ 确定系统边界 ➢ 确定主要的主题及其内容 ➢ OLAP设计
➢ 确定系统边界 ✓ 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哪些数据源？
2.6 数据仓库的设计
➢ 确定主要的主题 ✓ 即明确数据仓库的分析对象，然后对每个主题的内 容进行较详细的描述，包括：
▪ 确定主题及其属性信息 ▪ 描述每个属性的取值情况
– 固定不变的 – 半固定的 – 经常变化的 ▪ 确定主题的公共码键 ▪ 主题间的关系：主题间联系及其属性
✓ 在确定上述内容后，就可以用传统的实体联系模型 （E-R模型）来表示数据仓库的概念数据模型。例 如：
2.6 数据仓库的设计
商品号 商品
主题 名
❖ 物理模型设计
在逻辑模型设计基础上确定数据的存储结构、确定索 引策略、确定存储分配及数据存放位置等与物理有关的 内容，物理模型设计的具体方法与数据库设计中的大致 相似。其目的是为了提高数据仓库系统的访问性能。常 用的一些技术有：
▪ 合并表 ▪ 建立数据序列 ▪ 引入冗余 ▪ 表的物理分割 ▪ 生成导出数据 ▪ 建立广义索引
2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立数据序列
✓ 按照数据的处理顺序调整数据的物理存放位置，以 减少减少系统的磁盘I/O的开销。
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立数据序列
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➢ 其它导出数据：……
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 数据分割
✓ 数据的分割是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以 独立管理的数据单元进行存储（关系），以便于重构、重组和恢复 ，以提高创建索引和顺序扫描的效率。 ✓ 选择数据分割的因素有：
▪ 数据量的大小 ▪ 数据分析处理的对象（主题） ▪ 简单易行的数据分割标准 ▪ 数据粒度的划分策略 ✓ 通常采用‘时间’属性作为数据分割的依据 ✓ 数据分割技术类似于数据库中的数据分片技术，其目的是为了提 高数据仓库的性能。
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调整后的存储组织
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 引入冗余
公共 码键
属性信息
固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等 采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，供应 量等 销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日期，销售量等 库存信息：商品号，库房号，库存量，日期等
供应商
固有信息：供应商号，供应商名，地址，电话，供应商类 型等
供应商品信息：供应商号，商品号，供应价，供应日期， 供应量等
✓ 在设计过程中需要考虑数据仓库中数据粒度的划分原则，即数据 单元的详细程度和级别。
▪ 数据越详细，粒度越小，级别就越低 ▪ 数据综合度越高，粒度越大，级别就越高。
✓ 一般将数据划分为：详细数据、轻度总结、高度总结三种粒度， 或者采用更多级的粒度划分方法。例如：
▪ 根据时间跨度进行的统计有：天，周，月，季度，年 ▪ 对于不适合进行统计的属性值，可以采样获取数据
商品、顾客和供应商之间的E-R图
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计
➢ 将E－R图转换成关系数据库的二维表 ➢ 定义数据源和数据抽取规则
➢ 在逻辑模型的设计过程中，需要考虑以下一些问题： ✓ 适当的粒度划分 ✓ 合理的数据分割策略 ✓ 定义合适的数据来源等
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 粒度划分
➢ 商品销售信息： ✓ 销售表1（商品号，顾客号，销售日期，售价，销售量，…）/* 细节数据 */ ✓ 销售表2（商品号，时间段1，销售总量，…）/* 综合数据 */ ✓ …… ✓ 销售表n（商品号，时间段n，销售总量，…）
➢ 商品库存信息： ✓ 库存表1（商品号，库房号，库存量，日期，…）/* 细节数据 */ ✓ 库存表2（商品号，库房号，库存量，星期，…）/* 样本数据 */ ✓ …… ✓ 库存表n（商品号，库房号，库存量，年份，…）
数据仓库
（三）
2.6 数据仓库的设计
➢ 数据仓库设计大致有如下几个步骤：
▪ 明确主题 ▪ 概念设计 ▪ 技术准备 ▪ 逻辑设计 ▪ 物理设计 ▪ 数据仓库生成 ▪ 数据仓库的运行与维护
数据仓库生成 物理模型设计 逻辑模型设计 概念模型设计
2.6 数据仓库的设计
针对每一个选定的当前实施的主题
数据仓库运行与维护
2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 合并表
✓ 在常见的一些分析处理操作中，可能需要执行多表 连接操作。为了节省I/O开销，可以把这些表中的记 录混合存放在一起，以减低表的连接操作的代价。 这样的技术我们称为 合并表。
✓ 合并表技术与传统关系数据库中的集簇(Clustering) 技术类似。
固有信息：顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，住址 ，电话等
购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日客号
2.6 数据仓库的设计
供应商固有 信息
供应商
顾客固有信息
顾客
日期 顾客号 供应商号 日期
供应商品信息
顾客购物信息
商品采购信息
商品销售信 息
商品号
商品
日期
商品固有信息
商品库存信 息