数据仓库概述[1]
数据仓库 概述
引子
• 如今的管理人员都了解，无论他们的核心业务是什么，他们 都从事着“ 信息业务”。他们所作出的决策对其结果有直接 的影响。高效利用信息去管理和影响决策过程的企业将获得 巨大的竞争优势 。 • 面向事务处理的强大信息系统已十分常见，它们使全球各地 的企业拉开了档次,如果企业需要在行业中领先，他们就需要 能够重新发现和应用现有信息的分析型系统 。 …… • 分析系统可以深入分析当前浩如烟海的数据，寻找基于事 实， 有意义而且可行的信息 。
概述
• NCR公司为WalMart建立了第一个数据仓库 • 加拿大的IDC公司调查了多家实现了数据仓库的欧美企业， 结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。 • IBM的实验室在数据仓库方面已经进行了10多年的研究， 并将研究成果发展成为商用产品。 • 其他数据库厂商在数据仓库领域也纷纷提出了各自的解决 方案。
数据仓库
• 教学方式
– 以课堂教学为主，以电子教案的内容为主线 – 课外阅读指定的参考文献并利用网上资源，加 深对教学内容的理解 – 上机实习
数据仓库
• 考核方式及要求
– 撰写课程论文一篇
• 课程论文的内容不仅包括数据仓库与数据挖掘的综 述，而且应包括对某一方面深入的分析、独立的见 解或实际应用。 • 课程论文的格式按照正式发表学术论文的要求，篇 幅一般可大于正式发表的论文。
– 上机实习 – 笔试
数据仓库
• 教材及参考书
– 《Building the Data Warehouse》， W. H. Inmon，机械工业出版社（Fourth Edition） – 数据仓库基础 【美】Paulraj Ponniah 电子工 业出版社 – 因特网上有关参考资料和文献 – 学术刊物上有关论文
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
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数据仓库与传统数据库的区别
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OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
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业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
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建立数据仓库的投资回报
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）。
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元数据
数据仓库的概念和体系结构概述
数据仓库的概念和体系结构概述数据仓库是指将企业各个部门和业务系统产生的大量数据进行整合、清洗、集成和存储，以满足企业决策分析和业务需求的信息系统。
数据仓库的设计和建设需要考虑到数据的整合、一致性、稳定性、易用性和安全性等方面的需求。
它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、可供企业管理者和决策者使用的数据集合。
1.数据源层：数据仓库的数据源可以来自企业内部的各个部门和业务系统，也可以来自外部的合作伙伴和第三方数据提供商。
数据源的选择和集成是数据仓库建设的关键环节，需要确定数据的提取方式、频率、粒度和格式等。
2.数据提取层：数据提取层负责从各个数据源中提取数据，并进行初步的清洗和转换。
数据提取可以通过批量处理、定时任务或实时流数据处理等方式进行。
在数据提取过程中，需要解决数据一致性、完整性和准确性等问题。
3. 数据集成层：数据集成层是将从各个数据源提取的数据进行整合和合并的地方。
这里的数据整合包括数据清洗、数据转换和数据聚合等操作。
数据集成层可以使用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据的清洗和转换。
在数据集成层，还需要对数据进行一致性校验和冲突解决。
4.数据存储层：数据存储层是数据仓库最核心的组成部分，它负责存储整合后的数据。
数据存储层可以采用关系数据库、数据仓库等不同的技术来进行存储。
在设计数据存储层时，需要考虑到数据的存储结构、索引方式、数据分区和冗余备份等问题。
6. 数据访问层：数据访问层是用户直接访问数据仓库的接口，它提供了用户对数据仓库的查询、分析和报表生成等功能。
数据访问层可以使用OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据挖掘工具和BI（Business Intelligence）平台等进行实现。
7.数据安全层：数据安全是数据仓库设计和建设过程中必须要考虑的问题之一、数据安全层负责保护数据仓库中的数据不受未经授权的访问、修改和破坏。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。
为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。
本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。
二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。
其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。
三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。
2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。
3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。
4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。
5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。
四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。
2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。
3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。
5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。
6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。
五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。
2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。
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
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LOGO
实施数据仓库的条件
数据积累已达到一定规模 面临激烈的市场竞争 在IT方面的资金能得到保障
8
LOGO
数据仓库(Data Warehouse)
A warehouse is a subject-oriented,integrated,time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process. ——Bill Inmon 1990 A data warehouse is a copy of transaction data，specially restructured for queries and analysis.
数据挖掘 解决的业务问题
OLAP 分析
业务人员
数据挖掘
访问工具 投资组合分析 投资组合分 析 /KPI 平衡计分卡 平衡记分卡
利润成本分析 利润成本分 析
资产分析
营销分析
LOGO
数据仓库流程
LOGO
BW基本原理
LOGO
LOGO
数据仓库系统的组成（1）
数据仓库系统的组成（1） 源数据：数据仓库中的数据来源于多个数据源， 它不仅可以是企业内部的关系型数据库，还包括 非传统数据，如文件、HTML文档等。 数据仓库管理系统：
元数据库及元数据管理部件：元数据库用来存储由定义 部件生成的关于源数据、目标数据、提取规则、转换规 则以及源数据与数据仓库之间的映射信息等。 数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来，依 定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓 库的数据格式并装载进数据仓库。 数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各源 数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义的数 据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。 数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数据， 备份、恢复数据以及管理数据的安全权限问题。
数据仓库概述PPT(共 57张)
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细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
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1.2 数据仓库的基本概念
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，通常用于企业的 决策支持。
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1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
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数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
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数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
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。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
数据仓库具备高效的数据处理能力，支持BI进行复杂的数据分析和 查询。
数据查询优化
数据仓库通过优化查询性能，使得BI工具能够快速响应用户的查询 请求。
BI与数据仓库的结合方式
报表展示
01
BI工具利用数据仓库中的数据进行报表生成和展示，提供直观
的视觉效果。
数据分析
02
BI工具对数据仓库中的数据进行深入分析，帮助用户发现潜在
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、稳定性、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，具有很高的数据质量。数据仓库 中的数据是稳定的，不会像操作型数据库那样频繁变动。此外，数据仓库中的数 据可以进行时间序列分析，反映数据的演变和趋势。
数据仓库的架构
总结词
数据仓库的架构包括数据源、ETL过程、数据存储和数据查询等部分。
BI概念以及数据仓库讲解PPT课件
目 录
• BI概念简介 • 数据仓库概述 • BI与数据仓库的关系 • BI在数据仓库中的应用 • 案例分析
01 BI概念简介
BI的定义
BI的定义
BI（Business Intelligence）即 商业智能，是一种运用了数据仓 库、在线分析和数据挖掘技术来 处理和分析数据的商业应用。
预测模型
基于数据挖掘结果，构建预测模型， 对未来趋势进行预测，为企业制定战 略和决策提供科学依据。
05 案例分析
某公司BI系统的建设
总结词：成功实施
详细描述：某公司在建设BI系统时，充分考虑了业务需求和技术实现，采用了先 进的数据仓库技术和数据分析工具，成功地构建了一个高效、稳定、易用的BI系 统，为公司的决策提供了有力支持。
数据仓库的概念
数据仓库与操作型数据库的区别
操作型数据库主要用于日常业务处理，如订单处理、库存管理等；而数据 仓库主要用于数据分析、报表生成和决策支持等。
操作型数据库通常需要快速响应和实时处理能力；而数据仓库则更注重数 据质量和完整性。
EDI的应用可以帮助企业更好地管理和利用数据资源， 提高企业的数据处理能力和数据价值，促进企业的数 字化转型和升级。
06
数据仓库的发展趋势和 挑战
大数据时代的挑战
数据量的快速增长
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，对数据存储和处 理能力提出了更高的要求。
数据多样性的增加
数据来源和类型越来越多样化， 包括结构化、半结构化和非结构 化数据，需要更灵活的数据处理 和分析方法。
数据实时性的需求
随着业务对数据处理速度的要求 提高，数据仓库需要具备实时数 据处理的能力。
数据仓库技术的发展趋势
分布式存储与计算
利用分布式技术提高数据仓库的 存储和计算能力，满足大数据时
代的需求。
内存计算技术
利用内存计算技术提高数据处理速 度，实现更快速的分析和响应。
云计算技术
通过云计算技术实现数据仓库的弹 性扩展和按需服务，降低运维成本。
数据源的质量
在选择数据源时，需要考虑数据的质量、准确性和完整性，以确保数据仓库中的数据是 可靠的。
数据清洗和转换
数据清洗
数据清洗是去除重复、无效或错误数据 的过程，以确保数据的准确性和一致性 。
VS
数据转换
数据转换是将数据从其原始格式或结构转 换为数据仓库所需格式的过程，以满足数 据仓库的设计和规范。
性能优化
随着数据的增长和变化，需要定期对数据仓 库进行性能优化，以提高查询速度和响应时 间。
数据仓库1实验报告
数据仓库1实验报告实验报告：数据仓库1一、引言数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，旨在支持企业决策和分析。
本实验报告旨在介绍数据仓库的基本概念、设计原则、实施过程以及实验中所使用的数据仓库1的设计和实现。
二、数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业的决策制定和分析。
它通过将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，建立一个统一的、一致的数据模型，为用户提供高质量、可靠的数据。
三、数据仓库设计原则1. 主题导向：数据仓库应该围绕业务主题进行设计，以满足用户的需求和查询。
2. 集成性：数据仓库应该整合来自不同数据源的数据，使其能够在一个统一的平台上进行分析。
3. 面向决策：数据仓库应该提供支持决策制定的数据和分析工具，以帮助用户做出准确的决策。
4. 可扩展性：数据仓库应该具备良好的扩展性，能够适应日益增长的数据量和用户需求的变化。
5. 数据质量：数据仓库应该保证数据的准确性、完整性和一致性，以提供可靠的分析结果。
四、数据仓库实施过程1. 数据需求分析：通过与用户沟通，了解用户的需求和查询模式，确定数据仓库的主题和范围。
2. 数据抽取、转换和加载：从源系统中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，然后将数据加载到数据仓库中。
3. 数据建模：根据用户需求和业务主题，设计数据仓库的模型，包括维度模型和事实表。
4. 数据存储和索引：将数据存储在数据仓库中，并创建适当的索引以提高查询性能。
5. 数据访问和分析：通过数据仓库查询工具和分析工具，用户可以对数据进行查询、分析和报表生成。
6. 监控和维护：定期监控数据仓库的性能和稳定性，并进行必要的维护和优化。
五、数据仓库1的设计和实现数据仓库1是一个面向零售业的数据仓库，旨在支持企业的销售分析和业务决策。
以下是数据仓库1的设计和实现的详细信息：1. 数据需求分析：- 主题：零售销售分析- 数据源：销售系统、库存系统、客户系统等- 用户需求：销售额分析、产品销售排行、客户购买行为分析等2. 数据抽取、转换和加载：- 从销售系统、库存系统和客户系统中抽取数据- 对数据进行清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性- 将数据加载到数据仓库1中3. 数据建模：- 维度模型：包括时间维度、产品维度、客户维度等- 事实表：包括销售事实表、库存事实表等- 使用星型模型进行建模，以支持灵活的查询和分析4. 数据存储和索引：- 使用关系型数据库管理系统（如MySQL）存储数据- 创建适当的索引以提高查询性能5. 数据访问和分析：- 使用商业智能工具（如Tableau）进行数据查询、分析和报表生成- 用户可以通过可视化界面进行交互式的数据分析和探索6. 监控和维护：- 定期监控数据仓库1的性能和稳定性- 进行数据备份和恢复，以确保数据的安全性和可靠性- 根据用户反馈和需求，进行必要的维护和优化六、结论数据仓库是企业决策和分析的重要工具，通过集成和整合来自不同数据源的数据，为用户提供高质量、可靠的数据支持。
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。
teradata数据仓库简介
案例二：某电商公司的数据仓库应用
总结词
智能的数据分析
详细描述
某电商公司利用Teradata数据仓库进行智能的数据分析。通过数据仓库，电商公司能够全面了解用户 行为、产品趋势和市场动态。基于数据分析结果，电商公司优化了产品推荐、库存管理和物流配送， 提升了用户体验和业务效益。
案例三：某政府机构的数据仓库实践
数据仓库优化
为了平衡大规模数据处理和查询性能，出现了新型数据仓库技术，如 列式存储、向量化计算等，以提高数据处理和查询效率。
03
CATALOGUE
Teradata数据仓库简介
Teradata公司简介
成立时间
Teradata成立于1979年，是全球领先的数据仓库和数据分析解决 方案提供商。
总部位置
Teradata总部位于美国，在全球范围内拥有广泛的客户和合作伙伴 。
产品与服务
Teradata提供数据仓库、大数据解决方案、云计算和人工智能等服 务，帮助企业实现数据驱动的决策。
Teradata数据仓库的特点
高效性能
Teradata数据仓库采用高性能的硬件和 软件架构，支持大规模数据的快速查询
和处理。
模块化架构
Teradata数据仓库采用模块化架构，将数据仓库划分为多个模块，包括数据集 成模块、数据存储模块、数据查询模块等。这种设计可以提高系统的可扩展性 和灵活性。
数据存储技术
列式存储
Teradata采用列式存储技术，将数据按照 列进行存储，而不是传统的行式存储。列 式存储可以提高数据压缩比和查询效率， 尤其适用于大量数据的分析查询。
阐述本报告的目的和主要内容，为后 续章节提供概述。
分析企业对于数据仓库的需求，以及 Teradata数据仓库如何满足这些需求 。
数据仓库技术与大数据的融合与应用(四)
数据仓库技术与大数据的融合与应用在信息时代的浪潮下，数据被广泛应用于各行各业。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析的解决方案，与大数据的融合，为企业带来了更具竞争力的分析和决策支持。
本文将探讨数据仓库技术与大数据的融合和应用，以及其对企业的意义与影响。
一、数据仓库技术的概述数据仓库技术是一种用于集成、存储和管理企业数据的解决方案，将各个分散的数据源整合到一个统一的数据存储中，为企业提供支持决策的数据分析功能。
数据仓库技术具有多维数据分析、历史数据存储等特点，能够满足企业对于复杂数据分析的需求。
二、大数据的概念与特点大数据指的是规模庞大、类型多样、速度快的数据集合，其对传统数据处理和分析技术提出了挑战。
大数据具有四个特点：即多样性、价值密度低、速度快和容忍失败。
这些特点给传统的数据仓库技术带来新的问题和挑战。
三、数据仓库技术与大数据的融合为了适应大数据时代的需求，数据仓库技术与大数据进行了有机的融合。
一方面，数据仓库技术可以作为大数据处理的一种解决方案，通过将大数据存储在数据仓库中，并结合数据仓库的数据集成和分析功能，实现对大数据的高效处理。
另一方面，数据仓库技术也可以从大数据中获取更加全面和准确的数据，进一步丰富数据仓库的内容和价值。
四、数据仓库技术与大数据的应用数据仓库技术与大数据的融合为企业带来了更多的应用场景和商业机会。
首先，数据仓库技术可以帮助企业进行精准的市场营销分析，通过对大数据的分析，找出目标客户群体和市场趋势，从而制定更有效的营销策略。
其次，数据仓库技术可以帮助企业进行风险管理和预测分析，通过对大数据的挖掘和分析，发现潜在的风险和机会，并制定相应的风险控制措施。
此外，数据仓库技术还可以应用于智能物流、智能制造等领域，提高生产和运营的效率。
五、数据仓库技术与大数据的意义与影响数据仓库技术与大数据的融合对企业意义重大。
首先，它为企业提供了更加全面和准确的数据支持，帮助企业进行更好的决策。
数据仓库总结
·数据仓库（Data Warehouse）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，用于支持管理决策。
·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——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（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)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做出定量分析和预测。
数仓项目概述
数仓（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP，数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业提供数据支持，构建商业智能。
数仓通常用于对大量数据进行快速查询和分析，以支持管理决策过程。
它是一个庞大的数据存储和处理的系统，通常包括数据源、ETL（提取、转换、加载）过程、数据仓库、OLAP（联机分析处理）等部分。
数仓的特点包括：面向主题：根据业务需求，将数据按照主题进行分类，如销售、库存、财务等。
集成性：数仓集成了多个数据源的数据，经过ETL处理后，统一标准进行存储。
非易失性：数仓中的数据一般不允许被修改，只允许查询和分析。
时变性：数仓会定期接收新的数据，以反映数据的最新变化。
与数据库相比，数仓是面向主题设计的，主要用于批量读写操作，关注数据整合和分析处理性能，会有意引入冗余。
数据库则是面向事物设计的，主要用于随机读写操作，在设计时避免冗余。
在数仓项目中，通常包括以下步骤：需求分析：明确数仓的建设目标、数据来源和数据分析需求等。
数据模型设计：根据需求分析结果，设计合适的数据模型，包括事实表、维度表等。
ETL过程：从数据源中提取数据，经过转换和加载过程，将数据加载到数仓中。
数据仓库管理：对数仓中的数据进行查询、分析和管理。
报表和可视化：根据业务需求，生成报表并采用可视化方式展示数据，以支持决策。
维护和优化：对数仓进行维护和优化，保证系统的稳定性和性能。
总之，数仓是一个用于支持决策的数据仓库系统，通过对大量数据进行集成、存储和分析，为管理者和企业提供数据支持和商业智能构建。
企业数仓建设体系
企业数据仓库体系建设l通过学习本课程，您将能够：了解数据仓库发展历程掌握数据仓库特点掌握数据仓库分层架构设计认识数据仓库产品解决方案Copyright © Hangzhou DtDream Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.1. 数据仓库概述2. 数据仓库体系架构3. 数据仓库建设实现数据仓库的发展l 数据仓库 ： 由数据仓库之父比尔·恩门（ Bill Inmon ） 于1990年提出 ， 主要功能是将系统联机事务处理(OLTP) 所累积的大量资料 ，透过数据仓库理论所特有的储存架构 ，做有系统的分析整理 ， 以利用各种联 机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining) ， 支持如决策支持系统(DSS)、 商业智能(BI)的建设等。
传 统 数 据仓 库数据量：TB 级 计算能力：主机/MPP 驱动方式 ：以BI 、单应用 数据维度： 数据数据量： PB/ZB 级 计算能力：分布式弹性计算 驱动方式：支撑在线应用数据维度：全域维度大 数 据 仓库深度广度...是数据库系统的主要应用 系统基本架构：用户 用户 用户应用系统特点传统操作型数据库架构响应时间快存储的数据量小数据安全可靠数据库管理系统数据库1 存储的数据量小2 只能针对某一个应用数据进行分析3 影响正常业务使用效率4无历史数据统计分析成为常态OLAP 和OLTP 相结合数据库生产应用系统缺点分析提高了业务系统性能“拥有”了抽取出来的数据可以针对分析应用进行特殊配置OLAP 剥离成为当时主流趋势OLAP 和OLTP 剥离生产应用系统数据库关系型数据库132优点ETL1 数据缺乏可信性2 分析效率低3 无法将数据转化为价值信息A 部门：盈利1千万蜘蛛网架构问题凸显B 部门：盈利2千万缺点数据仓库 （Oracle 、DB2、TeraData 等）基于关系型数据库构建的数据仓库数据被集成包含历史数据 标准化大数据量存不下大数据量算不动优点ETL民政社保税务缺点大数据平台（EMR、Maxcompute、Hadoop等）存得下算得动安全保障机器学习优点大数据数据仓库ETL民政社保税务数据仓库的特点l 数据仓库是一个面向主题的、 集成的、 时变的、 非易失的数据集合 ， 用于支持管理决策。
数据仓库中的数据及组织概述
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3.1 数据仓库中的数据组织 3.2 数据仓库中数据的追加 3.3 数据仓库中的元数据
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3.3数据仓库中的元数据
❖ 传统数据库中为了说明数据引入了数据字典的概念。 ❖ 数据字典是描述数据的数据。
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3.3.1元数据的定义
❖ 元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数 据组件、它们的来源及它们在数据仓库进程中的活 动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输 出)。
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3.3.1元数据的定义
❖ 其主要目标是提供数据资源的全面指南，使得数据 仓库管理员和开发人员可以方便地了解数据仓库中 有什么数据？数据在什么地方？它们来源于哪里， 以及数据仓库系统中是如何利用这些数据？如何管 理这些数据？
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3.3.1元数据的定义
❖ 与元数据产生、存储有关的工具： ❖ 数据抽取工具：完成ETL操作。 ❖ 前端展现工具：实现把关系表映射成与业务相关的
每种商品每一天的销售数据。 ❖ 高度综合数据：记录每个顾客每月或每年的购物金
额，或每种商品每月或每年的销售数据。
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1）数据粒度
❖ 数据粒度的确定是业务分析、硬件、软件的一个折中。 ❖ 在数据仓库中多重粒度是必不可少的
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1）数据粒度
❖ 数据粒度是数据仓库的重要概念。存在两种形式， 形式二： ❖ 样本数据库，其粒度是根据采样率的高低来划分的。 ❖ 盖洛普民意测验是一种观点的民意测验，其特点是用简
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1）MDC的OIM标准
❖ OIM标准的目的 ❖ 通过公共的元数据信息来支持不同工具和系统之间
数据的共享和重用。 ❖ 它涉及信息系统的各个阶段。 ❖ 采用UML描述。
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2）OMG组织的CWM标准
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¢ 1.1 数据仓库的产生 ¢ 1.2 数据仓库的含义 ¢ 1.3 数据仓库的特征 ¢ 1.4 数据库系统与数据仓库 ¢ 1.5 数据仓库的基本结构 ¢ 1.6 数据仓库的基本概念 ¢ 1.7 数据仓库的数据组织
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数据仓库概述[1]
1．1 数据仓库的产生
1. 数据处理分为两类：
事物处理
同的用户有不同的要求，同一个用户的要求也会随 时间而经常变化，因此，数据仓库中的主题有时会 因用户主观要求的变化而变化的。
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数据仓库概述[1]
面向主题
¢ 为特定数据分析领域提供的数据与传统数据库中的 数据是有不同的。传统数据库中的数据是原始的、 基础的数据，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。
将数据提交给终端用户的一种手段”。
¢
“数据仓库是对分布在企业内部各处的业务数据的整合、
加工和分析的过程”。
¢
“数据仓库是一种具有集成性、稳定性和提供决策支持的
处理”。
¢
“为查询和分析（不是事务处理）而设计的关系数据库”
20世纪80年代中期，“数据仓库”这个名词首次出现在号称 “数据仓库之父”W.H.Inmon的《Building Data Warehouse》一 书中，在该书中，W.H.Inmon把数据仓库定义为“一个面向主 题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合，以用于支 持管理决策过程。”（“A data warehouse is a subject-oriented, integrated, non-volatile, time-variant collection of data in support of management decisions.”）
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
¢ 例：一个面向事务处理的“商场”数据库系统，其数据 模式如下 采购子系统：
订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
销售子系统：
顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话） 销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）
数据仓库概述[1]
考核方法：
¢ 考核采取笔试结合实验的方法： 实验成绩 30% 笔试成绩 70%
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数据仓库概述[1]
第一章 数据仓库概述
本章介绍了数据仓库技术产生的背景、数据仓库的含义与特征、数 据仓库与操作型数据库系统的区别和数据仓库的基本体系结构。
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数据仓库概述[1]
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
¢ 如果按照面向主题的方式进行数据组织，首先应该 抽取主题，即按照管理人员的分析要求来确定主题， 而与每个主题相关的数据又与有关的事务处理所需 的数据不尽相同。
¢ 在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息， 同时又抛弃了与分析处理无关或不需要的数据，从 而将原本分散在各个子系统中的有关信息集中在一 个主题中，形成有关该主题的一个完整一致的描述。 面向主题的数据组织方式所强调的就是要形成一个 这样一致的信息集合
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
库存管理子系统：
领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
人事管理子系统：
员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号） 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）
分析处理
2. 传统数据库较难满足分析处理的要求：
¢
历史数据需求量大
¢
不同系统的数据难以集成（蜘蛛网问题）
¢ห้องสมุดไป่ตู้
对大量数据的访问性能不足
¢
事务处理和分析处理数据环境的分离
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数据仓库概述[1]
1.2 数据仓库的含义
对于什么是数据仓库，还有许多不同的定义，如：
¢
“数据仓库是融合方法、技术和工具以在完整的平台上
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数据仓库概述[1]
¢ William H.Inmon:数据仓库是一个面向主题 的、集成的、非易失的且随时间变化的数据
集合，用于支持管理人员的决策。
William H. Inmon: William H. Inmon是世界公认的“数据仓库之父”， 是数据仓库及其相关技术网站 的 合 作 伙 伴 ， 是 “企业信息工厂”的创造者之一。他一直致 力于数据库和数据仓库技术方面的研究，在 数据管理和数据仓库技术方面以及数据处理 的 管 理 方 面 撰 写 了 40 多 本 著 作 ， 发 表 过 600 多 篇 学 术 论 文 ， 并 且 经 常 应 邀 在 技 术 和学术会议上演讲。
数据仓库之父--Bill Inmon
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数据仓库概述[1]
1.3 数据仓库的特征 ¢ 数据仓库的数据是面向主题的 ¢ 数据仓库的数据是集成的 ¢ 数据仓库的数据是非易失的 ¢ 数据仓库的数据是随时间不断变化的
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数据仓库概述[1]
面向主题
¢ 主题（Subject）：特定的数据分析领域与目标。 ¢ 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持。 ¢ 数据仓库是面向分析、决策人员的主观要求的，不
数据仓库概述[1]
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主要学习内容：
第一篇 数据仓库与OLAP
1. 数据仓库 2. 联机分析处理技术（OLAP） 3. 数据预处理技术
— 数据清洗 — 数据集成和变换 — 数据约简
第二篇 数据挖掘
1. 数据挖掘技术
— 关联规则挖掘、分类、聚类分析 — 数据挖掘在各领域的应用等。
数据仓库概述[1]
主要参考书：
1．《数据仓库》 Inmon W.H 著 机械工业出版社 2．《数据挖掘 – 概念与技术》 Jiawei Han & Micheline Kamber 著 机械工业出版社 3．《数据挖掘 》 朱明 著 中国科学技术大学出版社 4．《数据仓库与联机分析处理》 王珊等 著 科学出版社
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数据仓库概述
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2020/11/21
数据仓库概述[1]
课程简介：
1. 为什么出现数据仓库与数据挖掘？
— 啤酒与尿布 — 7-11
2. 研究内容
— 从海量数据中找到规律与联系，为决策提 供支持
3. 数据仓库与数据库的不同
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数据仓库概述[1]
数据库与数据仓库
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