基于OLAP的企业数据仓库的规划与建设
基于数据仓库的OLAP技术探究
1 数 据仓 库 概 念 及 其 体 系 结构 分 析
1 . 1 数据仓库定义分析 ’ 数据仓库 的本质 是由联机分析系统 和决 策支持系统共 同构成的 结构化数据环境 . 是~个具有稳定性 和集 成性 . 能够面 向发展主题的 数据集合 . 并通过数据 的分布管理和并行处理以支持企业集体管理过 程 中的决策 数据仓库的建立为企业 的决策处理提供了更 为有力 的支 持. 其数据并行 处理的多变性也使得数据仓库能够在不 同的数据环境 中对大量的数据信 息进行有效 的处理 在数据仓库的实际应用 中, 高 层次的数据归类标 准能够使数据在宏观上得到类型划分 . 不 同类型 的 数据在依照各 自归属领域 中逻辑处理后 . 经集成和加工后变 为面 向主 题 的数据集合 . 并为之后的数据调取做好准备 。 1 . 2 数据仓库的体系结构划分 数据仓 库在数据处理过程 中主要分为数据 的分 析型处理和操作 型处理 . 两种数据处理方式在 实际应用 中通常 区别使用 , 以保证数据 仓库 中数据结构的整体性 为进一步完善数据仓库 的体 系结构 . 通 常 将数据仓库 的体系结构划分为数据查询和分析组件 ,数据集成组件 , 数据源和监视器等体系结构 数据查询 和分析组件能够将数据仓库 的 终端用户数据信息转换为数据源装入 D W. 并在数据集成组件 的 D W 视 图维护 中完成数据源的合并及过滤 。数据源作为一个数据库 系统 , 主要包括 H T M L类型文件和 S G M L 类型文件等 . 数 据仓库 的内容通过 监视器与多类型文件相 连接 .以实现数据仓 库中数据源 的监测 与处 理。随着数据仓库在实际应用中的 日 渐完 善 . 其体 系结构的划分 也更 为具体化 . 数据提取工 具 . 转换工具 以及其他 多种数据处理工具 的协 调使用使得数据仓库 日 渐成为数据处理系统的核心 . 并以此为基础满 足用户的多方面数据需求
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础,能够帮助企业把分散的数据整合到一起,降低数据的冗余度和不一致度,并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述,及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求,论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排,并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说,数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容:1.数据仓库技术路线:在数据仓库建设过程中,需要选择哪些技术工具和平台,以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围:需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准,以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施:包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排:需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中,数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中,更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库,从而提高数据仓库的建设效率,提高数据质量,提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说,数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面:1.业务需求分析:对不同类型的业务需求进行分析,确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法,对业务流程进行挖掘、建模和优化,设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现:结合现有的IT设施和企业计算机软件系统,根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构,并选择合适的技术工具和开发平台,如Hadoop、Hive、Spark等,以及各种开发框架、编程语言和库。
数据仓库与OLAP技术
数据挖掘
数据集市类型
按照数据获取来源: 独立型:直接从操作型环境获取数据; 从属型:从企业级数据仓库获取数据;
数据挖掘
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市 从 数据集市 到 全局数据仓库
数据挖掘
数据粒度
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细 化或综合程度的级别;
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小;同 时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度; 是设计数据仓库的一个最重要方面;
粒度可以分为两种形式: 按时问段综合数据的粒度 按采样率高低划分的样本数据库;
数据挖掘
粒度的一个例子
小的时间段粒度统计而成的数据;其数据量较细节及 数据少得多 当前细节级:存储最近时期的业务数据;反映当前业 务的情况;数据量大;是数据仓库用户最感兴趣的部 分 早期细节级:存储过去的详细数据;反映真实的历史 情况;这类数据随着时间增加;数据量很大;使用频率 低;一般存储在转换介质如磁带中
数据挖掘
2 3 数据组织结构和形式
分割问题的焦点不是该不该分割而是如何去分 割的问题;
数据挖掘
数据分割
一般在进行实际的分析处理时;对于存在某种相关性的 数据集合的分析是最常见的;如对某时间或某时段的数 据的分析;对某一地区的数据的分析;对特定业务领域 的数据的分析等;将其有这种相关性的数据组织在一起; 就会提高效率;
数据挖掘
数据分割的好处
数据挖掘
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; 主题是一个抽象的概念;是在较高层次上将企业信息系
数据仓库OLAP技术应用与优化
数据仓库OLAP技术应用与优化数据仓库OLAP(Online Analytical Processing)技术是在数据仓库中进行数据分析和查询的一种重要方法。
通过OLAP技术,可以对大量的数据进行快速的查询和分析,帮助企业从数据中获得有价值的信息,提升业务决策的准确性。
本文将探讨数据仓库OLAP技术的应用和优化方法。
一、数据仓库OLAP技术应用1. 维度建模在数据仓库建设中,维度建模是一种常用的数据模型设计方法。
通过维度建模,可以将数据仓库中的数据按照维度的不同进行分类和组织,方便用户进行数据分析和查询。
维度建模中的核心概念包括事实表和维度表。
事实表记录了业务中需要度量的数据,维度表则包含了描述业务特征的维度属性。
通过维度建模,可以实现数据仓库OLAP 技术的高效应用。
2. 多维数据立方体多维数据立方体是OLAP技术中的核心概念之一。
它通过将数据按照多个维度进行切割和聚集,构建一个多维的数据模型。
通过多维数据立方体,用户可以自由地选择不同的维度和度量指标进行数据分析和查询。
同时,多维数据立方体支持数据的多层次切割和钻取,帮助用户深入挖掘数据背后的关联关系和规律。
3. OLAP查询OLAP查询是数据仓库OLAP技术的一项重要应用。
通过OLAP查询,用户可以对数据仓库中的数据进行多维分析和查询,获取对业务决策有帮助的结果。
OLAP查询通常包括切片、切块和钻取等操作。
切片操作是指从多维数据中选择某些维度进行查询;切块操作是指对数据进行聚集,生成满足条件的子立方体;钻取操作是指在数据立方体的特定维度或层次上进行数据的深入挖掘。
二、数据仓库OLAP技术优化1. 数据模型设计优化在数据仓库OLAP技术的应用中,数据模型设计是一个至关重要的环节。
一个合理的数据模型可以提高查询的效率和准确性。
在数据模型设计中,应遵循维度建模的原则,减少联接操作和冗余数据,提高数据查询的性能。
此外,根据业务需求对数据进行预聚集和汇总,可以进一步提高查询的效率。
餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现
维普资讯
第 2 卷 第 2 期 7 1
VO . 127
N O 21 .
分布式空间数据仓库的构建与OLAP服务实现
( . 州大学福建省空 间信息工程研究 中心, 1福 福建 福州 30 0 ; 50 2
2 福 州 大 学 空 问数 据 挖掘 与 信 息 共 享教 育部 重点 实验 室 , 建 福 州 3 00 ) . 福 5 0 2 摘 要 : 绍基 于分 布 式数 据 库技 术 、 介 网络通 信 技 术 、 理信 息 系统 技 术 的 空 间 数 据 仓 库 的 设 计 方 法 。 以 福 建 省 沿海 地 区 地 遗 迹 保 护 区为 例 , 建 了一 个 分布 式 的 空 间数 据 仓 库 。在 此 基 础 上 实现 以 地 区行政 级 别 、 型 划 分 及 保 护 区一 般 信 息 为 搭 类
( .pf fr ao eerhC ne o u a , uhuU iesy uhu3 00 , hn ; 1 Sa M I om tnR sac et f j n Fzo nvr t,F zo 5 0 2 C i i n i r Fi i a
2 K yLbo ptl a nn h o tnS a n , ns o dct n F zo nvr t F zo 5 0 2 C ia . e a f a a D t Mi g& f r i h r g Mi t f uai , uh uU i sy, uhu3 00 , h ) S i a i mao i i  ̄ E o ei n
随着各行业信 息化的需求 , 需要新 的面向主题 的数
据集成平台 , 数据仓库受 到越 来越 多的重视 。联机分析 处理 ( L P 则是数据仓库 的—个典型应用¨ OA ) 引。
Ab t a t T i a e nrd c s ameh d o e in n p t ld t r h u e b s d o h e h o o i so it b td d tb s s r c : h s p p ri t u e to fd sg i g a s ai a awae o s ae n t e tc n lge f sr ue aa a - o a d i
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估在大数据时代,数据分析变得越来越重要,尤其是对于企业来说,良好的数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化运营策略以及制定精确的业务决策。
数据仓库架构中的在线分析处理(OLAP)技术在大数据分析中发挥着重要的作用,并且在应用过程中取得了显著的效果。
首先,数据仓库架构中的OLAP技术能够提供实时、多维度的分析。
大数据时代的数据量巨大且复杂,传统的关系型数据库已经无法满足对这些数据进行高效分析的需求。
而OLAP技术通过对数据进行多维度的切片、透视、切块等操作,使得用户可以迅速地从各个角度深入分析数据。
这种多维分析的能力不仅能够帮助企业发现数据之间的潜在关联,还能够帮助企业进行趋势分析、模式识别等。
其次,数据仓库架构中的OLAP技术具有高度可扩展性。
在大数据分析中,数据量的增长速度极快,传统的数据库系统可能会面临存储容量不足、性能下降等问题。
而OLAP技术采用的多维数据存储结构以及预处理技术,使得数据的查询和分析可以在多个维度上进行,并且能够通过添加更多的服务器来实现系统的扩展。
这种高度可扩展性使得企业可以更好地应对日益增长的数据量,保证分析的准确性和效率。
此外,数据仓库架构中的OLAP技术能够提供自助式分析。
在传统的数据分析中,数据科学家或者分析师需要依赖技术团队提供的报表、图表等分析结果来支持业务决策。
而OLAP技术使得数据分析变得更加自主,用户可以通过可视化的界面进行数据的探索和分析,不再需要依赖专业知识。
这种自助式分析的能力不仅提高了业务用户的工作效率,还可以促进数据驱动决策的普及,推动企业的创新和发展。
当然,要评估数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的效果,需要综合考虑多方面的因素。
首先是数据的准确性和完整性。
大数据分析的结果直接依赖于输入的数据质量,如果数据质量不好,无论采用任何技术都不可能得到准确的结果。
因此,在应用OLAP技术之前,需要确保数据源的质量可靠,可以通过数据清洗、数据归一化等方法来提高数据的准确性和完整性。
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP071070012 李骁数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境,用以支持经营管理中的决策支持过程,数据模型是数据仓库研究的核心问题之一,由于传统数据模型不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持OLAP,因此,需要建立多维数据模型来支持分析。
本报告创建了多维数据模型,定义了数据仓库的度量和维度结构,并以此为基础,进行了简单的OLAP操作并得到了相关结论。
由于数据仓库操作面向的是大量的、各阶段的详细数据,直接创建是不现实的,这里直接采用了SQL Server自带的Foodmart 2000数据源作为操作基础。
数据仓库包含了4个层次的体系结构,分别是数据源、数据的存储和管理、OLAP服务器和前端工具。
报告只深入到基于数据的存储和管理的简单OLAP服务分析,microsoft的Analysis server在人性化方便做得很好,容易上手,基本不存在较大的操作问题。
(一)建立用于OLAP的数据库及数据源连接本次作业是在系机房的windows server 2003系统环境中完成的,建立数据源连接首先单击“开始”按钮,指向“设置”,单击“控制面板”,然后双击“管理工具”,再双击“数据源(ODBC)”。
在弹出的“ODBC数据源管理器”中选定“系统DSN”选项卡,单击“添加”添加数据源,由于本人并没有好的数据源,因此直接采用系统数据库中的样本作为数据源对象。
具体操作是在随后弹出的“ODBC Microsoft Access安装”中命名并找到样本数据库(windows server 2003在D盘),点击“确定”即可在SQL Server2000中,右击数据库名,建立新数据库如下:建立好数据库后,在Analysis Manager 树窗格中,右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹,然后单击“新数据源”命令。
在随后弹出的“数据链接属性”对话框中,单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。
大数据导论(4)——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库
⼤数据导论(4)——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库公司内部的数据⾃下⽽上流动,同时完成数据到信息、知识、洞察的转化过程。
⽽企业内部数据,从⽇常OLTP流程中产⽣,实时存储进不同的数据库中。
同时定期被提取、经格式转化、清洗和加载(ETL),以统⼀的格式存储进数据仓库,以供决策者进⾏OLAP处理,并将处理结果可视化。
OLTP & OLAP企业的数据处理可以分成两⼤类:联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。
OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)——数据库的增删查改。
是⾯向“事务”类型的操作。
有⼏个显著的特点:要求速度快/操作涉及的数据量不⼤/要求精准操作。
事物型数据⼤多都具有⾼度规范化。
因此OLTP系统是结构化数据的主要数据源。
OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)——⽀持复杂的分析、查询操作,侧重决策⽀持,并且提供直观易懂的查询结果。
解决了涉及多维度数据的问题(传统数据库⽆法满⾜OLAP所需要的数据信息)。
数据库 & 数据仓库数据库的主要应⽤场景为联机事务处理(OLTP),数据仓库的主要应⽤场景为联机分析处理(OLAP)。
数据库(Database)——⽤于存储电⼦⽂件,⽤户可以对⽂件中的数据运⾏新增、截取、更新、删除等操作。
为对数据库进⾏管理,开发设计出数据库管理系统(Database Management System)。
数据仓库(DataWarehouse)——⽤于存储数据的中央、企业级系统,存储的数据多为历史数据。
特点:数据仓库中的数据围绕企业主题(Subject-Oriented )、经过集成(Integrated)、定期更新(Time-Variant)、具有⾮易失性(Non-Volatile,不可修改,多以只读格式返回给⽤户);结构:暂存层、集成层、访问层与OLAP的关系:数据仓库为OLAP解决了数据来源问题,并与OLAP互相促进发展,进⼀步驱动了商务智能的成熟。
数据仓库与OLAP技术
item
Sales (Fact Table) time_key
item_key item_name brand type supplier_type
Shipping (Fact Table) time_key item_key shipper_key from_location
item_key
branch_key branch
的有组织的层次结构。简单的讲维度就是坐标系上
就坐标轴,比如时间,部门。
例如:
时间,科室,病种是维度,维度能理解为一种分类。
就像男女,就是性别维度的两个成员
类似的国家维度有中国,美国,......成员.
(一)由表和电子数据表到数据立方体
2、维表:每个维都有一个表与之关联。维
(度)表包含创建维度所基于的数据。
第一节为什么需要数据仓库技术
总结:进一步整合现有的数据
企业范围内的信息共享
准确、一致的集成数据
面向整个企业和最终用
户,形成一套全新的、
相对完整的数据视图
快速访问 精确、灵活分析
解决方案: 引入数据仓库、联机分析 处理和数据挖掘等技术
主要内容
第一节 为什么需要数据仓库技术 第二节 什么是数据仓库 第三节 多维数据模型
(二)多维数据库模式
最流行的数据仓库数据模型是多维模型。
1. 星形模式(最常见的模型)
2. 雪花形模式
3. 事实星座形模式
1、星形模式
星形模式: 事实表在中央, 连接一组维表。
特点:
其一:一个大的包含大批数据并且不冗余的
中心表(事实表)
其二:一组小的附属表(维表)
星型模式的例子
OLAP技术在物流数据仓库中的运用
E S c cdi … ac ne 眦
信科 息技
郑 直 文
( 南大 学 ) 江
2 年月 0 9 0 8
OA L P技术在物 流数 据仓库 中的运用
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2 1物流 信 息数 据 采集 .
信 息 数 据 采 集 是 一 个 动 态过 程 ,物 流作 业 中产 生 的 信 息 经
过 一 系 列 的数 据 加 工 才 最 终 被 存 放 在 数 据 仓 库 中 。 图 1 示 。 如 所
最 左 端 为 物 流 基 础 作 业 信 息 源 ,包 括 物 流 基 础 作 业 和增 值 服 务
11 AP技 术 的核心 及 多维 分析 操作 . OL
OA L P针 对 特 定 问题 进 行 联 机 数 据 访 问 。 的技 术 核 心 是 ” 它 维 ”(i e s n。 维一 般 包 含 着 比较 复杂 的层 次 关 系 , 过 把 一 D m ni ) o 通
个 实 体 的多 项 重 要 属 性 定 义 为 多 个 维 ,使 用 户 能 对 不 同 维 上 的
量 分 析 和 预 测 。 据 仓 库 中的 信 息 相 对 稳 定 , 入 和查 询 操 作 较 数 插
多, 修改 和删 除操作很少 。 目的是尽可能保 留原始第一时间 内所
获得 的 既 定 分 类 数 据 间 的 关 联 性 。
2 物流数 据仓库 的应 用 .
基于数据仓库的OLAP技术的研究
运 行执 行 的 , 我 们 所知 的传 统 的操作 型系 统 是 就 针对 组织 与 此
相 关一 段 时 间 内 的业 务 中 , 统计 以及 分 析 的工 作 相对 而 言 , 其
主 要 的作 用 是 围绕 应用 和 针 对具 体业 务 的各 个 方 面设 计和 解 决
问题 的 , 这 是一个 相对 于 比较科 学 的方法 和 相关 途径 。
2 )数据 仓库 的 非 易失性 。在 一般 的数据 仓 库 中 , 数据 主 要 是 从 事 务 操 作型 数 据 中依 次 抽取 出来 的 , 这 样 的做 法 反映 了在 早 期 的一 段 时 间 内历 史相 关 性 的数据 , 而 其 本质 就 是 基于 快 照 的 统计 和 不 同时 间 点相 关 的数 据 库快 照集 合 以及 综 合和 重 组 ,
所 以在 进 行 处 理 时 一 旦事 务 操 作 型 的相 关 数 据 进 入 数据 仓 库 ,
我 们所 能 做 的就是 只要 数据 没有 超过 数据 仓 库 的数据 存储 期限 , 我 们对 此 一般 不对 数据 进行 更新 操作 ,只进 行简 单 的查询工 作 。 1 . 2 O L A P的基 本概 念
高, 这 些 主 要包 括 的 是基 于 数据 库 技 术 的迅 速 发 展 以及 当 前社
门计 算 , 并 且将 其 进 一步 作为 分 析 参 考 的一 部分 , 就可 以使用
户 理 想 的方 式 给 出适 合 自身 的报 告 , 这个 报 告 能处 理 与应 用有 关 的任 何逻 辑 分析 和统 计分析 , 这样 用 户就 可 以在 O L A P 平 台上 进 行简 单 、易懂 的数 据分析 , 并 且得 到 最终 结果 。
1数据仓库 O L A P特征
基于数据仓库的网络流量OLAP设计与实现
第
二
八
- -
作 者 简介 : 志 成 ( 9 1 , , 东 番 禺人 , 士 , 教 , 究 方 向 为 数 据 仓 库 、 据 挖 掘 应 用 黄 1 8 一) 男 广 硕 助 研 数
期
MDR C P E -。@ OE O U R 4 N M T
维普资讯
H T T P
1 总 体 设 计 与 架 构
11 获 取 数 据 源 、
数 据 仓 库 的数 据 都 是 围 绕 主 题 进 行 组 织 . 文 主 本 要 进 行 流 量 分 析 主 题 应 用 . 此 数 据 源 主 要 来 自计 费 因 系 统 以及 接 人 交 换 机 层 , 如 登 录 帐 户 、 录 时 间 、 例 登 协 议类 型 、 端 口 、 I 址 、 的 I 址 、 源 源 P地 目 P地 目的 端 口 、 流 量 大 小 等原 始 信 息 。然 后 使 用 数 据 仓 库 技 术 进 行 建
关 键 词 :数 据 仓 库 ;决 策 支持 ;联 机 分 析 处 理 ;网络 流 量
O 引 言
校 园网 计费 系统 的持 久 应用 积 累着 越来 越 多 的
原 始 数 据 一 方 面 数 据 的 过 度 膨 胀 使 得 管 理 人 员 分 析
住 址 维 表 、 口维 表 和 I 表 。事 实 表有 流 量 事 实 表 。 端 P维 维 表 和 事 实 表之 间采 用雪 花模 型 模 式 , 图 2 示 。 如 所
基于HIS的数据仓库建设与OLAP应用
【IIJ 信 息管 杂志 20 {  ̄1 】 _ 07年 6月第 4卷第 3期
C iee o ma o H ahh ontsadM ngmet u e 07 o 4 。3 hns Ju l f el f n ac n aae n,Jn ,20 ,V l ,N ・ t i 分析 的体 系结构
多维数 据分析 的体 系结 构 分成 4个 部 分 ,即数 据源 、数据 中心 、We b服务器 ( 应用 服务器 ) 和终
大馈 的数据 ,数据项 繁杂 ,收集 的海 景数 据 往往 被
沉淀 ,变成 _ 以利 用的数据 档案 : r难 基 于数据 仓 怍 的联 机分 析 处理 ( niea a t ol nli n y— cl rcsi ,O A ) 是使分 析和管 理 人员 能够 从 a poes g L P n 多种 角度对从 原始数据 中转 化 出来 的 、能够 真 正为 用J 所理解 的 、 能 真实反 映企业 数 据 特性 的信 息 进行快速 、一致 、交 地存 取 ,从 而获 得对 数据 更
端客 户应用 。数据 源是指 医院 的各 种业 务 系统 的数
据 ,例 如 门诊 、住 院 、医嘱等费用 ( I ) H S ,医院影
像信 息 ( A S ,检 验检查 信息 ( I、RS P C) LS I)等 数
据集 。数据 中心是 根据 医院的需 求 确定 的分 析 主题 的集合 ,由各种数据 集市 集成 的数 据仓 库 。We b服 务器 ( 应用 服务器 )为多维 数据分 析提供 两种集 成
a c ie tr r h tcu e, t e s se c n tu t a a wa e o s y i t ga i e ea n p n e tDaa M a t h o g h y tm o sr c sd t r h u e b n e r t ng s v r lide e d n t rs t r u h c n it n i e ins Atc in e d, t e a p iain fr q ey n n lss a p y DX ln ua e n o sse tdm nso . l t n e h p l t o u r a d a a y i p l M c o a g g a d
公司数据仓库建设方案
公司数据仓库建设方案模板随着公司业务的快速发展,数据量呈现爆炸性增长,同时业务对数据的需求也日益增加。
为了更好地管理、分析和应用这些数据,提高决策效率和精细化程度,我们计划建设一个高效、稳定、安全的数据仓库系统。
本方案将详细阐述数据仓库建设的目标、原则、架构设计、实施计划等方面,为公司提供一套完整的数据仓库建设方案。
一、建设目标1.数据集成和一致性。
数据仓库的首要任务是将来自不同业务系统和部门的数据进行整合,消除数据的割裂和不一致,实现数据集成和一致性。
这样,公司就可以基于一致、准确的数据进行决策和分析,避免因数据不一致导致的错误决策。
2.高性能和高可用性。
数据仓库需要能够快速处理大量的数据,并能够支持多个用户同时进行查询和分析。
因此,数据仓库需要具备高性能的计算和存储能力,同时还需要具备高可用性,以便在遇到故障或意外情况时能够快速恢复并保证系统的正常运行。
3.数据质量和标准化。
通过改善数据统计口径的不一致性,减少数据计算的错误的可能性,实现数据的标准化,从而提高数据质量。
4.数据安全性。
数据仓库需要确保数据的机密性和完整性,避免未经授权的访问和数据泄露。
5.可扩展性和灵活性。
随着业务的发展,数据仓库需要能够轻松地扩展其存储和处理能力,以满足不断增长的数据需求。
6.降低成本。
通过优化数据存储和处理方式,公司可以更高效地利用其存储和计算资源,降低运营成本。
二、建设原则1.业务需求导向:数据仓库的建设应以业务需求为导向,明确数据仓库是为业务决策提供支持的。
在数据仓库的设计和开发过程中,需要紧密结合公司的业务需求,确保数据仓库能够满足业务部门对数据分析和决策的需求。
2.统一规划:数据仓库的建设应进行统一规划,避免数据冗余和不完整的情况出现。
要建立统一的数据模型和规范,确保数据的准确性和一致性,同时还需要制定统一的数据管理制度和维护机制,保证数据的完整性和可靠性。
3.可扩展性设计:数据仓库的建设应考虑可扩展性,以适应不断变化的数据环境和业务需求。
基于数据仓库的OLAP技术
浅析基于数据仓库的OLAP技术【摘要】本文主要介绍数据仓库定义及基本特征,阐述了其应用之一的olap技术,olap技术是数据仓库的主要应用技术之一,o- lap能够提供很好的决策支持,并能进行数据的多维分析。
【关键词】数据仓库 olap 决策支持系统数据组织一、数据仓库的定义数据仓库(data warehouse,简称dw)是近年来在信息管理领域得到迅速发展的一种面向主题的、集成的、随时间变化的非易失性数据的集台,其目的在于支持管理层的决策。
数据仓库不是一个新的平台,而是一个新的概念从用户的角度来看,数据仓库是一些数据、过程、工具和设施,它能够管理完备的、及时的、准确的和可理解的业务信息,并把这种信息提交给授权的个人,使他们有效地作出决策。
自从数据仓库概念出现以来,不同学者从不同的角度为数据仓库下了不同的定义,目前,大家公认的数据仓库之父w.h.inmon在1992所著“building the data warehouse”一书中对数据仓库的定义最具权威性,他认为“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间而变化的数据集合,用以支持企业管理中的决策处理。
”我国著名数据库专家王珊将其定义为:数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、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。
数据仓库公司red brick system的定义是:数据仓库是特别为信息检索而设计的关系数据库管理系统。
二、数据仓库的特征总结以上定义,数据仓库具有以下几个特点:1、面向主题。
是与传统数据库的面向应用相对应的。
数据仓库是以一个企业或组织中固有的业务主题作为处理的主体,是从整体、全局的角度来衡量这些主题在企业中的作用。
2、集成性。
指原始数据进入数据库前,必须先经过加工与集成,统一原始数据中的矛盾之处,将原始数据的结构从面向应用转换到面向主题。
3、非易失性。
在数据仓库中,数据是从事务操作型数据中抽取出来,反映一段相当长时间内的历史数据,是不同时间点的数据库快照的集合,以及基于快照的统计、综合和重组。
OLAP在银行数据仓库中的设计和实现
LINE DATA
ETCL
过程
E.R M ODEL STPRE
!垒呈 里r 、: 一一—一
A
图 1 概 念 设 计
下 面 将 具 体 论 述 其 中 的 E.RMODEL、STAR-SCHEME、立 方 体 (CUBE)和 汇 总 表 的 设 计 。
2 软 件 开 发 过 程
收稿 日期:2006.02.08。 作者简介:江键 (1979-),女,福建长汀人 ,硕士 ,研究方 向为计算机应用; 陈福生 (1946-),男,安徽桐城人 ,教授 ,研究方 向为数据仓库 与数据挖掘、工程数据 库、图形 图像与 CAD。
design, the star-scheme desig n , the cube desig n s, t he summary table designs an d the question which is paid attention to are dissertated mainly ̄ Especially, t he cube desig n is elaborated in detail. In conclusion, a kind ofthe design an d realization methodology ofbuilding data warehouse an d realizing OLAP efectively is proposed. Key words: data warehouse;0LAP;E.R model;star-scheme mo d el;cub
维普资讯
第 27卷 第 20期
V O1.27 NO.20
计 算 机 工 程 与 设计
Compu ̄r Engineering and Design
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案
一、业务背景
数据仓库是收集、管理和处理多种类型的数据,让企业可以多维度快
速分析各种历史数据的一种系统软件。
它是基于数据库技术所进行的,能
够支持OLAP(Online Analytical Processing,在线分析处理)的系统。
企业将其大量的历史数据存放在数据仓库中,以便日后系统管理方便,并
便于进行数据挖掘,企业需要根据企业业务特点制定合理的数据仓库建设
方案。
2.建立数据模型:根据数据仓库的要求,建立反映业务实体和业务关
系的数据模型,构建一个数据仓库的框架,让业务可以正常运行。
3.数据采集:根据目标定义,采集各种结构化和非结构化的数据,采
集的数据有统一的格式,并实施数据质量检查,确保数据准确性和完整性。
4.数据清洗:检查采集数据中的错误、重复、冗余数据,并进行相应
处理,用以后续的数据分析和挖掘。
5.数据服务:建立支持复杂分析的数据服务。
浅谈数据仓库和OLAP技术在企业销售系统中的应用
1相关 技术概 述
1 数 据 仓 库 . 1
数据仓库 的概念首先是 由美国科学家 , 数据仓库之父 WiimH.n o 在 B i ig h a Waeo s 书中提 出的。书 中指 出数 la l Im n ul n teD t rhue d a 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 。
HUA NGJ -ig n j i n (uh HIstt o Id si eh ooy S z o 1 14C ia s z O tue fn uta T cn lg , uh u2 5 0 ,hn ) ni rl
A bsra t t c :Th sp pe nto uc st sc c nc pto t ae us nd O LAP e hnoog a he p ist stc nol y t he e e — i a ri r d e hebai o e fdaaw r ho e a tc l y, nd t n a pl hi e h e og O t ntr prs it bu i yse . rt i e d sr ton s tm Fisl r ae h a awa e us n LAP muli m e i na t st.S c ndy,d sO LAP pe ai hee i y,c e t st e d t r ho ea d O tdi nso ldaae s e o l oe o rton on t s d tst, nd ds ly her s l e rs aa es a ip a st e utby rpo t.Th sp oc s pr i st c say o i r es ovde hene es r f und to o aaa lss ai n f rd t nay i. K e w o ds y r :daaw a e ous;O LAP; ntr rs it bu i yse t r h e e e p ed sr ton s tm i i
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1 . 2企业建立数据仓库的必要性
对 一 个 企 业 来 说 ,是 否 有 必 要 建 立数 据 仓 库
21 数据进入数据仓库 的过程与建立数据 仓库 的 . 步骤
211数据进入数据仓库的基本过程 ..
以及 建 立 哪种 数 据 仓 库 应 该 基 于 企 业 内部 结构 的 复 杂 度 和 企 业 产 品 的 市 场 规 模 以 及 客 户 规 模 来
日常 业务 数据 需 要管 理 。为 此, 文章 主 要论 述 了企
业 建 立数 据 仓 库 的 必 要 性 ,并 从 需 求分 析 、数 据 路 线 、技 术 路 线 、应 用 路 线 等 方 面介 绍 了企 业 数
进 行 综 合 判 断 。 一般 来 说 ,市 场 规 模 与 客 户 规模 大 、 内部 结构 复 杂 度高 的企 业 有 必 要 建 立 优 化 企 业 内部 管 理 和控 制 以及 为 企 业 增 加 商 业 机 会 的数 据 仓 库 ;市场 规 模 与客 户 规 模 小 、 内部 结 构 复 杂
2 企业数据仓库的建 立
数 据 仓 库 系 统 的建 立 是 一 个 由数 据 驱 动 、 以
技 术 支撑 并 满 足 应 用 需 求 的 不 断 增 长 和 完善 的开 发 过 程 。 数 据 仓 库 包 括 数 据 、技 术 、 应 用 三 方
面 的 要 求 , 只有 把 良好 的 数 据 模 型 、合 理 的技 术 和 准 确 的 应 用设 计 结 合 起 来 ,形 成 一 套 有效 的方
、 l
甸 似
基 于O A 的企业数据仓库的规划与建设 L P
Pl anni g n and con r cton ofO LAP he ent prse dat w ar ou st u i t er i a eh se
马 国俊 。 ’
MA Gu - nl oj l u
务l 訇 化
图 1数据仓库 的建立过程
数 据 源 的 所 有数 据 错 误 的数 据 ;加 载 是 指 把 净化 过 的
数 量 、 成 本 、利 润 进行 分 析 , 哪 些 是贡 献 量较 确定
大 的 客户 ,以便 对 这些 客 户提 供适 当的优 惠 ;3 ) 企 业管理 者希 望对每 笔运 作费 用进行分 析 ,建立销 售数 量 、成本 、利润 之 间的数 学模型 ,为 管理者 确
法 ,才 能 建 立一 个 成 功 的数 据 仓 库 系统 。 因 此 ,
数 据 仓 库 系统 的建 立 应 从 数 据 、技 术 、应 用 三 方 面 展 开 ,然 后进 行 数 据 仓 库 的 部 署 ,最 后将 数 据
仓库 投入 运行 。其基 本 框架如 图 1 所示 。
客户情况和市场情况进行分析 ,帮助企业决策制定 者提 供辅 助决 策信息 。具体 来说 ,包括 信 息服务 的 智能 化 、知 识化 、个性 化和敏 捷化 。
度高的企业有必 要建立有户企业 内部管理 和控制 的 数 据 仓 库 ;市 场规 模 与客 户 规 模 大 、 内 部 结 构
复 杂 度 低 的企 业 有必 要建 立 为 企 业 增 加 商 业 机 会 的 数 据 仓 库 。市 场 规 模 与客 户 规 模 小 、 内 部 结构
复 杂度 低的 企业就 没 有必要 建立数 据仓 库 。
争中获胜的关键。文章主要论述了企业建立数据仓库的必要性和企 业数据仓库的建设过 程。 关键 词 :企 业 ;数据仓库 ;建设 中图分类号 :T 1 P3 1 文献标识码 :A 文章编号 :1 0 - 14 2 1 ) 2上 ) 0 5 —0 9 0 ( 0 1 ( - 0 6 4 0 3 1
( . 肃民族 师范学 院 计算机科学 系,合作 7 7 0 ;2西北师范大学 ,兰州 7 0 7 ) 1 甘 40 0 . 3 0 0
摘
要 :随着世界经济全球化的发展 ,企业间的竞争日趋激烈。企业如何在最短的时间内、以快速、最 少的投入赢得市场机遇,开发用户乐于接受的新产品,并以最快的方式销售产品, 是企业在竞
O i1 .9 9 Jis .0 9 0 .0 1 1 (E) 1 o : 3 6/ . n 1 0 - 14 2 1 .2 0 s 3 .8
0 引言
信 息作为现代企业 的资源 ,占据着越来越重 要 的地 位 。面 对 纷 繁 复 杂 的市 场 竞 争 ,众 多 企 业 立 足 于 多年 积 累 的 数 据 和 自身 核 心 业 务 ,大 量 的
据仓 库 的建 设 ,为 企 业 信 息化 的 进一 步 发 展 奠 定
基础 。
1 企 业建立数据仓库 的必要性
11企业应用数据仓库的目标 . 企 业应用 数据 仓库 的 目标 大致分 为 以下几类 : 1 )将 数 据仓 库 作为 企业 的 核 心业 务 进行 发展 。出
于 这种 目标 的企业 有两 类:数 据仓库 工具 厂商和 服 务 性 的信 息 咨询 机 构 ;2 )利 用数 据 仓库 来优 化 企 业 内部 的管理 和 控 制 ;3 )利 用数 据 仓 库为 企业 开 拓新 的商业机 会 ,主要 包括帮 助市场 、销售部 门对
操作数据 向数据仓库 的移动包括 :抽象 、转 换 、清 洗 、加 载 和 集 成 。抽 象是 指 从 操 作 型 数 据
库 中选 择 并 提 取 所 需 要 的 字段 ;转 换 是 指 为 来 自
收稿 日期:2 1- 1 2 0 1 0- 1 基金项 目:甘肃民族师范学院院长科研基金项 目 (91 );甘肃省教育科学 “ O -3 十一五”重点规划课题 ( S2 1]X 06 G [00G Z 0 ) 作者简介:马 国俊 (98 ),男,甘肃会宁人 ,副教授,硕士 ,研 究方 向为计算机 网络技术和数据仓库 。 17 一 【 6 第3 卷 5】 3 第1 期 2 21— 2上 ) 011(