数据仓库(Data Warehouse)简介
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。
⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。
1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。
这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。
2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。
⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。
4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
这和稳定特点并不⽭盾。
三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。
⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。
传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
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。
数据仓库层名词解释
数据仓库层名词解释
1. 数据仓库（data warehouse）：一个面向主题的、集成的、
时变的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
2. 数据集市（data mart）：一个面向业务部门或特定业务主题
的小型数据仓库。
3. 数据抽取（data extraction）：从源系统中提取数据的过程。
4. 数据转换（data transformation）：将抽取的数据进行清洗、
转换、整合和重塑的过程，使其符合目标数据仓库的存储和分析需求。
5. 数据加载（data loading）：将经过数据转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
6. 维度（dimension）：描述业务过程或分析主题的属性，如
时间、地理位置、客户、产品等。
7. 指标（measure）：用于计算和表示业务过程或分析主题的
性能和结果的数量或比率，如销售额、利润率等。
8. 立方体（cube）：一种多维数据库结构，由维度和指标组成，用于快速查询和分析多维数据。
9. OLAP（Online Analytical Processing）：一种多维数据分析
处理技术，将数据组织成维度和指标的立方体结构，支持多种
复杂的分析操作。
10. ETL（Extract, Transform, Load）：数据仓库的基本工作流程，包括数据抽取、数据转换和数据加载三个环节。
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。
什么是数据仓库
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小结
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统 和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态 的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用 者，供他们做出改 善其业务经营的决策，信息才能 发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳 和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数 据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数 据仓库建设是一个工程，是一个过程。
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数据仓库的特点
根据数据仓库的定义，我们可以知道，数据仓库具 有以下四个特点： 1、面向主题 2、集成的 3、相对稳定的 4、反映历史变化的 那么，接下来我们说一下这四个特点
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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特点1：数据仓库是面向主题的
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特点3：数据仓库是稳定的
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需 要及时发生变化。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。
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特点4：数据仓库是反映历史变化的
操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据， 而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。
我们知道，平常所使用的数据库系统是面向事务处 理任务，各个任务系统之间是相互分离。而数据仓 库则是按照一定的主题域进行组织和分析的。主题 是一个比较抽象的概念，他是指用户使用数据仓库 进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多 个业务系统数据库相关。 举个简单的小例子，对于一个网上商城的数据仓库 来说，那么销售分析就是一个主题，客户属性分析 也是一个主题，等等。
数据系统的名词解释
数据系统的名词解释数据系统（Data System）是由硬件、软件和人员组成的，用于收集、存储、处理和分析数据的系统。
它在现代社会中起到了极其重要的作用，支撑着各种行业和领域的运作。
本文将对与数据系统相关的一些重要名词进行解释，帮助读者更好地理解这个领域。
一、数据库（Database）数据库是数据系统中的核心组成部分之一，它是一个有组织的数据集合，可供多个应用程序共享和访问。
数据库以表格的形式进行组织，包含了一系列相关的数据和数据之间的关系。
在数据库中，数据可以方便地进行存储、查询和更新，使得信息的管理和使用更加高效和方便。
二、数据仓库（Data Warehouse）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。
与传统的数据库不同，数据仓库不仅仅包含当前和操作性的数据，还包括历史数据和大量的汇总数据。
数据仓库的建立需要将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载处理，以保证数据的一致性和高质量。
三、数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是从大量数据中自动发现潜在的、于人类经验之外的、之前未知的、有用的模式和知识的过程。
它是通过使用统计学、机器学习、人工智能等技术，对数据进行深入的分析和研究。
数据挖掘可以用于市场调研、客户关系管理、风险分析等领域，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。
四、数据流程管理（Data Flow Management）数据流程管理是在数据系统中对数据流动过程进行管理和控制，确保数据在系统中的流动和处理是有序和高效的。
数据流程管理包括数据的输入、输出、转换、流向等方面，通过设计合理的数据流程，可以降低系统的复杂性和风险，并提高数据系统的性能和可靠性。
五、数据治理（Data Governance）数据治理是一种组织管理数据的方式，旨在确保数据质量、合规性和可信度。
数据治理涉及数据的所有方面，包括数据的定义、分类、管理、保护和使用等。
通过建立有效的数据治理机制，可以使组织更好地理解和利用数据，减少数据管理中的问题和风险。
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。
数仓的概念
数仓的概念一、概述数仓（Data Warehouse）是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而变化的数据集合，用于支持企业决策。
它是一个大型的数据存储库，包括历史和当前的数据，并且被设计为支持企业分析和报告。
数仓不同于传统的数据库，它更加注重数据的整合和分析。
二、数仓的特点1. 面向主题：数仓是按照业务主题进行组织的，而不是按照应用程序或者部门进行组织。
2. 集成：数仓包含了来自多个源系统的数据，并且经过了清洗、转换和整合处理。
3. 稳定性高：数仓中存储的数据是经过验证和清洗后的高质量数据，保证了数据的准确性和一致性。
4. 面向时间：数仓中存储了历史和当前的数据，方便用户进行趋势分析和历史比较。
5. 支持多种查询方式：数仓支持复杂查询和分析操作，并且能够提供多种查询方式，如OLAP、报表等。
三、数仓架构1. 数据源层：包括各种内部或外部系统中产生的原始数据源，如ERP系统、CRM系统、生产数据等。
2. 数据抽取层：将数据源层的数据进行抽取、清洗和转换，生成适合数仓存储的数据格式。
3. 数据存储层：存储经过清洗和转换后的数据，包括维度表和事实表。
4. 数据访问层：提供多种查询方式和分析工具，如OLAP分析、报表查询等。
5. 元数据管理层：管理数仓中各种对象（如表、字段、维度等）的定义信息，方便用户进行查询和分析操作。
四、数仓建设流程1. 需求分析阶段：明确企业的需求和目标，并确定数仓建设的范围和规模。
2. 设计阶段：设计数仓架构，并确定各个层次的数据模型、ETL流程以及元数据管理策略等。
3. 实施阶段：按照设计方案进行开发和实施，并对ETL流程进行测试和优化。
4. 上线运行阶段：将数仓上线并投入使用，同时对其进行监控和维护，确保其稳定性和可靠性。
五、数仓应用场景1. 企业决策支持：通过对历史数据的分析和趋势预测，帮助企业做出更加准确的决策。
2. 业务分析和监控：通过对业务数据的分析和监控，帮助企业了解业务运营情况，并及时发现问题和机会。
数据仓库
9.1.1数据仓库技术的产生数据仓库（Data Warehouse）技术完全是在需求的驱动下产生与发展起来的。
在过去的十年中，数据库技术，特别是联机事务处理（OLTP：On-line Transaction Processing），主要是为自动化生产、精简工作任务和高速采集数据服务的。
它是事务驱动的、面向应用的。
随着社会的发展，人们产生了使用现有的数据，进行分析和推理，为决策提供依据。
这样的需求导致了决策支持系统（DDS：Decision Support System）的产生。
目前，传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保存下来，并对这些数据进行各种日常事务处理。
随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以克服的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保存短期数据，分析时不能满足长期预测需要。
于是，人们开始尝试对DB中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的环境，以更好的支持决策分析，数据仓库的思想便逐渐形成了。
传统的信息技术一直未能提供一种行之有效的手段，帮助管理人员方便地访问制定决策需要的信息，辅助他们制定决策。
数据仓库的出现改变了这一状况，它能帮助人们正确的判断即将出现的机会，提高企业对市场变化的反应速度，帮助决策者解决商业过程中存在的问题。
DW的真正价值在于帮助人们制定能改进商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。
1.数据仓库的效益数据仓库可以给企业带来许多无形的收益，主要体现在以下几方面:(1) 改变了企业的经商之道以前，企业只注重生产什么样的产品，以产品定位市场。
随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的生产必须以用户需要为目标，及时捕捉用户信息，根据用户的需求来进行产品的生产和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。
使用数据仓库可以行进行有目标的市场销售，把最满意的产品和服务送到可获得最大利润的客户手中。
25个大数据专业术语入门大数据必备知识
25个大数据专业术语入门大数据必备知识大数据正在快速发展，成为了当今世界的一个热门话题。
随着互联网的普及和技术的进步，各行各业都在积极应用大数据技术来进行数据分析和决策支持。
然而，对于大多数人来说，大数据专业术语可能会显得晦涩和难以理解。
在本文中，我将介绍25个大数据专业术语，帮助读者快速入门，掌握大数据必备知识。
1. 数据仓库（Data Warehouse）：指的是存储大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统。
2. 数据湖（Data Lake）：与数据仓库相反，数据湖是一个集中存储各种数据形式的系统，没有任何结构限制。
3. ETL（Extract, Transform, Load）：是指将数据从不同的源抽取出来，进行转换和加载到目标系统的过程。
4. Hadoop：是一个开源的大数据处理框架，用于存储和处理大规模数据集。
5. MapReduce：是一种用于并行化计算的编程模型，用于处理Hadoop中的大规模数据。
6. 数据挖掘（Data Mining）：通过使用算法和模型，从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
7. 机器学习（Machine Learning）：是一种人工智能的分支，通过训练模型来使计算机具备自主学习和决策的能力。
8. 大数据分析（Big Data Analytics）：利用各种技术和工具对大数据进行探索、分析和可视化，以获取有价值的洞察。
9. 数据可视化（Data Visualization）：使用图表、图形和其他视觉元素将数据以可视化的方式呈现，以便更好地理解数据。
10. 人工智能（Artificial Intelligence）：模拟人类智能的机器系统，可以执行复杂的任务和决策。
11. 特征工程（Feature Engineering）：对原始数据进行处理和转换，以便更好地适应机器学习算法的要求。
12. NLP（Natural Language Processing）：自然语言处理，用于使计算机能够理解和处理人类语言。
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。
全面了解物联网、数据仓库和数据湖
全面了解物联网、数据仓库和数据湖物联网（Internet of Things）是指由各种设备和物品连接在一起，通过互联网共享和交换数据的网络。
它可以使我们的生活更加便捷和智能化。
数据仓库（Data Warehouse）是指集中存储和管理各种数据，以支持企业的决策和分析工作。
它通常是一个经过特殊设计和优化的数据库系统，用于对大量结构化数据进行查询和分析。
数据湖（Data Lake）是指以原始形式存储和管理各种数据的存储系统。
与数据仓库不同，数据湖接收和存储来自各种数据源的各种数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
数据湖通常是一个大规模的存储系统，可以保留原始数据并在需要时进行处理和分析。
物联网、数据仓库和数据湖在数据管理和分析领域发挥着重要的作用。
物联网通过连接各种设备和物品，收集和共享大量的传感器数据。
数据仓库则用于集中存储和管理这些数据，并通过各种分析工具和技术进行数据分析和决策支持。
数据湖作为数据的原始存储池，可以接收各种类型和格式的数据，并为企业提供更灵活和全面的数据分析和挖掘能力。
综上所述，全面了解物联网、数据仓库和数据湖对于企业和个人都十分重要。
它们能够帮助我们更好地理解和利用海量数据，以实现更高效、智能和创新的业务和生活方式。
全面了解物联网（Internet of Things）、数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念和作用，它们对于数据管理和分析具有重要作用。
物联网连接各种设备和物品，数据仓库用于集中存储和管理数据，数据湖作为原始数据存储池。
这些技术能够帮助企业更好地理解和利用海量数据，实现高效、智能和创新的业务和生活方式。
数据仓库(Data-Warehouse)简介
数据仓库的设计
• 数据仓库的第二步——Staging层
– Landing层到Staging层主要是对数据进行必要的 清洗工作。
– 数据从landing流入staging后数据要在landing层 清除。
数据仓库的设计
• 数据仓库第三层——Integration DW
– 报表技术的应用，比如Cube。
数据仓库的要素
• 维度、模型
– 主要模型：星型模型、雪花模型 – 维度变化的维护：直接覆盖、保留旧值 – 最底层数据要跟报表维度一致，以提高数据的提取性能 – 时间戳的应用
• 血缘关系、元数据
– 不同层次的数据之间的血缘关系要明了，要具备优良的任务调度机制 （Control-M），方便问题数据的追踪；元素据描素要清楚明了。
– 什么是主题？ • 主题和技术无关，是从业务角度出发，定义你分析的某个专业 方向，例如产品营销、物流、财务、HR、CRM等，这些业务板 块就是主题。
数据仓库的设计
• 数据的原子性
数据的原子性（atomic）:数据的原子性指数据的 细化水平和粒度。数据的细化水平是原子性数据 水平，粒度是数据采集水平。
数据仓库的设计
• 数据仓库的服务目标——用户业务层
– 数据仓库最底层的数据集市所形成的数据维度一般是 直接面向于业务需求的。比如某个报表的数据已经在 某个表中被统计好，可直接从表中获取，不必通过多 个表之间的关联而取得目标数据。这样就大大提升了 报表的性能。
– 数据集市的数据能具备良好的颗粒度，能极好的支持 商业决策、数据分析、数据挖掘等工作。
数据仓库的设计
• 零售业数据仓库样例
数据仓库的设计
• 数据仓库的第一层——Landing层
大数据分析知识：大数据的数据仓库建设
大数据分析知识：大数据的数据仓库建设随着信息技术的不断发展，数字化时代的到来，人们生产出的数据不断增长，呈现出海量、多样、高速、低价等特点，这就是大数据。
而随着大数据的普及，企业不仅仅需要收集和存储大量数据，更需要将这些数据转化为有价值的信息，通过数据仓库建设来实现数据的价值挖掘。
一、什么是数据仓库？数据仓库（Data Warehouse）指的是用于存储历史数据和进行数据分析、数据挖掘的信息系统。
它可以集成多源异构的数据，清洗和转换数据，使得数据的存储和查询更加高效和方便。
同时，数据仓库还能够支撑企业内部的报表、OLAP、分析挖掘等业务。
数据仓库主要由以下几个组成部分构成：1.数据源（Data Source）：数据仓库中包含了多个数据源，可以是来自不同系统的数据，也可以是外部数据，通过ETL等技术进行清洗和转换后，将数据导入到数据仓库中。
2.数据层（Data Layer）：数据层是数据仓库的核心，包含了数据模型、数据表、视图等元素，通过数据仓库中的数据层，可以方便地进行数据的存储和查询。
3.元数据（Metadata）：元数据是描述数据仓库各种信息的数据，包括数据模型、数据表、视图、数据字典等。
4.分析工具（Analysis Tools）：分析工具是数据仓库中进行数据分析和挖掘的工具，包括报表、OLAP和数据挖掘等，它们可以从数据仓库中获取信息并进行分析。
二、数据仓库建设的必要性随着企业业务的发展，数据量在不断增长，这就需要有一个能够支撑企业各种分析查询的平台，数据仓库正是这样一个平台。
通过数据仓库建设，企业可以将各个系统中的数据进行整合，提高数据的价值和利用率。
同时，数据仓库建设还可以解决以下问题：1.数据难以整合：企业应用系统多种多样，每个系统都有自己的数据存储方式，存在数据冗余和数据错误问题，难以进行组合分析。
数据仓库可以将这些不同来源的数据装载到一个统一的数据中心，进行整合。
2.数据质量不高：企业数据中常出现重复、矛盾等问题，诸如此类问题很容易导致分析结果的偏差。
dw知识点总结大学
dw知识点总结大学数据仓库（Data Warehouse，DW）是用于支持管理决策的关键任务和关键业务活动的数据仓库。
DW将各种数据源中的数据整合在一起，以提供单一、一致的视图，使得企业的管理者和决策者能够更好地理解数据和作出合理的决策。
数据仓库的核心功能包括数据整合、数据分析和数据处理等。
数据仓库通常处理海量的数据，因此其设计和建设需要充分考虑数据的规模和性能等方面的问题。
另外，DW还需要支持多维分析、数据挖掘等高级数据分析功能，以满足企业管理者的多样化决策需求。
1. 数据仓库的概念和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策的过程。
它的主要特点包括：- 面向主题：DW的数据是按照特定的主题或业务过程进行组织的，以便于管理者理解和分析。
- 集成性：DW汇集了来自各个数据源的数据，经过整合和清洗后，提供了一致且准确的数据视图。
- 时变性：DW中的数据是随时间变化的，可以帮助管理者了解过去的数据、现在的数据和未来的趋势。
- 非易失性：DW中的数据是不会被修改或删除的，因此具有不变性和可靠性。
2. 数据仓库的架构数据仓库的架构通常包括数据源层、ETL层、数据存储层、数据管理层和数据使用层等几个主要组成部分。
其中：- 数据源层：包括各类数据源，如企业内部的OLTP系统、外部数据文件、数据仓库和数据湖等。
- ETL层：包括数据抽取、转换和加载等过程，以将数据从各类数据源中提取并加载到数据仓库中。
- 数据存储层：包括数据仓库和数据湖等多种数据存储方式，通常采用关系型数据库、NoSQL数据库或分布式存储等技术。
- 数据管理层：管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的问题。
- 数据使用层：向管理者提供各种数据分析、报表查询、数据挖掘和商业智能等功能。
3. 数据仓库的设计数据仓库的设计需要考虑多方面的问题，包括数据建模、数据抽取、ETL流程、数据存储和数据查询等方面的问题。
data warehouse案例
一、背景介绍数据仓库（Data Warehouse）是一个存储和管理大量企业数据的数据库系统。
它具有数据集成、数据清洗、数据存储和数据查询等功能，为企业决策提供了重要的数据支持。
数据仓库技术已经被广泛应用于金融、零售、制造等行业，为企业提供了强大的数据分析能力，帮助企业在竞争激烈的市场中取得先机。
二、数据仓库的应用案例1. 零售行业在零售行业，数据仓库被广泛应用于销售数据分析、库存管理、客户关系管理等方面。
通过数据仓库，零售企业可以及时了解商品销售情况，根据市场需求调整采购计划，提高库存周转率；还可以分析客户行为，了解客户偏好，提供个性化的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
2. 金融行业在金融行业，数据仓库被广泛应用于风险管理、市场营销、财务分析等方面。
金融机构通过数据仓库可以对客户的信用情况进行评估，提高借贷决策的准确性和效率；还可以根据客户的消费习惯和投资偏好进行精准营销，提高市场营销的效果；还可以对财务数据进行全面分析，帮助企业制定财务战略，降低经营风险。
3. 制造行业在制造行业，数据仓库被广泛应用于生产计划、供应链管理、质量控制等方面。
制造企业通过数据仓库可以及时了解原材料库存情况，合理安排生产计划，减少库存积压；还可以分析供应链上的各个环节，优化供应链，降低成本，提高效益；还可以对产品质量进行监控和分析，提高产品质量，降低质量风险。
三、数据仓库的优势和挑战1. 优势- 数据集成：数据仓库可以集成来自不同部门和系统的数据，形成完整的数据视图，为企业全面分析提供了数据基础。
- 数据清洗：数据仓库可以对数据进行清洗和预处理，去除数据中的噪音和冗余，确保数据的质量和准确性。
- 数据存储：数据仓库采用高效的存储结构和查询引擎，可以快速处理大规模数据，提高数据的存取效率。
- 数据查询：数据仓库提供灵活的查询和分析工具，用户可以根据需要进行多维度、多层次的数据分析，发现数据之间的关联和规律。
2. 挑战- 数据一致性：由于数据仓库集成了多个数据源的数据，可能会存在数据一致性的问题，需要对数据进行一致性校验和处理。
数据仓库与数据集市
数据仓库与数据集市随着互联网的迅猛发展，数据已经成为当今社会最重要的资产之一。
随着数据规模的增长和数据源的多样化，为商业决策提供大量数据的需求也变得越来越迫切。
为了满足这种需求，数据仓库和数据集市应运而生。
一、什么是数据仓库？数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、时态稳定的、面向主题的数据集合，用于支持企业的决策分析活动。
数据仓库将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，通常也会进行清洗和整合处理，并将结果存储在一个统一的数据库中。
数据仓库的特点包括：以主题为导向、集成多个数据源、清洗和整合数据、稳定的时态、面向用户等。
这些特点使得数据仓库成为企业管理决策的重要工具。
二、什么是数据集市？数据集市（Data Mart）是一个针对特定部门或业务领域的数据仓库，用于支持更具体的决策分析活动。
数据集市通常包含从企业数据仓库中选取的特定数据和数据源。
因此，数据集市通常更加小型化、专业化和快速。
相对于数据仓库而言，数据集市更加轻量化、灵活性更强，更适合于快速响应业务的变化。
数据集市的建设目标是更精确地满足用户的需求，比如在销售部门所需的销售数据分析等。
三、数据仓库和数据集市的优势1. 整合多个数据源：数据仓库和数据集市可以将来自不同数据源的数据整合在一起，不仅可以提高数据的完整性，还可以提供更丰富的数据维度和数据关系，更好地支持决策分析。
2. 提高决策分析效率：数据仓库和数据集市具有较高的查询性能和数据预处理能力，可以有效地支持管理决策和运营决策，提高分析效率。
3. 准确性：由于数据仓库和数据集市将来自不同数据源的数据进行清洗、整合和转换处理，可以提高数据的准确性和一致性，避免数据冲突和重复。
4. 保证安全性：数据仓库和数据集市具有较高的管理能力和安全性能，可以确保数据的保密性、完整性和可用性，有效地防止数据安全威胁。
5. 支持大数据分析：数据仓库和数据集市可以处理大规模数据的查询和分析，可以有效地支持大数据分析。
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。
大数据十大新名词
大数据十大新名词1. 数据湖（Data Lake）数据湖是指一个存储数据的中心化存储库，该库内存储了来自多个来源的原始、未处理的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据湖的优势在于能够容纳大量的数据，并能够以较低的成本存储数据。
同时，数据湖也提供了强大的数据分析和查询能力，可供数据科学家和分析师使用。
2. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是一个用于高效存储和管理结构化数据的技术架构。
数据仓库将来自不同数据源的数据进行清洗、集成和转换，以支持业务报表、数据分析和决策支持。
数据仓库的设计和构建过程需要考虑数据的质量、一致性和完整性，以确保数据能够被准确、及时地访问和使用。
3. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能的分支领域，通过让计算机自动分析和学习数据模式，以实现任务的自动化和预测。
机器学习算法可以从数据中学习，并根据学习到的模式和关系进行决策和预测。
它在大数据环境下具有广泛的应用，包括数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。
4. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供计算资源和服务，包括存储、数据库、服务器等。
在大数据环境下，云计算提供了强大且灵活的计算能力，可以满足存储和计算大规模数据的需要。
云计算还可以实现跨地域和跨组织的数据共享和协作，加快了大数据分析和处理的速度。
5. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是一种自动发现数据中隐藏模式和关系的过程。
它通过使用统计学、人工智能和机器学习等技术，从大量数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务，帮助企业发现市场趋势、用户偏好和潜在机会。
6. 边缘计算（Edge Computing）边缘计算是一种将计算能力和数据处理能力移到数据源附近的计算模式。
在大数据环境下，边缘计算可以减少数据传输和处理的延迟，提高响应速度和数据安全性。
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数据仓库的要素
• 维度、模型
– 主要模型：星型模型、雪花模型 – 维度变化的维护：直接覆盖、保留旧值 – 最底层数据要跟报表维度一致，以提高数据的提取性能 – 时间戳的应用
• 血缘关系、元数据
– 不同层次的数据之间的血缘关系要明了，要具备优良的任务调度机制 （Control-M），方便问题数据的追踪；元素据描素要清楚明了。
数据仓库的设计
• 零售业数据仓库样例
数据仓库的设计
• 数据仓库的第一层——Landing层
– 一般进入数据仓库的数据源是来自各个事实操作性系统，数据源 类型可以是不同格式的文本数据文件、存于不同后台库的表数据、 以及现在大数据要解决的一些非结构化数据（比如图片、视频） 等。
– 数据源导入到数据仓库的第一层，叫Landing层，也可以叫做贴源 层。
• 数据冗余、一致性
– 不同维度上的数据统计存在冗余现象，为了提高查询性能 – 不同维度表中的数据要保持一致 – 有时候数据的冗余为问题数据的查历史数据的维护
– 根据用户的业务需求，对历史数据做合理的维护，对不必要的历史数据进行 清理，以节省存储空间
• 增量的问题数据的处理
数据仓库的设计
• 数据仓库的服务目标——用户业务层
– 数据仓库最底层的数据集市所形成的数据维度一般是 直接面向于业务需求的。比如某个报表的数据已经在 某个表中被统计好，可直接从表中获取，不必通过多 个表之间的关联而取得目标数据。这样就大大提升了 报表的性能。
– 数据集市的数据能具备良好的颗粒度，能极好的支持 商业决策、数据分析、数据挖掘等工作。
– Landing层一般可以理解为数据缓冲层，用来接收源数据，在一定 时间里Hold住源数据，一边后续处理，甚至重复处理，这些处理 可以完全独立于源系统。
数据仓库的设计
• 数据仓库的第一层——Landing层
– 这一步的要点:
• a)数据落地前后要保持一致性，避免对数据进行复 杂的处理，以保证数据的快速导入而尽量减少对业 务系统的压力，这就要求做好相应的审计工作。
数据仓库（Data Warehouse）交流
• 数据仓库简介 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的要素
数据仓库简介
• 什么是数据仓库
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为 了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的， 它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案 建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于 有较大的冗余，所以需要的存储也较大。
– 该层作为数据仓库的集成部分，可以叫中央数 据仓库，包含两种实体数据：事实数据（fact entity）、维度数据(dimension entity)。
• Fact entity:它是对某个事物（可能是某一笔交易，某一个项目， 如一笔到货明细，某一个任务令）的各方面信息的描述，描述 行的属性包括：该事物各方面的度量信息，相关度量信息的维 度信息。
• b)landing表里要标明数据的来源库。
数据仓库的设计
• 数据仓库的第二步——Staging层
– Landing层到Staging层主要是对数据进行必要的 清洗工作。
– 数据从landing流入staging后数据要在landing层 清除。
数据仓库的设计
• 数据仓库第三层——Integration DW
– 数据仓库表模型的更改要严格把控，这会对长期的 维护带来极大的方便，对性能的维持也会带来极大 的好处。
– 什么是主题？ • 主题和技术无关，是从业务角度出发，定义你分析的某个专业 方向，例如产品营销、物流、财务、HR、CRM等，这些业务板 块就是主题。
数据仓库的设计
• 数据的原子性
数据的原子性（atomic）:数据的原子性指数据的 细化水平和粒度。数据的细化水平是原子性数据 水平，粒度是数据采集水平。
数据仓库简介
• 数据仓库的目的
构建数据仓库环境是为了有组织地存储来自源系统 的历史数据。业务系统是为了特定需求构建的，比 如销售点处理、计费系统、库存控制等待。这些系 统往往不是企业的基础系统，不是为了数据分析或 数据挖掘而构建的。因此，为了企业整体使用，必 须创建一个新的环境把这些系统的数据汇集到一个 集中式区域，即数据仓库系统。
• Dimension entity:维度数据。这里的维度要支持业务上的最细 粒度。要保证可以在最细粒度级别实现多维的分析。即能够支 持汇总数据以及明细数据的多维查询。
数据仓库的设计
• 数据仓库第四层——数据集市（Data Mart）
– 它是面向主题领域的专业的多维数据区。实现某一特定主题领域 的多维查询需求。这个部分也包括两个实体（FACT ENTITY和 DIMENSION ENTITY）两部分，但是与中央数据仓库不同的是这部 分的FACT ENTITY和DIMENSION ENTITY都是为某一主题服务的。
– 当某条增量数据所在的维度值未能在数据仓库中找到时，将此增量数据HOLD， 待下一次导数据的时候再验证。
• 可拓展性
– 针对新的业务需求，可在现有模型上扩展出新的模块点
• 主要技术
– 并行、分区、数据压缩
数据仓库的要素
• 具备良好的命名习惯与严格的数据管控机制
– 数据仓库内所有的表命名要遵循唯一的规范标准， 最好能做到通过表名能知道表数据基于何种主题， 基于何种维度颗粒。
数据仓库简介
如果没有数据仓库
数据仓库简介
具备了数据仓库
数据仓库简介
• 数据仓库的主要特点
1. 数据仓库是面向主题的，操作型数据库的数据面向事务的，而数据仓库中的数 据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心 的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 2. 集成性：数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将 所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入 数据仓库；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。 3. 稳定性和时变性：存量的历史数据不会被频繁的更新，数据仓库不断接受增量 的数据。