第1章 数据仓库的概念与体系结构
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
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
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
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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
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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
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数据仓库流程
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BW基本原理
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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
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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
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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
数据仓库系统的体系结构
体系结构数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉;通常包括企业内部信息和外部信息;内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据;外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心;数据仓库的真正关键是数据的存储和管理;数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式;要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析;针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织;数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库通常称为数据集市;OLAP联机分析处理服务器对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势;其具体实现可以分为：ROLAP关系型在线分析处理、MOLAP多维在线分析处理和HOLAP混合型线上分析处理;ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中;数据仓库系统的体系结构数据仓库系统通常是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,包含历史数据;存放在数据仓库中的数据通常不再修改,用于做进一步的分析型数据处理;数据仓库系统的建立和开发是以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础的;数据仓库不是一个静态的概念,只有把信息适时的交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义;因此,把信息加以整理和重组,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;数据仓库的开发是全生命周期的,通常是一个循环迭代的开发过程; 一个典型的数据仓库系统通常包含数据源、数据存储和管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分;1、数据源数据源是数据仓库系统的基础,即系统的数据来源,通常包含企业或事业单位的各种内部信息和外部信息;内部信息,例如存于操作型数据库中的各种业务数据和办公自动化系统中包含的各类文档数据；外部数据,例如各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及其它有关文档等;2、数据的存储与管理数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心;在现有各业务系统的基础上,对数据进行抽取、清理、并有效集成,按照主题进行重新组织,最终确定数据仓库的物理存储结构,同时组织存储数据仓库的元数据包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息;按照数据的覆盖范围和存储规模,数据仓库可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库;对数据仓库系统的管理也就是对其相应数据库系统的管理,通常包括数据的安全、归档、备份、维护和恢复等工作;3、 OLAP服务器OLAP服务器对需要分析的数据按照多维数据模型进行重组,以支持用户随时从多角度、多层次来分析数据,发现数据规律与趋势;如前所述,OLAP服务器通常有如下3种实现方式：1 ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中2 MOLAP基本数据和聚合数据存放于多维数据集中3 HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合,基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据集中;4、前端工具与应用前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用;其中,数据分析工具主要针对OLAP服务器；报表工具、数据挖掘工具既可以用于数据仓库,也可针对OLAP服务器;数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同,可以分为以下4种类型：1、两层架构generic two-level architecture2、独立型数据集市independent data mart3、依赖型数据集市和操作型数据存储dependent data mart and operational data store4、逻辑型数据集市和实时数据仓库logical data mart and real-time data warehouse独立的数据仓库体系结构通常的数据仓库是两层体系结构,如图所示,构造这种体系结构需要以下4个基本步骤：1、数据是从各种内外部的源系统文件或数据库中抽取得到;在一个大的组织中,可能有几十个甚至几百个这样的文件和数据库系统2、不同源系统中的数据在加载到数据仓库之前需要被转换和集成;甚至可能需要发送一些事务信息到源系统中,以纠正在数据分段传输中发现的错误;3、建立为决策支持服务的数据库,即数据仓库,它通常会同时包括详细的和概括的数据4、用户通常SQL查询语言谨分析工具访问数据仓库,其结果又会反馈到数据仓库和操作型数据库中;数据仓库环境最重要的三个环节包括：抽取extract、转换transform、加载load,把数据从源数据库系统加载到数据仓库,即ETL过程;抽取和加载通常是定期的,即每天、每星期或每个月;因此,数据仓库常常没有或者说不需要当前的数据;数据仓库不支持操作型事务处理,虽然它含有事务型数据但更多的是事务的概括和变量状态的快照,如帐户余额和库存级别;对大多数数据仓库应用来说,用户寻找的不是对个别事务的反应,而是寻求包括在整个数据仓库中的一个特定的子集上的企业或其它组织状态的趋势和模式;例如,通常会有5个季度以上的财务数据保存在数据仓库中,以便识别趋势和模式;太陈旧的数据,如果确定对决策分析已没有意义,也可被清除或者存档;基于独立的数据集市的数据仓库的体系结构一些企业或事业组织由于其特殊的业务需求或历史原因,刚开始时并没有建立数据仓库,而是创建了许多分离的数据集市;其实,每一个数据集市都是基于数据仓库技术的,而不是基于事务处理的数据库技术;数据集市是范围受限的小型数据仓库,常适用于特定终端用户群决策应用;在这种情况下,每个独立数据集市的内容都来自于独立的ETL处理过程;数据集市被设计用来优化定义明确的和可预测的使用性能,通常包括单个或一组针对某特殊应用的查询功能,如市场数据集市、财务数据集市、供应链数据集市等; 相对于其它数据仓库体系结构,独立型数据集市策略的一个明显的特征是：当需要访问分离的数据集市的中的数据时,对终端用户来说具有相对的复杂性;这个复杂性不仅来自于从分离的数据集市数据库访问数据,而且可能来自于不一致的数据系统产生的数据集市;如果有一个元数据集合跨越所有的数据集市,且数据集市上的数据通过数据分段传输时保存一致即数据分段传输中拥有“一致维”,那么,对用户来说复杂性就减小了;另一方面是其ETL处理的复杂性,因为需要为每一个独立的数据集市创建一个抽取、转换、加载过程;因为一个企业或事业组织集中于一系列的短期的业务目的,独立的数据集市经常被建立;有限的短期目标同需要相对较低成本来实现更加独立的数据集市相兼容;然而,从数据仓库体系结构的角度来说,围绕一些不同的短期目标来设计整个数据仓库环境,意味着失去了应用长期目标及业务环境变化的能力和灵活性;而这种应对能力对决策支持来说是至关重要的;采用这种体系结构的优点是其方便性,可快速启动,这种数据仓库架构可通过一系列的小项目来实现;在一个大的企业或事业单位中,相对于使所有的下属组织在一个中心数据仓库中形成一致视图来说,在组织上,政策上更容易拥有独立的,小型数据仓库;另外,一些数据仓库技术在它们支持的数据仓库大小上有一定的局限性或称为可扩展性,但是,如果在理解数据仓库业务需求之前就把自己局限在特定的数据仓库技术上,则是由技术决定的数据仓库体系结构,而通常的情况是业务需求才是最关键的技术架构决定因素;独立型数据集市架构的局限性包括如下方面：1 为每一个数据集市开发一个独立的ETL过程,它可能产生高代价的冗余数据和重处理工作2 数据集市可能是不一致的,因为它们常常是用不同的技术来开发的;因此,不能提供一个清晰的企业数据视图,而这样的数据视图可能涉及到重要的主题,如客户、供应商和产品等;3 没有能力下钻到更小的细节或其它数据集市有关的事实或共享的数据信息库,因此分析是有局限性的;要想获得全面数据,则需要在不同数据集市的分离平台上做连接,但跨数据集市的数据关联任务要由数据集市的外部系统来执行;4 规模扩大的成本高,因为每一个新的应用创建了一个分离的数据集市,都要重复所有的抽取和加载步骤;通常情况下,对批数据抽取来说,操作型系统有有限的时间窗口如每天的0~5点;如果想让分离的数据集市一致,成本将会更高;基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构解决独立数据集市架构局限性的方法之是是使用基于依赖型数据集市dependent data mart和操作型数据存储operational data store,ODS的数据仓库的的体系结构;通过企业级数据仓库Enterprise data warehouse,EWD中加载依赖型数据集市,在整个体系架构中只使用单一的ETL过程,确保了ETL的效率和数据集市数据的一致性;企业级数据仓库是一个集中的、集成的数据仓库,它拥有一致的数据版本,并可以对数据作统一控制,对终端用户的决策支持也是可用的;依赖型数据集市的主要目标就是提供一个简单、高性能的数据环境,用户群可以访问数据集市、当需要访问其它数据时,也可以访问企业数据仓库;另外,跨依赖型数据集市的冗余在控制之内,且冗余的数据是一致的;因为每一个数据集市都是从一个共同的源数据以一种同步的方式加载而来的;基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系架构常常被称为“中心和辐射”架构,其中企业级数据仓库是中心,源数据系统和数据集市在输入和输出的两端;这种体系结构也被称为合作信息工厂corporate information factory,CIF;在支持所有用户的数据需求中,它被认为是一个全面的企业级的数据视图;相对于一般的两层体系结构而言,依赖型数据集市的的优势是它们可以处理各个用户群的需求,甚至是探索性数据仓库的需求;探索性数据仓库是一种专门的数据仓库版本,它使用先进的统计学、数学模型和可视化工具来优化,通常用于数据挖掘和商业智能等业务模型应用的探索;独立型数据集市的主要优点是可以采用分段方法业开发数据仓库;事实上,分段方法也可以在基于依赖型数据集市和操作型数据存储的体系结构中实现;ODS为所有的业务数据提供了一个集成的数据源,同时也解决了独立数据集市架构不能下钻到更小细节的问题;ODS实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的但是可“挥发”的企业级的、详细的数据库,也叫运营数据存储; 一个ODS是一个典型的关系数据库,像在务系统中的数据库一样被规范化,但它是面向决策支持应用系统的,因此,如索引等其它关系数据库设计理念都是面向检索大量数据的,而不是面向事务处理或者查询个别记录的情况;因为ODS有易变的、当前的数据,在ODS下的相同查询在不同的时间很有可能会产生不同的结果,这也称为ODS可“挥发性”;一个ODS一般不包括历史数据,而EWD而保存了企业或事业组织状态的历史快照;一个ODS可能来自于一个ERP应用数据库,也可能来自其它业务数据库,因此,ODS通常是区别于ERP数据库的;ODS同样作为分段传输区域,为将数据加载到EWD提供服务;ODS可能立即接收数据或者有一定的延迟,无论哪一种情况它的决策支持需求都是可行的和可接受的;ODS存储的逻辑结构是企事业组织范围内所有相关业务系统的数据以全面、统一的关系型实体来体现的；ODS中的数据是基于分析主题进行组织,而不是基于业务系统的功能进行组织；ODS只是存储了当前的数据且数据是挥发性的,因此其数据的刷新很快,过期的数据将要被挥发掉;因此,ODS的存储量取决于业务接口数据的抽取和刷新频率,取决于企业的服务客户的数量;从ODS的作用和实现来说,ODS将各个孤立业务系统的运营数据集成起来,实现企业的统一数据视图,同时也实现了ODS的数据共享;ODS扮演的是用于数据稽核与交互的角色,它反映了在一个时间切片瞬间;数据仓库系统和外围业务系统相互交换数据的集合,可用于数据仓库及其分析系统与外围业务系统之间关键数据的一致性校验,以及分析系统对外围业务系统的决策支持数据的反馈如以客户扩展属性为主体的详细资料等反馈信息;ODS数据稽核功能是根据ODS参与工作的实际情况建立相应的ODS,并控制其权限;ODS数据稽核主要涵盖下面的内容：界定关键数据稽核的项别与内容、获取数据稽核所需数据、稽核据所需数据的完整性、数据稽核报告的存储和稽核数据的更正等过程;ODS数据交互的价值体现在数据仓库及其分析系统的高度综合数据向外围业务系统的回流;如果从安全上考虑,回流数据的格式可以采用文本的方式,用户只需要登录到分析系统,进入ODS数据交互应用,下载文本即可;ODS数据交互程序会自动在指定周期,把预定义的内容上传到指定路径;但如果从实现的方便、快捷、可维护性考虑,可以采用数据库方式,即外围业务系统与分析系统之间相互约定好数据格式,由外围系统连到分析系统ODS数据库,直接把ODS的高度综合数据导入到自己的数据库系统；也可以选择由ODS数据交互调度模块自动在指定周期,把预定义的内容通过事先建立的数据库连接,直接导入到外围数据库;基于逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构逻辑型数据集市logical data mart和实时数据仓库体系结构实际上只用于一些特定环境的数据仓库系统,或使用一些高性能的数据仓库技术时,例如NCR Teradata系统;这种系统结构具有如下特征：1 逻辑数据集市并不是物理上分离的数据库,而是在同一个物理数据库里的,稍微有些不规范的关系数据仓库的不同关系视图2 数据被放到数据仓库而不是分离的分段传输区域中,利用数据仓库技术的高性能计算能力来执行清洗和转换步骤3 新的数据集市可以非常快的创建,因为不需要创建或获得获得物理数据库或数据库技术,且不需要书写加载驱动程序4 数据集市总是最新的,因为涉及到某个视图时,视图中的数据将被建立,如果用户有一系列的查询和分析来清理数据集市中相同的实例,视图可以被物化;实时的数据仓库也叫动态数据仓库active data warehouse,它意味着源数据系统,决策支持服务和数据仓库之间以一相接近实时的速度交换数据和业务规则;事实上,有许多的分析系统需要快速响应系统当前的、全面的组织状况的描述;例如,一些分析型CRM系统特别是呼叫中心的回答问题和日志记录问题,会需要客户最近的销售信息、欠账和付款事务信息、维护活动和订单的有关信息描述;一个重要事件,如输入一个新的产品订单,可以立即对客户和客户所在组织的最新状况有一个全面了了解;一个有关客户的实时数据仓库分析系统可能的需求目标包括：1 在一个业务事件发生什么中获取客户数据,减少从事件到行为的延迟2 分析客户行为为什么会发生并且预言客户的可能行为及其反应将发生什么3 制定规则来优化客户的交互,规则包括适当的反应和达到最好的结果的途径4 为了使期望的结果发生,在适当的时间点对客户立即采取行动,当确定了决策规则时,适当的行动时间点是基于对客户的最佳反应实时的数据仓库系统还包括如下一些应用领域：1 运输;及时的运输是基于最新的存货水平2 电子商务;例如在用户下线之前,一个取消的购物车能引起电子邮件信息的增加3 信用卡交易的欺骗检测;一个特殊的交易类型可能会使销售员或在线购物车程序警惕以采取额外的预防措施这样的应用常被在线用户一天24小时、一周7天、一年365天访问,用户可能是雇员、客户或商业伙伴;随着高性能计算机和实时数据仓库技术的出现,ODS和EWD在这种情况下事实上是一个系统,这样在解决一系列问题的过程中,对用户来说上钻和下钻都比较容易;逻辑或物理的数据集市和数据仓库在数据仓库技术环境中起着不同的作用,其主要区别如下表所示：对比内容数据仓库数据集市范围应用独立特定的DSS系统集中式的、企业级可能用户域的离散化规划的可能是临时组织的无规划数据历史的、详细的和概括的一些历史的、详细的和概括的轻微不规范化高席不规范化主题多个主题用户关心的某一个主题源多个内部和外部源很少的内部和外部源其它特征灵活的严格的面向数据面向工程长期短期大开始小,逐渐变大单一的复杂结构多、半复杂性结构、合并复杂虽然数据集市的范围有限,但数据集市可能也并不小,因此,可扩展技术对数据仓库系统是致关重要的;当用户需要在几个物理上分离的数据集市上集成数据时如果这是可能的,负载和代价就会分担给用户;因此,逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构不失为建立数据仓库的一种较佳的有效方法,特别是在硬件性能不断提高,成本不断下降的条件下;。
数据库原理及应用教案
数据库原理及应用教案第一章：数据库概述1.1 数据库基本概念介绍数据库的定义、发展历程和分类解释数据、数据项、数据结构、数据模型等基本概念1.2 数据库系统结构介绍数据库系统的三级模式结构：模式、外模式和内模式解释映像和数据库管理系统（DBMS）的作用1.3 数据库设计与管理介绍数据库设计的原则和方法讲解数据库管理的基本任务和功能第二章：关系数据库理论2.1 关系模型介绍关系模型的基本概念：关系、属性、元组、域等解释关系运算：选择、投影、连接等2.2 关系数据库的规范化讲解函数依赖、码的概念介绍范式理论：第一范式、第二范式、第三范式等2.3 数据库设计方法讲解E-R模型向关系模型的转换方法介绍数据库设计的过程和步骤第三章：SQL语言及其应用3.1 SQL基本概念介绍SQL语言的组成部分：数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制等解释SQL中的基本操作：创建表、插入数据、查询数据等3.2 数据库的增、删、改、查操作讲解SQL语言中数据的增加、删除、修改和查询的具体语法和操作步骤3.3 数据库的高级查询介绍SQL语言中的聚合函数、分组查询、排序等操作讲解子查询、连接查询等高级查询技术第四章：数据库安全与保护4.1 数据库安全性讲解数据库安全性的概念和意义介绍SQL语言中的权限管理和角色管理4.2 数据库完整性解释完整性约束的概念和作用讲解实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性等约束的实现方法4.3 数据库备份与恢复介绍数据库备份的方法和策略讲解数据库恢复的概念、原理和实现方法第五章：数据库应用系统设计与实现5.1 数据库应用系统概述介绍数据库应用系统的概念、特点和架构讲解数据库应用系统的设计原则和方法5.2 数据库应用系统的设计与实现介绍数据库应用系统的设计过程：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等讲解数据库应用系统的实现步骤：数据库创建、应用程序开发、系统测试等5.3 数据库应用系统的案例分析分析实际数据库应用系统的案例，讲解其设计思路和实现方法第六章：事务管理6.1 事务基本概念介绍事务的定义、属性（ACID）解释事务的作用和事务日志的重要性6.2 事务控制讲解并发控制的概念和必要性介绍封锁机制、事务隔离级别和并发调度策略6.3 事务的持久化解释事务提交和回滚的过程讲解事务的持久化机制和事务崩溃后的恢复策略第七章：数据库性能优化7.1 查询优化概述介绍查询优化的目的和基本方法解释查询优化器的作用和工作原理7.2 查询优化技术讲解索引、统计信息在查询优化中的作用介绍查询优化中的各种算法和策略，如规则优化、启发式优化等7.3 数据库性能监控与调整讲解数据库性能监控的工具和方法介绍性能调整的策略和技巧，包括索引调整、缓存管理、参数调整等第八章：分布式数据库与数据仓库8.1 分布式数据库系统介绍分布式数据库的概念、体系结构解释分布式数据库中的数据分片、复制和站点协调机制8.2 数据仓库与OLAP讲解数据仓库的概念、结构和组件介绍在线分析处理（OLAP）工具和多维数据模型8.3 数据挖掘与知识发现解释数据挖掘的概念、任务和过程介绍数据挖掘中常用的算法和技术，如分类、聚类、关联规则等第九章：数据库新技术与发展9.1 云计算与数据库介绍云计算的概念和数据库在云计算中的应用讲解云数据库服务模型和数据库即服务（DBaaS）9.2 物联网与数据库解释物联网的基本架构和数据库在物联网中的作用介绍物联网数据库的设计考虑和应用案例9.3 大数据技术与数据库讲解大数据的概念、特征和处理技术介绍大数据数据库解决方案和分布式文件系统如Hadoop的运用第十章：数据库项目实践10.1 项目需求分析讲解需求分析的方法和步骤解释如何从用户角度出发，明确项目需求和预期目标10.2 数据库设计介绍数据库设计的原则和方法讲解如何根据需求分析结果设计数据库模式和表结构10.3 数据库实施与测试解释数据库实施的过程和注意事项讲解数据库测试的目的和方法，以及如何评估测试效果10.4 项目维护与升级介绍数据库项目维护的内容和策略讲解数据库升级的原因和方法，以及如何处理升级过程中的问题重点和难点解析重点一：数据库基本概念和数据库系统结构数据库基本概念的掌握是理解数据库其他知识的基础。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（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，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
什么是数据仓库
目录什么是数据仓库 (1)数据库和数据仓库的不同 (3)数据仓库及其体系结构建设 (4)什么是数据仓库当你听到数据仓库（data warehousing）这个词的时候会想到什么呢？也许是一个满是货架的房间，而货架上按一定次序放满了各种信息等待用户提取。
如果你是这么想的，那么恭喜你已经向数据仓库迈进了一步。
在传统的仓库中，货物通过一定的规则来摆放，以便于管理者快速检索和确认货品种类，并最终以最快速度提交给提货人员。
而数据仓库的模式与之类似。
现在，你也许又会问：那到底数据仓库和传统仓库相比有什么不同呢？答案是它们非常类似，但在定义上有所不同。
在一个典型的企业中，由于部门的分别，不同的数据总是存储在不同的数据库中。
比如市场部、销售部、财务部或者是技术部，每个部门都有自己单独的一套数据库，他们之间在物理上是完全分离的，可是在逻辑上也许有着这样那样的关联。
如果有一个业务问题需要利用其中多个数据库中的数据才能作出结论，那么这个工作就变得很麻烦了。
它需要有人熟悉每个部门的数据库结构，并在数据库管理员的协助下进行相关数据的采集和分析。
一般来说，公司的普通员工是无法完成这个工作的。
定义数据仓库可以将上面所提的各种数据整合在一个中央存储库中，为了便于分析，它还会重新整理和排列数据，这意味着新的数据库比传统的分散应用数据库更复杂。
一般来说，控制程序会在非忙碌时间将数据批量转换到中央存储库，不过这个工作也可以实时进行。
当数据被导入数据仓库后，借助一些数据库连接和操作工具，比如联机分析处理（OLAP）工具，管理者或者其他用户就可以轻松的操作数据库并得到所需的商务数据。
让我们再想象一下，在传统的仓库中，铲车在货架间穿梭，不断的将一箱箱货物放到相应的货架上。
在这个过程中，铲车驾驶员清楚的知道货品该放在什么地方，并且可以选择最快的途径将铲车驶到相应位置。
而在数据仓库中，OLAP工具扮演的就是铲车和驾驶员的双重角色，它可以让用户通过简单的操作在数据库中对所需数据进行快速检索。
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：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。
数据仓库技术
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义， 设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库 和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓 库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对 象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据 改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模 型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性， 但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视 图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根 据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。 这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型 也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随 时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更 高层次上被综合。
数据仓库的基本概念
本
概
…….
念
主题域的特征：独立性，完备性
编辑ppt
15
1.主题是抽象的。即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。是对应企业中 某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
面向主题的数据组织方式：是在较高层次上对分析对象 数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各 个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联 系。 2.DM中的数据是面向主题进行组织的。
编辑ppt
13
数据仓库的基本结构（续）
４．可视化用户界面(Visualization) 可视化前端服务：需求的分析结果 显示给用 户。 前端服务的主要内容：用户指定分析主题，确 定分析粒度与维度，对DW中的主题数据进一 步汇总集成，以同步数据表、分析报告、折线 图、直方图、雷达图、圆饼图等方式将分析结 果 用户。
较低 几秒—几十分钟
念
编辑ppt
10
1-3 数据仓库的基本结构
操作型事物处理系统设计目的：简单检 索（少量记录的日常操作）
复杂的分析型数据仓库设计目的：复杂 查询（大量数据汇总和分类）
技术人人使用角度分：体系结构 用户使用角度分：
数据仓库的基本结构由四部分组成：
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11
数据仓库的基本结构（续）
的
（2）维层次级别的确定
基
如：地区维的级别关系是国家地区省城市四个层次。
本
注意：数据综合时，要在同一维层次上进行求和操作。
概
念
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20
第
数据立方体：
一
章
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
数
或更多个维来描述或者分类的数据。
《数据库基础与应用》第1章 数据库基础知识
4．有统一的数据控制功能
数据库管理系统提供了一套有效的数据控制手段，
包括数据安全性控制、数据完整性控制、数据库的并
发控制和数据库的恢复等，增强了多用户环境下数据
的安全性和一致性保护。
1.3 数据模型
在数据库技术中，用数据模型(Data Model)来对现
实世界中的数据进行抽象和表示。
数据库基础与应用
(Access 2016)（第2版）
电子工业出版社
第1章 数据库基础知识
本章要点
➢
数据管理技术
➢
数据库系统
➢
数据模型
➢
数据库的体系结构
➢
关系数据库
➢
数据库的设计
1.1 数据管理技术
1.1.1 数据与数据管理
1. 数据和信息
数据是人们用于记录事物情况的物理符号。
信息是数据中所包含的意义，是经过加工处理
的事物，它可以是能触及的客观对象，还可以是抽象
的事件。
2．属性
每个实体都具有一定的特征或性质，这样才能区分
一个个实体。实体的特征称为属性(Attribute)，一个实
体可用若干属性来描述，能唯一标识实体的属性或属
性集称为实体标识符。
3．类型与值
属性和实体都有类型(Type)和值(Value)之分。属
对文件中的数据进行存取和管理，实现数据的文件
管理方式。其特点可概括为如下两点。
➢
数据可以长期保存。
➢
数据对应用程序有一定的独立性。
当数据量增加、使用数据的用户越来越多时，文
件管理便不能适应更有效地使用数据的需要了，其
症结表现在3个方面。
（1）数据的共享性差、冗余度大，容易造成数
数据仓库白皮书
数据仓库白皮书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……对于以上问题，现有信息管理系统中的数据分析工具无法给出答案。
因为无论是查询、统计还是报表，其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理，而不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。
随着信息管理系统的广泛应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能。
为此，数据仓库应运而生。
数据仓库的概念及特点数据仓库概念始于本世纪80年代中期，首次出现是在号称“数据仓库之父”William H.Inmon的《建立数据仓库》一书中。
随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。
数据仓库并没有严格的数学理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有强烈的工程性。
因此，在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析，并按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。
⑴数据的抽取：数据的抽取是数据进入仓库的入口。
由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。
数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等方面。
数据仓库中的数据并不要求与联机事务处理系统保持实时同步，因此数据抽取可以定时进行，但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。
⑵存储和管理：数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
第1章数据仓库的概念与体系结构
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
2
背景2
基于web的应用越来越普及，各种网站积累了大量的 点击流数据
访问者的访问时间、IP地址、经常访问的页面和内容、 在网页上停留的时间等；
客户的交易、付款、产品利润、查询等数据
数据仓库与数据挖掘
第1章 数据仓库的概 念与体系结构
2020/11/26
1
背景1
企业信息化程度越来越高，产生的历史数据越来越多 常用的数据处理方法：
将已失效的历史数据简单删除，减少磁盘空间占用 对历史数据通过介质进行备份后删除，可按需查看 建立一个数据仓库系统，对业务系统及其他档案系统中
技术元数据：DW设计和管理人员使用，包括：数据源信息、数 据转换的描述、DW内对象和数据结构的定义、数据清理和数据 更新时使用的规则；源数据到目的数据映射表、用户访问权限、 数据备份和导入、信息发布历史记录
业务元数据：从单位业务的角度描述DW的元数据，如业务主题 描述，即业务主题包含的数据、查询和报表等信息
✓ DW中数据应使用一致的命名规则、格式、 编码结构和相关特性来定义
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
6
1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的特点：
面向主题； 集成的； 相对稳定的； 反映历史变化。
✓ 操作型数据库中的数据通常实时更新
✓ DW中数据主要用于决策分析，对数据的操 作主要是数据查询和少量定期更新
14
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中， 以提供决策性数据访问的各种技术和模型的总称。
数据仓库简介-PPT课件
第1章 数据仓库与OLAP概述
❖ 1.1 决策支持系统 ❖ 1.2数据仓库 ❖ 1.3数据仓库的体系结构 ❖ 1.4 数据准备与ETL ❖ 1.5 多维模型 ❖ 1.6 元数据 ❖ 1.7 访问数据仓库 ❖ 1.8 多维数据的存储方式 ❖ 1.9 小结
10
1.1 决策支持系统
❖决策支持系统
▪ DSS(decision support system)是可扩展交互式 IT技术和工具的集合，这些技术和工具用于处理和 分析数据以及辅助管理人员制定决策。为此，这种 系统匹配管理人员的个人资源和计算机资源，以提 高决策质量。
程只操作少量数据。 反映当前情况。
通常只作为一个整体管理。
系统性能至关重要，因为可能有大 量用户同时访问。
数据仓库（决策支持）数据
面向主题：数据服务于某个特定的商务主题，例如 客户信息等。它是非规范化数据（OLAP）。
对源数据进行摘要，或经过复杂的统计计算。例如 一个月中交易收入和支出的总和。
结构是动态的，可根据需要增减。 非易变（数据一旦插入就不能改变）。 分析驱动。 一般以记录集存取，所以一个过程能处理大批数据，
44
1.5 多维模型
❖ 限制
▪ 限制数据：从立方体分离部分数据来选出分析字 段。在关系代数中称为选择、投影
▪ 切片、切块操作
❖ 聚合
▪ 将多个子多维数据集合并成更大的多维数据集。
▪ 特性
• 多维，也称作立方体（或超立方体） • 提供一种便于使用的查询数据的机制。
37
1.5 多维模型
38
1.5 多维模型
❖ 度量值（Measure）
▪ 度量值是一组值，是客户发生事件或动作的事实 记录。
▪ 如：
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。
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。
本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。
它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。
1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。
数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。
（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。
数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。
（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。
这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。
（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。
这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。
1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。
通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。
二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
信息发布系统
包括：安全与权限的管理、数据更新的跟踪、 数据质量的检查、元数据的管理与更新等。
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2015/12/17
1.2 数据挖掘的概念与方法
数据挖掘的概念
数据挖掘 (Data Mining) ，就是从大量数据中获 取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解 的模式的过程。简单的说，数据挖掘就是从大 量数据中提取或“挖掘”知识，又被称为数据 库 中 的 知 识 发 现 (Knowledge Discovery in Database, KDD) 。
抽取Extract
数据展示：
加载Load
L 数据仓库 Data Warehouse
清洗的维数据
填充Feed
查询工具 报表生成器 终端用户应用 建模与பைடு நூலகம்掘工具 可视化工具
内部的
抽取Extract
E 抽取Extract 外部的 源数据系统 (Source Data Systems) 输出到仓库 (export to DW) T 数据集结区 (Data Staging Area)
(Data & Metadata Storage Area)
终端用户表示工具 (End-User Presentation Tools)
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1.4 数据仓库系统的体系结构
基于依赖型数据集市和操作型数据存储(ODS)的数据
仓库体系结构
查询结果与挖掘结果
数据存储：
抽取Extract 关系型的 (relational) 快速的(fast)
抽取Extract
处理过程：
清洗(clean) 调和(reconcile) 导出(derive) 匹配(match) 合并(combine) 消除重复(remove dups) 标准化(standardize) 一致维(conform dimensions) 转换(Transform) T 实时数据仓库 转换层 加载 数据集市 数据集市 数据集市 数据集市
14
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库实施方法论
数据仓库不是简单的数据或产品堆砌， 它是一个综合集成解决方案和系统工程。在 数据仓库的实施过程中，技术决策至关重要， 技术选择或决策错误很可能导致项目实施失 败
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1.3 数据仓库的技术、方法与产品
常用数据仓库产品比较
输出到仓库与集市 export to DW & DMs
加载Load
L
企业级 数据仓库 加载
清洗的维数据
查询工具 报表生成器 终端用户应用 建模与挖掘工具 可视化工具
内部的
抽取Extract E 抽取Extract
数据 集市 数据 集市
数据 集市
填充Feed
外部的 源数据系统 (Source Data Systems)
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1.4 数据仓库系统的体系结构
逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构
面向运营决策的新业务规则 接近实时地回流 抽取Extract
数据存储：
关系型的(relational) 快速的(fast)
数据展示：
查询工具 报表生成器 终端用户应用(如 CRM、SRM等) 建模与挖掘工具 可视化工具
2015/12/17 10
2. OLAP技术的有关概念
2015/12/17
11
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
3. OLAP的分类
根据存储数据的方式OLAP分为：
（1）ROLAP 将多维数据集的多维结构划分为两类表： 事实表 和维表。星型模式和雪花模式。 （2）MOLAP 以多维数据组织方式为核心来存储数据，例如多维 数组。 （3）HOLAP 4. OLAP工具
2015/12/17 12
3. OLAP的分类
2015/12/17
13
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库实施中的三个关键环节
数据抽取 数据存储与管理
· 面对大量数据的存储与管理 ·并行处理 ·查询优化-位图索引机制 · 支持多维分析的查询模式
2015/12/17
数据表现 –数据仓库的展示界面
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1.2 数据挖掘的概念与方法
数据挖掘的方法
直接数据挖掘 间接数据挖掘
利用可用数据建立一个模型，利用 该模型对剩余数据进行描述。例如： 分类、估值、预测等。
未选出某一变量并用模型描述，而 是在所有变量中建立某种关系。例 如：关联规则、聚类等。
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1.2 数据挖掘的概念与方法
抽取Extract 清洗(clean) 调和(reconcile) 导出(derive) 匹配(match) 合并(combine) 消除重复 (remove dups) 标准化 (standardize) 一致维(conform dimensions) 转换(Transform) T 抽取Extract 外部的 源数据系统 (Source Data Systems) 输出到数据集市 (export to DM) 数据集结区 (Data Staging Area)
清洗的维数据
填充Feed
内部的
抽取Extract E 抽取Extract
外部的 源数据系统 (Source Data Systems)
装载到仓库 Load into DW
L 终端用户表示工具 (End-User Presentation Tools)
数据集结区(ODS)与数据及元数据存储区 注：ODS与数据仓库是一个进而是相同的
数据仓库的产生
简单地说，数据仓库就是一个作为决策支持和联机分析 应用系统数据源的结构化数据环境，数据仓库要研究和 解决的问题就是从数据库中获取信息的问题。
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1.5 数据仓库的产生、发展与未来
数据仓库的发展
以报表为主 以分析为主 以预测模型为主 以营运导向为主 以实时数据仓库、自动决策应用为主
数据仓库就是一个面向 主题的（Subject Oriented）+ 集成的（Integrate）+ 相对稳定的（Non-Volatile）+ 反映历史变化的（Time Variant） 数据集合，通常用于辅助决策支持（DDS）。
注：数据仓库不是一个产品、一种语言、一个项目、一个模型， 而是一个 数据库环境。
数据仓库数据库
数据抽取工具
访问工具 数据集市（Data 数据仓库管理
数据转换包括：删除无 意义的数据、转换成统 一的数据名称和定义、 填补缺失数据等。
元数据：技术元数据与业务元数据
信息发布系统是 把数据仓库中的 元数据是描述数据仓库内 数据或其他相关 数据集市是为了特定的应用 Marts ） 数据的结构和建立方法的 的数据发送给不 数据。它为访问数据仓库 目的，从数据仓库中独立出 同的地点或用户。 提供了一个信息目录。 来的一部分数据。
数据 集市 终端用户表示工具 (End-User Presentation Tools)
数据集结区(ODS: Operational Data Store)
数据及元数据存储区
(Data & Metadata Storage Area)
单一的ETL过程对整个企业数据仓库（EDW），依赖型数据集市从EDW加载数据
唯一的、企业级的 数据仓库
数据及元数据存储区
(Data & Metadata Storage Area)
终端用户表示工具 (End-User Presentation Tools)
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1.4 数据仓库系统的体系结构
基于独立数据集市的数据仓库体系结构
查询结果与挖掘结果
处理过程：
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2. OLAP技术的有关概念
(1)多维数据集 由一组维度和度量值定义的多维结构。 (2)维度 维度是OLAP技术的核心，即人们观察客观世界的角度，通 过把一个实体的一些重要属性定义为维，使用户能对不同维 属性上的数据进行比较研究。 (3)度量值 是多维数据集中的一组数值。 (4)多维分析 指对以维形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、 切块、钻取操作等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能 从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据。
2015/12/17 3
1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的特点
面向主题 集成 相对稳定 反映历史变化
主题：指用户使用数据仓库 进行决策时所关心的重点领 域。 例如：顾客、供应商、产品 等。
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1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的组成
（1）两层架构（Generic Two-Level Architecture） （2）独立型数据集市（Independent Data Mart） （ 3 ） 依 赖 型 数 据 集 市 和 操 作 型 数 据 存 储 （ Dependent Data Mart and Operational Data Store）
填充Feed（ODS提供获得当前数据的选项）
数据展示：
填充Feed
处理过程：
抽取Extract 清洗(clean) 调和(reconcile) 导出(derive) 匹配(match) 合并(combine) 消除重复 (remove dups) 标准化 (standardize) 一致维(conform dimensions) 转换(Transform) T
个数据中心，它的数据从联机事务处理系统中来、从异构的外部 数据源来、或从脱机的历史业务数据中来，这个数据中心也是一 个联机系统，它专门为分析统计和决策支持应用服务，通过它可 获取决策支持和联机分析应用所需要的一切数据。这个数据中心 就叫做数据仓库。