数据仓库-数据建模过程
数据仓库建模基础
本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。
希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的，满足大部分行业数据仓库建设标准的一种方法。
所谓水无定势，兵无常法。
不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。
目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是IBM 和NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。
例如，在银行业，IBM 有自己的BDWM(Banking data warehouse model)，而NCR 有自己的FS-LDM 模型。
在电信业，IBM 有TDWM（Telecom Data warehouse model），而NCR 有自己的TS-LDM 模型。
因此，我们看到，不同的公司有自己针对某个行业的理解，因此会有不同的公司针对某个行业的模型。
而对于不同的行业，同一个公司也会有不同的模型，这主要取决于不同行业的不同业务特点。
举例来说，IBM 的TDWM 的模型总共包含了以下9 个概念，如下图：图 1. IBM 的TDWM 概念模型可能很多人要问，为什么你们的模型是9 个概念而不是10 个，11 个呢？你们的数据仓库模型的依据又是什么？其实这是我们在给客户介绍我们的数据模型时，经常被问到的一个问题，我希望读者在读完本文时，能够找到自己的答案。
虽然每个行业有自己的模型，但是，我们发现，不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。
本文的主要目的之一，就是希望读者能够通过对本文的阅读，同时，结合自己对数据仓库建设的经验，在建设数据仓库的时候能够总结出一套适合自己的建模方法，能够更好的帮助客户去发挥数据仓库的作用。
本文主要的主线就是回答下面三个问题：∙什么是数据模型∙为什么需要数据模型∙如何建设数据模型最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
数据仓库维度建模与ETL过程
数据仓库维度建模与ETL过程白素兰【摘要】数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构等模式.数据仓库建模的一般流程一般包括确立数据分析主题、确定度量值、确定维度和数据粒度和创建事实表等环节.ETL是数据仓库实施过程中的一个重要处理环节,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个环节.所以ETL 在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用.【期刊名称】《辽宁高职学报》【年(卷),期】2008(010)010【总页数】3页(P61-63)【关键词】数据仓库;ETL;维度【作者】白素兰【作者单位】渤海船舶职业学院,辽宁,葫芦岛,125000【正文语种】中文【中图分类】TP311.132.3数据仓库技术是商务智能中所应用的最主要的信息技术之一。
所谓数据仓库（Data Warehouse\DW）是一个支持管理决策的数据集合，是为了方便多维分析和多角度展现，将数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。
它是一个面向主题的，能反映历史变化的，相对稳定的、集成的数据集合。
它不同于面向事务处理的操作型数据库，它的数据基于OLTP（On-Line TransactionProcessing）（联机事务处理）源系统，以OLAP（On-Line Analysis Processing）系统的分析需求为目的，而数据仓库建模则是数据仓库实施的重要环节，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，数据仓库的架构模型包括了星型架构（如图1）与雪花型架构（如图2）等模式。
星型架构的中间为事实表，四周为维度表；雪花型架构是对星形模型的扩展，每一个维度都可以向外连接多个详细类别表，从而表达了清晰的维度层次关系。
从联机分析处理（OLAP）系统的需求和ETL的处理效率来考虑：星型结构具有聚合快，分析效率高的特点；而雪花型结构层次清晰，便于与联机事务处理（OLTP）系统交互。
临床数据仓库的架构与搭建步骤
临床数据仓库的架构与搭建步骤作为一位现代互联网思维老师，我一直致力于将互联网思维的理念应用于各个领域，包括医疗健康领域。
在医疗健康领域，临床数据的积累和分析对于提高医疗质量和效率至关重要。
而临床数据仓库的架构和搭建步骤则成为了实现这一目标的关键。
一、临床数据仓库的架构临床数据仓库是指将来自临床实践的各种数据进行整合、存储和分析的系统。
其架构主要包括数据抽取、数据清洗、数据集成、数据存储和数据分析等环节。
1. 数据抽取：临床数据来源广泛，包括电子病历、医学影像、实验室检查、生理参数等。
数据抽取是将这些数据从不同的源系统中提取出来，为后续的数据清洗和整合做准备。
2. 数据清洗：由于临床数据的来源多样性和数据质量的不确定性，数据清洗是非常重要的环节。
在数据清洗过程中，需要对数据进行去重、去噪、格式转换等操作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据集成：临床数据来自不同的源系统，数据集成是将这些数据整合到一个统一的数据模型中。
在数据集成过程中，需要进行数据映射、数据转换等操作，以确保数据的一致性和可用性。
4. 数据存储：临床数据仓库需要一个稳定可靠的存储系统来存储海量的数据。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
5. 数据分析：临床数据仓库的最终目的是为了进行数据分析，从中发现规律、提取知识。
数据分析可以采用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，以帮助医疗机构做出科学决策。
二、临床数据仓库的搭建步骤搭建一个临床数据仓库需要经过一系列的步骤，包括需求分析、系统设计、数据建模、系统开发、系统测试和系统部署等。
1. 需求分析：在搭建临床数据仓库之前，需要明确医疗机构的需求和目标。
这包括确定需要整合的数据类型、数据分析的目的和方法、用户的需求等。
2. 系统设计：在需求分析的基础上，进行系统设计。
系统设计需要考虑到数据的抽取、清洗、集成、存储和分析等各个环节，以及系统的可扩展性和可靠性。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 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原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
数据仓库建模ppt课件
数据模型的作用
进行全面的业务梳理，改进业务流程
在业务模型建设的阶段，能够帮助我们对本单位的业务进行全面的梳理。同时，帮助进一步的改进业务流 程，提高业务效率。
建立全方位的数据视角，消灭信息孤岛和数据差异
能够为企业提供一个整体的数据视角，不再是各个部门只是关注自己的数据，而且通过模型的建设，勾勒 出了部门之间内在的联系，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题，更为重要的是，通过数据模型的建 设，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解决。
内部资料，注意保密
星型结构建模（ Kimball ）
核心：所分析的内容以及用于分析内容的评估标准 测度、维和事实
✓ 测度，即评估标准，是事实的数字属性 ✓ 维，即所分析的内容，是事实的描述属性 ✓ 事实，一组维度及其相关的测度共同组成
内部资料，注意保密
星型结构示例
内部资料，注意保密
星型结构建模优缺点
因为该架构可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开 发周期要短，相应的成本也要低
在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP
内部资料，注意保密
三范式原子层＋ROLAP
该数据仓库架构也称为集中式架构（Centralized Architecture）， 思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP。
内部资料，注意保密
数据模型的必要性与重要性
数据仓库的基础
建设的导航图
数据整合的依据
消除数据的差异及 支撑业务及数据的
冗余
扩展
数据模型是 数据仓库建设的 基础，一个完整、 灵活、稳定的数 据模型对于数据 仓库项目的成功 起着重要的作用。
数据模型是 整个系统建设过 程的导航图。通 过数据模型可以 清楚地表达企业 内部各种业务主 体之间的相关性， 使不同部门的业 务人员、应用开 发人员和系统管 理人员获得关于 系统的统一完整 的视图。
数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究
数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究数据仓库是一个存储、管理以及分析大量数据的系统，它主要用于支持企业的决策制定过程。
数据仓库之所以能够支持复杂的决策制定过程，是因为它采用了维度建模的方法。
维度建模是一种特殊的建模方法，它能够清晰明确地描述一个业务过程，从而帮助业务分析师快速梳理和理解业务需求，为决策制定提供有效的支持。
维度建模的方法主要是通过维度和度量来描述业务过程，其中维度是业务过程的属性，度量是对这些属性进行度量的指标。
比如，某个零售公司希望了解其销售数据，可以采用时间、地点、商品、客户等维度来描述销售过程，而销售额、销售数量等度量则是这些维度数据的分析结果。
在维度建模的基础上，数据挖掘则是一个更深入的分析过程。
它不仅仅是对维度和度量进行分析，还需要探索这些数据之间的关系，找出潜在的模式和规律。
数据挖掘可以应用于许多领域，如金融、医疗、营销等，帮助企业识别新的机会和挑战，并制定相应的决策。
在实践中，我们可以采用OLAP(On-line Analytical Processing)工具和数据挖掘算法来分析数据仓库中的数据。
OLAP工具可以提供很多分析功能，如多维分析、数据切割、统计、图形分析等，帮助用户快速获取业务洞察。
数据挖掘算法则可以帮助用户发现有用的信息和模式，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
值得一提的是，虽然维度建模和数据挖掘在不同层次的数据分析过程中具有不同的应用，但二者是互相关联、互相支持的。
事实上，维度建模提供了用于分析的维度和度量，而数据挖掘则需要这些维度和度量作为分析的对象。
因此，在实践中，我们需要在维度建模和数据挖掘之间建立良好的连接，将业务需求转化为有效的分析方法，并通过数据挖掘方法提取出有用的信息和模式。
总之，数据仓库中的维度建模和数据挖掘是数据分析的重要方法，它们帮助企业发掘潜在的商业机会，并优化决策制定过程。
在实践中，我们需要综合应用OLAP工具和数据挖掘算法，将业务需求转化为有效的分析方法，并从数据中挖掘出有用的信息和模式。
数据仓库主题建模点滴
主题中维键为空值的处理办法
在实际的主题表中，维键为空（Null）的情形经 常发生。而一般的RDBMS系统空值都有一些特殊的 处理规则，空值的存在很可能造成一些预想不到的 结果。另外，在结果报表中，空值的出现也让人费 解。 在实际的应用中，可以增加特殊的维成员来解 决空值问题。 举例：在行业类别码中，在A000前增加： ’@000 ： 空’、’@001 ： 未知’等项。 以上方案需要ETL来支持。
数据检查的步骤
正确性检查（Corret）
检查数据值及其描述是否真实的反映了客观事务。例如地址的描述 是否完全；与第三方软件或SQL结果比对报表中的数据是否正确。
明确性检查（Unambiguous）
检查数据值及其描述是否只有一个意思或者只有一个解释。例如地 名相同的两个县需要加区分方法。
一致性检查（Consistent）
主题集（Data Mart.）
为了方便分析展现，在数据仓库(有时ODS)基础上创建的 更具业务性、一般是汇总的数据表。
ODS和数据仓库的差异
ODS中的数据是可以变化的
数据仓库中的数据一般是不进行更新的，对于错误的处理通常是采 用新的快照来进行保存。而ODS是可以按常规方法进行更新的。
ODS反映当前数据值
数据仓库主题建模点滴
DW建模的原则
简单性
方便分析展现的实现。OLTP数据实现分析展现较难
完整性
保留业务数据的所有内容，不能因建模丢失信息
高效性
执行查询时，尽可能使连接减少，提升查询效率
通用性
符合业界标准的模型（如星型），可以用主流商业BI软件 来分析展示模型数据
一些概念
事实表和维表
事实表：维键和度量 维表：列上是属性，行是成员 有些表既是事实表又是维表
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(二)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的方法引言:数据仓库设计与建模是现代企业信息管理与决策支持的重要手段。
其中，维度表与事实表是数据仓库中最常用的两种表结构。
维度表主要存储业务中用于分析和筛选数据的描述性特征，而事实表则存储度量数据。
在实际应用中，维度表与事实表之间存在着一对多的关系，即一个维度值可以对应多个事实记录。
本文将就这种一对多关系以及事实表的设计与处理方法进行详细讨论。
一、一对多关系的特点：在数据仓库的设计与建模过程中，一对多关系是非常常见的。
这种关系的特点是一个维度值可能与多个事实记录相关联。
例如，在销售数据中，一个销售事实可能与多个产品维度相关，即一个销售事实对应多个产品维度值。
这种关系的处理需要考虑事实表的设计与处理方法。
二、事实表的设计方法：在处理一对多关系的事实表时，通常有以下几种设计方法:1. 子事实表法：子事实表法是一种常用的处理一对多关系的方法。
它将一对多的关系分解为多个子事实表。
每个子事实表都以特定的维度值为主键，与一个或多个其他维度值关联。
通过这种方式，可以实现对一对多关系的有效处理和管理。
例如，在销售数据中，可以创建一个产品子事实表和一个时间子事实表，分别与产品维度和时间维度相关联。
2. 多对多关系表法：多对多关系表法是另一种常用的处理一对多关系的方法。
它通过引入一个中间表来实现维度与事实的多对多的关系。
这个中间表包含了维度和事实之间的关联关系。
通过这种方式，可以灵活地处理一对多关系，并且能够支持更复杂的分析需求。
例如，在销售数据中，可以创建一个包含产品和时间维度的中间表，其中存储了每个产品和时间对应的销售事实。
3. 多值属性法：多值属性法是一种简单而直接的处理一对多关系的方法。
在这种方法中，可以将一个事实记录中的多个维度值存储在同一个字段中，通过逗号等分隔符进行分隔。
这样做的好处是简化了数据的存储和查询，但也带来了一定的查询和处理复杂性。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案一、引言随着企业数据量的不断增加和数据来源的多样化，数据仓库成为了一个重要的工具，用于存储和管理企业各部门的数据。
一个良好设计的数据仓库能够提供高效的数据访问和分析，并为决策提供准确的支持。
本文将详细介绍数据仓库的设计方案，包括架构、数据模型、ETL流程等。
二、数据仓库架构1. 基本架构数据仓库的基本架构由以下几个组件构成：•数据源：包括企业内部系统和外部数据源。
•数据提取层：负责从数据源中提取数据，并将数据转换为规范格式。
•数据存储层：用于存储已提取的数据。
•数据处理层：负责对存储的数据进行清洗、集成和转换。
•数据查询层：提供对存储在数据仓库中的数据进行查询和分析的接口。
2. 分层架构数据仓库的分层架构有助于分离数据的使用需求和数据存储的细节，提高数据仓库的性能和灵活性。
一般而言，数据仓库的分层架构包括以下几个层级：•原始数据层：存储从数据源中提取的未经处理的原始数据。
•集成数据层：存储经过清洗、集成和转换的数据，以满足各种查询需求。
•汇总数据层：存储经过聚合和汇总的数据，用于提供高效的查询和报表生成。
3. 高可用架构为了确保数据仓库的高可用性和可靠性，可以考虑以下架构设计：•数据备份和恢复：定期备份数据，并建立数据恢复机制，以应对灾难性的数据丢失。
•负载均衡：通过使用负载均衡器，将查询请求均匀分配给多个数据库节点，提高系统性能和可扩展性。
•数据同步：设置数据同步策略，确保不同节点上的数据同步一致性。
三、数据模型设计数据模型是数据仓库的核心组成部分，它描述了数据实体、属性和它们之间的关系。
一个好的数据模型能够提供准确和高效的数据查询。
常见的数据模型设计包括：•维度建模：通过将数据切分为事实表和维度表，建立起维度与事实之间的关系，提供灵活的数据分析能力。
•基于主题建模：根据业务需求，将数据组织成以主题为中心的数据模型，以提供特定领域的数据分析和查询功能。
四、ETL流程设计ETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库中至关重要的一步，它涉及从源系统中提取数据、清洗数据并加载到数据仓库中。
数据建模方法及步骤
业务过程是组织完成的操作型活动。业务过程时间建立或获取性能度量，并转 换为事实表中的事实。多数事实表关注某一业务过程的结果。过程的选择非常重要 的，因为过程定义了特定的设计目标以及对粒度、维度、事实的定义。
声明粒度
声明粒度是维度设计的重要步骤。粒度用于确定某一事实表中的行表示什么。 在选择维度或事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保 持一致。在从给定的业务过程获取数据时，原子粒度是最低级别的粒度。强烈建议 从关注原子级别粒度数据开始设计，因为原子粒度数据能够承受无法预期的用户查 询。确认维度（描述环境）
维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的"谁、什么、何处、何时、为什么、如 何"等背景。维度表包含分析应用所需要的用于过滤及分类事实的描述性属性。 牢牢 掌握事实表的粒度，就能够将所有可能存在的维度区分开来。
确认事实（用于度量）
事实，涉及来自业务过程事件的度量，基本上都是以数据值表示。一个事实表 行与按照事实表粒度描述的度量事件之间存在一对一关系，因此事实表对应一个物 理可观察的事件。在事实表内，所有事实只允许与声明的粒度保持一致。
业务过程
指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程。请注意，业务过
程是一个不可拆分的行为事件，通俗地讲，业务过程就是企业活动中的事件。
时间周期
用来明确数据统计的时间范围或者时间点， 如最近30天、自然周、截至当日等。 修饰类型
是对修饰词的一种抽象划分，是从属于某个业务域的。
修饰词
指除了统计维度以外指标的业务场景限定抽象。修饰词隶属于一种修饰类型
部署方式-星型模型或多维模型
选择一种维度模型的落地方式。既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通 过事实表及通过主外键关联的维度表； 也可以选择多维模型， 落地于多维数据库中。
数据仓库的数据模型
业务驱动任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的.但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键.数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式:概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果.逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。
根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。
他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头.物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。
如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等.一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了.物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计.接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义.概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:界定系统边界确定主要的主题域及其内容确定主题域的关系概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据治理及数据仓库模型设计
数据治理及数据仓库模型设计数据治理是指针对组织的数据资产进行管理和控制的一系列策略、规则、流程和工具的框架。
数据仓库模型设计是指根据组织的需求和业务规则设计数据仓库的结构，包括数据模型、数据流程和数据定义等。
数据治理的目标是确保数据准确、完整、一致和可信，以支持组织的决策和业务运营。
数据治理包括以下几个方面的内容：1.数据质量管理：对数据进行质量评估、监控和改进，确保数据的准确性和可靠性。
2.数据安全与隐私管理：制定数据安全和隐私政策，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。
3.数据规范管理：制定数据规范和标准，确保数据的一致性和可比性，方便数据的集成和共享。
4.数据访问和权限管理：定义数据访问和权限控制策略，保护敏感数据的访问和使用，确保数据的合规性和合法性。
5.数据生命周期管理：对数据的创建、存储、共享、使用和销毁进行管理，确保数据的有效性和可管理性。
在数据治理的基础上，设计数据仓库模型是实现数据驱动决策的关键环节。
数据仓库模型设计包括以下几个步骤：1.需求分析：了解组织的业务需求和决策需求，确定需要收集和分析的数据。
2.数据建模：根据需求分析结果设计数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，确保数据的一致性和可查询性。
3.数据抽取和加载：确定数据从各个源系统抽取的策略和方法，并设计数据加载过程，确保数据的准确性和完整性。
4.数据集成和转换：将来自不同源系统的数据进行集成和转换，统一数据的格式和定义，方便数据的分析和查询。
5.数据存储和索引：确定数据的存储结构和索引策略，提高数据的查询性能和可扩展性。
6.数据访问和查询：设计数据访问和查询接口，方便用户通过查询工具和报表系统获取数据。
7.数据维护和更新：设计数据维护和更新的策略和过程，包括数据清洗、数据转换和数据更新等。
8.数据安全和备份：制定数据安全和备份策略，保护数据的安全性和可恢复性，防止数据丢失和损坏。
综上所述，数据治理和数据仓库模型设计是组织实现数据驱动决策和业务运营的重要环节。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据建模的定义及过程
目录1简介2分类3主要活动4如何进行1简介数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。
将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后,在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程.(实体一般是表)2分类1、使用计算机描述一个系统的行为。
例如，没电子表格程序可以用来处理财务数据，代表公司的行为；开发商业计划；评估公司经营改变可能造成的影响。
请参阅simulation，spreadsheet program。
【英】The use of computersto describe the behavior of a system. Spreadsheet programs, for example, can be used to manipulate financial data,representing the activity of a company; to develop business projections; or to evaluate the impact of proposedchanges on the company’s operations.2、使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。
例如，计算机辅助设计(CAD) 程序可在屏幕上生成物体，使用方程式产生直线和形状，依据它们相互之间及与所在的二维或三维空间的关系精确放置。
3、应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。
这包括查看现有的数据模型和进程，以确定它们是否可被重复使用，并创建新数据模型和进程，以满足应用程序的独特要求。
3主要活动建模过程中的主要活动包括：确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
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目录
一、数据仓库建模模式： (1)
1.自顶向下： (1)
2.自底向上： (1)
二、数据仓库设计重点步骤： (1)
1.概念模型设计（客观世界->主观世界） (1)
1）业务数据理解和需求分析； (1)
2）分析主题和元数据； (1)
2.逻辑模型设计（主观世界->关系模型） (3)
1）事实表及其度量和粒度确定； (3)
2）维度确定； (3)
3.物理模型设计（关系模型->存储模型） (5)
1）数据仓库的物理存储方式 (5)
三、cube展示 (5)
一、数据仓库建模模式：
1.自顶向下：
先通过ETL将数据汇集到数据仓库中，然后再通过数据复制的方式推进各个数据集
市；
2.自底向上：
先通过ETL将数据汇集到数据集市中，然后再数据复制的方式提升到数据仓库中；
二、数据仓库设计重点步骤：
1.概念模型设计（客观世界->主观世界）
1）业务数据理解和需求分析；
如：这次我主要针对营帐中的应收金额做简单的数据模型，主要分析应收金额，
从各个维度去分析和了解应收金额的情况；
2）分析主题和元数据；
a)
转换为星型图为：
b)主题和元数据
主题：分析应收金额
元数据：表格中分析出的的维度，类别层次以及度量都属于元元素
元数据：定义了数据仓库中的许多对象—--表，列，查询，规则以及数据仓库内部的数据转移；
2.逻辑模型设计（主观世界->关系模型）
1）事实表及其度量和粒度确定；
根据对应收的分析，分析出事实表（主键+外键+度量字段）和粒度
注：设计事实表时，尽量的使事实表尽可能的小，可以提高事实表的处理，备份以及查询的性能，可通过减少列的数量，降低列的大小等方式。
如果事实表的数据量过大，可以采用数据分割的方式，将数据按照一定的规
则分割，如可以按照时间按月来分割成多个部分，或者按年来分割，来降低数
据量。
度量值：应收金额
粒度：取的是精确到天。
事实表：FACT_RPT_AI
字段如下：
SEQNO 序列号
CREATETIME 创建日期
AIMONTH 归属月
AI_NO 费用表外键
OPID 操作员表外键
ORGID 组织结构表外键
CUSTID 客户表外键
ACCTID 账户表外键
SERVICEACCOUNTID 用户表外键
PRODUCTID 产品表外键
STID 用户所属街道
SERVICEID 品牌
PACKAGEID 产品包
VALUE 应收金额
SETOFFAMOUNT 销账金额
2）维度确定；
a)时间维度：日，月，年，建立相应的维度表(Dimtime)，表结构如下：
PKID 主键
the_day 日
the_month 月
he_year 年
b)区域维度：街道，区域，市, 相应的维度表(DimDISTRICT) ，表结构如下：
STID 主键
STNAME 街道
T_STNAME 区域
c)组织机构维度：一级，二级，三级，四级(DimOrganization) ，表结构如下：
PKID 主键
ORGID orgid
NAME 组织名称
PARENTORGID 组织父ID
NODE0_ID 一级组织ID
NODE0_NAME 一级组织名称
NODE1_ID 二级组织ID
NODE1_NAME 二级组织名称
NODE2_ID 三级组织ID
NODE2_NAME 三级组织名称
NODE3_ID 四级组织ID
NODE3_NAME 四级组织名称
d)客户维度：客户类型，客户来源(DimCustomer) ，表结构如下：
CUSTOMERID 主键
CUSTOMERSTYLE 客户类型
CUSTOMERTYPE 客户来源
e)产品维度：产品名称(DIMPRODUCT) ，表结构如下：
DIMPRODUCT表结构：
PRODUCTID 主键
PRODUCTNAME 产品名称
STATUS 产品状态
f)费用维度：费用类型，账目类型，是否归账，是否销账，是否调账
(Dimaccountitem) ，表结构如下：
ACCTID 费用表主键
CREATETIME 费用记录创建时间
FEETYPE 费用类型
ACCTITEMTYPEID 账目类型
BILLINGCYCLEID
INVOICEDFLAG 是否归账
SETOFFFLAG 是否销账
ADJUSTMENTFLAG 是否调账
g)产品包维度：产品包名称(Dimproductpackage) ，表结构如下：
PACKAGEID 产品包ID
PACKAGENAME 产品包名称
h)用户维度：用户code，用户状态(Dimserviceaccount) , 品牌(Dimservice)，，
Dimserviceaccount表结构如下：
SERVICEACCOUNTID 用户ID
SERVICECODE 用户code
STATUS 用户状态
SERVICEID 品牌
Dimservice表结构如下：
PKID 主键
SERVICEID serviceID
SERVICENAME 品牌名称
DESCRIPTION 品牌描述
i)账户维度：账户名称(Dimaccount)
ACCOUNTID 账户ID
ACCOUNTNAME 账目名称
j)操作员维度：操作员名称(Dimoperator)
PKID 主键
OPERATORID 操作员ID
OPERATORNAME 操作员名称
注：确保在事实表中的外键是在维度表中是必须存在的，否则在部署时会报错；
确保在事实表中的外键必须都有值，否则在部署时会报错；
确保事实表中的外键字段类型与维度表中的关联字段类型要一致，否则在部署时
会报错；
3.物理模型设计（关系模型->存储模型）
1）数据仓库的物理存储方式
一些原则：
a)重要性高的，经常存取并且对反映要求高的数据存放在高速存储设备中；
b)存储频率低或对存取响应时间要求低的数据存放在低速存储设备中；
三、cube展示
根据上述建模过程，做出一个应收分析的cube，部署之后的浏览一些结果如下：
维度和度量值拖拉选择：
报表条件筛选：
报表结果展示：。