CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
数据仓库技术的搭建步骤与流程(六)
数据仓库技术的搭建步骤与流程随着企业数据量的不断增长，数据仓库成为了统一管理与分析数据的关键工具。
数据仓库技术的搭建对于企业的决策和业务发展有着重要的影响。
本文将论述数据仓库技术的搭建步骤与流程，以帮助读者更好地了解数据仓库的建设过程。
一、需求分析与规划任何一个成功的项目都需要有明确的目标和规划。
在数据仓库的搭建过程中，首先需要进行需求分析与规划。
这一阶段需要与业务部门密切合作，了解业务需求和数据要求。
通过与各个业务部门的沟通，明确数据仓库的目标、范围和可行性。
同时，也需要进行技术评估，了解现有技术框架和平台的状况，以便制定出合理的规划。
二、数据采集与清洗在数据仓库技术的搭建过程中，数据采集与清洗是非常关键的一步。
数据采集需要确保从各个业务系统中收集到全面、准确的数据。
这一步骤中需要注意数据源的选择、数据采集的频率以及数据的传输和存储安全等问题。
同时，对于采集到的数据还需要进行清洗和预处理，以保证数据的质量和一致性。
这一步骤的完成将为后续的数据建模和处理奠定基础。
三、数据建模与设计数据建模与设计是数据仓库搭建的核心环节。
它包括了维度模型的设计，定义数据仓库中的事实表和维度表，以及确定维度和指标等。
通过数据建模与设计，可以更好地理解和组织业务数据，形成数据仓库的结构和架构。
同时，还需要考虑数据的规模和增长预测，确保数据仓库的可扩展性和性能。
四、数据抽取、转换与加载(ETL)数据仓库的搭建离不开ETL(Extract-Transform-Load)过程。
ETL是将源系统的数据抽取到数据仓库中，经过必要的转换和清洗操作后进行加载的过程。
这一步骤需要设计和编写相应的ETL程序，确保数据的准确性、一致性和及时性。
同时，需要考虑数据的增量抽取和历史数据的处理，以满足数据分析和报表需求。
五、数据仓库的部署和维护在数据仓库技术的搭建完成后，还需要进行部署和维护工作。
数据仓库的部署包括硬件和软件环境的搭建，以及数据仓库的安装和配置。
叙述数据仓库的开发流程
叙述数据仓库的开发流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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数据仓库技术的搭建步骤与流程(十)
数据仓库技术的搭建步骤与流程引言：数据仓库已经成为了企业管理决策中不可或缺的一部分。
它是一个集成的、主题导向的、非易失性的数据集合，用于支持企业的决策过程。
数据仓库的搭建需要经历一系列的步骤与流程，本文将从需求分析、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据存储与管理、数据检索与分析等方面进行探讨。
1. 需求分析在进行数据仓库搭建之前，我们需要了解用户的需求。
与用户进行沟通，了解他们需要使用哪些数据以及对数据的需求，包括时效性、准确性、完整性等方面。
同时还需要定义数据仓库的使用范围和目标，明确需要解决的业务问题。
2. 数据抽取与清洗在数据仓库中，数据通常来自不同的数据源，包括企业内部的操作系统、数据库、文件等。
因此，需要将这些数据从源系统中抽取出来，并进行清洗。
数据抽取指的是从源系统中提取数据的过程，可以使用ETL工具或编写脚本来实现。
而数据清洗则是对源数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误等。
3. 数据集成与转换在将数据加载到数据仓库中之前，还需要进行数据集成与转换的过程。
数据集成指的是将不同数据源中的数据整合到一起，通常需要进行数据映射、数据合并等操作。
数据转换则是将数据转化为与数据仓库模型相匹配的格式，包括数据格式转换、数据字段映射等。
这一步可以使用ETL工具来实现。
4. 数据存储与管理数据仓库中的数据通常以多维模型的形式进行存储，主要有星型模型和雪花模型两种。
星型模型采用事实表和维度表的结构，而雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行细化。
选择合适的模型来存储数据，并进行数据的存储与管理非常重要。
可以使用关系数据库、列式数据库等技术来实现数据的存储和管理。
5. 数据检索与分析数据仓库的最终目标是支持企业的决策过程，因此数据的检索和分析是数据仓库中非常重要的环节。
可以使用在线分析处理（OLAP）工具来实现数据的多维分析，通过拖拽和式计算等功能进行数据的透视分析、切割分析、钻取分析等。
数据仓的设计及开发过程.pptx
数据仓库体系结构
数据分析、DM
OLTP 数据源
生产
财务
数据仓库
数据集市
航线 分析
总量 分析
终端用户
结算
外部 InfoPump 数据的映射规则、模型
市场 分析
终端用户
。。（。元数据管理）
数据? 采集及整合
数据? 展现及决策
数据仓库项目流程管理及系统性能管理和监控
从操作型的现存系统到数据仓库中数据 转换工作的难点
❖现有系统缺乏数据集成，跨越不同应用的数据 集成性很差
❖存取现存系统的效率，扫描已有文件成了数据 仓库体系结构设计者主要面对的问题 ❖时基的变化 ❖数据要浓缩
概念：数据周期、简要记录
❖元数据
关于数据的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关 数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。同 时元数据还包含关于数据含义的商业信息。
❖粒度
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 。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低， 粒度级就越大。
❖分割
结构相同的数据被分成多个数据物理单元。任何给定的数 据单元属于且仅属于一个分割。
数据无时基 数据算法上的差异 抽取的多层次 外部数据问题 无起始的公共数据源
❖生产率低
根据全部数据生成企业报表 定位数据需要浏览大量文件 抽取程序很多，并且每个都是定制的，不得不克服很多技术上 的障碍。
❖数据转化为信息的不可行性
数据没有集成化 缺乏将数据转化为信息所需的历史数据
体系结构设计环境的层次
操作层
第三章数据仓库开发应用过程
对于超市的销售主题，采用多重粒度较
为适宜，考虑到销售记录数量的庞大，以及
对销售的分析以销售统计以及销售趋势分析
为主，商品销售数据的综合层次可以分为每
1.概念模型的需求调查
概念模型的需求调查，是以DW开发任务 书（包括组织现状、业务功能及范围、组织 发展的战略、需决策支持的方面等）为基础 进行的。
第三章数据仓库开发应用过程
•CH 3
调查对象 包括组织中的DW项目负责人、知识用户、
信息用户和信息管理人员。 项目负责人
—— 通过项目负责人在开发者和用户之 间进行沟通，以确定用户的信息需求、定义 系统以及界定系统边界。
第三章数据仓库开发应用过程
•CH
2.DW的螺旋式开发方法
3
如前所述，DW的一个生命周期包含三个
阶段。然而，一个完善的DW需要经历若干个
生命周期完成——每个DW生命周期积累的经 验，一方面可以用于未来其他主题的开发应 用，另一方面，可以用于完善原DW。
上述过程便构成了数据仓库的螺旋式开
发方法，该方法是目前DW开发的主要方法。
——评审标准：是否真实反映了开发DW的
目的，信息需求表准确否，DW的主题全面否，
ERD、星形/雪花模型是否如实反映了用户的决
策分析环境等。
第三章数据仓库开发应用过程
•CH
§4 DW逻辑模型设计
3
逻辑模型是物理模型和概念模型之间的
桥梁，它与DW物理实现时所使用的数据库相
关 ——大多为RDBMS，故此，逻辑模型主要
第三章数据仓库开发应 用过程
2020/12/7
第三章数据仓库开发应用过程
•CH
§1 DW开发应用的特点
3
DW的开发也具有其特有的、完整的生命 周期——DW规划分析阶段、DW设计实施阶段 以及DW使用维护阶段。该三个阶段将循环往 复，直至一个完善的DW开发完毕。
数据仓库开发应用过程
Money(flo at) ……
17
5.4.5 数据仓库的实体定义
实体
容量
更新频率
Customer 中等容量，有100个重点客户， 每月对客户情况进行一次分析，更
2000个跟踪客户
新频率也为每月一次
Product 小容量，500种商品
大约有500种商品，商品的更新是每 月一次，数据更新也照此。
4
5.2.4 数据仓库使用方案和项目规划预算
1.实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与 数据仓库的技术要求联系起来 2.开发方案的预算进行估计 3.编制数据仓库开发说明书 ：
➢说明系统与企业战略目标的关系，系统与企业急需处理的、范围相对有 限的开发机会。 ➢业务机会的说明以及任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的 建议。 ➢计划中需要阐明期望取得的有形和无形利益 ➢业务价值计划最好由目标业务主管来完成 ➢规划书中要确定数据仓库的开发目标实现范围、体系结构和使用方案及 开发预算。
……
商品种类(7) 年龄组 经济类 信用
商品小类
（8） （10） （10）
(40)
…… ……
……
商品(220)
……
7
4.CRUD矩阵
实体 客户 功能
销售单输入 CRUD 销售单处理
商品管理
R
预算系统
R
财务计算
RU
库存控制
R
后勤
R
销售单
CRUD CRUD
R R R RU RU
商品 销售代表 供货商
R
2.逻辑模型最终设计成果：
➢每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库 的元数据中 ➢粒度划分 ➢数据分割策略 ➢表划分和数据来源等。
(整理)数据仓库的实现步骤
数据仓库的实现步骤：一般地，设计和创建数据仓库的步骤是：1.确定用户需求确定终端用户的需要，为数据仓库中存储的数据建立模型。
通过数据模型，可以得到企业完整而清晰的描述信息。
数据模型是面向主题建立的，同时又为多个面向应用的数据源的集成提供了统一的标准。
数据仓库的数据模型一般包括：企业的各个主题域、主题域之间的联系、描述主题的码和属性组。
深入地分析企业的数据源，记录数据源系统的功能与处理过程。
一般地，设计数据仓库最重要的一步便是要理解商业动作的规律，只有了解数据是如何被处理的，才能分解商业处理过程，从中获取数据元素。
利用现有系统的信息，确定从源数据到数据仓库的数据模型所必须的转化/综合逻辑。
这涉及到应该合并转化多少数据；是综合所有的数据文件还是综合发生变化的操作系统文件；转化/综合过程应该多长时间执行一次等问题。
决定数据转化与更新频率是重要的商业事件。
无论数据仓库的更新是采用事件驱动还是时间驱动，都必须让数据仓库知道当某种事件发生时就需要更新数据。
在数据仓库建立之前，应该写一个详细的方案和实现规划。
这种方案和实现规划包括：建立商业案例、收集用户需求、确定技术需求。
建立商业案例包括由该方案解决的商业需求、方案的成本和投资的收益。
收集用户需求主要是调查用户建立数据仓库的意图。
用户需求可以确定这些内容：数据需求（粒度级）、企业经营系统包含的数据、这些数据遵循的商业规则、需要提供给用户的查询、用户需要的标准报告、将要使用的客户应用程序工具。
确定技术要求包括下列内容：硬件体系结构和框架（例如，链接到数据市场所在的地理位置）、备份和恢复机制、安全性限制、从经营系统到数据仓库加载数据和转换数据的方法。
UID50288 帖子608 精华0 积分909 推荐0 阅读权限50 在线时间121 小时注册时间2008-10-10 最后登录2009-1-21 查看详细资料TOPvissd项目经理个人空间发短消息加为好友当前离线3# 大中小发表于2009-1-19 12:25 只看该作者2.设计和建立数据库设计和建立数据库是成功地创建数据仓库的一个关键步骤。
数据仓库开发步骤
数据仓库开发步骤嘿，咱今儿就来说说这数据仓库开发的那些事儿哈！你想啊，数据仓库就像是一个超级大的宝库，里面装满了各种各样的数据宝贝。
那要怎么打造这么个宝库呢？首先呢，得做好规划。
就跟咱盖房子一样，你得先想好要盖个啥样的房子，多大面积，几个房间。
这数据仓库也得有个清晰的蓝图，要明确咱到底需要存哪些数据，这些数据要怎么分类整理，这可是基础中的基础呀！然后呢，就是数据的采集啦。
这就好比去收集各种宝贝，把它们都搜罗到咱的仓库里来。
这可得细心点儿，不能有遗漏，还得保证数据的准确性，不然可就麻烦啦！采集完了数据，就得开始清洗啦。
就像咱洗菜似的，把那些脏的、坏的去掉，留下干干净净的好数据。
这一步可不能马虎，不然带着杂质的数据进了仓库，以后用起来可就闹心咯！接下来就是数据的转换啦。
把这些数据按照咱设定的规则和格式进行整理，让它们变得整整齐齐的，就像把衣服叠得板板正正一样。
再之后呢，就是数据的加载啦。
把处理好的数据安安稳稳地放进仓库里，让它们在里面好好待着，随时等着咱来调用。
到了这一步，可别以为就大功告成啦！还得经常对这个仓库进行维护呢。
就像咱家里得时常打扫卫生一样，得看看有没有数据出问题啦，有没有需要更新啦，这才能保证仓库一直好用呀！你说这数据仓库开发是不是挺有意思的？咱可得一步一步来，不能着急。
要是哪一步没做好，那后面可就麻烦大啦！就好像盖房子根基没打好，那房子能结实吗？所以啊，咱得认真对待每一个步骤，把这个数据仓库打造得稳稳当当的，让它能为咱的工作和生活提供有力的支持！你说是不是这个理儿呀？总之呢，数据仓库开发可不是一件容易的事儿，但只要咱用心去做，按照步骤来，就一定能打造出一个超级棒的数据仓库！让我们一起加油吧！。
计算机编程知识：数据仓库实践——从设计到应用
计算机编程知识：数据仓库实践——从设计到应用数据仓库实践——从设计到应用随着互联网的快速发展，数据量也以惊人的速度增长。
那么如何有效地管理和利用这些数据呢？这时数据仓库便应运而生。
数据仓库是一个用于存储大量数据并支持高效查询的数据库系统。
与传统的在线事务处理系统（OLTP）不同，数据仓库着重于支持大量的数据读取和分析操作。
因此，数据仓库通常采用专门的架构和设计，以优化查询速度和数据分析的效率。
本文将介绍数据仓库的设计过程，包括数据仓库模型的选择、数据抽取、转换和加载（ETL）过程的设计，以及实际应用中的一些常见问题和解决方案。
数据仓库模型的选择选择一个合适的数据仓库模型是设计一个数据仓库的关键步骤。
常见的数据仓库模型包括维度模型和事实表模型。
维度模型通常用于从源系统中收集数据的情况。
在维度模型中，数据被组织成一组维度和事实。
维度通常是描述数据的属性，例如时间、地点或产品。
事实则是数量或数字型数据，例如销售额或订单数。
维度模型的优点在于其设计相对简单，易于理解和查询。
事实表模型通常用于处理大量事务型数据的情况。
在事实表模型中，数据被组织成一组事实和维度。
事实是与业务过程相关的可度量的数据，例如销售额或用户交互次数。
维度则是描述事实的环境或上下文，例如时间、地点或用户。
事实表模型的优势在于在大量事务处理数据的情况下具有较好的性能。
数据抽取、转换和加载（ETL）过程的设计将源数据抽取到数据仓库中的过程通常称为抽取-转换-加载（ETL）过程。
这一过程是数据仓库的关键组成部分之一。
正确的设计和实施ETL过程不仅可以有效地响应用户查询请求，还可以确保数据质量和数据一致性。
数据源可以是各种类型的数据存储系统，例如传统的关系数据库、文件或大数据存储系统。
数据抽取的过程通常包括选择源数据、连接源系统并读取数据。
ETL过程的转换阶段则通常涉及到数据清洗、转换、合并和聚合。
例如，数据可能需要进行格式化、筛选、合并或计算。
数据仓库技术的搭建步骤与流程(八)
数据仓库技术的搭建步骤与流程概述：数据仓库技术是一种存储和管理数据的方法，它可以提供高效的数据分析和决策支持。
在搭建数据仓库时，我们需要经历一系列的步骤和流程。
本文将为大家介绍数据仓库技术的搭建步骤和流程。
1. 需求分析阶段首先，我们需要明确数据仓库的目标和需求。
在这个阶段，我们需要与业务部门和关键利益相关者进行密切合作，了解他们的需求和期望。
通过深入的讨论和面对面的交流，我们可以明确数据仓库的范围、功能和期望的结果。
2. 数据抽取阶段在数据仓库搭建的过程中，我们需要从各个业务系统中提取数据。
这个阶段涉及到数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。
首先，我们需要识别和选择需要抽取的数据源，然后制定相应的抽取策略和方法。
接下来，我们使用ETL工具将抽取的数据进行转换和清洗，以确保数据的一致性和可用性。
最后，我们将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。
3. 数据建模阶段数据建模是数据仓库搭建中一个非常重要的步骤。
在这个阶段，我们需要设计和定义数据仓库的逻辑模型和物理模型。
逻辑模型是一个高层次的抽象，描述了数据仓库的概念和关系。
物理模型是逻辑模型的实现，描述了数据的存储和组织方式。
数据建模的目标是提供一个有效和可拓展的数据结构，以支持高效的数据查询和分析。
4. 数据存储与管理阶段在数据仓库中，数据的存储和管理是一个关键的环节。
在这个阶段，我们需要选择和配置适当的硬件和软件环境，以支持数据仓库的运行和管理。
同时，我们需要设计和实施数据的备份和恢复策略，保障数据的完整性和安全性。
5. 数据访问和分析阶段数据仓库的最终目标是为用户提供高效和灵活的数据访问和分析功能。
在这个阶段，我们需要设计和实现适当的查询和分析工具，以支持用户对数据仓库中数据的查询和分析。
这些工具可以是基于SQL 的查询工具、OLAP分析工具或者数据挖掘工具，其目标是提供直观和易用的界面，帮助用户发现数据中的模式和趋势。
总结：数据仓库技术的搭建步骤和流程通常包括需求分析、数据抽取、数据建模、数据存储与管理以及数据访问和分析等阶段。
数据仓库技术的搭建步骤与流程
数据仓库技术的搭建步骤与流程数据仓库技术是现代企业管理中至关重要的一环，它通过将企业内部的各种数据进行整合和分析，帮助企业管理层做出更加准确和科学的决策。
在实际应用中，搭建一个稳定高效的数据仓库需要经历一系列的步骤与流程。
本文将从需求分析、数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等方面详细阐述数据仓库技术的搭建步骤与流程。
需求分析阶段是数据仓库技术构建的第一步。
在这个阶段，企业需要清晰明确自己的需求和目标，明确数据仓库将用于何种用途，以及需要哪些关键指标来支撑决策。
此外，还要考虑数据的粒度和数据更新频率等因素。
通过一系列的讨论和沟通，确定了数据仓库的需求和目标后，接下来进行数据抽取的工作。
数据抽取是数据仓库搭建过程中的关键步骤。
在这个阶段，首先需要明确从哪些数据源抽取数据。
根据需求分析阶段的结果，确定需要抽取的数据源，并建立与源系统的连接。
然后，通过编写抽取逻辑和抽取脚本，将需要的数据从源系统中抽取出来，通常采用的方法有全量抽取和增量抽取。
通过数据抽取，将企业需要的数据从源系统中提取到数据仓库的暂存区。
数据清洗是确保数据质量的关键步骤。
在数据抽取过程中，由于不同的源系统格式、数据粒度、业务规则的不同等原因，数据可能存在错误、重复、缺失等问题。
因此，在数据抽取后需要对数据进行清洗和去重的处理。
首先，通过数据质量评估的方法，对抽取的数据进行评估，发现数据质量问题。
然后，根据问题的种类和严重程度，采取不同的数据清洗策略进行处理，包括数据去重、数据填充、数据变换等。
通过数据清洗的过程，可以提高数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据转换是将数据从暂存区转换成可用于分析和决策的形式的过程。
在这个阶段，需要对数据进行一系列的转换操作，例如数据合并、数据关联、数据归约等。
通过建立数据模型和定义数据仓库的维度和指标，将数据转换为适合分析和决策的形式，便于用户进行数据查询和分析。
数据加载是将数据转换后的结果加载到数据仓库的最后一步。
数据仓库技术的研发与应用
数据仓库技术的研发与应用随着信息时代的发展，数据量不断增加，如何更好地存储和处理数据是企业发展的一个重要课题。
数据仓库技术作为一种数据管理技术，受到越来越多企业的青睐。
在此基础上，本文将从数据仓库技术研发、应用的角度进行探讨。
一、数据仓库技术的研发数据仓库技术是一种基于主题、集成、稳定、时间、非易失、可调试、最终一致性的全面数据管理技术。
数据仓库技术的研发需要从以下几个方面进行：1. 数据模型设计数据模型设计是数据仓库技术研发的核心。
数据模型设计应根据业务需求和数据来源，建立对数据的整合和规范化的模型。
数据模型设计需要考虑到数据的分类、属性、关系、约束和规则等方面。
2. ETL流程设计ETL(Extract-Transform-Load)是将数据从各个数据来源中抽取出来，经过转换后导入到数据仓库中的过程。
ETL流程设计需要考虑到数据抽取、数据清洗、数据转换、数据负载等方面，以确保所载入的数据真实、准确、一致。
3. 处理技术及架构设计处理技术及架构设计是确保数据仓库性能和可扩展性的重要因素。
处理技术及架构设计需要考虑到硬件资源的规划及配置、分布式数据处理技术的选择、高可用性架构等方面。
二、数据仓库技术的应用数据仓库技术在企业的应用中主要体现在以下几个方面：1. 数据分析数据仓库技术可以整合各类数据源的数据，使得数据分析师可以从一个统一的平台上进行数据分析和挖掘，有效地提升了数据分析的效率和准确性。
通过数据仓库技术，企业可以更快速地获取关键业务指标和洞察竞争环境，做出更好的业务决策。
2. 业务报表数据仓库技术可以提高企业的业务报表准确性和实时性。
通过对数据的整合和分析，可以生成与业务相关的报表内容，提供给业务决策者参考。
企业还可以通过数据仓库技术提供的报表解决方案，快速生成经营分析表、销售业绩统计表、财务报表等，减少了报表生成的时间和成本，提升了报表的质量和效率。
3. 数据挖掘数据仓库技术通过数据的整合和分析，可以挖掘出数据间的潜在关联性和规律性。
数据仓库的开发流程PPT课件
原型法
第8页/共53页
数据仓库的开发流程
规划 与确定 需求
开发 概念 模型
开发 逻辑 模型
规划分析阶段
设计 体系 结构
数据库 与元数
据设计
数据 仓库 评价
数据仓库 使用维 开发过程 护阶段
设计实施
阶段
确定 数据源
抽取
数据
仓库 维护
数据 仓库
填充与 测试数
开发 中间件
应用
据仓库
第9页/共53页
第52页/共53页
数据仓库的开发流程
数据仓库系统的开发是一个经过不断循环、 反馈而使系统不断增长与完善的过程，这 也是原型法区别于系统生命周期法的主要 特点。
第10页/共53页
数据仓库的设计步骤
概念模型设计 技术准备工作 逻辑模型设计 物理模型设计 数据仓库生成 数据仓库使用与维护
第11页/共53页
数据仓库的设计步骤
第43页/共53页
举例
零售个性化系统。 在系统中，客户阅读到由零售商编制的目录或 宣传广告后促使他有了购买的念头，或者至少 想查询一下目录，结果是给零售商打电话。
第44页/共53页
举例
第45页/共53页
举例
当客户定货或咨询情况时，零售商代表查出一 些与此有关的其他信息，如： 客户上次购物的时间； 上次购物的类型； 客户所属的市场地段。
帮助得到目标系统明确而严格的需求，促进客 户和各阶段系统人员之间的相互有效的信息交 流，并以此为基础进行需求分析和系统设计。
从本质上看，原型是未来目标系统的一个模型。
第6页/共53页
原型法
原型不是系统开发的最终产品，而是在某 个开发阶段中为达到一定的目的所生成的 系统简化模拟版本；
数据仓库技术的搭建步骤与流程(一)
数据仓库技术的搭建步骤与流程在当今大数据时代，数据的处理和管理成为了企业发展的关键。
数据仓库作为数据管理的核心技术之一，能够提供高效、可靠的数据分析支持，被广泛应用于各个行业。
本文将从数据仓库技术的搭建步骤与流程入手，探讨数据仓库技术的核心要点。
一、需求分析数据仓库的搭建首先需要进行需求分析，明确企业的数据分析需求以及目标。
在这个步骤中，需要对企业的业务流程、数据来源、数据量、数据质量要求等进行全面的调研和分析，以确定进行数据仓库搭建的必要性和可行性。
同时，需求分析还需要明确数据仓库的使用者和应用场景，为后续的数据建模和数据抽取提供指导。
二、数据建模数据建模是数据仓库搭建的核心环节，它是将现实世界中的业务过程和数据抽象为数据模型的过程。
在数据建模阶段，需要对业务流程进行深入的理解和全面的抽象，将业务概念转化为数据库模式，包括维度模型和事实模型的设计。
在设计数据模型时，需要考虑数据的层级关系、数据的粒度以及数据的时序性，以便于后续的数据抽取和数据加载操作。
三、数据抽取数据抽取是将源系统中的数据提取到数据仓库中的过程。
在进行数据抽取时，需要根据数据模型设计制定相应的抽取策略，包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是将整个源系统的数据一次性导入到数据仓库中，而增量抽取则是根据增量变化的数据更新数据仓库。
数据抽取还需要考虑数据的质量，包括数据的完整性、准确性和一致性等，以保证数据仓库中的数据质量。
四、数据清洗与转换数据抽取完成后，需要对数据进行清洗和转换，以保证数据质量和规范性。
数据清洗主要包括数据去重、数据过滤、数据纠错等操作，以去除重复数据和错误数据，保证数据的准确性。
数据转换则是将源数据进行格式转换和计算逻辑的改变，目的是使数据适应数据仓库的存储和分析需求。
五、数据加载数据加载是将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的步骤。
数据加载分为两个阶段，即逻辑加载和物理加载。
逻辑加载是将数据按照数据模型的定义进行组织和存储，使之符合数据仓库的结构和格式；物理加载则是将逻辑加载后的数据存储到数据库中，通常采用批量加载和增量加载的方式。
数仓开发流程
数仓开发流程数仓开发流程是一种用于构建和管理企业数据仓库的方法论。
它旨在通过一系列的步骤和活动，将分散的、重复的和不一致的数据转换为结构化和有价值的信息，以支持企业的决策和分析需求。
下面将详细介绍数仓开发流程的各个阶段和关键步骤。
第一阶段：需求分析在数仓开发流程的开始阶段，需求分析是关键步骤。
这一阶段的目标是了解企业的需求、期望和目标，并将其转化为具体的技术要求。
数仓团队需要与业务部门密切合作，收集、整理和梳理需求，并与相关方进行确认和沟通。
在这个阶段中，数仓团队还需要定义数据质量和数据管理的标准，以确保数据的准确性和一致性。
第二阶段：数据模型设计在需求分析阶段完成后，数仓团队将根据业务需求设计数据模型。
数据模型是一个对数据结构和关系的抽象表示，其目的是为了提供一个可理解、易于维护和高效查询的数据结构。
在进行数据模型设计时，数仓团队需要考虑数据的粒度、精确度和稳定性，以及适用的ETL（抽取、转换和加载）工具和技术。
第三阶段：数据抽取与清洗数据抽取与清洗是数仓开发流程中的重要一环。
在这个阶段，数仓团队需要从各个源系统中提取数据，并进行清洗和转换，以满足数据模型的需求。
数据抽取与清洗包括数据筛选、数据验证、数据处理和数据转换等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要使用ETL工具来自动化数据抽取与清洗的过程，并确保数据的准确性和完整性。
第四阶段：数据加载与集成在数据抽取与清洗完成后，数仓团队将数据加载到数据仓库中，并将不同的数据源集成在一起。
数据加载与集成是将数据从源系统导入到数据仓库的过程，包括数据转换、数据映射和数据加载等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要确保数据的一致性和完整性，并实施适当的数据管理和数据安全措施。
第五阶段：数据分析与报告在数据加载与集成完成后，数仓团队将为用户提供数据分析和报告服务。
数据分析与报告是数据仓库的核心功能，旨在为用户提供可视化、交互式和实时的数据分析和报告。
在这个阶段中，数仓团队需要根据业务需求和用户反馈，设计和实施合适的BI（商业智能）工具和技术，并提供相应的培训和支持。
数据仓库的构造和使用过程
数据仓库的构造和使用过程1.引言1.1 概述数据仓库是当今信息化技术中非常重要的一个概念，它可以帮助组织和企业有效地管理和利用海量的数据资源。
数据仓库的构建和使用过程涉及多个环节，包括数据收集与清洗、数据转换与集成、数据查询与分析以及数据挖掘与决策支持等。
通过构建数据仓库，组织和企业可以更好地理解数据的价值，并基于数据进行决策和规划。
在数据仓库的构造过程中，数据收集与清洗是首要的一步。
数据收集涉及到从不同数据源中提取数据，并进行筛选和汇总，以满足特定的业务需求。
清洗则是对数据进行处理和加工，包括去除重复数据、修正错误数据以及标准化数据格式等，以确保数据的质量和准确性。
数据转换与集成是构建数据仓库的核心环节。
它涉及将各种不同类型的数据进行整合和转换，使其能够被统一地使用和分析。
这个过程通常包括数据的抽取、转换和加载（ETL）等步骤，通过ETL工具可以进行数据的清洗、转换和整合，以满足数据仓库架构的需求。
在数据仓库的使用过程中，数据查询与分析是最基本的功能。
通过数据查询，用户可以灵活地获取所需的数据信息，并进行各种分析和统计。
数据挖掘与决策支持则进一步利用数据仓库中的数据，通过挖掘数据中潜在的模式和规律，为决策提供有价值的支持和参考。
总的来说，数据仓库的构造和使用过程是一个相互补充的过程。
构建一个高效、可靠和稳定的数据仓库不仅需要合理的设计和规划，还需要合适的技术和工具的支持。
而数据仓库的使用则需要用户具备一定的数据分析和挖掘能力，以充分发挥数据仓库的潜力和价值。
未来，随着大数据技术的不断发展，数据仓库将会发展出更多的应用领域，并进一步推动组织和企业的数字化转型和创新发展。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将对数据仓库进行概述，介绍其定义、作用和重要性。
同时，我们还将说明本文的目的，即探讨数据仓库的构造和使用过程。
正文部分分为两个主要部分：数据仓库的构造过程和数据仓库的使用过程。
数据仓库开发应用过程
数据仓库开发应用过程数据仓库开发是指通过收集、存储和处理各种数据源的大量数据，以便提供全面且可靠的数据支持给企业决策者。
在数据仓库开发的过程中，需要经历以下几个关键步骤：1. 需求分析：首先，需要与企业决策者和各个部门的用户沟通，了解他们的需求和期望。
通过与用户进行会议、访谈和调查等方式，梳理出明确的需求和目标。
2. 数据抽取：在数据仓库开发中，通常需要从多个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
为了保证数据的质量和一致性，需要对数据进行校验和处理，确保数据的准确性和完整性。
可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来帮助完成这个过程。
3. 数据建模：在数据仓库开发中，数据建模是一个重要的环节。
通过将数据进行逻辑和物理建模，可以更好地组织和管理数据。
常见的数据建模方法包括维度建模和星型模型。
数据建模的目标是提供一个直观、灵活且易于理解的数据结构，以支持用户的查询和分析需求。
4. 数据加载：在数据仓库开发中，数据加载是将数据从源系统移动到数据仓库的过程。
这包括将数据转化为目标数据仓库的结构，并进行插入、更新和删除等操作。
在数据加载过程中，需要考虑数据的容量和性能等因素，确保数据的快速加载和准确性。
5. 数据质量管理：数据质量管理是数据仓库开发的一个重要方面。
通过使用数据质量工具和技术，对数据进行监控和评估，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
这包括数据清洗、数据校验和数据纠错等过程，以及建立数据质量指标和度量标准。
6. 数据访问和分析：在数据仓库开发完成后，用户可以通过相关工具和应用程序访问和分析数据。
这可以通过使用在线分析处理（OLAP）工具和报表工具来实现。
用户可以使用这些工具进行数据查询、报表生成、数据分析和决策支持等操作，以获得对业务情况的深入了解。
综上所述，数据仓库开发包括需求分析、数据抽取、数据建模、数据加载、数据质量管理和数据访问等多个步骤。
通过按照这些步骤进行系统化和规范化的开发过程，可以确保数据仓库的可靠性、高效性和可用性，为企业决策者提供有力的数据支持。
数据仓库技术的搭建步骤与流程(四)
数据仓库技术的搭建步骤与流程随着互联网时代的到来，数据量急剧增长，企业越来越需要合理地管理和分析这些海量数据以支持业务决策。
而数据仓库技术的出现，为企业提供了一种有效的数据管理和分析方法。
本文将介绍数据仓库技术的搭建步骤与流程。
一、需求分析与规划搭建一个数据仓库首先需要明确需求，并进行详细的需求分析。
在这一步骤中，企业需要确定自身的业务目标以及需要分析和管理的数据类型、数据源和数据量等。
在进行需求分析的过程中，企业还需要对数据进行分类和整理，确定哪些数据是需要被纳入数据仓库的，哪些是暂时不需要的。
此外，还需要与相关部门合作，了解他们对数据的需求，以确保数据仓库能够满足各个部门的需求。
二、数据提取与清洗在需求分析和规划完成后，企业需要对原始数据进行提取和清洗。
这是数据仓库搭建过程中的一个关键步骤，也是确保数据质量的重要环节。
数据提取主要是通过将数据从各个数据源中获取，并保存到数据仓库中。
这个过程需要根据数据源的不同，采用不同的方法和工具进行数据提取，如ETL（Extract, Transform, Load）工具。
数据清洗则是指对提取到的数据进行清洗和去重，以确保数据的准确性和一致性。
在进行数据清洗的过程中，需要注意对数据进行筛选、修复和去除冗余等操作，以满足后续数据分析和挖掘的需要。
三、数据存储与建模完成数据提取和清洗后，企业需要将数据存储到数据仓库中，并进行数据建模。
数据存储和建模是数据仓库搭建的核心环节。
数据存储涉及到选择适合的数据库技术和服务器架构，以确保数据的可靠性和安全性。
常用的数据库技术包括关系型数据库和非关系型数据库，根据实际情况选择合适的存储方式。
数据建模则是指对数据进行组织和结构化，以方便后续的数据分析和查询。
常用的数据建模方法有维度建模和实体关系建模等，根据具体需求选择合适的建模方法。
四、数据分析与挖掘完成数据存储和建模后，企业可以对数据进行分析和挖掘，以支持业务决策。
数据分析和挖掘是数据仓库技术的核心价值所在。
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5.3.5 概念模型文档与评审
1.概念模型设计文档
➢数据仓库开发需求分析报告 ➢概念模型分析报告 ➢概念模型 ➢概念模型的评审报告。
2.概念模型的评审 3.概念模型的评审人员 4.概念模型的评审内容
数据仓库开发任务书；用户决策分析信息需求调查表；数据仓库主 题；E-R图、星型模型和雪花模型。
首要目标是确定所需要信息的范围，确定数据仓库在为用户
提供决策帮助时，在主题和指标领域需要哪些数据源。
另一个重要目标是确定利用哪些方法和工具访问和导航数据？
其它目标是确定数据仓库内部数据的规模。
从用户的角度分析
从技术的角度分析 CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
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5.2.3 数据仓库的结构
1.数据仓库的应用结构
开发策略主要有： 1) 自顶向下：实际应用比较困难 。 2) 自底向上：用于一个数据集市或一个部门的数据仓库开发 ，
容易获得成功 。 3) 两种策略的联合使用 ：能够快速地完成数据仓库的开发与
应用，而且还可以建立具有长远价值的数据仓库方案。在 实际使用中难以操作 。
5.2.2 确定数据仓库的开发目标和实现范围
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
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5.3.2 概念模型的定义
1.数据仓库用户的决策分析 2.支持决策的数据需求分析 3.数据需求分析工具
决策分析问题
客户购买商品趋势分析
需求信息类
需求信息1层 需求信息2层 需求信息3层 需求信息4层 需求信息5层 ……
日期
年(4) 季(16) 月(48) ……
年龄 60岁Biblioteka 上 40岁以上 30岁以上 20岁以上 20岁以下
信用 10万元以上 1万元以上 1千元以上 1千元以下
0元 CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
经济 (年收入) 100万以上 10万以上 1万以上 1万以下
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日期 年 月 日
地点 国家 省 市 销售 销售ID 销售数量 销售价格 销售金额 时间ID 地点ID 商品ID
第五讲 数据仓库开发应用过程
5.1数据仓库开发应用过程 5.2数据仓库的规划 5.3数据仓库的概念模型设计 5.4数据仓库的逻辑模型设计 5.5数据仓库的物理模型设计 5.6数据仓库的实施 5.7数据仓库的应用、支持和增强 练习
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
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5.1 数据仓库的螺旋式开发方法
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5.企业业务处理系统数据存储表
销售单输入 销售单处理 商品管理 预算系统 财务计算 库存控制 后勤
商品供应商 市场调查公司
Oracle √ √
Sysbase SQL Server
√ √ √
外部数据源 √
VFP 其它模式 √ √ √(Excel)
√ √
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
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5.3.3 概念模型的分析
1) 基于业务处理系统的数据仓库 2) 单纯数据仓库 3) 单纯数据集市 4) 数据仓库和数据集市
2.数据仓库的技术平台结构
1) 单层结构 2) 客户/服务器两层结构 (C/S) 3) 三层客户/服务器 (B/W/S) 4) 多层式结构
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
4
5.2.4 数据仓库使用方案和项目规划预算
开发概念 模型
规划与确
定需求 规划
开发逻辑 模型
设计体系 结构
数据库与 元数据设
计
数据仓库 评价
分析阶段 使用
数据仓库 开发过程
维护阶段
数据仓库 维护
数据仓库 应用
设计 实施阶段
数据抽取 转换与加
载
填充与测 试数据仓
库
开发中间 件
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5.2 数据仓库的规划
5.2.1 选择数据仓库实现策略
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
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5.4 数据仓库的逻辑模型设计
1.数据仓库的逻辑模型设计任务：
➢分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题； ➢确定粒度层次划分； ➢确定数据分割策略； 关系模式的定义和记录系统定义、确定数据抽取模型等。
商品固有信息
客户固有 信息
日期
商品
商品变动信息 商品号
供应商 号
客户号
销售
客户
开户日 期
客户变动信 息
日期
客户号
销售数量
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
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5.3.4 概念模型的设计
日期 年 月 日
地点 国家 省 市
销售 销售数量 销售价格 销售金额 时间ID 地点ID 商品ID
商品 种类ID 小类ID 商品ID
1.实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与 数据仓库的技术要求联系起来 2.开发方案的预算进行估计 3.编制数据仓库开发说明书 ：
➢说明系统与企业战略目标的关系，系统与企业急需处理的、范围相对有 限的开发机会。 ➢业务机会的说明以及任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的 建议。 ➢计划中需要阐明期望取得的有形和无形利益 ➢业务价值计划最好由目标业务主管来完成 ➢规划书中要确定数据仓库的开发目标实现范围、体系结构和使用方案及 开发预算。
销售单处理
客户 CRUD
商品管理
R
预算系统
R
财务计算
RU
库存控制
R
后勤
R
销售单
CRUD CRUD
R R R RU RU
商品 销售代表 供货商
R
RU
RU
CRUD
RU
R
R
RU
R
RU
R
R
CRUD
R
R
RU
C：Create产生、R：Read引用、U：Update更新
D：Delete删除。
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
CHINA-CN-数据仓库开发应用过程
5
5.3 数据仓库的概念模型设计
概念模型的设计可以分为以下几个阶段：用户需求调查、模 型定义、模型分析和模型设计。
5.3.1 概念模型的需求调查
➢数据仓库开发的任务书 ➢首先要明确用户的信息需求 ➢了解管理人员在信息需求方面的内容 ➢了解关于信息的来源 ➢组织所使用的系统环境
商品ID 种类 小类 商品 年龄 60岁以上 40岁以上 30岁以上 20岁以上 20岁以下
信用 10万元以上 1万元以上 1千元以上 1千元以下
0元
经济 (年收入) 100万以上 10万以上 1万以上
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商品ID 生产厂家 进货价格 进货日期
详细类别表
客户
客户ID
地点
国家(15) 省(60) 市(200) 街道(2100) 商店(20000)
……
商品
客户年 客户经济 客户信用
龄组
状况
商品种类(7) 年龄组 经济类 信用
商品小类
（8） （10） （10）
(40)
……
商品(220)
……
……
……
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4.CRUD矩阵
实体 功能
销售单输入