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數據倉庫技術介紹-文庫吧

2025-12-17 02:17 本頁面

【正文】支持和聯機分析應用所要求的一切。這個數據中心就叫作數據倉庫。數據倉庫的通俗解釋數據倉庫是一個作為決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫的通俗定義以辯證的眼光來看，數據倉庫的興起實際上是數據管理的一種回歸，是螺旋式的上升。今天的數據庫就好比當年的層次數據庫和網型數據庫，它們面向事務處理；今天的數據倉庫就好比是當年的關系數據庫，它針對聯機分析。所不同的是，今天的數據倉庫不必再為聯機事務處理的特性而奔忙，由于技術的專業化，它可更專心于聯機分析領域的發展和探索。數據庫與數據倉庫的辯證關系傳統的事務處理環境不適宜于決策支持應用?事務處理和分析處理的性能特性不同?數據集成問題?數據動態集成問題?歷史數據問題?數據的綜合問題操作型環境和分析型環境的分離從數據庫到數據倉庫操作型數據分析型數據的區別業務系統 DSS（決策支持系統）現在1990數據集市ODS近線存儲器探索倉庫數據倉庫概念的誕生數據倉庫的定義u數據倉庫是面向主題的、綜合的、不同時間的、穩定的時間集合，主要用于支持經營管理中的決策制定過程數據倉庫之父 Bill Inmon數據倉庫的四個基本特征u數據倉庫的數據是面向主題的u數據倉庫的數據是集成的u數據倉庫的數據是不可更新的u數據倉庫的數據是隨時間不斷變化的數據倉庫的體系結構Data ExtractionTransformationEngineLoaderMetadataManagerSchedulerSAPRDBMSLegacySASExternalInformation DatabaseQualityMetadata數據的抽取數據的抽取存儲和管理存儲和管理信息探索信息探索RiskCustomerProductMarketFutureWeb EISQueryReportingData MiningDSSVisualizeOLAP數據的抽取（ 1）u數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由于數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、脫機的數據存儲介質中導入到數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等方面。數據的抽取（ 2）u數據倉庫中的數據并不要求與聯機事務處理系統保持實時同步，因此數據抽取可以定時進行，但多個抽取操作執行的時間、相互的順序、成敗對數據倉庫中信息的有效性則至關重要。存儲和管理u數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。u要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。信息探索u信息探索實際上相當于數據倉庫的門面，其性能主要集中在多維分析、數理統計和數據挖掘方面。u多維分析又是數據倉庫的重要表現形式，近幾年來由于互聯網的發展，使得多維分析領域的工具和產品更加注重提供基于 Web前端聯機分析界面，而不僅僅是在網上發布數據。數據集市ODS近線存儲器探索倉庫數據倉庫的組成ETL自動處理數據集成和轉換1 2 3 4通過不干凈的遺留系統；不合適的集成；數據倉庫的過期；用戶需求的改變。如何避免臟數據進入如果數據質量不能被信任，則數據倉庫將失去價值，數據管理是一個循環往復的過程，包括四個基本功能：定義量度標準報告改善量度標準報告定義改善連續的改善連續的改善循環循環數據質量管理 ODS 用于集成相關應用系統并且為決策支持系統提供數據基礎SAPOracle FinancialsPeopleSoftBaanhome grown商業系統客戶開發系統ODS“遺產 ”系統 DSS探索數據倉庫操作數據存儲（ ODS）近線存儲器活動監控器交叉介質數據管理器擴展數據到近線存儲器，可以極大地降低數據倉庫環境的成本，并且可以將存儲能力擴展到無限大近線存儲器借助探索倉庫可以極大的降低探索的成本極大地提高探索速度探索的能力呈指數級增長探索倉庫非常特別的查詢token basedtechnologyrelational探索倉庫什么是企業數據倉庫 ?企業數據倉庫是一個環境 , 通過有效的信息來滿足和促進企業的決策制定過程。企業數據倉庫的另一種定義它是一種可信的企業數據庫平臺 , 這些數據來自于各種各樣的數據源 ,并且在經過抽取、清洗和轉換后根據用戶的查詢適時地提供給用戶。綜合數據分粒度的數據歷史數據共享的數據決策的基礎大的存儲量企業數據倉庫分粒度的數據公司的公共數據長期歷史數據決策的基礎大的存儲量輕度索引允許以多種方式瀏覽數據財務銷售市場會計匯總的數據部門級的數據有限的歷史數據有限的存儲量重度索引有限的數據視圖數據集市硅數據集市與數據倉庫有根本性的區別財務銷售市場會計數據集市與數據倉庫采用正確的方法論Development TestingHigh Level, StrategicSpecific Build, FocussedProductionEvolving, Integrated評估需求收集設計構造部署回顧管理及維護評估 : 為數據倉庫項目確定企業的業務缺陷；需求收集：啟動項目，搜集業務需求并且定義系統檢驗標準；設計：分析和設計數據倉庫系統體系結構，確認檢驗測試標準；構造：開發、檢驗測試、移交數據倉庫及應用系統；部署：投入到生產環境中并且在企業范圍內保證知識轉移及用戶存取的便利；回顧：回顧項目開發過程，評估部署過程及對業務的影響。SAS快速數據倉庫方法快速數據倉庫方法的重點u 必須得到企業高層領導的支持和幫助；u 不依賴于技術，而是一個業務過程；u 以業務為中心，并且由業務驅動，業務用戶全程參與；u 按照約定好的規則實施；u 以迭代式方法實現，全局考慮，局部實施 (Think big, Start small)；快速數據倉庫方法的重點（續）u 采用快速應用開發方法 (RAD)；u 允許柔性和動態收集需求；u 首先尋求第一個快速成功的數據集市；u 借助優良的項目管理方法幫助；? 企業數據倉庫的前景和目標? 數據倉庫成功的因素 (如果可能算出 ROI)? 業務過程和業務驅動? IT 的基礎架構 (當前和未來 )? 用戶需求分析（數據需求、信息需求、報表和分析需求、探索需求以及信息供給需求）企業關鍵的評估項目? 數據倉庫規模和增長性? 宏觀的企業數據倉

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