数据仓库概念汇总

数据仓库的数据质量

（一）数据质量的衡量标准、好处和问题 数据质量的好坏是决定一个数据仓库成功的关键，但是需要从那些方面衡量数据仓库中数据的质量呢?可以从下列方面衡量系统中的数据质量： 准确性：存储在系统中的关于一个数据元素的值是这个数据元素的正确值； 域完整性：一个属性的数值在合理且预定义的范围之内； 数据类型：一个数据属性的值通常是根据这个属性所定义的数据类型来存储的； 一致性：一个数据字段的形式和内容在多个源系统之间是相同的。 冗余性：相同的数据在一个系统中不能存储在超过一个地方； 完整性：系统中的属性不应该有缺失的值； 重复性：完全解决一个系统中记录的重复性的问题； 结构明确：在数据项的结构可以分成不同部分的任何地方，这个数据项都必须包含定义好的结构； 数据异常：一个字段必须根据预先定义的目的来使用； 清晰：一个数据元素必须有正确的定义，也就是需要一个正确的命名； 时效性：用户决定了数据的时效性； 有用性：数据仓库中的每一个数据元素必须满足用户的一些需求； 符合数据完整性的规则：源系统中的关系数据库中存储的数据必须符合实体完整性及参考完整性规则。 既然数据质量是成功的关键，那么，提高数据质量有那些好处： 对实时信息的分析：高质量的数据提供及时的信息，是为用户创造的一个重要益处；

更好的客户服务：完整而准确的信息能够大大提高客户服务的质量； 更多的机会：数据仓库中的高质量数据是一个巨大的市场机会，它给产品和部门之间的交叉销售打开了机会的大门； 减少成本和风险：如果数据质量不好，明显的风险就是战略决策可能会导致灾难性的后果。 提高生产率：用户可以从真个企业的角度来看待数据仓库的信息，而全面的信息促使流程和真个操作更顺畅， 从而提高生长率； 可靠的战略决策制定：如果数据仓库的数据是可靠而高质量的，那么基于这些信息进行的决策就是好的决策。 在数据处理过程中，会有那些数据质量问题： 字段中的虚假值 数据值缺失 对字段的非正规使用 晦涩的值 互相冲突的值 违反商业规则 主键重用 标志不唯一 不一致的值 不正确的值 一个字段多种用途

数据仓库数据库设计的心得总结

数据仓库数据库设计的心得总结 数据仓库是企业商业智能分析环境的核心，它是建立决策支持系统的基础。一个良好的数据仓库设计应该是构建商业智能和数据挖掘系统不懈的追求。下面把数据仓库数据库设计的心得做一小结。 一透彻理解数据仓库设计过程 商业智能和数据挖掘归根到底是“从实践中来，到实践中去”。也就是说现实需求决定系统需求，业务数据决定系统构架，最终使用的时候又必须作用于现实需求，同时通过决策的行为影响业务。那么可以把数据仓库的设计看做是前一部分，即“从实践中来”，数据仓库的应用可以看做是“到实践中去”。把“从实践中来”这个过程进行抽象，数据仓库的设计就是“客观世界→主观世界→关系世界”的过程。 在前面几节完成了6个任务：选择被建模主题的商业过程、确定事实表的粒度、区分每一个事实表的维和层、区分事实表的度量、确定每一个维表的属性、在D BMS中创建和管理数据仓库。实际上这些任务都可以归结到从客观世界到关系世界的过程。那么把这个过程再进行归纳，可以得到如图3-61所示的综合了模型、方法和过程的示意图。 图3-61 数据仓库设计过程的模型和方法示意图 二把握设计的关键环节

如果将时间、精力、金钱和人事优先花在前面的20%，那么这20%会创造出80% 的价值。这就是有名的2/8原则。下面将介绍在数据仓库设计中，哪些因素是属于这20%的范围。 1．需求 需求分析在任何如见项目中都是最为重要的因素之一。企业模型是从企业的各个视点对企业数据需求及数据间关系的抽象。通过将企业模型映射到数据库系统，可以很快地了解现有数据库系统完成了企业模型中的哪些部分，还缺少哪些部分。然后再将企业模型映射到数据仓库系统，发现企业需要的（或可以构造的）主题。通过这样的过程完成对企业数据需求和现有数据的了解，达到明了原有系统和需要建设的主题域间共性的目的。 2．关键性能指标（KPI） 一般而言，一个决策支持系统最重要的就是要呈现决策数据。而KPI就是决策过程中要显示的数据结果的部分，如销售数量、销售金额、毛利和运费等数值部分的数据。这些KPI是通过与相关的维表进行连接而映射出来的。在分析星形模式时，往往要首先确定KPI。 3．信息对象 信息对象是指在每个分析过程中那些会影响到决策的因素。以销售分析为例，时间、产品、员工与客户就是影响决策的大因子，而每个因子又可以分离出多个分层结构，如时间可分为年、季度、月、周和日等，员工可分为年龄层、年龄、年薪层、年薪和员工所在城市等，也就是影响决策的详细因子。这些都是信息对象。从这里我们可以看出，每个大因子如时间、产品、员工与客户等就可以构成如时间维表、产品维表、员工维表与客户维表等。而时间维表又可分为年、季度和日等字段。在分析和设计这些信息对象组成的维度时，需要注意维的唯一性和公用性，千万不要在不同的主题中定义多个表示同一内容的维，如果有可能，一个维表要尽量被多个主题共享。 4．数据粒度 在数据仓库的每个主题中，都必须考虑事实数据的粒度。粒度的具体划分将直接影响到数据仓库中的数据量及查询质量。在数据仓库开始进行分析时。就需要建立合适的数据粒度模型，指导数据仓库设计和其他问题的解决。如果数据粒度定义不当，将会影响数据仓库的使用效果，使数据仓库达不到设计数据仓库的目的。 5．数据之间的联系 在数据仓库中，不同主题的数据之间的物理约束或许不再存在，但无论这些数据如何变化，要知道必须有一些“键”在逻辑上保持着不同数据之间的联系，这样

数据仓库概念的简单理解

数据仓库概念的简单理解 一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。如下图所示： 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企业操作型数据库中（通常存放在RDBMS中）的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等；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元数据（具体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，数据仓库存储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”，Data Mart）。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。 OLAP服务器： 对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。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；而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库中。 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、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。? 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 ?

数据库表结构设计参考

数据库表结构设计参考

表名外部单位表（DeptOut） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表（DeptOutSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表（DeptIn） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)

补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表（DeptInSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表（Province） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表（TelCall） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表 表名摄像头图像记录表（ScreenShot） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image

《数据仓库数据平台与数据中台对比》

数据仓库数据平台与数据中台对比 在大数据时代，凡是AI类项目的落地，都需要具备数据、算法、场景、计算力四个基本元素，缺一不可。处理大数据已经不能仅仅依靠计算力就能够解决问题，计算力只是核心的基础，还需要结合不同的业务场景与算法相互结合，沉淀出一个完整的智能化平台。数据中台就是以云计算为数据智能提供的基础计算力为前提，与大数据平台提供的数据资产能力与技术能力相互结合，形成数据处理的能力框架赋能业务，为企业做到数字化、智能化运营。 目前，外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区，一直只是在强调技术的作用，强调技术对于业务的推动作用，但在商业领域落地的层面上，更多时候技术的发展和演进都是需要跟着业务走，技术的发展和进步需要基于业务方的需求与数据场景应用化的探索来反向推动。这个也就是为什么最近知乎、脉脉都在疯传阿里在拆“大中台”？个人猜想，原因是没有真正理解中台的本质，其实阿里在最初建设数据中台的目的主要是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，所以说“拆”是假的，在“拆”的同时一定在“合”，“拆”的一个方面是企业战略布局层面上的规划，架构升级，如果眼界不够高，格局不够大，看到的一定只是表面；另一方面不是由于组织架构庞大而做“拆”的动作，而是只有这样才能在效率和业务匹配度上，做到最大利益化的解耦。

数据中台出现的意义在于降本增效，是用来赋能企业沉淀业务能力，提升业务效率，最终完成数字化转型。前一篇数据中台建设的价值和意义，提到过企业需要根据自身的实际情况，打造属于自己企业独有的中台能力。 因为，数据中台本身绝对是不可复制的，从BCG矩阵的维度结合各家市场资源、市场环境、市场地位以及业务方向来看，几乎所有企业的战略目标都是不一样的。如果，有人说能把中台卖给你、对于中台的解读只讲技术，不讲业务，只讲产品，不讲业务，不以结合企业业务目标来解决效率和匹配度为目的的都有耍流氓嫌疑。数据中台的使命和愿景是让数据成为如水和电一般的资源，随需获取，敏捷自助，与业务更多连接，使用更低成本，通过更高效率的方式让数据极大发挥价值，推动业务创新与变革。 为了进一步统一大家的认知，更加清晰的认识数据中台出现的意义，本篇按顺序介绍如下: ? ? ? ? 数据中台演进的过程数据仓库、数据平台和数据中台的概念数据仓库、数据平台和数据中台的架构数据仓库、数据平台和数据中台的区别与联系

浅谈数据仓库中的元数据管理技术

浅谈数据仓库中的元数据管理技术 孙力君仇道霞方峻峰宋楠 山东省烟草公司信息中心 摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。 关键词：数据仓库；元数据； 1. 引言 随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。 随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。 元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整

个生命周期。同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。 通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。 总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述 目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工

数据仓库技术及实施

数据库与信息管理 电脑知识与技术 １引言 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，数据处理可划分为两大类：操作型处理（ＯＬＴＰ）和分析型处理（统计分析）。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，更无法满足数据处理多样化的要求。因此，专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务的，通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。 ２数据仓库概念及发展 ２．１什么是数据仓库 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。 ２．２相关基本概念 ２．２．１元数据 元数据（ｍｅｔａｄａｔａ）：是“关于数据的数据”，相当于数据库系统 中的数据字典，指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库主题有关的各种信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。 ２．２．２ＯＬＡＰ（联机分析处理Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据，ＯＬＡＰ对数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。ＯＬＡＰ的一个 重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形 成相互结合、相互补充的关系。ＯＬＡＰ技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，其基本思想是：企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。对ＯＬＡＰ进行分类，按照存储方式的不同，可将 ＯＬＡＰ分成ＲＯＬＡＰ、ＭＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ；ＲＯＬＡＰ没有大小限制；现 有的关系数据库的技术可以沿用；可以通过ＳＱＬ实现详细数据与概要数据的储存；现有关系型数据库已经对ＯＬＡＰ做了很多优 化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、ＳＱｌ的ＯＬＡＰ扩展等大大提高了ＲＯＡＬＰ的速度；可以针对ＳＭＰ或ＭＰＰ的结构进行查询优化。 一般比ＭＤＤ响应 速度慢；只读、不支持有关预算的读写操作；ＳＱＬ无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。 ＭＯＬＡＰ性能好、 响应速度快；专为ＯＬＡＰ所设计；支持高性能的决策支持计算；复杂的跨维计算；多用户的读写操作；行级的计算。增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用；受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到ＴＢ级；需要进行预计算，可能导致数据爆炸；无法支持维的动态变化；缺乏数据模型和数据访问的标准。 ＨＯＬＡＰ综合了ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ的优点。它将常用的数据存储为ＭＯＬＡＰ，不常用或临时的数据存储为ＲＯＬＡＰ，这样就兼顾 了ＲＯＬＡＰ的伸缩性和ＭＯＬＡＰ的灵活、纯粹的特点。 收稿日期：２００６－０３－２４ 作者简介：赵方（１９７９－），女，浙江杭州人，浙江树人大学助教，硕士在读，主要从事教学、科研工作，以数据库应用、信息管理为主要研究方向。 数据仓库技术及实施 赵 方 （浙江树人大学，浙江杭州３１００１５） 摘要：介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。 关键词：数据仓库；联机分析处理；数据抽取；数据存储中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－３０４４（２００６）１７－００３２－０２ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＺＨＡＯＦａｎｇ （ＺｈｅｊｉａｎｇＳｈｕｒｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔ，ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＳｔｏｒａｇｅａｎｄｈｏｗｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ；ＯＬＡＰ（Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）；ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＬｏａｄ；ＤａｔａＳｔｏｒａｇｅ ３２

《××项目数据仓库数据质量报告》

版本号： 数据仓库数据质量报告 项目名称：

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一、引言 1．编写目的 这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及使用数据仓库技术实现的业务目标。 2．背景 这部分是项目背景描述。 3．参考资料 这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。 4．术语定义及说明 这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。 二、数据质量评估工作范围 1．本次数据质量评估的目标 这部分明确本次数据质量评估的目标，这些目标可能包括： ●识别数据质量的关键问题，以使这些问题可以通过源数据系统数据弥补、数据补充系统或者是ETL流程进行清洗等手段解决 ●建立管理和控制机制，并使之能在短期和长期均发挥监控数据环境的作用 ●建立在信贷信息数据仓库中管理及维护数据的长期计划 2．本次项目确定的数据质量标准 这部分将《软件需求说明书》中制定本项目数据质量标准复制到这里，作为本次数据质量评估交付时的标准。 3．参与本次评估的人员组成 这部分详细说明参与本次数据质量评估的人员组成和职责分工。 4．数据质量评估方法 这部分说明本次项目使用的数据质量评估方法，包括记录评估结果的表格样式、数据质量评估工作的流程、数据质量评估结果的认证流程、评估结果的交付流程等。

三、数据质量评估结果 1．数据源数据质量评估结果 这部分将《初级数据质量分析报告》作为附件添加到文档后。 2．数据仓库数据清洗转换规则 这部分根据《初级数据质量分析报告》的结果记录数据仓库数据清洗转换的规则，只针对重点数据域设计作出说明。 四、数据质量监控维护方案 1．数据质量监控团队组织 这部分将尽可能地定义数据质量监控团队人员的组成、角色和分工。 2．数据仓库数据质量问题管理 这部分记录明确执行数据仓库数据质量监控和修改流程的触发条件，包括质量问题的类型及质量分类的标准等。 3．数据仓库数据质量监控管理计划 这部分是针对可以预见的数据质量问题提出监控管理的计划，包括沟通途径、会议计划、管理流程等。 4．数据仓库数据质量修正方案 这部分将可能使用的数据质量修正方案列在其中，必要时需要提供详细的数据修改流程和计算公式。通用的修正方案包括在数据源中修改、在ETL程序中修改、在数据仓库里修改和使用数据补录程序修改。

互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究

互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究 韩路 1.Hadoop技术简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是目前全世界最主流的大数据应用平台。以分布式文件系统（HDFS）和MapReduce为核心的Hadoop，目前已整合了其他重要组件如Hive、HBase、Spark，以及统一资源调度管理组件Yarn，形成了一个完成的Hadoop产品生态圈。 1.1.HDFS HDFS是一个分布式文件系统，可设计部署在低成本硬件上。它可以通过提供高吞吐率支持大量数据的批量处理，同时支持应用程序流式访问系统数据。 1.2.MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据机的并行运算。MapReduce可以将一个任务分发到Hadoop平台各个节点上并以一种可靠容错的方式并行处理大量数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。 1.3.Hive Hive是用于对Hadoop中文件进行数据整理、特殊查询和分析储存的工具。Hive提供了一种结构化数据的机制，支持类似传统结构化数据库中SQL元的查询语言，帮助熟悉SQL的用户查询HDFS中数据。 1.4.HBase HBase是一个分布式的、列式储存的开源数据库。HBase不同于传统关系型数据库，适合非结构化数据储存，同时可以为一个数据行定义不同的列。HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。 1.5.Spark Spark是基于内存计算的分布式计算框架。Spark提出了RDD概念，弥补了MapReduce在并行计算各个阶段无法进行有效数据共享的缺陷。同时，Spark形成了自己的生态系统：SparkSQL、SparkStreaming、MLlib，并完全兼容Hadoop 生态系统。

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习，掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念，了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析的领域，他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据，经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年，主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下： 1、数据仓库是面向主题的； 2、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； 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。 数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面，金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息，并对它们进行高层次的分析，发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测，找出对决策有价值的信息，以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合，而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化，创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化，实现信息共享、资源整合综合利用，把银行的各项作用统一起来，优势互补统一调配各种资源，为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础，从而适应日益发展的数据技术需要，全面提高银行竞争力，为金融创新和提高市场反映能力

用友T数据库表结构表

用友软件T3 用友通数据库表结构、表名 fa_Control 30_ 记录互斥fa_Departments 07_ 部门fa_Depreciations 11_ 折旧方法 fa_DeprList 34_ 折旧日志fa_DeprTransactions 19_ 折旧fa_DeprVoucherMain 23_ 折旧分配凭证主表fa_DeprVouchers 24_ 折旧分配凭证 fa_DeprVouchers_pre 24_ 折旧分配凭证_准备fa_Dictionary 12_ 常用参照字典 fa_EvaluateMain 21_ 评估单主表 fa_EvaluateVouchers 22_ 评估单fa_Items 12_ 项目fa_ItemsManual 32_ 自定义项目 fa_ItemsOfModel 14_ 对应各样式的项目 fa_ItemsOfQuery 35_ 查询项目fa_Log 33_ 日志fa_Models 13_ 样式fa_Msg 29_ 信息 fa_Objects 03_ 对象表fa_Operators 02_ 操作员fa_Origins 09_ 增减方式fa_QueryFilters 05_ 查询条件fa_Querys 04_ 查询 fa_ReportTemp fa_Status 10_ 使用状况 fa_Total 31_ 汇总表Accessaries 成套件表AccInformation 账套参数表Ap_AlarmSet 单位报警分类设置表Ap_BillAge 账龄区间表 Ap_Cancel 核销情况表Ap_CancelNo 生成自动序号Ap_CloseBill 收付款结算表Ap_CtrlCode 控制科目设置表Ap_Detail 应收/ 付明细账 AP_DispSet 查询显示列设置表Ap_InputCode 入账科目表Ap_InvCode 存货科目设置表 Ap_Lock 操作互斥表 Ap_MyTableSet 查询条件存储表 Ap_Note 票据登记簿 Ap_Note_Sub 票据登记簿结算表 Ap_SStyleCode 结算方式科目表 Ap_Sum应收/ 付总账表 Ap_Vouch 应付/ 收单主表 Ap_Vouchs 应付/ 收单主表的关联表 Ap_VouchType 单据类型表 Ar_BadAge 坏账计提账龄期间表 Ar_BadPara 坏账计提参数表 ArrivalVouch 到货单、质检单主表ArrivalVouchs 到货单、质检单子表AssemVouch 组装、拆卸、形态转换单主表

数据挖掘与数据仓库课程简介

数据挖掘与数据仓库课程简介 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象：计算机科学与技术专业方向选修课 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据挖掘潜在应用的重要性；掌握数据仓库和多维数据结构，OLAP（联机分析处理）的实现以及数据仓库与数据挖掘的关系；熟悉数据挖掘之前的数据预处理技术；了解定义数据挖掘任务说明的数据挖掘原语；掌握数据挖掘技术的基本算法，为将来从事数据仓库的规划和实施以及数据挖掘技术的研究工作打下一定的基础。 主要内容包括数据仓库和数据挖掘的基本知识；数据清理、数据集成和变换、数据归约以及离散化和概念分层等数据预处理技术；DMQL数据挖掘查询语言；用于挖掘特征化和比较知识的面向属性的概化技术、用于挖掘关联规则知识的基本Apriori算法和它的变形、用于挖掘分类和预测知识的判定树分类算法和贝叶斯分类算法以及基于划分的聚类分析算法等；了解先进的数据库系统中的数据挖掘方法，以及对数据挖掘和数据仓库的实际应用问题展开讨论。 参考教材： 《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社，JiaWei Han,Micheline Kamber著，范明等译 参考和阅读书目： 《Data Mining: Concepts and Techniques》Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000 《机器学习》，Tom Mitchell著，曾华军等译 《SQLServer2000数据挖掘技术指南》，机械工业出版社，Claude Seidman著，刘艺等译 数据挖掘与数据仓库教学大纲 一、课程概况 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象： 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据

数据仓库复习题

第一章概述 1.数据挖掘的定义？（书P2，PPT_P8） 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？（PPT_P14） 关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等 3.数据挖掘的常用方法？（P4、PPT_P29） 聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等 4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？（书P2-3，PPT_P17-19） 确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。 5.数据挖掘与数据仓库的关系（联系和区别）？书P6-7，PPT_P45-46 联系：1，数据仓库为数据挖掘提供了更好的，更广泛的数据源 2，数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。 3，数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便 4，数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。 5，数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求 6，数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持 区别：数据仓库是一种存储技术，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据，它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的，它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。 第二章数据仓库 1.数据仓库的定义 数据仓库——是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策定制过程。 2.数据仓库数据的四大基本特征： 面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 3.数据仓库体系结构有三个独立的数据层次： 信息获取层、信息存储层、信息传递层。 4.粒度的定义？它对数据仓库有什么影响？ （1）是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多。 （2）影响存放在数据仓库中的数据量大小；影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.在数据仓库中，数据按照粒度从小到大可分为四个级别： 早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。 6.数据分割的标准：可按日期、地域、业务领域、或按多个分割标准的组合，但一般包括日期项。 7.数据仓库设计中，一般存在着三级数据模型： 概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 8.数据仓库设计步骤 （1）概念模型设计 （2）技术准备工作 （3）逻辑模型设计 （4）物理模型设计 （5）数据仓库的生成

数据库表结构

数据库表结构： Admin(管理员表) 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary Key自增AdminType管理员类型int NOT NULL AdminName管理员姓名Char(12)NOT NULL LoginName管理员登录名CHAR(12)NOT NULL LoginPwd管理员登录密 码 CHAR(12)NOT NULL cart（购物车基本信息表） 字段名描述类型约束备注 ID唯一标示int Primary Key 自增 Member会员号int NOT NULL Money消费金额decimal(9,2)NOT NULL CartStatus购物车状态int NOT NULL 0代表商品放入购物车还未下单，1代表商品放入购物车且已下单 cartselectedmer 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary自增

Key Cart购物车int NOT NULL Merchandise商品int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品市场价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL category(商品类别表) 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key CateName商品类别Char(40)NOT NULL CateDesc商品描述tex NOT NULL Leaveword（顾客留言表） 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key Member会员号int NOT NULL Admin管理员int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品单价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL

数据仓库中的数据清洗

数据仓库中的数据清洗 刘玉① 陈金雄② ①福州大学物理与信息工程学院，350002，福州市工业路523号 ②南京军区福州总医院，350025，福州市西二环北路156号 关键词 数据清洗 二次清洗 数据仓库 摘 要 以病种分析为例，介绍了在数据仓库中数据清洗的方法——二次清洗法，二次清洗完成的工作是不同的，第一次的清洗主要负责清洗源数据中的“脏数据”，第二次清洗则负责维度的提取。 1 引言 随着时间的发展，医院信息系统中积累了大量的业务数据，越来越多的医院选择建立数据仓库以提取其中有用的信息，用于分析和决策。病种分析就是当前比较热门的主题，可以通过病种分析主题考察单病种的治愈质量、平均费用、平均住院日及单病种的病人构成情况，有利于单病种的合理限价，提高医院的竞争力。病种分析的星型结构见图1。病种分析中涉及到众多的数据，数据的准确与否直接关系着决策质量的好坏。为了能够准确的决策，必须对进入数据仓库的数据进行清洗。 图1 病种分析主题的星型结构（事实表中红色的字段为其度量） 由于数据的清洗需要占用系统较多的资源，为了不影响“军卫一号”日常的处理速度，同时保证数据尽可能的准确，我们采用了“二次清洗”的方法：将源数据抽取至数据缓冲区时进行第一次的数据清洗；将数据缓冲区的数据送入数据仓库时进行第二次的清洗，两次清洗的作用范围是不同的[1]。清洗的过程见图2。 事实表 SYM_ID AGE_ID ADD_ID SEX_ID CHARGE_ID CHARGE_DEPT DISCHARGE_DETP DOCTOR_ID 数量 平均住院日 平均费用科室维 DEPT ID 地理维 ADD ID 病种维 SYM ID 费别维 CHARGE ID 医生维 DOCTOR ID 性别维 SEX ID 年龄维 AGE ID

数据仓库的发展历程简述v0.1

数据仓库发展历程及相关概念 1.1 概述 数据仓库的概念可能比一般人想像的都要早一些，中间也经历比较曲折的过程。其最初的目标是为了实现全企业的集成（Enterprise Integration），但是在发展过程中却退而求其次：建立战术性的数据集市（Data Marts）。到目前为止，还有很多分歧、论争，很多概念模棱两可甚至是彻底的让人迷惑。本文试图从数据仓库的发展历史中看到一些发展的脉络，了解数据仓库应该是怎么样的，并展望一下未来的数据仓库发展方向。 同时，由于新应用的不断出现，出现了很多新的概念和新的应用，这些新的应用如何统一现成完整的企业BI应用方案还存在很多争论。本文试图对这些概念做一些简要的阐述，让大家对此有初步的了解。 1.2 粗略发展过程 1.2.1 开始阶段（1978-1988） 数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。 同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中心（Information Center）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。但是限于当时的信息处理和数据存储能力，该研究只是确立了一个论点：这两种信息处理的方式差别如此之大，以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。 之后，在80年代中后期，作为当时技术最先进的公司，DEC已经开始采用分布式网络架构来支持其业务应用，并且DEC公司首先将业务系统移植到其自身的RDBMS产品：RdB。并且，DEC公司从工程部、销售部、财务部以及信息技术部抽调了不同的人员组建了新的小组，

数据仓库的概念

一、数据仓库的概念及使用情况介绍 1996年, Inmon 在他的专著《Building the Data Warehouse》中, 对数据仓库做了如下定义,即“面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策的数据集合”。这和传统的OLTP系统有很大的区别,它属在线分析(OLAP)系统的范畴。面向主题的,指的是它将依据一定的主题,比如经销商、产品、定单等汇总各个OLTP系统的数据。完整的, 指的是要求对各个系统数据表示进行转换,用统一编码表示,比如,A系统用001表示退货, 而B系统用999表示退货,在数据仓库中必须统一成一个编码。非易失的, 指的是系统用户只读数据,不得修改数据。数据仓库完整地记录了各个历史时期的数据,而OLTP系统不会保留全部的历史记录。OLTP系统也难以支持决策查询,例如从几千万笔记录中获取不同区域的汇总报表。 完整的数据仓库应包括： 1.数据源-> 2.ETL -> 3.数据仓库存储-> 4.OLAP -> 5.BI工具 现实中可以实现的方案有： 1.数据源-> BI工具 2.数据源-> OLAP -> BI工具 3.数据源-> 数据仓库存储-> BI工具 4.数据源-> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具 5.数据源-> ETL -> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具 可见其中必需的是数据源和前端，其他的部分都可根据具体情况决定取舍。 建立数据仓库的步骤： 1) 收集和分析业务需求 2) 建立数据模型和数据仓库的物理设计 3) 定义数据源 4) 选择数据仓库技术和平台 5) 从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库 6) 选择访问和报表工具 7) 选择数据库连接软件 8) 选择数据分析和数据展示软件 9) 更新数据仓库 数据仓库设计的主要步骤如下: 1. 系统主题的确定 这要求系统设计人员多与业务人员沟通, 详细了解业务需求、报表需求,再归纳成数据仓库的主题。例如, 经销商主题,包含经销商各个历史时期的级别、销售额、信贷、活动区域等。产品主题,包含每个产品在各个历史时期、各个区域的销售额、促销力度、销售件数、产品类别等。 2. 数据库的逻辑设计 在确定主题后, 需要对主题包含的信息进行详细定义,并对事实表和维表的关系详细定义。比如, 经销商主题中的销售额, 定义为几个字段:NetSales (净销售额)，表示扣除了一切优惠折扣，数据类型为Number(12,3); CusSales, 表示产品目录价的销售额, 数据类型为Number(12,3); TitleCode, 表示级别, 如101表示全国一级代理, 202表示省二级代理,数据类型为V arChar2(3)等。 3. 数据库的物理设计 物理设计主要考虑数据的存储方式, 使得系统有较好的性能。对于记录庞大的事实表,