数据仓库的基本概念
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）
数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。
⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。
1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。
这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。
2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。
要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。
3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。
⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。
这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。
⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。
4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。
这和稳定特点并不⽭盾。
三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。
⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。
传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。
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）
18
数据仓库与传统数据库的区别
19
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
4
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）
5
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）。
25
元数据
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
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。
数据仓库的概念和运用
数据仓库的概念和运用一、引言在当今信息高速迭代的时代，数字化的世界已经成为我们生活的一部分。
面对海量的数据，如何能够从其中提取有意义的信息，已经成为各行业的重要问题。
本文将从数据仓库的概念入手，探讨其在数据分析和决策方面的应用。
二、数据仓库的概念数据仓库是用于分析和支持决策的数据集合。
它是一个集中的、主题导向的、稳定的、可变的存储库，可用于支持管理决策的过程。
数据仓库主要包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据加载、数据查询、数据报表等模块。
三、数据仓库的特点1、主题导向性数据仓库主要面向某一特定主题和业务。
例如，每个企业中都有各自的业务领域，如销售、采购、财务等，这些领域都需要进行数据挖掘分析，根据特定的主题建立数据仓库。
2、集成性数据仓库是一个集成了多种数据类型的系统，它的数据来源包括来自不同部门、不同系统、不同数据库的数据。
3、历史性数据仓库不仅包含当前的数据信息，还包括历史数据。
以便于对比和分析，及时发现数据变化以及趋势。
4、面向决策支持数据仓库是为决策支持服务的，它能够帮助企业通过对数据的挖掘分析，发现潜在的问题，提出有效的解决方案，从而优化企业的决策。
四、数据仓库的运用1、提升数据分析速度数据仓库可以减少数据分析的重复工作量，缩短数据处理时间，提高数据分析的速度。
通过数据仓库可以进行针对性的分析和优化，使得企业在发现趋势和机会时能够抢先一步。
2、定制和设计报表通过数据仓库，企业可以设计和定制各种需求的报表，使得数据更加符合企业的实际需求，这对企业的管理和决策是非常有意义的。
3、帮助决策企业的管理决策需要数据的支持，数据仓库可以让领导者更好地理解和分析公司的运营情况，以便于更好地进行决策。
4、提高客户满意度通过数据仓库可以使企业更好地分析顾客需求，从而优化企业的产品和服务，增加客户的满意度。
五、总结数据仓库是以主题为中心，集成多种数据类型，以历史数据为基础的数据仓库。
它的存在可以提升企业的决策速度，帮助企业优化产品和服务，提高客户满意度。
数据仓库 数据重要等级定义标准
数据仓库数据重要等级定义标准在当今信息爆炸的时代，数据的重要性日益凸显。
数据不仅在商业领域中扮演着重要角色，也在科学研究、政府决策和个人生活中扮演着至关重要的角色。
针对数据的重要性，企业和组织需要建立数据仓库，并对数据进行分类和定义重要等级标准，以便更好地管理和利用数据资源。
本文将探讨数据仓库和数据重要等级定义标准的相关内容，帮助读者更好地理解这一主题。
一、数据仓库的基本概念和作用1. 数据仓库的定义数据仓库是一个用来集成和存储企业各类数据的大型数据库，用于支持企业决策制定、业务分析和数据挖掘等应用。
它是企业信息系统中的一个重要组成部分，具有数据集成、数据存储、数据管理和数据分析等功能。
2. 数据仓库的作用数据仓库的建立和运营可以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息，支持企业管理层制定决策、优化业务流程和发现潜在商机。
数据仓库还可以提高企业对市场变化的应对能力，促进企业持续创新和发展。
二、数据重要等级定义标准的必要性3. 数据重要等级定义标准的意义随着大数据时代的到来，企业面临的数据越来越多，有些数据对企业的重要性超乎想象。
对数据进行分类和定义重要等级标准，有助于企业更加科学地管理数据资源，区分数据的重要程度，从而更好地利用数据资源，保障数据安全和隐私。
4. 数据重要等级定义标准的应用场景对数据进行重要等级定义标准，可以应用于数据备份和恢复、数据安全保护、数据使用授权等方面。
不同重要等级的数据需要采取不同的管理和保护措施，以确保数据的完整性、保密性和可用性。
三、数据重要等级定义标准的划分标准和应用方法5. 数据重要等级的划分标准对于企业来说，可以根据数据的关联性、价值性、敏感性、时效性等因素来划分数据的重要等级。
一般可以分为核心数据、关键数据、一般数据和临时数据等级别。
6. 数据重要等级的应用方法企业可以制定相应的数据管理策略和措施，针对不同重要等级的数据制定不同的备份和恢复策略、安全存储策略、权限控制策略等，以保障数据的可靠性和安全性。
数据仓库概述PPT(共 57张)
16
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
29
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。
30
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。
27
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
1
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
2
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 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
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第 一
量的企业内部数据和外部数据。
章
❖ 传统数据库中的大量数据是事务型数据，即该
数 据
数据是对每一项工作、管理对象的具体的、细
仓
节性的描述。
库 的
❖ 事务处理型应用与分析决策型应用对数据库系
基
统的性能要求不同。
本
概
❖ 传统数据库中保存和管理的一般是当前数据，
念
而决策支持系统不仅需要当前的数据，而且还
数据仓库的多维数据存储结构为OLAP的实施
本
概
提供了理想的多维数据环境。
念
数据集市： （Data Mart）
第
一
数据集市是完整的数据仓库的一个逻辑子集，
章
而数据仓库正是由其所有的数据集市有机组合而
数
据
成的。
仓
库
一般在某个业务部门建立数据集市，或称为
的 基
部门级数据仓库。
本 概
建立数据集市与数据仓库，一般是采用“自
一
章
需求特点
需求事先可知道
需求事先不知道
数
据
操作特点
一个时刻操作一单元 一个时刻操作一集合
仓 库
数据库设计
基于E-R图
基于星型模式、雪花模式
的
一次操作数据量 一次操作数据量小 一次操作数据量大
基
本
存取频率
较高
较低
概
念
响应时间
小于3秒
几秒—几十分钟
1-3 数据仓库技术的术语
第 一
主题: (Subject)
念
顶向下”和“自下而上”相结合的设计思想。
讨论题：
第
一 章
1、结合陕西科技大学大学学生学籍管理系统
数
进行数据仓库的主题划分，列举有哪些主题。
据
仓
库 的
基
本 概
念
1-4 多维数据模型
第
多维数据模型是进行决策支持数据建模的最好
一 章
方式，数据仓库采用多维数据模型不仅能使其使用
数
方便，而且能提高系统的性能。
要求有大量的历史数据。
结论：
第 一
在事务处理型应用环境中直接构建分析
章
决策型应用是不可行的。
数
据
仓 库
于是：
的 基
面向分析决策型应用而组织和存储数据
本 概
的数据仓库技术应运而生。
念
时间：20世纪80年代初
第
人物：W.H.Inmon
一
章
定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数 据
具有时间特征的、稳定的数据集合，用以支持经
数
地区维：不同地区的销售数据；
据
客户维：不同客户的销售；
仓
……
库
根据观察事物角度的细节程度不同，维又具有
的
基
维层次。数据；
本
渠道维：不同销售渠道的销售数据；
概
产品维：不同产品的销售数据
念
例：时间维：日期、周、月份、季度、年等；
地区维：城市、地区、国家等。
数据立方体：
第
一 章
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
仓
营管理中的决策制定过程。
库
的 基
A data warehouse is a subject-oriented,integrated,
本
time-variant,and nonvolatile collection of data in support of
概
management’s decision making process.
支持管理需求，获取信息
数 据
使用人员 办事员、DBA、数据库专家 经理、管理人员、分析专家
仓
数据内容 当前数据
库
历史数据、派生数据
的
数据特点 细节的
综合的或提炼的
基
本
数据组织 面向应用
面向主题
概 念
存取类型 添加、修改、查询、删除 查询、聚集
数据稳定性 动态的
相对稳定
续上表：
第
操作型数据库 分析型数据仓库
章
Data Schema）表示。
数 据
每一个多维数据模式都是由一个事实表（Fact
仓
Table）和一组维表（Dimension Table）组成。
库
的
事实表的主码是组合码，维表的主码是简单码，
基
本
每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一个组
概 念
成部分相对应。
企业销售数据的多维数据模式图
第
一
章
时间维表
据 仓
于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)，
库
数据库中保存的是大量的日常业务数据。
的
基
在数据共享、数据与应用程序的独立性、维护
本
概
数据的一致性与完整性、数据的安全保密性等方面
念
提供了有效的手段。
与分析型应用结合时存在的问题：
❖ 决策支持系统为掌握充分的信息，需要访问大
章
主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，
数 据
每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。
仓 库
例：面向主题：产品订货分析，货物发运分析， 新产品
的
开发分析；
基 本
面向应用：财务，销售，供应，人力资源，生产调度…….
概 念
主题域的特征：独立性，完备性
粒度：（Granularity）
第 一
粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度和
念
数据仓库的四大特征：
第
数据是面向主题的
一 章
数据是集成的
数
数据是具有时间特征的
据 仓
数据是相对稳定的
库 的
数据仓库的其它特点：
基 本
数据量非常大（10GB---1000GB）
概 念
是数据库技术的一种新的应用
使用人员较少
1-2 数据仓库与数据库
第
操作型数据库
分析型数据仓库
一
章
系统目的 支持日常操作
据
仓
1-4-1 实体关系模型与多维模型
库Байду номын сангаас
的
实体关系模型应用于操作型数据库系统，多维
基
本
模型应用于分析型数据仓库系统。
概 念
实体关系模型不适用于以查询为主的分析型应
用，具体表现在：使用者、界面、检索手段。
多维数据模型以直观的方式组织数据，每一个
第 一
多维数据模型由多个多维数据模式（Dimensional
章
级别。
数
据
数据越详细，粒度越小，级别越低，回答查
仓
询的种类就越多。（数据堆积，回答综合问题效
库
的
率低）
基 本
数据越综合，粒度越大，级别越高，回答查
概
询的种类就越少。
念
维度：（Dimension）
维度是指人们观察事物的角度。
第
一
例如：当人们关注产品销售情况时，有如下维度：
章
时间维：随时间变化的销售数据；
案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划
部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。
第
一
试讨论为什么两部门分析结果不同。
章
数
据 仓 库
市场部
分析程序1
分析结果1：
前景很好
的
企业级数据库
基
本 概
计划部
分析程序2
分析结果2：
前景不好
念
第一章：数据仓库的基本概念
第
一
1-1 数据仓库的产生与发展
章
数
传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用
数
或更多个维来描述或者分类的数据。
据 仓
在三维的情况下可以用图形来表示，一般称
库 的
为数据立方体。
基 本
实际的数据仓库的应用中，数据是多维的。
概
念
联机分析处理： （OLAP）
第
一
联机分析处理是快速、灵活的多维数据分析工
章
数
具。
据 仓
OLAP的目的是支持分析决策，满足多维环境
库
的查询和报表需求。
的
基